Wind-driven desertification: process modeling, remote monitoring, and forecasting

Arid and semiarid landscapes comprise nearly a third of the Earth's total land surface. These areas are coming under increasing land use pressures. Despite their low productivity these lands are not barren. Rather, they consist of fragile ecosystems vulnerable to anthropogenic disturbance.

The purpose of this thesis is threefold: (I) to develop and test a process model of wind-driven desertification, (II) to evaluate next-generation process-relevant remote monitoring strategies for use in arid and semiarid regions, and (III) to identify elements for effective management of the world's drylands.

In developing the process model of wind-driven desertification in arid and semiarid lands, field, remote sensing, and modeling observations from a degraded Mojave Desert shrubland are used. This model focuses on aeolian removal and transport of dust, sand, and litter as the primary mechanisms of degradation: killing plants by burial and abrasion, interrupting natural processes of nutrient accumulation, and allowing the loss of soil resources by abiotic transport. This model is tested in field sampling experiments at two sites and is extended by Fourier Transform and geostatistical analysis of high-resolution imagery from one site.

Next, the use of hyperspectral remote sensing data is evaluated as a substantive input to dryland remote monitoring strategies. In particular, the efficacy of spectral mixture analysis (SMA) in discriminating vegetation and soil types and detennining vegetation cover is investigated. The results indicate that hyperspectral data may be less useful than often thought in determining vegetation parameters. Its usefulness in determining soil parameters, however, may be leveraged by developing simple multispectral classification tools that can be used to monitor desertification.

Finally, the elements required for effective monitoring and management of arid and semiarid lands are discussed. Several large-scale multi-site field experiments are proposed to clarify the role of wind as a landscape and degradation process in dry lands. The role of remote sensing in monitoring the world's drylands is discussed in terms of optimal remote sensing platform characteristics and surface phenomena which may be monitored in order to identify areas at risk of desertification. A desertification indicator is proposed that unifies consideration of environmental and human variables.

Mapeamento geológico em áreas graníticas intemperizadas em regiões montanhosas tropicais: o granito Conselheiro Paulino (Faixa Ribeira)

Neste trabalho foram integrados o mapeamento geológico de campo, os dados regionais aerogeofísicos e as imagens orbitais de alta resolução (1 m) para fornecer um mapa geológico detalhado do Pluton granítico Conselheiro Paulino, na Faixa Ribeira, Brasil. A área estudada possui poucos afloramentos e outras questões que dificultam o mapeamento geológico tradicional. Escorregamentos de terra são comuns na porção mais intemperizada do granito. A utilização de imagens orbitais de alta resolução permitiu a identificação dos poucos afloramentos existentes, além de outros elementos, como ravinas, planícies aluviais, eluviões, vegetação e estradas. Isso foi importante para orientar e otimizar as pesquisas de campo. A disponibilidade de dados aerogeofísicos magnéticos e radiométricos corroboraram nos trabalhos de campo e na petrografia do Pluton granítico Conselheiro Paulino. O pluton pode ser dividido em duas facies distintas, sendo uma de composição microgranítica e outra de composição microgranodiorítica

Identificação de áreas sob maior risco para leishmaniose visceral na cidade de Teresina, Piauí, Brasil

O propósito desta Tese foi detectar e caracterizar áreas sob alto risco para leishmaniose visceral (LV) e descrever os padrões de ocorrência e difusão da doença, entre os anos de 1993 a 1996 e 2001 a 2006, em Teresina, Piauí, por meio de métodos estatísticos para análise de dados espaciais, sistemas de informações geográficas e imagens de sensoriamento remoto. Os resultados deste estudo são apresentados na forma de três manuscritos. O primeiro usou análise de dados espaciais para identificar as áreas com maior risco de LV na área urbana de Teresina entre 2001 e 2006. Os resultados utilizando razão de kernels demonstraram que as regiões periféricas da cidade foram mais fortemente afetadas ao longo do período analisado. A análise com indicadores locais de autocorrelação espacial mostrou que, no início do período de estudo, os agregados de alta incidência de LV localizavam-se principalmente na região sul e nordeste da cidade, mas nos anos seguintes os eles apareceram também na região norte da cidade, sugerindo que o padrão de ocorrência de LV não é estático e a doença pode se espalhar ocasionalmente para outras áreas do município. O segundo estudo teve como objetivo caracterizar e predizer territórios de alto risco para ocorrência da LV em Teresina, com base em indicadores socioeconômicos e dados ambientais, obtidos por sensoriamento remoto. Os resultados da classificação orientada a objeto apontam a expansão da área urbana para a periferia da cidade, onde antes havia maior cobertura de vegetação. O modelo desenvolvido foi capaz de discriminar 15 conjuntos de setores censitário (SC) com diferentes probabilidades de conterem SC com alto risco de ocorrência de LV. O subconjunto com maior probabilidade de conter SC com alto risco de LV (92%) englobou SC com percentual de chefes de família alfabetizados menor que a mediana (≤64,2%), com maior área coberta por vegetação densa, com percentual de até 3 moradores por domicílio acima do terceiro quartil (>31,6%). O modelo apresentou, respectivamente, na amostra de treinamento e validação, sensibilidade de 79% e 54%, especificidade de 74% e 71%, acurácia global de 75% e 67% e área sob a curva ROC de 83% e 66%. O terceiro manuscrito teve como objetivo avaliar a aplicabilidade da estratégia de classificação orientada a objeto na busca de possíveis indicadores de cobertura do solo relacionados com a ocorrência da LV em meio urbano. Os índices de acurácia foram altos em ambas as imagens (>90%). Na correlação da incidência da LV com os indicadores ambientais verificou-se correlações positivas com os indicadores Vegetação densa, Vegetação rasteira e Solo exposto e negativa com os indicadores Água, Urbana densa e Urbana verde, todos estatisticamente significantes. Os resultados desta tese revelam que a ocorrência da LV na periferia de Teresina está intensamente relacionada às condições socioeconômicas inadequadas e transformações ambientais decorrentes do processo de expansão urbana, favorecendo a ocorrência do vetor (Lutzomyia longipalpis) nestas regiões.

Da exclusão a participação internacional na área espacial: o programa de satélites sino-brasileiro como instrumento de poder e desenvolvimento (1999-2009)

A presente dissertação tem como objetivo analisar os ganhos geopolíticos do programa sino-brasileiro de satélites de recursos terrestres (CBERS). O codesenvolvimento pelo Brasil e pela China de uma série de satélites de sensoriamento remoto elevou a capacidade de ambos os países de ampliar os meios para zelar pela soberania sobre seus territórios nacionais. Esse programa de cooperação Sul-Sul também impactou positivamente no desenvolvimento desses países, à medida que possibilitou a execução de políticas públicas mais eficazes para áreas de difícil acesso como o deserto de Gobi na China e a floresta amazônica no Brasil. Além disso, o desenvolvimento e lançamento exitoso dos satélites da família CBERS também auferiu ganhos políticos no âmbito internacional. De fato, a aquisição dessa tecnologia permitiu ao Brasil e a China uma atuação mais proativa nos regimes internacionais relacionados ao espaço exterior, como COPUOS, CEOS e GEO/GEOSS. Ela também ensejou a realização de uma política de vanguarda de distribuição de imagens, baseada na premissa de que os dados geoespaciais são bens públicos globais. Esse entendimento levou, enfim, à realização de uma política de distribuição gratuita de imagens CBERS, primeiramente para os territórios nacionais do Brasil e da China e, posteriormente para países da América do Sul e para todo continente africano, culminando, em 2010, com sua globalização. Desse modo, o presente trabalho visa analisar se a aquisição da tecnologia de sensoriamento remoto via satélite efetivamente facultou ao Brasil e a China uma maior capacidade de influência no sistema internacional de poder e, igualmente, se há relação entre o programa CBERS e as políticas externas do Brasil e da China, principalmente no que tange à promoção da cooperação Sul-Sul na política externa solidária do governo Lula e ao conceito de mundo harmonioso da diplomacia chinesa.

Caracterização espaço-temporal de plumas de sedimentos por sensoriamento remoto: um estudo de caso na foz do rio Paraíba do Sul.

Sedimentos em suspensão representam um dos principais fatores que afetam a qualidade dos sistemas aquáticos no mundo; influenciam os processos geomórficos de construção da paisagem e podem indicar problemas de erosão e perda de solo na bacia hidrográfica contribuinte. O seu monitoramento espacial e temporal é fundamental nas atividades de gestão ambiental de áreas costeiras. Nesse sentido, a hipótese básica desta pesquisa é que o padrão espacial e temporal de plumas de sedimentos costeiras associado ao regime hidrológico do rio pode ser caracterizado a partir de imagens orbitais de média resolução espacial. Para comprová-la, elegeu-se a foz do rio Paraíba do Sul como área de estudo para definição e teste metodológico, e formulou-se como principal objetivo mapear qualitativamente a pluma costeira deste rio a partir de imagens Landsat 5 e CBERS-2, ao longo do período compreendido entre 1985 e 2007. As datas avaliadas foram criteriosamente definidas através de três estratégias de análise, totalizando cinqüenta imagens. Pesquisa bibliográfica e avaliação da resposta espectral da feição de interesse nas imagens selecionadas consistiram nas etapas principais da definição da metodologia. As plumas foram então identificadas, mapeadas e extraídas; posteriormente, suas características espaciais e temporais foram analisadas por intermédio de sistemas de informação geográfica e avaliadas em conjunto com dados históricos de vazão. Os resultados indicam que a banda do vermelho forneceu uma melhor discriminação interna da pluma, sendo, portanto, utilizada como base para as análises realizadas neste trabalho. Com exceção do procedimento de correção atmosférica, a metodologia proposta consiste na utilização de técnicas simples de processamento digital de imagens, baseadas na integração de técnicas semi-automáticas e de análise visual. A avaliação do padrão dos sedimentos e dos mapas temáticos qualitativos de concentração de sedimentos em suspensão indica a forte diferenciação existente entre cenários representativos de épocas de cheia e seca do rio. Análises espaciais do comportamento da pluma contribuem ainda para um maior conhecimento do espaço geográfico, fornecendo subsídios aos mais variados setores do planejamento e gestão ambiental.

A novel three-dimensional imaging array recording and computational method by means of coded cameras reconstruction

In this paper, we propose a novel three-dimensional imaging method by which the object is captured by a coded cameras array (CCA) and computationally reconstructed as a series of longitudinal layered surface images of the object. The distribution of cameras in array, named code pattern, is crucial for reconstructed images fidelity when the correlation decoding is used. We use DIRECT global optimization algorithm to design the code patterns that possess proper imaging property. We have conducted primary experiments to verify and test the performance of the proposed method with a simple discontinuous object and a small-scale CCA including nine cameras. After certain procedures such as capturing, photograph integrating, computational reconstructing and filtering, etc., we obtain reconstructed longitudinal layered surface images of the object with higher signal-to-noise ratio. The results of experiments show that the proposed method is feasible. It is a promising method to be used in fields such as remote sensing, machine vision, etc. (c) 2006 Elsevier GmbH. All rights reserved.

Interpretação de imagens multitemporais de sensoriamento remoto.

Estudos multitemporais de dados de sensoriamento remoto dedicam-se ao mapeamento temático de uso da terra em diferentes instâncias de tempo com o objetivo de identificar as mudanças ocorridas em uma região em determinado período. Em sua maioria, os trabalhos de classificação automática supervisionada de imagens de sensoriamento remoto não utilizam um modelo de transformação temporal no processo de classificação. Pesquisas realizadas na última década abriram um importante precedente ao comprovarem que a utilização de um modelo de conhecimento sobre a dinâmica da região (modelo de transformação temporal), baseado em Cadeias de Markov Fuzzy (CMF), possibilita resultados superiores aos produzidos pelos classificadores supervisionados monotemporais. Desta forma, o presente trabalho enfoca um dos aspectos desta abordagem pouco investigados: a combinação de CMF de intervalos de tempo curtos para classificar imagens de períodos longos. A área de estudo utilizada nos experimentos é um remanescente florestal situado no município de Londrina-PR e que abrange todo o limite do Parque Estadual Mata dos Godoy. Como dados de entrada, são utilizadas cinco imagens do satélite Landsat 5 TM com intervalo temporal de cinco anos. De uma forma geral, verificou-se, a partir dos resultados experimentais, que o uso das Cadeias de Markov Fuzzy contribuiu significativamente para a melhoria do desempenho do processo de classificação automática em imagens orbitais multitemporais, quando comparado com uma classificação monotemporal. Ainda, pôde-se observar que as classificações com base em matrizes estimadas para períodos curtos sempre apresentaram resultados superiores aos das classificações com base em matrizes estimadas para períodos longos. Também, que a superioridade da estimação direta frente à extrapolação se reduz com o aumento da distância temporal. Os resultados do presente trabalho poderão servir de motivação para a criação de sistemas automáticos de classificação de imagens multitemporais. O potencial de sua aplicação se justifica pela aceleração do processo de monitoramento do uso e cobertura da terra, considerando a melhoria obtida frente a classificações supervisionadas tradicionais.

BAMS: A Tool for Supervised Burned Area Mapping Using Landsat Data

A new supervised burned area mapping software named BAMS (Burned Area Mapping Software) is presented in this paper. The tool was built from standard ArcGIS (TM) libraries. It computes several of the spectral indexes most commonly used in burned area detection and implements a two-phase supervised strategy to map areas burned between two Landsat multitemporal images. The only input required from the user is the visual delimitation of a few burned areas, from which burned perimeters are extracted. After the discrimination of burned patches, the user can visually assess the results, and iteratively select additional sampling burned areas to improve the extent of the burned patches. The final result of the BAMS program is a polygon vector layer containing three categories: (a) burned perimeters, (b) unburned areas, and (c) non-observed areas. The latter refer to clouds or sensor observation errors. Outputs of the BAMS code meet the requirements of file formats and structure of standard validation protocols. This paper presents the tool's structure and technical basis. The program has been tested in six areas located in the United States, for various ecosystems and land covers, and then compared against the National Monitoring Trends in Burn Severity (MTBS) Burned Area Boundaries Dataset.

Extração de linhas de imagens de sensoriamento remoto.

Essa dissertação tem o objetivo de verificar a contribuição de diferentes abordagens para extração de linhas, à classificação de imagens multiespectrais, com o possível uso na discriminação e mapeamento de classes de cobertura da terra. Nesse contexto, é efetuada a comparação entre diferentes técnicas de extração de características para extração de linhas de transmissão em áreas rurais, a saber, técnicas de realce utilizando variação de contraste e filtragem morfológica, bem como detecção de bordas utilizando filtro Canny e detector SUSAN, citando como técnica de extração de linhas a Transformada de Hough e Transformada de Radon, utilizando diferentes algoritmos, em imagens aéreas e de sensoriamento remoto. O processo de análise de imagens, com diferentes abordagens leva a resultados variados em diferentes tipos de coberturas do solo. Tais resultados foram avaliados e comparados produzindo tabelas de eficiência para cada procedimento. Estas tabelas direcionam a diferentes encaminhamentos, que vão variar de abordagem dependendo do objetivo final da extração das Linhas de Transmissão.

Acoplamento de simulador de imagens SAR a interpretador MPI para estimação do espectro direcional de ondas.

O protótipo de uma interface gráfica para análise de imagens SAR (radar de abertura sintética - da sigla em inglês (Synthetic Aperture Radar) vem sendo desenvolvido e aperfeiçoado. Em seu estágio atual, a ferramenta é capaz de extrair o espectro direcional de ondas e o campo de ventos de imagens ERS 1&2. Dentre as diversas abordagens empregadas no desenvolvimento do protótipo, pode-se citar a avaliação da metodologia atualmente utilizada na interpretação das imagens. Neste sentido, é apresentada uma proposta de geração de imagens SAR sintéticas, de forma a viabilizar a avaliação do método de extração de parâmetros meteo-oceanográficos a partir do acoplamento do simulador de imagens com o interpretador utilizado no protótipo. Uma comparação detalhada entre os valores empregados para simulação e os resultados sacados da interface torna possível identificar possíveis deficiências e indicar aperfeiçoamentos ao método. Desta forma, o presente trabalho, além de discutir o protótipo para análise de imagens SAR, apresenta o desenvolvimento do acoplamento do simulador de imagens. Os resultados obtidos indicam que o acoplamento atingiu parcialmente seu objetivo apresentando bons resultados na interpretação das direções. Porém, ainda há algumas questões a serem avaliadas para a obtenção de resultados mais consistentes.

Um problema inverso em dois passos para estimação de perfis de temperatura na atmosfera com nuvens a partir de medidas de radiância feitas por satélite

Esta tese tem por objetivo propor uma metodologia para recuperação de perfis verticais de temperatura na atmosfera com nuvens a partir de medidas de radiância feitas por satélite, usando redes neurais artificiais. Perfis verticais de temperatura são importantes condições iniciais para modelos de previsão de tempo, e são usualmente obtidos a partir de medidas de radiâncias feitas por satélites na faixa do infravermelho. No entanto, quando estas medidas são feitas na presença de nuvens, não é possível, com as técnicas atuais, efetuar a recuperação deste perfil. É uma perda significativa de informação, pois, em média, 20% dos pixels das imagens acusam presença de nuvens. Nesta tese, este problema é resolvido como um problema inverso em dois passos: o primeiro passo consiste na determinação da radiância que atinge a base da nuvem a partir da radiância medida pelos satélites; o segundo passo consiste na determinação do perfil vertical de temperaturas a partir da informação de radiância fornecida pelo primeiro passo. São apresentadas reconstruções do perfil de temperatura para quatro casos testes. Os resultados obtidos mostram que a metodologia adotada produz resultados satisfatórios e tem grande potencial de uso, permitindo incorporar informações sobre uma região mais ampla do globo e, consequentemente, melhorar os modelos de previsão do tempo.

Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.

Image-Based Delineation and Classification of Built Heritage Masonry

Fundacion Zain is developing new built heritage assessment protocols. The goal is to objectivize and standardize the analysis and decision process that leads to determining the degree of protection of built heritage in the Basque Country. The ultimate step in this objectivization and standardization effort will be the development of an information and communication technology (ICT) tool for the assessment of built heritage. This paper presents the ground work carried out to make this tool possible: the automatic, image-based delineation of stone masonry. This is a necessary first step in the development of the tool, as the built heritage that will be assessed consists of stone masonry construction, and many of the features analyzed can be characterized according to the geometry and arrangement of the stones. Much of the assessment is carried out through visual inspection. Thus, this process will be automated by applying image processing on digital images of the elements under inspection. The principal contribution of this paper is the automatic delineation the framework proposed. The other contribution is the performance evaluation of this delineation as the input to a classifier for a geometrically characterized feature of a built heritage object. The element chosen to perform this evaluation is the stone arrangement of masonry walls. The validity of the proposed framework is assessed on real images of masonry walls.

Seabed classification for trawlability determined with a multibeam echo sounder on Snakehead Bank in the Gulf of Alaska

Rockfishes (Sebastes spp.) tend to aggregate near rocky, cobble, or generally rugged areas that are difficult to survey with bottom trawls, and evidence indicates that assemblages of rockfish species may differ between areas accessible to trawling and those areas that are not. Consequently, it is important to determine grounds that are trawlable or untrawlable so that the areas where trawl survey results should be applied are accurately identified. To this end, we used multibeam echosounder data to generate metrics that describe the seafloor: backscatter strength at normal and oblique incidence angles, the variation of the angle-dependent backscatter strength within 10° of normal incidence, the scintillation of the acoustic intensity scattered from the seafloor, and the seafloor rugosity. We used these metrics to develop a binary classification scheme to estimate where the seafloor is expected to be trawlable. The multibeam echosounder data were verified through analyses of video and still images collected with a stereo drop camera and a remotely operated vehicle in a study at Snakehead Bank, ~100 km south of Kodiak Island in the Gulf of Alaska. Comparisons of different combinations of metrics derived from the multibeam data indicated that the oblique-incidence backscatter strength was the most accurate estimator of trawlability at Snakehead Bank and that the addition of other metrics provided only marginal improvements. If successful on a wider scale in the Gulf of Alaska, this acoustic remote-sensing technique, or a similar one, could help improve the accuracy of rockfish stock assessments.

Majuro Atoll, Republic of the Marshall Islands coral reef ecosystems mapping report

Digital maps of the coral reef ecosystem (<~30m deep) of Majuro Atoll, Republic of the Marshall Islands, were created through visual interpretation of remote sensing imagery. Digital Globe’s Quickbird II satellite images were acquired between 2004 and 2006 and georeferenced to within 1.6 m of their true positions. Reef ecosystem features were digitized directly into a GIS at a display scale of 1:4000 using a minimum feature size of 1000 square meters. Benthic features were categorized according to a classification scheme with attributes including zone (location, such as lagoon or forereef, etc.), structure (bottom type, such as sand or patch reef, etc.) and percent hard bottom. Ground validation of habitat features was conducted at 311 sites in 2009. Resulting maps consisted of 1829 features covering 366 square kilometers. Results demonstrate that reef zones occurred in a typical progression of narrow bands from offshore, though forereef, reef flat, shoreline, land, backreef, and lagoon habitats. Lagoon was the largest zone mapped and covered nearly 80% of the atoll, although much of it was too deep to have structures identified from the satellite imagery. Dominant habitat structures by area were pavement and aggregate reef, which covered 29% and 18% of the mapped structures, respectively. Based on the number of features, individual and aggregated patch reefs comprised over 40% of the features mapped. Products include GIS based maps, field videos and pictures, satellite imagery, PDF atlas, and this summary report. Maps and associated data can be used to support science and management activities on Majuro reef ecosystems including inventory, monitoring, conservation, and sustainable development applications.