A detecção remota e os sistemas de informação geográfica na contribuiçã dos grandes projectos de segurança aeroportuária

Relatório de Estágio apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território, área de especialização em Detecção Remota e SIG

Airport pavements evaluation

The airport pavement deteriorates during service due to traffic and climate effects therefore systematic monitoring is required in order to assess their structural and functional condition. The aim of this work is to present the methodologies used nowadays for airport pavement evaluation and to contribute to their improvement in structural analysis area The main aspects that are addressed are the application of the Ground Penetrating Radar (GPR) and the use of the Falling Weight Deflectometer (FWD) tests, for structural evaluation, and the use of the GRIP tester and the measurement of texture depth of the wearing course layer, for the functional evaluation of the runway. Also, freeware computer softwares used to design new runways (FAARFIELD and COMFAA) are presented and examples are given. Case studies are described both for structural and functional evaluation.

Genetic algorithm for shipping route estimation with long-range tracking data : automatic reconstruction of shipping routes based on the historical ship positions for maritime safety applications

Ship tracking systems allow Maritime Organizations that are concerned with the Safety at Sea to obtain information on the current location and route of merchant vessels. Thanks to Space technology in recent years the geographical coverage of the ship tracking platforms has increased significantly, from radar based near-shore traffic monitoring towards a worldwide picture of the maritime traffic situation. The long-range tracking systems currently in operations allow the storage of ship position data over many years: a valuable source of knowledge about the shipping routes between different ocean regions. The outcome of this Master project is a software prototype for the estimation of the most operated shipping route between any two geographical locations. The analysis is based on the historical ship positions acquired with long-range tracking systems. The proposed approach makes use of a Genetic Algorithm applied on a training set of relevant ship positions extracted from the long-term storage tracking database of the European Maritime Safety Agency (EMSA). The analysis of some representative shipping routes is presented and the quality of the results and their operational applications are assessed by a Maritime Safety expert.

Estudo do mercado cosmético chinês

Relatório de estágio de mestrado em Estudos Interculturais Português / Chinês: Tradução, Formação e Comunicação Empresarial

Microphysical evidence of the transition between predominant convective/stratiform rainfall associated with the intraseasonal oscillation in the Southwest Amazon

The distinction between convective and stratiform precipitation profiles around various precipitating systems existent in tropical regions is very important to the global atmospheric circulation, which is extremely sensitive to vertical latent heat distribution. In South America, the convective activity responds to the Intraseasonal Oscillation (IOS). This paper analyzes a disdrometer and a radar profiler data, installed in the Ji-Paraná airport, RO, Brazil, for the field experiment WETAMC/LBA & TRMM/LBA, during January and February of 1999. The microphysical analysis of wind regimes associated with IOS showed a large difference in type, size and microphysical processes of hydrometeor growth in each wind regime: easterly regimes had more turbulence and consequently convective precipitation formation, and westerly regimes had a more stratiform precipitation formation.

GPR para a verificação do nível d'água subterrânea em transição floresta amazônica e cerrado

Um estudo do monitoramento do nível de água foi realizado com medidas diretas e com Radar de Penetração no Solo (GPR) em uma floresta tropical de transição para o cerrado. Três poços de monitoramento do nível de água foram instalados durante 2001/2002 em três locais diferentes: o primeiro em uma área de floresta permanente, outro em área de floresta manejada e outra em uma área de pasto. Os perfis de GPR mostram que o nível do topo do lençol freático aparece como um refletor horizontal forte em março e em agosto de 2002, e como um refletor fraco durante medidas em maio e outubro de 2001 com descontinuidades devido a diversas lentes de solo laterítico no solo. O topo do lençol de água é facilmente confundido com a presença de tais lentes. A umidade do solo teve uma influência nestes sinais da reflexão, mudando a constante dielétrica do solo. A profundidade do topo do lençol da água variou 1,8 m sob a floresta permanente, 0,9 m sob a floresta manejada e 3,7 m sob o pasto.

Variáveis geomorfométricas locais e sua relação com a vegetação da região do interflúvio Madeira-Purus (AM-RO)

O presente trabalho teve como objetivo avaliar o potencial das variáveis geomorfométricas extraídas de dados SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) para identificação de tipos vegetacionais da região do interflúvio Madeira-Purus. As variáveis geomorfométricas (elevação, declividade, orientação de vertente, curvatura vertical e curvatura horizontal) foram confrontadas com o mapa de vegetação do projeto RADAMBRASIL através de análises de histogramas e análises discriminantes. Tais análises indicaram os grupos de classes vegetacionais que podem ser separados mais facilmente em contraste com outros grupos que ocorrem sob as mesmas condições topográficas. As variáveis de relevo mais importantes na distinção entre os tipos vegetacionais foram: a elevação, a declividade e a orientação de vertentes. Apesar dos dados geomorfométricos mostrarem potencial indicativo das classes de vegetação, as análises resultaram em discriminação em um nível aquém do detalhamento temático máximo apresentado pelos dados RADAM. Tal desempenho pode ser explicado pela incompatibilidade das escalas de variação exibidas entre os dados geomorfométricos em relação ao tamanho das unidades de mapeamento da vegetação, além da co-ocorrência de classes de respostas distintas ao relevo sob uma mesma associação de classes sob as mesmas classes na legenda. Com base nas análises discriminantes das variáveis geomorfométricas, foi possível o mapeamento da vegetação experimentalmente até o nível de subfisionomias.

Abordagem metodológica baseada em imagens do SAR-R99B para identificar prováveis pistas de pouso não-homologadas na Amazônia

Este estudo apresenta uma abordagem metodológica baseada em imagens de radar e nos critérios de tonalidade, tamanho e forma geométrica para identificar prováveis pistas de pouso não-homologadas na Amazônia. Os seguintes procedimentos foram conduzidos: georreferenciamento da imagem do sensor SAR-R99B do município paraense de Itaituba, adquirida na banda L, polarização HH e resolução espacial de três metros; subtração do ruído speckle com filtro mediana; classificação com a técnica não-supervisionada ISODATA; vetorização da classe indicativa dos alvos de interesse; e cálculo e seleção automática dos alvos de interesse por critérios de índice de circularidade e de tortuosidade. Foram identificados dez alvos, dos quais dois foram considerados como prováveis pistas de pouso pelos referidos índices.

Discriminação de incrementos de desflorestamento na Amazônia com dados SAR R99B em banda L

O uso de dados de sensoriamento remoto óptico em projetos de monitoramento de extensas áreas de floresta tropical é limitado devido à intensa cobertura por nuvens. Os dados SAR (Synthetic Aperture Radar) podem ser uma alternativa interessante para detectar desflorestamento nas regiões de floresta tropical onde a cobertura por nuvens é permanente. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é avaliar o potencial do dado SAR adquirido em banda L pelo sistema aerotransportado R99B da Força Aérea Brasileira (FAB) para discriminar incremento de desflorestamento na Amazônia. Para tanto, foram realizadas classificações MAXVER-ICM com dados SAR multipolarizados de uma área teste localizada na região Sudeste do Estado do Acre. As classificações realizadas com a combinação dos canais HH, HV e VV e com o par de polarizações HH+HV obtiveram boa concordância com o mapa produzido no projeto PRODES (k = 0,68, onde k é o índice Kappa), o qual foi adotado como dado de referência. Este resultado indica que o dado SAR multipolarizado em banda L possui bom potencial para discriminar incremento de desflorestamento na Amazônia.

Discriminação de fitofisionomias de floresta de várzea a partir do algoritmo Iterated Conditional Modes aplicado aos dados SAR/R99 (QUAD-POL/Banda L)

Utilizando-se dados do sensor aerotransportado SAR R99, adquiridos na banda L (1,28 GHz) em amplitude e com quatro polarizações (HH, VV, HV e VH), avaliou-se a distinção de fitofisionomias de floresta de várzea existentes nas Reservas de Desenvolvimento Sustentável Amanã e Mamirauá e áreas adjacentes, com a aplicação do algoritmo Iterated Conditional Modes (ICM) de classificação polarimétrica pontual/contextual. Os resultados mostraram que o uso das distribuições multivariadas em amplitude, conjuntamente com uma banda de textura, produziu classificações de qualidade superior àquelas obtidas com dados polarimétricos uni/bivariados. Esta abordagem permitiu a obtenção de um índice Kappa de 0,8963, discriminando as três classes vegetacionais de interesse, comprovando assim o potencial dos dados do SAR R99 e do algoritmo ICM no mapeamento de florestas de várzea da Amazônia.

Soil CO2 efflux in central Amazonia: environmental and methodological effects

Soil respiration plays a significant role in the carbon cycle of Amazonian rainforests. Measurements of soil respiration have only been carried out in few places in the Amazon. This study investigated the effects of the method of ring insertion in the soil as well as of rainfall and spatial distribution on CO2 emission in the central Amazon region. The ring insertion effect increased the soil emission about 13-20% for sandy and loamy soils during the firsts 4-7 hours, respectively. After rainfall events below 2 mm, the soil respiration did not change, but for rainfall greater than 3 mm, after 2 hours there was a decrease in soil temperature and respiration of about 10-34% for the loamy and sand soils, with emissions returning to normal after around 15-18 hours. The size of the measurement areas and the spatial distribution of soil respiration were better estimated using the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) data. The Campina reserve is a mosaic of bare soil, stunted heath forest-SHF and tall heath forest-THF. The estimated total average CO2 emissions from the area was 3.08±0.8 µmol CO2 m-2 s-1. The Cuieiras reserve is another mosaic of plateau, slope, Campinarana and riparian forests and the total average emission from the area was 3.82±0.76 µmol CO2 m-2 s-1. We also found that the main control factor of the soil respiration was soil temperature, with 90% explained by regression analysis. Automated soil respiration datasets are a good tool to improve the technique and increase the reliability of measurements to allow a better understanding of all possible factors driven by soil respiration processes.

Análise do potencial de imagem TerraSAR-X para mapeamento temático no sudoeste da Amazônia brasileira

O presente trabalho tem como objetivo analisar o potencial de imagens SAR polarimétricas do sensor TerraSAR-X, no modo StripMap, para mapear o uso e cobertura da terra na região sudoeste da Amazônia brasileira. No procedimento metodológico imagens de amplitude nas polarizações A HH e A VV, A

Caracterização de uso e cobertura da terra na Amazônia utilizando imagens duais multitemporais do COSMO-SkyMed

A utilização de imagens de radar é fonte alternativa de informações para subsidiar o monitoramento da região amazônica, visto que as imagens ópticas têm limitações de imageamento em zonas tropicais face a ocorrência de nuvens. Por conseguinte este trabalho teve como objetivo analisar a capacidade das imagens-radar de banda X multitemporais e polarizadas obtidas pelo satélite COSMO-SkyMed (COnstellation of small Satellites for Mediterranean basin Observation), no modo intensidade, isoladamente e agregados às informações texturais, na caracterização temática de uso e cobertura da terra no município de Humaitá/AM. A metodologia empregada consistiu da: análise das imagens duais obtidas em duas aquisições subsequentes, de forma a explorar a potencialidade do conjunto de dados na forma quad-pol intensidade; extração dos atributos texturais a partir da matriz de coocorrência (Gray Level Co-occurrence Matrix) e posterior classificação contextual; avaliação estatística de desempenho temático das imagens intensidade e texturais, isoladas e em grupos polarizados. Dentre os vários resultados alcançados, foi verificado que o grupo formado somente pelas imagens intensidade apresentou o melhor desempenho, comparado àqueles contendo os atributos texturais. Nesta separabilidade, estavam envolvidas as classes de floresta, floresta aluvial, reflorestamento, savana, pasto e queimada, obtendo-se 66% de acurácia total e valor Kappa de 0,55. Os resultados mostraram que as imagens de banda X do COSMO-SkyMed, modo StripMap (Ping-Pong), multipolarizadas, têm potencial moderado para a caracterização e monitoramento da dinâmica de uso e cobertura da terra na Amazônia brasileira.

Land cover classification of Lago Grande de Curuai floodplain (Amazon, Brazil) using multi-sensor and image fusion techniques

Given the limitations of different types of remote sensing images, automated land-cover classifications of the Amazon várzea may yield poor accuracy indexes. One way to improve accuracy is through the combination of images from different sensors, by either image fusion or multi-sensor classifications. Therefore, the objective of this study was to determine which classification method is more efficient in improving land cover classification accuracies for the Amazon várzea and similar wetland environments - (a) synthetically fused optical and SAR images or (b) multi-sensor classification of paired SAR and optical images. Land cover classifications based on images from a single sensor (Landsat TM or Radarsat-2) are compared with multi-sensor and image fusion classifications. Object-based image analyses (OBIA) and the J.48 data-mining algorithm were used for automated classification, and classification accuracies were assessed using the kappa index of agreement and the recently proposed allocation and quantity disagreement measures. Overall, optical-based classifications had better accuracy than SAR-based classifications. Once both datasets were combined using the multi-sensor approach, there was a 2% decrease in allocation disagreement, as the method was able to overcome part of the limitations present in both images. Accuracy decreased when image fusion methods were used, however. We therefore concluded that the multi-sensor classification method is more appropriate for classifying land cover in the Amazon várzea.

Identificação de fendilhamento de pavimentos e propriedades volumétricas das misturas betuminosas utilizando um Georadar

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil