SIG e sensoriamento remoto aplicado ao estudo dos processos de inundação e mapeamento da cobertura vegetal na planície fluvial do alto Rio Paraná

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Detecção de áreas de oclusão para geração de ortoimagem verdadeira utilizando dados LASER

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Desenvolvimento de uma Plataforma de Software para a Modelagem Digital de Terrenos baseada em TIN

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Geotecnologias aplicadas à estimativa de perdas de solo por erosão hídrica na sub-bacia do Ribeirão das Perobas, Município de Santa Cruz do Rio Pardo-SP

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Digital soil mapping: evaluation of sampling systems for soil surveys and refinement of soil maps at lower cost using legacy data

In soil surveys, several sampling systems can be used to define the most representative sites for sample collection and description of soil profiles. In recent years, the conditioned Latin hypercube sampling system has gained prominence for soil surveys. In Brazil, most of the soil maps are at small scales and in paper format, which hinders their refinement. The objectives of this work include: (i) to compare two sampling systems by conditioned Latin hypercube to map soil classes and soil properties; (II) to retrieve information from a detailed scale soil map of a pilot watershed for its refinement, comparing two data mining tools, and validation of the new soil map; and (III) to create and validate a soil map of a much larger and similar area from the extrapolation of information extracted from the existing soil map. Two sampling systems were created by conditioned Latin hypercube and by the cost-constrained conditioned Latin hypercube. At each prospection place, soil classification and measurement of the A horizon thickness were performed. Maps were generated and validated for each sampling system, comparing the efficiency of these methods. The conditioned Latin hypercube captured greater variability of soils and properties than the cost-constrained conditioned Latin hypercube, despite the former provided greater difficulty in field work. The conditioned Latin hypercube can capture greater soil variability and the cost-constrained conditioned Latin hypercube presents great potential for use in soil surveys, especially in areas of difficult access. From an existing detailed scale soil map of a pilot watershed, topographical information for each soil class was extracted from a Digital Elevation Model and its derivatives, by two data mining tools. Maps were generated using each tool. The more accurate of these tools was used for extrapolation of soil information for a much larger and similar area and the generated map was validated. It was possible to retrieve the existing soil map information and apply it on a larger area containing similar soil forming factors, at much low financial cost. The KnowledgeMiner tool for data mining, and ArcSIE, used to create the soil map, presented better results and enabled the use of existing soil map to extract soil information and its application in similar larger areas at reduced costs, which is especially important in development countries with limited financial resources for such activities, such as Brazil.

Avaliação dos atributos do solo sob diferentes ocupações na microbacia hidrográfica do córrego da Fazenda Glória Em Taquaritinga (SP)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem numérica do terreno na avaliação do volume admissível em canais de cordões de contorno nivelados

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Análise espacial do conteúdo de água da bacia hidrográfica do Rio Pardo

O presente trabalho tem por objetivo avaliar a distribuição espacial, por geoestatística, da produção de água gerada pelo modelo hidrológico matemático SWAT 2009 (Soil and Water Assessment Tool, versão 2009), da parte inicial da bacia hidrográfica do Rio Pardo – SP. Foi utilizado um Sistema de Informação Geográfica (SIG) associado a uma interface com o modelo SWAT para a confecção do banco de dados. Para isto, as informações de entrada necessárias para avaliar a produção de lâmina de água (mm), que infiltrou e armazenou em cada sub-bacia gerada pelo SWAT, referem-se a dados tabulares climáticos e de parâmetros físicos e químicos de solo e a planos de informações como: o Modelo Numérico do Terreno (MNT), Mapa de Uso do Solo e Mapa de Solos. A amostragem geoestatística foi representada por uma malha irregular georreferenciada com 43 pontos localizados na parte central de cada sub-bacia representando a quantidade de água produzida. A análise geoestatística foi realizada pela construção dos variogramas e posteriormente a confecção dos mapas interpolados por krigagem. Do resultado obtido observou-se que a produção de água apresentou dependência espacial e que esta ocorreu de forma homogênea, tanto para os maiores como para os menores valores de produção de água encontrados na bacia.

Comparação entre as análises paramétrica e integrada na suscetibilidade a escorregamentos no entorno de dutos: Duto Orbel, Rio de Janeiro

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Classificação automatizada do relevo a partir de parâmetros morfométricos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Classificação automatizada do relevo a partir de parâmetros morfométricos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

La representación del proyecto arquitectónico a partir del modelo infográfico

Programa de Doctorado: Evolución y Desarrollo de los Sistemas Constructivos desde su Origen a los Últimos Avances

Modelización tridimensional de una figura por métodos fotogramétricos y escaneado de precisión. Verificación y comparación de resultados.

El objetivo principal de este proyecto es la obtención del modelo tridimensional de la escultura del patrón San Isidoro de la E.T.S.I. Topografía, Geodesia y Cartografía fabricada en yeso con unas dimensiones de 225 mm de largo, 182 mm de ancho y 318 mm de alto. Se realizará mediante dos métodos diferentes: por medios fotogramétricos utilizando correlación,y por métodos de topografía industrial. En la toma de imágenes para la restitución fotogramétrica se utilizó una cámara no métrica, cuya calibración tuvo que ser realizada comparando dos sistemas de coordenadas, el sistema imagen determinado por técnicas fotogramétricas, y el sistema objeto o terreno determinado por técnicas de topografía clásica. De esta forma se obtienen los datos internos de la cámara. La tolerancia establecida a priori para fotogrametría terrestre es de 1 mm, verificando y contrastando los resultados obtenidos con equipos de trazabilidad superior con los que se procede a la extracción del modelo digital por métodos de topografía industrial, mediante escaneado de precisión. El modelo tridimensional obtenido podría ser útil para múltiples tareas, como disponer de documentación geométrica digital de la figura, su estudio para una posible restauración,etc.

Obtención del modelo tridimensional de la puerta de La Latina del S. XVI d.C. mediante equipo láser escáner terrestre.

El objetivo de este Proyecto Fin de Carrera (PFC) es la obtención de un modelo tridimensional de “La Puerta de la Latina”, ubicada en el aparcamiento delantero de la Escuela Técnica Superior de Arquitectura de la Universidad Politécnica de Madrid. El levantamiento se realiza con el equipo láser escáner terrestre Riegl LMS-Z420i. Tras la toma de datos se efectuará el tratamiento de la nube de puntos y se obtendrá una “imagen realista” del modelo, entendiendo por “imagen realista”una representación final en la que, partiendo del modelo digital triangulado, se realiza una asignación de texturas a partir de imágenes obtenidas in situ. Este proyecto pretende ser un ensayo de las posibilidades de esta tecnología en el proceso de la representación tridimensional de edificios de interés arquitectónico e histórico.

LiDAR remote sensing applied to forest resources assessment

Disponer de información precisa y actualizada de inventario forestal es una pieza clave para mejorar la gestión forestal sostenible y para proponer y evaluar políticas de conservación de bosques que permitan la reducción de emisiones de carbono debidas a la deforestación y degradación forestal (REDD). En este sentido, la tecnología LiDAR ha demostrado ser una herramienta perfecta para caracterizar y estimar de forma continua y en áreas extensas la estructura del bosque y las principales variables de inventario forestal. Variables como la biomasa, el número de pies, el volumen de madera, la altura dominante, el diámetro o la altura media son estimadas con una calidad comparable a los inventarios tradicionales de campo. La presente tesis se centra en analizar la aplicación de los denominados métodos de masa de inventario forestal con datos LIDAR bajo diferentes condiciones y características de masa forestal (bosque templados puros y mixtos) y utilizando diferentes bases de datos LiDAR (información proveniente de vuelo nacionales e información capturada de forma específica). Como consecuencia de lo anterior, se profundiza en la generación de inventarios forestales continuos con LiDAR en grandes áreas. Los métodos de masa se basan en la búsqueda de relaciones estadísticas entre variables predictoras derivadas de la nube de puntos LiDAR y las variables de inventario forestal medidas en campo con el objeto de generar una cartografía continua de inventario forestal. El rápido desarrollo de esta tecnología en los últimos años ha llevado a muchos países a implantar programas nacionales de captura de información LiDAR aerotransportada. Estos vuelos nacionales no están pensados ni diseñados para fines forestales por lo que es necesaria la evaluación de la validez de esta información LiDAR para la descripción de la estructura del bosque y la medición de variables forestales. Esta información podría suponer una drástica reducción de costes en la generación de información continua de alta resolución de inventario forestal. En el capítulo 2 se evalúa la estimación de variables forestales a partir de la información LiDAR capturada en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA-LiDAR) en España. Para ello se compara un vuelo específico diseñado para inventario forestal con la información de la misma zona capturada dentro del PNOA-LiDAR. El caso de estudio muestra cómo el ángulo de escaneo, la pendiente y orientación del terreno afectan de forma estadísticamente significativa, aunque con pequeñas diferencias, a la estimación de biomasa y variables de estructura forestal derivadas del LiDAR. La cobertura de copas resultó más afectada por estos factores que los percentiles de alturas. Considerando toda la zona de estudio, la estimación de la biomasa con ambas bases de datos no presentó diferencias estadísticamente significativas. Las simulaciones realizadas muestran que las diferencias medias en la estimación de biomasa entre un vuelo específico y el vuelo nacional podrán superar el 4% en áreas abruptas, con ángulos de escaneo altos y cuando la pendiente de la ladera no esté orientada hacia la línea de escaneo. En el capítulo 3 se desarrolla un estudio en masas mixtas y puras de pino silvestre y haya, con un enfoque multi-fuente empleando toda la información disponible (vuelos LiDAR nacionales de baja densidad de puntos, imágenes satelitales Landsat y parcelas permanentes del inventario forestal nacional español). Se concluye que este enfoque multi-fuente es adecuado para realizar inventarios forestales continuos de alta resolución en grandes superficies. Los errores obtenidos en la fase de ajuste y de validación de los modelos de área basimétrica y volumen son similares a los registrados por otros autores (usando un vuelo específico y parcelas de campo específicas). Se observan errores mayores en la variable número de pies que los encontrados en la literatura, que pueden ser explicados por la influencia de la metodología de parcelas de radio variable en esta variable. En los capítulos 4 y 5 se evalúan los métodos de masa para estimar biomasa y densidad de carbono en bosques tropicales. Para ello se trabaja con datos del Parque Nacional Volcán Poás (Costa Rica) en dos situaciones diferentes: i) se dispone de una cobertura completa LiDAR del área de estudio (capitulo 4) y ii) la cobertura LiDAR completa no es técnica o económicamente posible y se combina una cobertura incompleta de LiDAR con imágenes Landsat e información auxiliar para la estimación de biomasa y carbono (capitulo 5). En el capítulo 4 se valida un modelo LiDAR general de estimación de biomasa aérea en bosques tropicales y se compara con los resultados obtenidos con un modelo ajustado de forma específica para el área de estudio. Ambos modelos están basados en la variable altura media de copas (TCH por sus siglas en inglés) derivada del modelo digital LiDAR de altura de la vegetación. Los resultados en el área de estudio muestran que el modelo general es una alternativa fiable al ajuste de modelos específicos y que la biomasa aérea puede ser estimada en una nueva zona midiendo en campo únicamente la variable área basimétrica (BA). Para mejorar la aplicación de esta metodología es necesario definir en futuros trabajos procedimientos adecuados de medición de la variable área basimétrica en campo (localización, tamaño y forma de las parcelas de campo). La relación entre la altura media de copas del LiDAR y el área basimétrica (Coeficiente de Stock) obtenida en el área de estudio varía localmente. Por tanto es necesario contar con más información de campo para caracterizar la variabilidad del Coeficiente de Stock entre zonas de vida y si estrategias como la estratificación pueden reducir los errores en la estimación de biomasa y carbono en bosques tropicales. En el capítulo 5 se concluye que la combinación de una muestra sistemática de información LiDAR con una cobertura completa de imagen satelital de moderada resolución (e información auxiliar) es una alternativa efectiva para la realización de inventarios continuos en bosques tropicales. Esta metodología permite estimar altura de la vegetación, biomasa y carbono en grandes zonas donde la captura de una cobertura completa de LiDAR y la realización de un gran volumen de trabajo de campo es económica o/y técnicamente inviable. Las alternativas examinadas para la predicción de biomasa a partir de imágenes Landsat muestran una ligera disminución del coeficiente de determinación y un pequeño aumento del RMSE cuando la cobertura de LiDAR es reducida de forma considerable. Los resultados indican que la altura de la vegetación, la biomasa y la densidad de carbono pueden ser estimadas en bosques tropicales de forma adecuada usando coberturas de LIDAR bajas (entre el 5% y el 20% del área de estudio). ABSTRACT The availability of accurate and updated forest data is essential for improving sustainable forest management, promoting forest conservation policies and reducing carbon emissions from deforestation and forest degradation (REDD). In this sense, LiDAR technology proves to be a clear-cut tool for characterizing forest structure in large areas and assessing main forest-stand variables. Forest variables such as biomass, stem volume, basal area, mean diameter, mean height, dominant height, and stem number can be thus predicted with better or comparable quality than with costly traditional field inventories. In this thesis, it is analysed the potential of LiDAR technology for the estimation of plot-level forest variables under a range of conditions (conifer & broadleaf temperate forests and tropical forests) and different LiDAR capture characteristics (nationwide LiDAR information vs. specific forest LiDAR data). This study evaluates the application of LiDAR-based plot-level methods in large areas. These methods are based on statistical relationships between predictor variables (derived from airborne data) and field-measured variables to generate wall to wall forest inventories. The fast development of this technology in recent years has led to an increasing availability of national LiDAR datasets, usually developed for multiple purposes throughout an expanding number of countries and regions. The evaluation of the validity of nationwide LiDAR databases (not designed specifically for forest purposes) is needed and presents a great opportunity for substantially reducing the costs of forest inventories. In chapter 2, the suitability of Spanish nationwide LiDAR flight (PNOA) to estimate forest variables is analyzed and compared to a specifically forest designed LiDAR flight. This study case shows that scan angle, terrain slope and aspect significantly affect the assessment of most of the LiDAR-derived forest variables and biomass estimation. Especially, the estimation of canopy cover is more affected than height percentiles. Considering the entire study area, biomass estimations from both databases do not show significant differences. Simulations show that differences in biomass could be larger (more than 4%) only in particular situations, such as steep areas when the slopes are non-oriented towards the scan lines and the scan angles are larger than 15º. In chapter 3, a multi-source approach is developed, integrating available databases such as nationwide LiDAR flights, Landsat imagery and permanent field plots from SNFI, with good resultos in the generation of wall to wall forest inventories. Volume and basal area errors are similar to those obtained by other authors (using specific LiDAR flights and field plots) for the same species. Errors in the estimation of stem number are larger than literature values as a consequence of the great influence that variable-radius plots, as used in SNFI, have on this variable. In chapters 4 and 5 wall to wall plot-level methodologies to estimate aboveground biomass and carbon density in tropical forest are evaluated. The study area is located in the Poas Volcano National Park (Costa Rica) and two different situations are analyzed: i) available complete LiDAR coverage (chapter 4) and ii) a complete LiDAR coverage is not available and wall to wall estimation is carried out combining LiDAR, Landsat and ancillary data (chapter 5). In chapter 4, a general aboveground biomass plot-level LiDAR model for tropical forest (Asner & Mascaro, 2014) is validated and a specific model for the study area is fitted. Both LiDAR plot-level models are based on the top-of-canopy height (TCH) variable that is derived from the LiDAR digital canopy model. Results show that the pantropical plot-level LiDAR methodology is a reliable alternative to the development of specific models for tropical forests and thus, aboveground biomass in a new study area could be estimated by only measuring basal area (BA). Applying this methodology, the definition of precise BA field measurement procedures (e.g. location, size and shape of the field plots) is decisive to achieve reliable results in future studies. The relation between BA and TCH (Stocking Coefficient) obtained in our study area in Costa Rica varied locally. Therefore, more field work is needed for assessing Stocking Coefficient variations between different life zones and the influence of the stratification of the study areas in tropical forests on the reduction of uncertainty. In chapter 5, the combination of systematic LiDAR information sampling and full coverage Landsat imagery (and ancillary data) prove to be an effective alternative for forest inventories in tropical areas. This methodology allows estimating wall to wall vegetation height, biomass and carbon density in large areas where full LiDAR coverage and traditional field work are technically and/or economically unfeasible. Carbon density prediction using Landsat imaginery shows a slight decrease in the determination coefficient and an increase in RMSE when harshly decreasing LiDAR coverage area. Results indicate that feasible estimates of vegetation height, biomass and carbon density can be accomplished using low LiDAR coverage areas (between 5% and 20% of the total area) in tropical locations.