Atlas of the Songwe River Basin: Thematic Maps with Explanatory Text Sheets

This atlas presents a comprehensive set of thematic maps depicting a wide range of aspects of the Songwe river area. It includes baseline maps (such as topographic overview, hillshade), satellite images (years 1991, 2001, 2004), land cover and land cover change, biomass and biomass change, priority conservation areas, resource management (watershed classification, watershed classification combined with biomass, soil erosion), accessibility and special maps (such as historical river course). Map clippings of the most important maps facilitate the readability of the maps. The accompanying explanatory text sheets contain graphics and information about material, methods, results and interpretation.

Exploratory geospatial data analysis using self-organizing maps

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Comparison measures of maps generated by geostatistical methods

This study uses several measures derived from the error matrix for comparing two thematic maps generated with the same sample set. The reference map was generated with all the sample elements and the map set as the model was generated without the two points detected as influential by the analysis of local influence diagnostics. The data analyzed refer to the wheat productivity in an agricultural area of 13.55 ha considering a sampling grid of 50 x 50 m comprising 50 georeferenced sample elements. The comparison measures derived from the error matrix indicated that despite some similarity on the maps, they are different. The difference between the estimated production by the reference map and the actual production was of 350 kilograms. The same difference calculated with the mode map was of 50 kilograms, indicating that the study of influential points is of fundamental importance to obtain a more reliable estimative and use of measures obtained from the error matrix is a good option to make comparisons between thematic maps.

Comparison of maps of spatial variability of soil resistance to penetration constructed with and without covariables using a spatial linear model

A study about the spatial variability of data of soil resistance to penetration (RSP) was conducted at layers 0.0-0.1 m, 0.1-0.2 m and 0.2-0.3 m depth, using the statistical methods in univariate forms, i.e., using traditional geostatistics, forming thematic maps by ordinary kriging for each layer of the study. It was analyzed the RSP in layer 0.2-0.3 m depth through a spatial linear model (SLM), which considered the layers 0.0-0.1 m and 0.1-0.2 m in depth as covariable, obtaining an estimation model and a thematic map by universal kriging. The thematic maps of the RSP at layer 0.2-0.3 m depth, constructed by both methods, were compared using measures of accuracy obtained from the construction of the matrix of errors and confusion matrix. There are similarities between the thematic maps. All maps showed that the RSP is higher in the north region.

Soybean yield maps using regular and optimized sample with different configurations by simulated annealing

ABSTRACT This study aimed to compare thematic maps of soybean yield for different sampling grids, using geostatistical methods (semivariance function and kriging). The analysis was performed with soybean yield data in t ha-1 in a commercial area with regular grids with distances between points of 25x25 m, 50x50 m, 75x75 m, 100x100 m, with 549, 188, 66 and 44 sampling points respectively; and data obtained by yield monitors. Optimized sampling schemes were also generated with the algorithm called Simulated Annealing, using maximization of the overall accuracy measure as a criterion for optimization. The results showed that sample size and sample density influenced the description of the spatial distribution of soybean yield. When the sample size was increased, there was an increased efficiency of thematic maps used to describe the spatial variability of soybean yield (higher values of accuracy indices and lower values for the sum of squared estimation error). In addition, more accurate maps were obtained, especially considering the optimized sample configurations with 188 and 549 sample points.

COMPARISON MEASURES OF MAPS GENERATED BY GEOSTATISTICAL METHODS

This study uses several measures derived from the error matrix for comparing two thematic maps generated with the same sample set. The reference map was generated with all the sample elements and the map set as the model was generated without the two points detected as influential by the analysis of local influence diagnostics. The data analyzed refer to the wheat productivity in an agricultural area of 13.55 ha considering a sampling grid of 50 x 50 m comprising 50 georeferenced sample elements. The comparison measures derived from the error matrix indicated that despite some similarity on the maps, they are different. The difference between the estimated production by the reference map and the actual production was of 350 kilograms. The same difference calculated with the mode map was of 50 kilograms, indicating that the study of influential points is of fundamental importance to obtain a more reliable estimative and use of measures obtained from the error matrix is a good option to make comparisons between thematic maps.

Comparison measures of maps generated by geostatistical methods

This study uses several measures derived from the error matrix for comparing two thematic maps generated with the same sample set. The reference map was generated with all the sample elements and the map set as the model was generated without the two points detected as influential by the analysis of local influence diagnostics. The data analyzed refer to the wheat productivity in an agricultural area of 13.55 ha considering a sampling grid of 50 x 50 m comprising 50 georeferenced sample elements. The comparison measures derived from the error matrix indicated that despite some similarity on the maps, they are different. The difference between the estimated production by the reference map and the actual production was of 350 kilograms. The same difference calculated with the mode map was of 50 kilograms, indicating that the study of influential points is of fundamental importance to obtain a more reliable estimative and use of measures obtained from the error matrix is a good option to make comparisons between thematic maps.

Probability sampling protocol of classification maps from spaceborne/airborne image

To deliver sample estimates provided with the necessary probability foundation to permit generalization from the sample data subset to the whole target population being sampled, probability sampling strategies are required to satisfy three necessary not sufficient conditions: (i) All inclusion probabilities be greater than zero in the target population to be sampled. If some sampling units have an inclusion probability of zero, then a map accuracy assessment does not represent the entire target region depicted in the map to be assessed. (ii) The inclusion probabilities must be: (a) knowable for nonsampled units and (b) known for those units selected in the sample: since the inclusion probability determines the weight attached to each sampling unit in the accuracy estimation formulas, if the inclusion probabilities are unknown, so are the estimation weights. This original work presents a novel (to the best of these authors' knowledge, the first) probability sampling protocol for quality assessment and comparison of thematic maps generated from spaceborne/airborne Very High Resolution (VHR) images, where: (I) an original Categorical Variable Pair Similarity Index (CVPSI, proposed in two different formulations) is estimated as a fuzzy degree of match between a reference and a test semantic vocabulary, which may not coincide, and (II) both symbolic pixel-based thematic quality indicators (TQIs) and sub-symbolic object-based spatial quality indicators (SQIs) are estimated with a degree of uncertainty in measurement in compliance with the well-known Quality Assurance Framework for Earth Observation (QA4EO) guidelines. Like a decision-tree, any protocol (guidelines for best practice) comprises a set of rules, equivalent to structural knowledge, and an order of presentation of the rule set, known as procedural knowledge. The combination of these two levels of knowledge makes an original protocol worth more than the sum of its parts. The several degrees of novelty of the proposed probability sampling protocol are highlighted in this paper, at the levels of understanding of both structural and procedural knowledge, in comparison with related multi-disciplinary works selected from the existing literature. In the experimental session the proposed protocol is tested for accuracy validation of preliminary classification maps automatically generated by the Satellite Image Automatic MapperT (SIAMT) software product from two WorldView-2 images and one QuickBird-2 image provided by DigitalGlobe for testing purposes. In these experiments, collected TQIs and SQIs are statistically valid, statistically significant, consistent across maps and in agreement with theoretical expectations, visual (qualitative) evidence and quantitative quality indexes of operativeness (OQIs) claimed for SIAMT by related papers. As a subsidiary conclusion, the statistically consistent and statistically significant accuracy validation of the SIAMT pre-classification maps proposed in this contribution, together with OQIs claimed for SIAMT by related works, make the operational (automatic, accurate, near real-time, robust, scalable) SIAMT software product eligible for opening up new inter-disciplinary research and market opportunities in accordance with the visionary goal of the Global Earth Observation System of Systems (GEOSS) initiative and the QA4EO international guidelines.

Analysis of Thematic Classified Aerial Images Trough Multispectral and LIDAR Data

The application of thematic maps obtained through the classification of remote images needs the obtained products with an optimal accuracy. The registered images from the airplanes display a very satisfactory spatial resolution, but the classical methods of thematic classification not always give better results than when the registered data from satellite are used. In order to improve these results of classification, in this work, the LIDAR sensor data from first return (Light Detection And Ranging) registered simultaneously with the spectral sensor data from airborne are jointly used. The final results of the thematic classification of the scene object of study have been obtained, quantified and discussed with and without LIDAR data, after applying different methods: Maximum Likehood Classification, Support Vector Machine with four different functions kernel and Isodata clustering algorithm (ML, SVM-L, SVM-P, SVM-RBF, SVM-S, Isodata). The best results are obtained for SVM with Sigmoide kernel. These allow the correlation with others different physical parameters with great interest like Manning hydraulic coefficient, for their incorporation in a GIS and their application in hydraulic modeling.

Técnicas de diagnóstico de influência local na análise espacial da produtividade da soja

A modelagem da estrutura de dependência espacial pela abordagem da geoestatística é fundamental para a definição de parâmetros que definem esta estrutura, e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem. Entretanto, a estimação de parâmetros pode ser muito afetada pela presença de observações atípicas nos dados amostrados. O desenvolvimento deste trabalho teve por objetivo utilizar técnicas de diagnóstico de influência local em modelos espaciais lineares gaussianos, utilizados em geoestatística, para avaliar a sensibilidade dos estimadores de máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita na presença de dados discrepantes. Estudos com dados experimentais mostraram que tanto a presença de valores atípicos como de valores considerados influentes, pela análise de diagnóstico, pode exercer forte influência nos mapas temáticos, alterando, assim, a estrutura de dependência espacial. As aplicações de técnicas de diagnóstico de influência local devem fazer parte de toda análise geoestatística a fim de garantir que as informações contidas nos mapas temáticos tenham maior qualidade e possam ser utilizadas com maior segurança pelo agricultor.

Análise espacial e sazonal da leptospirose no município de São Paulo, SP, 1998 a 2006

OBJETIVO: Analisar a distribuição espacial e sazonal da leptospirose, identificando possíveis componentes ecológicos e sociais para a sua transmissão. MÉTODOS: Foram georreferenciados 2.490 casos em cada distrito do município de São Paulo, SP, registrados de 1998 a 2006. Os dados foram obtidos do Sistema de Informação de Agravos de Notificação. Foram realizados mapas temáticos com as variáveis taxa de incidência, letalidade, taxa de alfabetização, renda média mensal, número de moradores por domicilio, abastecimento de água e rede de esgoto. Para identificar o padrão espacial (disperso, em aglomerado ou randômico), foram analisadas pelo Índice de Moran global e local. Foi utilizado o coeficiente de correlação de Spearman para testar associações entre as variáveis com padrão espacial em aglomerados. RESULTADOS: O padrão espacial em aglomerados foi observado nas variáveis taxa de incidência de leptospirose, taxa de alfabetização, renda média mensal, número de moradores por domicílio, abastecimento de água e rede de esgoto. Foram notificados 773 casos no período seco e 1.717 no úmido. A incidência e a letalidade estão correlacionadas com as condições socioeconômicas da população, independentemente do período. CONCLUSÕES: A leptospirose está distribuída por todo o município de São Paulo e sua incidência aumenta no período das chuvas. No período seco, os locais de aparecimento dos casos coincidem com as áreas de piores condições de moradia e, durante o período úmido, também aumenta em outros distritos, provavelmente devido à proximidade de rios e córregos.

Cenários de mudanças climáticas para a América do Sul : impacto no zoneamento agroclimático da cana-de-açúcar

O Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) através do seu Quarto Relatório de Avaliação das Mudanças Climáticas Globais (IPCC-AR4), publicado em 2007, atribui as emissões de gases de efeito estufa como a principal causa do aumento médio das temperaturas e alerta para uma elevação entre 1,8 ºC e 6,4 ºC até 2100, podendo modificar assim a aptidão climática para as culturas agrícolas em diversas regiões do planeta. Diante disso, existe a necessidade de substituição dos combustíveis fósseis por fontes renováveis e limpas de energia, como o etanol. A cana-de-açúcar apresenta-se, portanto, como uma cultura estratégica na produção do etanol. O presente trabalho teve como objetivos: 1) avaliar o desempenho dos Modelos Climáticos Globais (MCGs) do IPCC-AR4 na simulação de dados climáticos de temperatura do ar e precipitação pluviométrica para o período anual e mensal; 2) elaborar o zoneamento agroclimático da cana-de-açúcar para a América do Sul considerando o clima referência e o futuro para as décadas de 2020, 2050 e 2080 em função do cenário de emissão A1B considerado pessimista e que usa um equilíbrio entre todas as fontes de energia. Para a avaliação do desempenho dos MCGs, foram utilizados dados climáticos médios mensais observados de precipitação e temperatura do ar provenientes do Climatic Research Unit (CRU) e dados simulados oriundos dos 22 MCGs do IPCC (cenário 20c3m) compreendidos entre o período de 1961-1990, além do Multimodel (ensemble) – MM que é a média da combinação dos dados de todos os modelos. O desempenho dos MCGs foi avaliado pelos índices estatísticos: desvio padrão, correlação, raiz quadrada da média do quadrado das diferenças centralizadas e o “bias” dos dados simulados com os observados, que foram representados no diagrama de Taylor. Para a etapa da elaboração do zoneamento agroclimático procedeu-se o cálculo dos balanços hídricos (referência e futuros) da cultura, pelo método de Thornthwaite & Mather (1955). Para o cenário referência, utilizaram-se dados das médias mensais da precipitação e temperatura provenientes do CRU, enquanto que para as projeções futuras, dados provenientes das anomalias do Multimodel (ensemble) – MM para as décadas de 2020, 2050 e 2080, que foram ajustados, obtendo-se assim as projeções futuras para cada período analisado. Baseado nos mapas temáticos reclassificados de deficiência hídrica anual, temperatura média anual, excedente hídrico anual e no índice de satisfação das necessidades de água (ISNA), realizou-se uma sobreposição dessas informações obtendo assim, os mapas finais do zoneamento agroclimático da cana-de-açúcar. Posteriormente ao zoneamento, realizou-se a análise das transições (ganhos, perdas e persistências) entre as classes de aptidão climática da cultura. Os resultados mostram que o Multimodel (ensemble) – MM para o período mensal apresenta o melhor desempenho entre os modelos analisados. As áreas inaptas correspondem a maior parte da América do Sul e uma expressiva transição entre as classes de aptidão climática da cultura.

Variabilidade espacial e temporal de atributos químicos do solo em povoamento de eucalipto

Nos anos mais recentes, observa-se aumento na adoção das técnicas de silvicultura de precisão em florestas plantadas no Brasil. Os plantios de eucalipto ocorrem preferencialmente em áreas com baixa fertilidade de solo e consequentemente baixa produtividade. Logo, para otimizar ao máximo a produção, é necessário saber o quanto essa cultura pode produzir em cada local (sítio). Objetivou-se aplicar uma metodologia que utiliza técnicas de estatística, geoestatística e geoprocessamento, no mapeamento da variabilidade espacial e temporal de atributos químicos do solo cultivado com eucalipto, em área de 10,09 ha, situada no sul do estado do Espírito Santo. Os atributos químicos da fertilidade do solo estudados foram: fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca) e magnésio (Mg), no ano da implantação do povoamento do eucalipto, em 2008, e três anos após, em 2011. O solo foi amostrado em duas profundidades, 0-0,2 m e 0,2-0,4 m, nos 94 pontos de uma malha regular, com extensão de 33 x 33 m. Os dados foram analisados pela estatística descritiva e, em seguida, pela geoestatística, por meio do ajuste de semivariogramas. Diferentes métodos de interpolação foram testados para produzir mapas temáticos mais precisos e facilitar as operações algébricas utilizadas. Com o auxílio de índices quantitativos, realizou-se uma análise geral da fertilidade do solo, por meio da álgebra de mapas. A metodologia utilizada neste estudo possibilitou mapear a variabilidade espacial e temporal de atributos químicos do solo. A análise variográfica mostrou que todos os atributos estudados apresentaram-se estruturados espacialmente, exceto para o atributo P, no Ano Zero (camada 0-0,2 m) e no Ano Três (ambas as camadas). Os melhores métodos de interpolação para o mapeamento de cada atributo químico do solo foram identificados com a ajuda gráfica do Diagrama de Taylor. Mereceram destaque, os modelos esférico e exponencial nas interpolações para a maioria dos atributos químicos do solo avaliados. Apesar de a variação espacial e temporal dos atributos estudados apresentar-se, em média, com pequena variação negativa, a metodologia usada mostrou variações positivas na fertilidade do solo em várias partes da área de estudo. Além disso, os resultados demonstram que os efeitos observados são majoritariamente em função da cultura, uma vez que não foram coletadas amostras de solo em locais adubados. A produtividade do sítio florestal apresentou-se com tendências semelhantes às variações ocorridas na fertilidade do solo, exceto para o magnésio, que se mostrou com tendências espaciais para suporte de elevadas produtividades, de até 50 m3 ha-1 ano-1. Além de mostrar claramente as tendências observadas para as variações na fertilidade do solo, a metodologia utilizada confirma um caminho operacional acessível para empresas e produtores florestais para o manejo nutricional em florestas plantadas. O uso dos mapas facilita a mobilização de recursos para melhorar a aplicação de fertilizantes e corretivos necessários.

Using different satellite imagery and classification techniques to assess the contribution of trees outside forests in the municipality of Maringá, Brazil

Forest cover of the Maringá municipality, located in northern Parana State, was mapped in this study. Mapping was carried out by using high-resolution HRC sensor imagery and medium resolution CCD sensor imagery from the CBERS satellite. Images were georeferenced and forest vegetation patches (TOFs - trees outside forests) were classified using two methods of digital classification: reflectance-based or the digital number of each pixel, and object-oriented. The areas of each polygon were calculated, which allowed each polygon to be segregated into size classes. Thematic maps were built from the resulting polygon size classes and summary statistics generated from each size class for each area. It was found that most forest fragments in Maringá were smaller than 500 m². There was also a difference of 58.44% in the amount of vegetation between the high-resolution imagery and medium resolution imagery due to the distinct spatial resolution of the sensors. It was concluded that high-resolution geotechnology is essential to provide reliable information on urban greens and forest cover under highly human-perturbed landscapes.