AVALIAÇÃO DE GEOTECNOLOGIAS PARA SUBSIDIAR …€¦ · Novas geotecnologias de coleta de dados...

AVALIAÇÃO DE GEOTECNOLOGIAS PARA SUBSIDIAR O MAPEAMENTO DO USO E

COBERTURA DA TERRA NO IFES -CAMPUS DE ALEGRE

Jéferson Luiz Ferrari(Doutorando)

Ricardo F. Garcia Alexandre R. dos Santos(Orientador) (Co-orientador)

SUMÁRIO

Introdução Apresentação geral e exposição dos objetivos

Capítulo 1

Capítulo 2

Capítulo 3

Capítulo 4

Capítulo 5

Considerações Finais

Acurácia vertical de modelos digitais de elevação na caracterização do relevo

Análise de conflito de uso e cobertura da terra em Áreas de Preservação Permanente do Ifes–Campus de Alegre Análise da vegetação por meio da subtração de imagem NDVI na sub-bacia hidrográfica do córrego do Horizonte

Classificações digitais em imagens Cbers-2B-CCD e Landsat-5-TM aplicadas ao mapeamento agrícola da sub-bacia hidrográfica do córrego Horizonte

Avaliação da acurácia horizontal de receptores GNSS: uma proposição metodológica

INTRODUÇÃO GERAL

� Determinação de produtividades das culturas

� Mapeamento do uso e da cobertura da terra

� Diagnósticos e planejamentos ambientais

Fonte: Gleriani (2010)

� Instrumento de política fiscal e urbana

Fonte: Erba et al. (2005)

Fontes: Moreira et al. (2010) e Rudorff et al. (2009)

� Uso da terra X Cobertura da terra

Estado físico-químico e biológico da superfície

terrestre

Ex.: Área em mata

Fonte: Briassoulis (2011)

Emprego da terra pelo homem

Ex.: Área agriculturada

� IBGE lança o primeiro mapa de coberturae uso da terra do Brasil

Fonte: IBGE (2010)

� Cenário favorável e promissor

� Popularização da informática

� Sistemas de Navegação por Satélites (GNSS)

� Sensoriamento remoto (SR)

� Sistemas de informações geográficas (SIG)

Fontes: Rosa (2005) Silva (2005)

� Novas geotecnologias de coleta de dados

Fonte: Geoeye (2010)

Fonte: Liu (2007)Fonte: Jensen (2009)

SRTM

GEOEYE-1

Fonte: Monico (2007)

GNSS

RTK

� Ifes-Campus de Alegre

�LocalizaçãoLat. = 20º45’51” S

Long. = 41º27’24” W

Alt. Média = 138 m

�ClimaCwa

Temp. média = 23,1ºC

Precip. média = 1.341 mm

Fonte: Lima et al. (2008)

� Prepara recursos humanos;

� Trabalha com uma série de culturas, sem aindapossuir registro georreferenciado sistemático dasatividades;

� Está inserido numa região que possui altaincidência nascentes e de cursos d’água; e

� Atravessa uma fase de expansão de uso eocupação de suas terras.

� Ifes-Campus de Alegre

� Avaliar modelos digitais de elevação para subsidiar aescolha do modelo apropriado de extração deatributos topográficos;

� Gerar uma base local de dados que contemple asclasses de uso e cobertura da terra, a hipsometria, asdeclividades, o modelo sombreado e a orientação dorelevo;

� Analisar as áreas de conflito de uso e cobertura dasterras em Áreas de Preservação Permanente (APPs);

Objetivos

�Avaliar as mudanças da cobertura vegetal, ocorridasnas últimas décadas, na sub-bacia hidrográfica docórrego do Horizonte;

�Avaliar o desempenho de algoritmos na classificaçãode imagens Cbers-2B-CCD e Landsat-5-TM visando omapeamento agrícola da sub-bacia hidrográfica docórrego Horizonte; e

�Propor metodologia de avaliação de acuráciahorizontal de receptores GNSS.

CAPÍTULO 1

Acurácia vertical de modelos digitais de elevação na caracterização do relevo

Objetivo

Avaliar a acurácia vertical de modelos digitais deelevação visando subsidiar a escolha do modeloapropriado para derivar atributos topográficos.

MATERIAL E MÉTODOS

Fontes de dados

� Cartas do IBGEFolhas Anutiba (SF-24-V-A-I) e Muqui (SF-24-V-A-IV-I)

Earth Remote Sensing Data Analysis Center (ERSDAC, 2009)

United States Geological Survey (USGS, 2001)

Fonte: http://www.gdem.aster.ersdac.or.jp/search.jsp

Fonte: http://www.relevobr.cnpm.embrapa.br

Fonte: IGBE/Geobases

� GDEM_ASTER

� SRTM

Procedimento experimental


Pré-processamentos


Transformação das altitudes


Geração dos MDEs


Avaliação da exatidão vertical

� Fontes de dados MDEs

� Geração dos MDEs

Resolução = 3 m

� Levantamento topográfico

Estação Total, modelo OTS685L, marca FOIF

Fonte: RGES/IBGE (2005)

� Coleta de pontos controle

420 pontos

110 pontos

Área plana

(90,0 a 120,0 m)

319 pontos

Área montanhosa

(120,1 a 240 m)

Pontos notáveis e representativa espacial

Estatísticas (CONGALTON e GREEN, 2009)

Padrão de Exatidão Cartográfica (BRASIL, 1984)

� Avaliação da exatidão cartográfica vertical

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Depressões espúrias

Parâmetros estatísticos (CONGALTON e GREEN, 2009)

PEC (BRASIL, 1984)

PEC (BRASIL, 1984)

A

PEC (BRASIL, 1984)

AC

A

Banco de dados locais

Banco de dados

Orientação

Curvas-de-nível

HispsometriaModelo sombreado

Bacias hidrográficas

Classes de declives

CONCLUSÃO

� O MDE ASTER representa melhor as altitudes dorelevo, porém necessita de correções de depressõesespúrias.

CAPÍTULO 2

Análise de conflito de uso e cobertura da terra em Áreas de Preservação

Permanente do Ifes –Campus de Alegre

Objetivo

Analisar as áreas de conflito de uso ecobertura das terras em Áreas de PreservaçãoPermanente (APPs) do Ifes-Campus de Alegre.

Procedimentos

� 1ª Etapa: Mapeamento do uso e coberturaImagem de satélite Geoeye-1, resolução espacial de 50 cm

Fontes:

MDE_ASTER

Fonte: Geoeye (2009)

� 2ª Etapa: Delimitação das APPs

� 3ª Etapa: Análise de conflito das terras

Lei Federal n.º 4.771/1965

Resolução n.º 303/2002 do CONAMA

Hott et al. (2004)

MATERIAL E MÉTODOS

� 1ª Etapa: Mapeamento do uso e cobertura

Fontes: IBGE (2006) e Ormond (2006)

Identificadas 36 classes

Áreas antrópicas agrícolas

Áreas antrópicas não-agrícolas

Áreas naturais

Água

Níveis

Dirupção das dúvidas

� 2ª Etapa: Delimitação das APPs


Área antrópicas agrícolas e

não-agrícolas


Mapeamento do uso e cobertura

� Níveis

Delimitação das APPs

+

Confronto nas APPs

X

Áreas de conflito nas APPs

CONCLUSÕES

� As APPs totalizam 34,33% da área do Ifes-Campusde Alegre.

� As APPs de topos de morro (16,94% ) e dos cursosd’água (14,03%) são as que ocupam a maior área.

� As APPs de cursos d’água são as mais atingidas,onde as principais classes são Pastagem natural (20,11ha) e Estrada não-pavimentada (1,18 ha).

CAPÍTULO 3

Análise da vegetação por meio da subtração de imagem NDVI na sub-bacia

hidrográfica do córrego do Horizonte, Alegre, ES

Objetivo

Avaliar as mudanças da cobertura vegetal,ocorridas nas últimas décadas, na sub-baciahidrográfica do córrego do Horizonte.

MATERIAL E MÉTODOS

� Sub-bacia hidrográfica córrego Horizonte

Descrição do local

Área = 13,17 km²

Lat. = 20º45’51” S

Long. = 41º27’24” W

MATERIAL E MÉTODOS



Área = 13,17 km²

Lat. = 20º45’51” S

Long. = 41º27’24” W

Ifes- Alegre

� LandSat

Sensor TM

Fontes de dados

Sensor TM

� LandSat

Fontes de dados

Correções

geométricas


Retificações

radiométricas

Referência


Obtenção dos

NDVIs


Subtração de

imagens NDVIs


Análise da mudança da cobertura


� Classes estudadas

� Classes X Zonas


Estatísticas preliminares


Correções radiométricas

NDVIs

212,0

159,1

==∆

x340,0

680,0

==∆

x

MUDANÇAS DA COBERTURA VEGETAL

“ “Bom estado de preservação”

MUDANÇAS DA COBERTURA VEGETAL

Fato Preocupante

49,32%

� Classes X Zonas

Altitudes de 420 a 680 m

Fato Preocupante

49,32%

� Classes X Zonas

CONCLUSÕES

� A técnica de subtração de imagens de NDVIs permiteverificar mudanças de cobertura da vegetação.

� O desmatamento constatado na região de cabeceirada sub-bacia hidrográfica sinaliza a necessidade deuma política de educação ambiental na área em estudo.

CAPÍTULO 4

Classificações digitais em imagens Cbers-2B-CCD e Landsat-5-TM aplicadas ao

mapeamento agrícola da sub-bacia hidrográfica do córrego Horizonte, Alegre,

ES

Objetivo

Avaliar o desempenho de classificadores máximaverossimilhança, com assinaturas espectraisindividualizadas e agrupadas, e iso cluster, visandoo mapeamento agrícola da sub-bacia hidrográficado córrego Horizonte.

MATERIAL E MÉTODOS



Área = 13,17 km²

Lat. = 20º45’51” S

Long. = 41º27’24” W

Fontes de dados

Acurácias das classificações

Fonte: Costa e Brites (2004)

E = 0,10

P = 95%

72 Unidades de referência

Total = 360

� Dimensionamento do espaço amostral

Exatidão global

Acurácia do produtor

Acurácia do usuário

Índice Kappa

5% de probabilidade

Precisão das classificações

Fonte: Moreira (2007)

� Erros

Inclusão

Omissão


� Por Máxima Verossimilhança

� Por Iso cluster


Classificações por Máxima Verossimilhança

Classificações por iso cluster

Precisão das classificações

CONCLUSÕES

� O uso da imagem Geoeye-1, como verdade decampo, além de reduzir o esforço amostral, permitecontornar fatores limitantes de amostragem provocadospela dificuldade de acesso.

� Os melhores desempenhos nas classificações foramalcançados por máxima verossimilhança com amostrasindividualizadas.

CAPÍTULO 5

Avaliação da acurácia horizontal de receptores GNSS: uma proposição

metodológica

Objetivos

Propor metodologia de avaliação de acuráciahorizontal de receptores GNSS, com e semcorreção diferencial.

MATERIAL E MÉTODOS

Fonte: RGES/IBGE (2005)

Fonte de dados

Fonte:Gurtner et al. (1989)

� Estatísticas (CONGALTON e GREEN, 2009)

� Delineamento dos pontos

� Materialização dos pontos

RTK

� Posicionamentos realizados

1 e 15s

� Posicionamentos realizados

5 min


Delineamento CAD x Posicionamentos RTK

Demais posicionamentos

Distribuição espacial das acurácias

Recomendação de escalas máximas

Fonte: Casaca et al. (2007)

PRSTOPL1L2P500_15sPRSTOPL1L2P500_1sRTKPREL1P3_5minPREL1P3_15sPREL1P3_1sPREL1GTR1_5minPACAEMM_5minPREL1GTR1_15sPREL1GTR1_1sPREL1TOPO_5minPACASTOPMM_1sPRSTOPL1TOPO_1sPACAEG_5minPACAEE_5minPACASTOPG_1sPACASTOPG_15sPACASTOPE_15sPACASTOPE_1s

1:601:721:4021:5941:7021:8441:2.5481:3.0181:4.6781:4.7941:4.2421:4.9281:5.0061:6.2381:6.5701:6.4901:6.9401:7.7341:9.556

Tempo de ocupação

Tempo de ocupação

Grande dispersão

Tempo de ocupação

45,6%

15,3%

19,0%

86,7%

Linha de base

CONCLUSÃO

� A metodologia constitui-se em alternativametodológica de avaliação de receptores GNSS paralinhas de base curtas.

� O conhecimento das acurácias dos receptores GNSSsão de grande utilidade aos usuários no momento daescolha de um receptor.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

� A técnica de subtração de imagens de NDVIs permiteverificar mudanças de cobertura da vegetação.

� O MDE ASTER é o modelo que melhor representa orelevo local.

� As informações da perda de vegetação constatadana região de cabeceira da sub-bacia hidrográfica e dasáreas de conflito nas APPs do Ifes-Campus de Alegrepodem nortear estudos de educação ambiental etomada de decisões.

� Os ótimos desempenhos de classificação pormáxima verossimilhança para a classe mata, nasimagens Cbers-2B e Landsat-5-TM, permiterecomendar o uso desse classificador emmonitoramentos de florestamento e desflorestamentolocal.

� A metodologia proposta de avaliação de receptoresGNSS constitui-se em alternativa metodológica paralinhas de base curtas.

REFERÊNCIAS

BRIASSOULIS, H. (2011) Analysis of Land Use Change: Theoretical andModeling Approaches. http://www.rri.wvu.edu/WebBook/Briassoulis/

CASACA, J. M.; MATOS, J. L.; DIAS, J. M. B. (2007) Topografia Geral. Riode Janeiro: LTC, 208p.

CONGALTON, R. G.; GREEN, K. (2009) Assessing the accuracy ofremotely sensed data: principles and practices. 2 ed. New York: LewisPublishers, 183 p.

COSTA, T. C. e C da; BRITES, R. S. (2004) A influência do tamanho daamostra de referência na exatidão de classificação de imagens desensoriamento remoto. Revista Brasileira de Cartografia n.56, v.2, p.151.

GEOYE (2010) GeoEye: inovative geospatial products & solutions provider.Disponível em: <http://www.geoeye.com/>. Acesso em: 15 de janeiro de2010.

JENSEN, J. R. (2009) Sensoriamento remoto do ambiente: umaperspectiva em recursos terrestres. Tradução de Epiphanio, J.C. N.(Coordenador)...[et al.]. São José dos Campos, SP: Parênteses, 598p.

LANDIS, J.; KOCH, G. G. (1977) The measurements of agreement forcategorical data Biometrics, Washington, v. 33, n. 3, p.159-179..

LIMA J. S. S, SILVA A. S., OLIVEIRA R. B., CECÍLIO R. .A, XAVIER A. C.(2008) Variabilidade temporal da precipitação mensal em Alegre – ES.Revista Ciência Agronômica; 39(2):327- 332.

LIU, W. T. (2007) Aplicações de sensoriamento remoto. Campo Grande, RJ,Ed UNIDERP, 865p.

MIRANDA, J. I. (2005) Fundamentos de sistemas de informaçõesgeográficas. Brasília, DF: Embrapa Informações Tecnológicas, 425 p.

MOREIRA, M. A. (2007) Fundamentos do sensoriamento remoto emetodologias de aplicação. Viçosa, MG: UFV, 3ª edição, 320 p.

MONICO, J. F. G. (2007) Posicionamento pelo NAVSTAR-GPS: descrição,fundamentos e aplicações. São Paulo, UNESP, 2ª ed., 476 p.

ORMOND J. G. P. (2006) Glossário de termos usados em atividadesagropecuárias, florestais e ciências ambientais. Rio de Janeio: BNDES;316p.

PAIVA Y. G., SILVA K. R., PEZZOPANE J. E., ALMEIDA, A.Q., CECÍLIO R.A. (2010) Delimitação de sítios florestais e análise de fragmentospertencentes na bacia do Rio Itapemirim. Idesia ; 28(1): 17-22.

ROSA, R. (2005) Geotecnologias na geografia aplicada. Revista doDepartamento de Geografia, (16), p. 81 – 90.

RUDORFF, B. F. T.; BERKA, L. M. S.; MOREIRA, M. A.; DUARTE, V.;XAVIER, A. C.; ROSA, V. G. C.; SHIMABUKURO, Y. E. (2009) Imagens desatélite no mapeamento e estimativa de área de cana-de-açúcar em SãoPaulo: ano-safra de 2003/2004. Agricultura em São Paulo, São Paulo, v.52,n.1, p.21-39.

Jéferson Luiz [email protected]

Ifes - Alegre

MUITO OBRIGADO PELA ATENÇÃO!

AVALIAÇÃO DE GEOTECNOLOGIAS PARA SUBSIDIAR …€¦ · Novas geotecnologias de coleta de dados...

Documents

Transcript of AVALIAÇÃO DE GEOTECNOLOGIAS PARA SUBSIDIAR …€¦ · Novas geotecnologias de coleta de dados...