Análise espaço-temporal dos impactos do desmatamento no município de Águas Vermelhas - MG

Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)As florestas brasileiras têm sofrido com desmatamento, desde a chegada da corte portuguesa e suas instalações, onde a vegetação foi, ao longo do tempo, substituída pelas atividades antrópicas aumentando a cada dia e resultando em graves consequências ao meio ambiente. O bioma Mata Atlântica é um dos biomas mais importantes e mais ricos em biodiversidade, que beneficia a 17 estados brasileiros e, no entanto, é um dos biomas mais ameaçados e que vem sofrendo grandes alterações com desmatamento, restando pouco de sua vegetação original. Águas Vermelhas é um município que, durante algum tempo, foi destaque em desmatamento. Dentro deste contexto, o objetivo deste trabalho foi realizar uma análise temporal do processo do desmatamento neste município, por meio de imagens orbitais dos anos de 1999, 2009 e 2019. Águas Vermelhas é um município que está situado na mesorregião do Norte de Minas, no estado de Minas Gerais. Para alcançar o objetivo proposto foram realizadas metodologias utilizando imagens orbitais dos satélites Landsat 5 e Landsat 8, técnicas do Sensoriamento Remoto, Processamento Digital de Imagens e Geoprocessamento, através de vários softwares (Envi, Arcgis, Qgis, Erdas Imagine) que possibilitaram verificar e mapear o avanço do desmatamento em 20 anos no município. Para realizar o mapa de uso e ocupação da terra, foi feito uma classificação supervisionada com o auxílio do classificador de máxima verossimilhança, onde se pode quantificar as classes de uso da terra. As métricas de paisagem foram obtidas por meio da extensão Patch Analyst do Arcgis, aplicada para a classe de vegetação do mapeamento de uso e ocupação da terra. E também foi verificado a mudança da cobertura da vegetação para os três anos estudado por meio do cálculo do índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI). Por fim, foram efetuados os cálculos da Temperatura de Superfície (TS) através dos sensores termais do satélite Landsat para os três anos em estudo. Com os resultados obtidos com o mapa de uso e ocupação pôde-se identificar os impactos causados pelo desmatamento, onde no ano de 1999 a vegetação nativa ocupava 70,51% da área do município, caiu para 51,64% no ano de 2009 e, no ano de 2009, reduziu para 46,77%. No intervalo de 20 anos houve uma redução de 23,74% na vegetação, indicando o aumento significativo nas atividades antrópicas (agricultura, pastagem e solo exposto) e houve uma redução de 0,59 % na classe de água no ano de 2019. Com os cálculos das métricas foi possível observar uma paisagem mais fragmentada nos dois últimos anos estudados. Havia uma maior preservação da vegetação nativa no ano de 1999 quando comparado aos outros anos, sendo o ano de 2019 o ano com maior quantidade de fragmentos sujeitos aos efeitos de bordas. O índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) demostrou-se eficiente para a análise temporal, e para identificar as áreas degradadas, podendo verificar que a vegetação de densidade alta predominou no município também no ano de 1999. A Temperatura de Superfície (TS), mostrou a grande influência que a vegetação tem sobre a temperatura, visto que nas áreas com solo exposto as temperaturas se mostraram mais elevadas, com valores que chegaram de 28,9°C a 45°C e 34,9°C a 43,6°C. De forma geral, os dados obtidos a partir das imagens orbitais e a metodologia utilizada permitiu elaborar mapas de uso e ocupação da terra, fragmentos de vegetação nativa, NDVI e Temperatura de superfície, que foram essenciais para realizar uma análise-espaço temporal para os anos de 1999, 2009 e 2019, com resultados satisfatórios demostrando o avanço do desmatamento, nesse intervalo de tempo, e os impactos causado por ele no município de Águas Vermelhas

Dinâmica espaço-temporal da turbidez no reservatório de Itaipu, na região sul do Brasil, utilizando dados de sensoriamento remoto

A turbidez da água é um parâmetro crucial na determinação da qualidade da água. A erosão e o assoreamento estão diretamente ligados à turbidez, influenciando a qualida de das águas e o armazenamento de reservatórios. Mapear padrões de turbidez é importante para a gestão e monitoramento de reservatórios. O monitoramento da turbidez em reservatórios, depende de métodos tradicionais com coletas pontuais, analisadas em labor atório que consomem tempo, dinheiro e mão - de-obra exaustiva. Diante disso, o sensoriamento remoto surge como alternativa para complementar programas de monitoramento, preenchendo lacunas temporais e espaciais. Esta Tese aborda métodos para analisar e quantificar padrões de turbidez da água utilizando dados de sensoriamento remoto e técnicas de processamento digital de imagens. Investigou- se a relação entre turbidez, precipitação e reflectância espectral. Os resultados mostraram alta correlação entre o índic e de turbidez NDTI e a turbidez ( R² = 0,91). A precipitação teve influência determinante, sendo o rio Paraná, nos períodos de maior precipitação, o principal agente no transporte de sedimentos. Os compartimentos laterais do reservatório mostraram menor inf luência no transporte de sedimentos. Também comparou-se o desempenho dos algoritmos Classification and Regression Tree (CART), Naive Bayes (NB) e Random Forest (RF), a partir de classificação supervisionada de imagens, e abordagens em Pixel -Based Image analysis (PBIA) e Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), para classificar a turbidez. O classificador RF obteve a maior precisão em ambas as abordagens, seguido por CART e NB. Os índices Kappa e Aná lise Global das classificações GEOBIA foram superiores às classificações PBIA em ambos os algoritmos. Também avali ou-se o potencial de estimativa da Área de Água Superficial e Nível de Água do Reservatório. Testamos séries temporais de imagens ó pticas Landsat 8 e Sentinel-2, radar Sentinel- 1, e validação c om altimetria Jason-3. A metodologia foi desenvolvida na rotina operacional do Google Earth Engine, que agilizou o mapeamento. Os melhores resultados foram entre Sentinel-2 e NDWI com R² = 0,88 e RMSE de 11,59 km². No geral, nossos resultados demonstram o potencial do sensoriamento remoto para identificar e analisar padrões de turbidez no reservatório de Itaipu. O que pode ser extraído deste estudo é que a turbidez da água do reservatório é espectralmente ativa. Em segundo lugar, há uma forte conexão entre materiais supensos, turbidez e precipitação. Os dados multiespectrais de média resolução foram ideais na detecção e análise de turbidez. Nosso estudo mostra que mesmo sem dados in situ, é possível analisar, e quantificar padrões de turbidez do reservatório de Itaipu a partir de sensores acoplados em satélites espaciais.Water turbidity is a crucial parameter in determining water quality. Erosion and siltation are directly linked to turbidity, influencing water quality and reservoir storage. Mapping turbidity patterns is important for reservoir management and monitoring. The monitoring of turbidity in reservoirs depends on traditional methods with punctual collections, analyzed in the laboratory that consume time, money and exhaustive labor. Given this, remote sensing emerges as an alternative to complement monitoring programs, filling temporal and spatial gaps. This Thesis addresses methods to analyze and quantify water turbidity patterns using remote sensing data and digital image processing techniques. The relationship between turbidity, precipitation and spectral reflectance was investigated. The results showed a high correlation between the NDTI turbidity index and turbi dity (R² = 0.91). Precipitation had a decisive influence, with the Paraná River, in periods of greater precipitation, being the main agent in the transport of sediments. The lateral compartments of the reservoir showed less influence on sediment transport. nt transport. The performance of the Classification and Regression Tree (CART), Naive Bayes (NB) and Random Forest (RF) algorithms was also compared, based on supervised image classification, and Pixel-Based Image analysis (PBIA) and Geographic Object approaches. Based Image Analysis (GEOBIA), to classify turbidity. The RF classifier achieved the highest accuracy in both approaches, followed by CART and NB. Kappa indices and Global Analysis of GEOBIA rankings were superior to PBIA rankings in both algorithms. The estimation potential of the Surface Water Area and Water Level of the Reservoir was also evaluated. We tested time series of Landsat 8 and Sentinel-2 optical images, Sentinel-1 radar, and validation with Jason-3 altimetry. The methodology was developed in the operational routine of Google Earth Engine, which streamlined the mapping. ng. The best results were between Sentinel-2 and NDWI with R² = 0.88 and RMSE of 11.59 km². Overall, our results demonstrate the potential of remote sensing to identify and analyze turbidity patterns in the Itaipu reservoir. What can be extracted from this study is that the turbidity of the reservoir water is spectrally active. e. Second, there is a strong connection between suspended materials, turbidity and precipitation. Medium resolution multispectral data were ideal for detecting and analyzing turbidity. Our study shows that even without in situ data, it is possible to analyze and quantify turbidity patterns in the Itaipu reservoir using sensors attached to space satellites

Geotecnologias no apoio à gestão de recursos hídricos : monitoramento do reservatório de abastecimento público - Goiânia-GO - 2016/2017 - e sua correlação com uso e cobertura da terra na bacia do ribeirão João Leite

O objetivo deste trabalho foi utilizar geotecnologias para auxiliar na gestão dos recursos hídricos do reservatório João Leite (RJL), por meio da inferência de parâmetros de qualidade das suas águas por sensoriamento remoto, e confrontar estes parâmetros com o uso e cobertura da terra na bacia hidrográfica do ribeirão João Leite (BHRJL). Para tanto, foram utilizadas imagens Landsat-8/OLI com datas próximas as das variáveis limnológicas “in situ”, em pontos do monitoramento do RJL e o mapeamento do uso e cobertura da terra na BHRJL. Inicialmente, foram realizadas análises dos perfis espectro e limnológico temporal para o RJL e comparadas à precipitação média mensal em 2016. A partir destes perfis, foram definidos os critérios para seleção das variáveis a fim de desenvolver as correlações para o período de 2016 e 2017. Com os resultados da correlação entre as variáveis, foram definidas as classes de intervalos espectrais para inferência de dados limnológicos a partir dos níveis de reflectância da B3 e B4, imagens Landsat-8/OLI, 2016 e 2017 e comparadas aos estudos de uso e cobertura da terra na BHRJL. Os resultados desta pesquisa confirmaram a hipótese inicial de viabilidade na utilização de geotecnologias no apoio à gestão de recursos hídricos no RJL e BHRJL, por meio de inferência de parâmetros de qualidade das suas águas por sensoriamento remoto, confrontando-se os resultados desta inferência com o uso e cobertura da terra na bacia hidrográfica do ribeirão João Leite.The objective of this work was to use geotechnologies to assist in the water resources management of the João Leite reservoir (RJL), through the inference of its water quality parameters by remote sensing, and to compare these parameters with the land use and land cover in the basin João Leite (BHRJL). For this purpose, Landsat-8 / OLI images with dates close to those of the limnological variables “in situ” were used at RJL monitoring points and the mapping of land use and land cover at BHRJL. Initially, analyzes of the spectrum and temporal limnological profiles were performed for the RJL and compared to the monthly average rainfall in 2016. From these profiles, the criteria for selecting the variables were defined in order to develop correlations for the period 2016 and 2017. With the results of the correlation between the variables, the spectral interval classes for limnological data inference were defined from the reflectance levels of B3 and B4, Landsat-8 / OLI images, 2016 and 2017 and compared to the use and coverage studies. from the land on the BHRJL. The results of this research confirmed the initial hypothesis of viability in the use of geotechnologies to support the management of water resources in RJL and BHRJL, through inference of water quality parameters by remote sensing, comparing the results of this inference with the land use and cover in the João Leite river basin

Classificação semi-automática de imagens de sensorimento remoto

Orientadores: Ricardo da Silva Torres, Alexandre Xavier FalcãoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Um grande esforço tem sido feito para desenvolver sistemas de classificação de imagens capazes de criar mapas temáticos de alta qualidade e estabelecer inventários precisos sobre o uso do solo. As peculiaridades das imagens de sensoriamento remoto (ISR), combinados com os desafios tradicionais de classificação de imagens, tornam a classificação de ISRs uma tarefa difícil. Grande parte dos desafios de pesquisa estão relacionados à escala de representação dos dados e, ao mesmo tempo, à dimensão e à representatividade do conjunto de treinamento utilizado. O principal foco desse trabalho está nos problemas relacionados à representação dos dados e à extração de características. O objetivo é desenvolver soluções efetivas para classificação interativa de imagens de sensoriamento remoto. Esse objetivo foi alcançado a partir do desenvolvimento de quatro linhas de pesquisa. A primeira linha de pesquisa está relacionada ao fato de embora descritores de imagens propostos na literatura obterem bons resultados em várias aplicações, muitos deles nunca foram usados para classificação de imagens de sensoriamento remoto. Nessa tese, foram testados doze descritores que codificam propriedades espectrais e sete descritores de textura. Também foi proposta uma metodologia baseada no classificador K-Vizinhos mais Próximos (K-nearest neighbors - KNN) para avaliação de descritores no contexto de classificação. Os descritores Joint Auto-Correlogram (JAC), Color Bitmap, Invariant Steerable Pyramid Decomposition (SID) e Quantized Compound Change Histogram (QCCH), apresentaram os melhores resultados experimentais na identificação de alvos de café e pastagem. A segunda linha de pesquisa se refere ao problema de seleção de escalas de segmentação para classificação de imagens de sensoriamento baseada em objetos. Métodos propostos recentemente exploram características extraídas de objetos segmentados para melhorar a classificação de imagens de alta resolução. Entretanto, definir uma escala de segmentação adequada é uma tarefa desafiadora. Nessa tese, foram propostas duas abordagens de classificação multiescala baseadas no algoritmo Adaboost. A primeira abordagem, Multiscale Classifier (MSC), constrói um classificador forte que combina características extraídas de múltiplas escalas de segmentação. A outra, Hierarchical Multiscale Classifier (HMSC), explora a relação hierárquica das regiões segmentadas para melhorar a eficiência sem reduzir a qualidade da classificação xi quando comparada à abordagem MSC. Os experimentos realizados mostram que é melhor usar múltiplas escalas do que utilizar apenas uma escala de segmentação. A correlação entre os descritores e as escalas de segmentação também é analisada e discutida. A terceira linha de pesquisa trata da seleção de amostras de treinamento e do refinamento dos resultados da classificação utilizando segmentação multiescala. Para isso, foi proposto um método interativo para classificação multiescala de imagens de sensoriamento remoto. Esse método utiliza uma estratégia baseada em aprendizado ativo que permite o refinamento dos resultados de classificação pelo usuário ao longo de interações. Os resultados experimentais mostraram que a combinação de escalas produzem melhores resultados do que a utilização de escalas isoladas em um processo de realimentação de relevância. Além disso, o método interativo obtém bons resultados com poucas interações. O método proposto necessita apenas de uma pequena porção do conjunto de treinamento para construir classificadores tão fortes quanto os gerados por um método supervisionado utilizando todo o conjunto de treinamento disponível. A quarta linha de pesquisa se refere à extração de características de uma hierarquia de regiões para classificação multiescala. Assim, foi proposta uma abordagem que explora as relações existentes entre as regiões da hierarquia. Essa abordagem, chamada BoW-Propagation, utiliza o modelo bag-of-visual-word para propagar características ao longo de múltiplas escalas. Essa ideia foi estendida para propagar descritores globais baseados em histogramas, a abordagem H-Propagation. As abordagens propostas aceleram o processo de extração e obtém bons resultados quando comparadas a descritores globaisAbstract: A huge effort has been made in the development of image classification systems with the objective of creating high-quality thematic maps and to establish precise inventories about land cover use. The peculiarities of Remote Sensing Images (RSIs) combined with the traditional image classification challenges make RSI classification a hard task. Many of the problems are related to the representation scale of the data, and to both the size and the representativeness of used training set. In this work, we addressed four research issues in order to develop effective solutions for interactive classification of remote sensing images. The first research issue concerns the fact that image descriptors proposed in the literature achieve good results in various applications, but many of them have never been used in remote sensing classification tasks. We have tested twelve descriptors that encode spectral/color properties and seven texture descriptors. We have also proposed a methodology based on the K-Nearest Neighbor (KNN) classifier for evaluation of descriptors in classification context. Experiments demonstrate that Joint Auto-Correlogram (JAC), Color Bitmap, Invariant Steerable Pyramid Decomposition (SID), and Quantized Compound Change Histogram (QCCH) yield the best results in coffee and pasture recognition tasks. The second research issue refers to the problem of selecting the scale of segmentation for object-based remote sensing classification. Recently proposed methods exploit features extracted from segmented objects to improve high-resolution image classification. However, the definition of the scale of segmentation is a challenging task. We have proposed two multiscale classification approaches based on boosting of weak classifiers. The first approach, Multiscale Classifier (MSC), builds a strong classifier that combines features extracted from multiple scales of segmentation. The other, Hierarchical Multiscale Classifier (HMSC), exploits the hierarchical topology of segmented regions to improve training efficiency without accuracy loss when compared to the MSC. Experiments show that it is better to use multiple scales than use only one segmentation scale result. We have also analyzed and discussed about the correlation among the used descriptors and the scales of segmentation. The third research issue concerns the selection of training examples and the refinement of classification results through multiscale segmentation. We have proposed an approach for xix interactive multiscale classification of remote sensing images. It is an active learning strategy that allows the classification result refinement by the user along iterations. Experimental results show that the combination of scales produces better results than isolated scales in a relevance feedback process. Furthermore, the interactive method achieves good results with few user interactions. The proposed method needs only a small portion of the training set to build classifiers that are as strong as the ones generated by a supervised method that uses the whole available training set. The fourth research issue refers to the problem of extracting features of a hierarchy of regions for multiscale classification. We have proposed a strategy that exploits the existing relationships among regions in a hierarchy. This approach, called BoW-Propagation, exploits the bag-of-visual-word model to propagate features along multiple scales. We also extend this idea to propagate histogram-based global descriptors, the H-Propagation method. The proposed methods speed up the feature extraction process and yield good results when compared with global low-level extraction approachesDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computaçã