O uso da modelagem na análise da interferência da ocupação urbana na dinâmica hídrica do Setor Habitacional Taquari –SHTQ

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, 2013.O processo de expansão das áreas urbanizadas é o responsável por alterar o ambiente físico natural por meio das modificações nas formas de uso e ocupação do solo, que podem gerar alterações no clima, na vegetação, no solo, na fauna e na flora, nas formas do relevo, no sistema hidrológico, entre outros. A saturação do solo tem sido um problema recorrente nas cidades causando diversos estragos por meio de seus eventos consequentes. No intuito de promover estudos que delimitem as zonas de saturação do solo, a modelagem matemática torna possível a simulação da realidade. Assim fica viável a construção dos modelos de previsão e com isso capacitar às autoridades competentes a tomarem as providências necessárias. Deste modo, o objetivo do trabalho é analisar o processo de uso e ocupação da terra a partir de um modelo de previsão de zonas de saturação do solo no Setor Habitacional Taquari - SHTQ, Brasília – DF. Na aplicação do modelo utilizou-se uma base cartográfica desenvolvida pela Terracap em 2010, dados pluviométricos coletados pela CAESB, dados de transmissividade, área de contribuição calculada a partir das informações disponíveis e a declividade também produzida com as informações disponíveis. Foram definidas três variáveis de análise para os eventos de precipitação, quais sejam: Chuva máxima diária em cada estação, Média diária de chuva por ano e Média diária de chuva para os meses chuvosos. O modelo foi aplicado para obtenção do mapa de saturação da paisagem para o ano de 2002 (antes da ocupação urbana) e para 2008 (depois da ocupação urbana).Nota-se que no ponto de coleta em 2002, o índice de saturação não chegou a 1. Já para o ano de 2008, todos os valores foram superiores a 1. Além disso, verifica-se que o índice de umidade coletado muda entre os 2 anos analisados, na ordem de duas grandezas. O que demonstra a grande influência do processo de impermeabilização do solo nesta área. Este mapeamento visa identificar o comportamento da dinâmica hídrica e seus conflitos após a ocupação no intuito de subsidiar uma gestão de recursos hídricos mais acertada.The process of expansion of urban areas is responsible for altering the natural physical environment through changes in the forms of use and occupation of land, which can cause changes in climate, vegetation, soil, fauna and flora, in the forms relief, the hydrological system, among others. The saturation of the soil has been a recurring problem in many cities causing damages through their consequent events. In order to promote studies delimiting areas of soil saturation, mathematical modeling makes possible the simulation of reality. So it becomes feasible to build prediction models and thereby enable the competent authorities to do the necessary measures. Thus, the objective of this study is to analyze the process of use and occupation of land from a prediction model of zones of soil saturation in Housing Taquari Sector - SHTQ, Brasília - DF. In the application of the model were used a cartographic database developed by Terracap in 2010, rainfall data collected by the CAESB, transmissivity data, contribution area calculated from the information available and the slope also produced with the information available. Three variables of analysis for precipitation events were defined, namely: maximum daily rain at each station, daily average of rain per year and average daily rainfall for the rainy months. The model was applied to obtain the map of saturation of the landscape for the year 2002 (before the urban occupation) and 2008 (after the urban occupation.) It was noted that at the collection point in 2002, the saturation index has not reached 1. As for the year 2008, all values were above 1. Also, it is verified that the collected humidity index changes between the 2 years studied, in the order of two magnitudes. This shows the great influence of the soil impermeabilization process in this area. This mapping aims to identify the behavior of water dynamics and its conflicts after the occupation in order to offer elements to a wiser management of water resources

Rice crop detection using LSTM, Bi-LSTM, and machine learning models from sentinel-1 time series

The Synthetic Aperture Radar (SAR) time series allows describing the rice phenological cycle by the backscattering time signature. Therefore, the advent of the Copernicus Sentinel-1 program expands studies of radar data (C-band) for rice monitoring at regional scales, due to the high temporal resolution and free data distribution. Recurrent Neural Network (RNN) model has reached state-of-the-art in the pattern recognition of time-sequenced data, obtaining a significant advantage at crop classification on the remote sensing images. One of the most used approaches in the RNN model is the Long Short-Term Memory (LSTM) model and its improvements, such as Bidirectional LSTM (Bi-LSTM). Bi-LSTM models are more effective as their output depends on the previous and the next segment, in contrast to the unidirectional LSTM models. The present research aims to map rice crops from Sentinel-1 time series (band C) using LSTM and Bi-LSTM models in West Rio Grande do Sul (Brazil). We compared the results with traditional Machine Learning techniques: Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), k-Nearest Neighbors (k-NN), and Normal Bayes (NB). The developed methodology can be subdivided into the following steps: (a) acquisition of the Sentinel time series over two years; (b) data pre-processing and minimizing noise from 3D spatial-temporal filters and smoothing with Savitzky-Golay filter; (c) time series classification procedures; (d) accuracy analysis and comparison among the methods. The results show high overall accuracy and Kappa (>97% for all methods and metrics). Bi-LSTM was the best model, presenting statistical differences in the McNemar test with a significance of 0.05. However, LSTM and Traditional Machine Learning models also achieved high accuracy values. The study establishes an adequate methodology for mapping the rice crops in West Rio Grande do Sul

Identificação de áreas de rizicultura a partir do processamento digital de imagens de radar sentinel utilizando técnicas de aprendizado de máquina profundo - deep learning

Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-graduação, 2022.Acredita-se que metade dos ambientes de áreas úmidas, que são consideradas de importância internacional, pela Convenção de Ramsar estejam prejudicadas por ações humanas. Dentre as ações humanas que têm impactado estas áreas estão as atividades agrícolas. No Brasil, estas áreas, em especial na região Sul do Brasil, são utilizadas pela rizicultura. Deste modo, o mapeamento e monitoramento destas áreas se torna necessário. Dentre as tecnologias que existem para este mapeamento/monitoramento podemos destacar o sensoriamento remoto. Mais recentemente, os sensores de abertura sintética de radar (SAR) têm possibilitado esse monitoramento já que, é uma tecnologia que independe de energia solar ou tem problema com a interferência de nuvens. A partir disso, é possível descrever o ciclo fenológico do cultivo de arroz através de uma assinatura temporal. O programa Copernicus da Agência Espacial Europeia (ESA) tem possibilitado o uso de imagens de radar (Sentinel 1) com recorrência de cobertura da mesma área em 12 dias. Por fim, o advento de tecnologias de inteligência artificial de aprendizado de máquina profunda tem possibilitado um mapeamento de áreas por sensoriamento remoto com muita mais eficiência e precisão. Deste modo, o objetivo desta pesquisa é mapear o cultivo de arroz a partir da série temporal de imagens de radar Sentinel 1 utilizando inteligência artificial no Oeste do Rio Grande do Sul (RS). As etapas metodológicas foram: (a) aquisição da série temporal Sentinel ao longo de dois anos; (b) Pré-processamento de dados e minimização do ruído de filtros temporais 3D e suavização com filtro Savitzky-Golay; (c) Procedimentos de classificação da série temporal; (d) Análise de precisão e comparação entre os métodos. Os resultados mostram alta precisão geral e Kappa (>97% para todos os métodos e métricas). Bi-LSTM foi o melhor modelo. O estudo estabelece uma metodologia adequada para mapear as culturas de arroz no Oeste do Rio Grande do Sul.It is believed that half of the environments of humid areas, which are considered of international importance by the Ramsar Convention are impaired by human actions. Among the human actions that have impacted these areas are agricultural activities. In Brazil, these areas, especially in the southern region of Brazil, are used by rice crop culture. In this way, the mapping and monitoring of these areas becomes necessary. Among the technologies that exist for this mapping / monitoring we can highlight the remote sensing. More recently, synthetic radar aperture sensors (SAR) have made possible this monitoring since it is a technology that independent of solar energy or has problem with cloud interference. From this, it is possible to describe the phenological cycle of rice cultivation through a temporal signature. The Copernicus program of the European Space Agency (ESA) has made possible the use of radar images (Sentinel 1) with recurrence of coverage of the same area in 12 days. Finally, the advent of artificial intelligence technologies of deep machine learning has made possible a mapping of areas by remote sensing with much more efficiency and accuracy. In this way, the objective of this research is to map rice cultivation from the time series of Sentinel Radar 1 images using artificial intelligence in the west of Rio Grande do Sul (RS). The methodological steps were: (a) acquisition of the Sentinel temporal series over two years; (b) data pre-processing and minimization of 3D temporal filter noise and smoothing with savitzky-golay filter; (c) temporal series classification procedures; (d) Accuracy analysis and comparison between methods. The results show high precision general and kappa (> 97% for all methods and metrics). Bi-lstm was the best model. The study establishes a suitable methodology to map rice crops in the west of Rio Grande do Sul

ANÁLISE ESPACIAL DA PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA NA BACIA DO LAGO PARANOÁ: COMPARAÇÃO DE MÉTODOS DE INTERPOLAÇÃO

O trabalho teve por objetivo comparar os interpoladores: inverso do quadrado da distância, krigagemordinária e spline usando observações de precipitação pluvial média anual, de modo a dar suporte paraa análise do comportamento espacial da chuva e do planejamento urbano, especialmente no que serefere à ocorrência de eventos extremos. Escolheu-se como recorte o Distrito Federal, maisespecificamente a Bacia do Paranoá, por tratar-se da área que abrange a maior parte do perímetrourbano. Com base em dados fornecidos pela Companhia de Água e Esgoto de Brasília, bem como naNormal Climatológica elaborada pelo Instituto Nacional de Meteorologia, foi analisado o período de1990 a 2008, em 13 estações tendo por parâmetro a data de dez de abril. Os resultados mostraram quea diferença entre os valores observados e estimados pelo spline foi menor do que para outros métodos,indicando ser esse o interpolador a ser usado na distribuição espacial da precipitação pluvial para osdados em estudo.Por fim, tenciona-se ampliar a discussão acerca da definição e dos parâmetros deavaliação de evento extremo, propondo-se uma apreciação que envolva uma quantidade maior devariáveis relativas aos aspectos do planejamento urbano