Horizon obstruction computed from a digital elevation model

O objetivo deste trabalho foi avaliar a exatidão do cálculo da obstrução do horizonte, a partir de um modelo digital de elevação (MDE), em diferentes situações topográficas. O material utilizado incluiu um MDE disponível para a região da Serra Gaúcha, RS, receptores GPS, câmera digital, lente grande‑angular e os programas Idrisi, Arcview/ArcGIS e Solar Analyst. Foram adquiridas fotografias hemisféricas, e coletadas as coordenadas de 16 locais na área de estudo. As coordenadas e o MDE foram utilizados para calcular a obstrução do horizonte com uso do algoritmo Solar Analyst. Foram comparadas a fração aberta do céu calculada e a obtida pelas fotografias hemisféricas. O coeficiente de determinação foi de 0,8428, tendo-se observado superestimativa média de 5,53% da fração aberta do céu. Os erros são atribuídos principalmente à obstrução pela vegetação, que não pode ser identificada pelo MDE. A obstrução do horizonte, causada pelo relevo na Serra Gaúcha, pode ser calculada satisfatoriamente pelo Solar Analyst, a partir de um MDE interpolado de cartas topográficas na escala 1:50.000.The objective of this work was to evaluate the accuracy of the horizon obstruction calculation, from a digital elevation model (DEM), at different topographic situations. The material used included an available DEM for the Serra Gaúcha region, RS, Brazil, GPS receivers, a digital camera, wide angle lens, and Idrisi, Arcview/ArcGIS and Solar Analyst softwares. For 16 locations in the study area, hemispherical photographs were acquired and coordinates were collected. Coordinates and DEM were used to calculate the horizon obstruction using the Solar Analyst algorithm. The open sky fraction computed from the DEM and obtained by hemispherical photograph were compared. Determination coefficient was 0.8428, and an average overestimation of 5.53% of the open sky fraction was observed. Errors are mainly attributed to obstruction caused by vegetation, which cannot be identified by the DEM. The horizon obstruction caused by relief in Serra Gaúcha can be computed satisfactorily by the Solar Analyst, from a DEM interpolated from topographical charts at 1:50,000 scale

Prediction of soil orders with high spatial resolution: response of different classifiers to sampling density

O objetivo deste trabalho foi avaliar a densidade de amostragem na acurácia de predição de ordens de solos, com alta resolução espacial, em área vitícola da Serra Gaúcha. Para isso, utilizou-se modelo digital de elevação (MDE) do terreno, base cartográfica, mapa convencional de solos e o programa Idrisi. Sete variáveis preditoras foram calculadas e lidas junto com as classes de solo, em pontos aleatoriamente distribuídos, nas densidades de 0,5, 1, 1,5, 2 e 4 pontos por hectare. Os dados foram usados para treinar uma árvore de decisão (Gini) e três redes neurais artificiais: teoria da ressonância adaptativa, fuzzy ARTMap; mapa auto‑organizável, SOM; e perceptron de múltiplas camadas, MLP. Os mapas estimados foram comparados com o mapa de solos convencional para calcular erros de omissão e de inclusão, exatidão geral, e erros de quantidade e de alocação. A árvore de decisão foi menos sensível à densidade de amostragem e apresentou maior acurácia e consistência. O SOM foi a rede neural com menor sensibilidade e maior consistência. O MLP apresentou mínimo crítico e maior inconsistência, enquanto fuzzy ARTMap apresentou maior sensibilidade e menor acurácia. Os resultados indicam que densidades de amostragem usadas em levantamentos convencionais podem servir de referência para estimar ordens de solos na Serra Gaúcha.The objective of this work was to evaluate sampling density on the prediction accuracy of soil orders, with high spatial resolution, in a viticultural zone of Serra Gaúcha, Southern Brazil. A digital elevation model (DEM), a cartographic base, a conventional soil map, and the Idrisi software were used. Seven predictor variables were calculated and read along with soil classes in randomly distributed points, with sampling densities of 0.5, 1, 1.5, 2, and 4 points per hectare. Data were used to train a decision tree (Gini) and three artificial neural networks: adaptive resonance theory, fuzzy ARTMap; self‑organizing map, SOM; and multi‑layer perceptron, MLP. Estimated maps were compared with the conventional soil map to calculate omission and commission errors, overall accuracy, and quantity and allocation disagreement. The decision tree was less sensitive to sampling density and had the highest accuracy and consistence. The SOM was the less sensitive and most consistent network. The MLP had a critical minimum and showed high inconsistency, whereas fuzzy ARTMap was more sensitive and less accurate. Results indicate that sampling densities used in conventional soil surveys can serve as a reference to predict soil orders in Serra Gaúcha

Indicadores geoespaciais para avaliação do impacto ambiental da suinocultura no licenciamento em âmbito municipal

The objective of this work was to propose and evaluate geospatial indicators to analyze the environmental impact of swine production on licensing at municipal level. The study was conducted in the municipality of Quinze de Novembro, in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. Environmental indicators in farmlands and watersheds were evaluated. A geospatial database was created using Geographic Information Systems and a systematic survey of swine farmers and farmlands receiving pig slurry, which included swine farms, current land use, soil types, drainage net, and digital elevation model. The geospatial indicators obtained with the geoprocessing tools were: watershed areas with application of swine slurry; areas of permanent preservation and for recovery; application rate of swine slurry; slope; resistance to degradation; distance between farmlands with swine slurry application and watercourse; width of potential buffer zone between farmlands and watercourse; distance between swine barns and watercourse; conflict between facilities and preservation areas; and areas that need environmental recovery. The interpretation of these indicators enables evaluating the potential environmental impacts of swine production in farmlands and watersheds where they are located, which allows to identify the locations with greater risks and to aid the environmental licensing of this activity.O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar indicadores geoespaciais para analisar o impacto ambiental da atividade suinícola no licenciamento em âmbito municipal. O estudo foi conduzido no Município de Quinze de Novembro, RS. Foram avaliados indicadores ambientais em glebas agrícolas e bacias hidrográficas. Uma base de dados geoespacial foi criada, com uso de Sistemas de Informações Geográficas e de levantamento sistemático dos suinocultores e das glebas que recebem dejetos líquidos de suínos, o que incluiu propriedades suinícolas, uso atual das terras, tipos de solos, rede de drenagem e modelo digital do terreno. Os indicadores geoespaciais obtidos com as ferramentas de geoprocessamento foram: áreas da bacia com aplicação de dejetos suínos; áreas de preservação permanente existentes e a serem recuperadas; taxa de aplicação de dejetos; declividade; resistência à degradação; distância entre glebas com aplicação de dejetos e curso d’água; largura da faixa com potencial de amortecimento para dejetos entre glebas e curso d’água; distância entre instalação suinícola e curso d’água; conflito de instalações com área de preservação; e áreas que requerem recuperação ambiental. A interpretação desses indicadores possibilita avaliar os impactos ambientais potenciais da atividade suinícola nas propriedades rurais e nas bacias em que estão localizadas, o que permite identificar os locais de maior risco e subsidiar o licenciamento ambiental da atividade

O MONITORAMENTO DA COVID-19 ATRAVÉS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA: ESTRATÉGIAS E DESAFIOS PARA A TRANSPARÊNCIA DE DADOS PÚBLICOS NO RIO GRANDE DO SUL

No quadro da chegada do Covid-19 no Rio Grande do Sul, em março de 2020, iniciamos o monitoramento da pandemia utilizando um Sistema de Informação Geográfica (SIG) online. Ele foi desenvolvido dentro do Projeto SIG Litoral, da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, com a estratégia de disponibilizar à sociedade análises espaciais e dados organizados sobre a doença, reunindo pesquisadoras/es, bolsistas e voluntárias/os. O portal, voltado à comunicação em saúde, possibilita a visualização de dados nas escalas global, nacional e regional, além do monitoramento das populações indígenas da Amazônia e o mapeamento das redes de solidariedade no Litoral Norte do Rio Grande do Sul. No artigo em tela, enfocamos principalmente o monitoramento do Covid-19 no Rio Grande do Sul, abordando as ferramentas utilizadas, os desafios para obtenção de dados e algumas análises espaciais realizadas. Mostramos divergências entre as fontes de dados, indicando o problema da subnotificação e as diferentes metodologias empregadas pelos sistemas de vigilância sanitária. Por fim, abordamos o impacto do monitoramento do Covid-19 pela UFRGS, repercutindo positivamente na sociedade ao dar transparência aos dados oficiais, contribuindo para a pluralidade do debate sobre a pandemia, a interação de equipes multidisciplinares e a formação acadêmica de estudantes

Tendências temporais de índices de vegetação nos campos do Pampa do Brasil e do Uruguai

O objetivo deste trabalho foi avaliar a redução do vigor vegetativo da cobertura vegetal do Pampa do Brasil e do Uruguai, por meio da identificação de tendências negativas em séries temporais de imagens. Utilizaram-se séries temporais de imagens de NDVI/EVI do sensor Modis, de 2000 a 2011; imagens de índices de umidade do solo do "climate forecast system reanalysis"; e dados de precipitação pluvial de estações meteorológicas. O estudo quantificou tendências lineares e não lineares nas séries de NDVI e EVI, em áreas de campos. Na tendência monotônica de Mann-Kendall, a 5% de probabilidade, 81,9% da área total estudada foi significativa com o NDVI, e 74,8%, com o EVI; no entanto, o EVI apresentou contraste superior na estimativa dos parâmetros. Os resultados mostraram maior sinal negativo a oeste, com valores médios de R²>0,15, r<-0,3 e τ <-0,15 na tendência dos índices de vegetação, e tendência decrescente para NDVI, EVI e precipitação pluvial, com menores valores médios de umidade do solo. A tendência negativa dos índices de vegetação, relacionada à combinação da ocorrência de deficit hídrico em solos rasos com o sobrepastoreio, indica alterações no padrão de cobertura vegetal do Pampa, com redução do vigor vegetativo

Obstrução do horizonte calculada a partir de modelo digital de elevação

O objetivo deste trabalho foi avaliar a exatidão do cálculo da obstrução do horizonte, a partir de um modelo digital de elevação (MDE), em diferentes situações topográficas. O material utilizado incluiu um MDE disponível para a região da Serra Gaúcha, RS, receptores GPS, câmera digital, lente grande‑angular e os programas Idrisi, Arcview/ArcGIS e Solar Analyst. Foram adquiridas fotografias hemisféricas, e coletadas as coordenadas de 16 locais na área de estudo. As coordenadas e o MDE foram utilizados para calcular a obstrução do horizonte com uso do algoritmo Solar Analyst. Foram comparadas a fração aberta do céu calculada e a obtida pelas fotografias hemisféricas. O coeficiente de determinação foi de 0,8428, tendo-se observado superestimativa média de 5,53% da fração aberta do céu. Os erros são atribuídos principalmente à obstrução pela vegetação, que não pode ser identificada pelo MDE. A obstrução do horizonte, causada pelo relevo na Serra Gaúcha, pode ser calculada satisfatoriamente pelo Solar Analyst, a partir de um MDE interpolado de cartas topográficas na escala 1:50.000

Verificação da acurácia da estimativa de área cultivada com soja através de classificação digital em imagens Landsat

Esse trabalho teve como objetivo avaliar a acurácia da classificação digital,em imagens LANDSAT, para estimativa da área cultivada com soja em projetos de previsão de safras em larga escala e em escala regional. O estudo foi realizado na região noroeste do Rio Grande do Sul, na área coberta por duas imagens do satélite Landsat TM-5, órbitas 22380 e 22479. As datas de aquisição das imagens foram escolhidas de forma a coincidir com o pleno desenvolvimento das plantas de soja na região. Após o georreferenciamento, foi processada a classificação digital das imagens, utilizando um algoritmo de classificação não supervisionada. Foram selecionadas lavouras de soja individualizadas, as quais foram medidas com GPS topográfico. A verificação da acurácia da estimativa de área foi feita através da análise de regressão linear entre as áreas medida e estimada pelo processo de classificação das imagens Landsat, sendo testado a significância do coeficiente de determinação. A estimativa das áreas das lavouras selecionadas, cultivadas com soja, obtida através do processo de classificação digital não supervisionada de imagens Landsat, foi acurada e precisa.Pages: 123-12