USO DE GEOTECNOLOGIAS PARA O MAPEAMENTO INTEGRADO DE PAISAGENS NO SERTÃO PERNAMBUCANO (NE-BRASIL)

No estudo do processo de desertificação é fundamental o uso de abordagens integradas da paisagem com a utilização conjunta de Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e dados de Sensoriamento Remoto No contexto do sensoriamento remoto foram utilizadas imagens digitais CBERS 2 – CCD sobretudo na classificação da dinâmica da cobertura vegetal e dados SRTM no Modelo Digital de Elevação (MDE) e no mapeamento geomorfológico da área. O geoprocessamento foi utilizado principalmente para os mapeamentos integrados da paisagem, com a delimitação dos geossistemas e das geofácies. Foram, ainda, realizadas as análises integradas dos resultados com ênfase nos dados de campo, a partir da análise de agrupamentos. O mapeamento das unidades geossistêmicas foi gerado com ênfase nos aspectos físicos, ecológicos e antrópicos. A delimitação das geofácies foi baseada nos critérios da dinâmica da cobertura vegetal e da antropização das unidades de paisagem. A análise de agrupamento revelou alguns padrões que remetem a relações envolvendo a integração de variáveis paisagísticas com a distribuição fitogeográfica da área. Por fim, este trabalho avançou mais um passo na direção da aplicação mais efetiva dos produtos e metodologias de sensoriamento remoto e SIG em estudos paisagísticos e de desertificação com uma abordagem complexa e integrada. Palavras-chave: Sensoriamento remoto. Geoprocessamento. Ecologia da paisagem. Geossistemas

VISÃO PAISAGÍSTICA SOBRE O EMPREENDIMENTO “MINA GUAÍBA” (RS) - PARECER TÉCNICO SOBRE OS VOLUMES II E IV DO EIA “MINA GUAÍBA”

Documento elaborado a partir do debate sobre os volumes II e IV do EIA, do empreendimento Mina Guaíba. Esforço conjunto de graduandos, pós-graduandos e professores universitários, visando compor o painel de especialistas elaborada pelo Comitê de Combate à Megamineração no Rio Grande do Sul (CCMRS)

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, Brasil

No quadro da chegada da Covid-19 no Rio Grande do Sul (RS), 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 RS. Nesse artigo, enfocamos principalmente o monitoramento da Covid-19 no RS, 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, mostramos alguns indicadores sobre números de acessos ao SIG e alcance geográfico do monitoramento da 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

Classificação de estágios sucessionais da Floresta Estacional Semidecídua utilizando dados Sentinel-1-2 e SRTM no Google Earth Engine

Remote sensing data used in this study included MSI (Multispectral Instrument) Sentinel-2, SAR (Synthetic Aperture Radar) Sentinel-1, GLCM (Grey Level Co-Occurrence Matrix) texture data derived from Sentinel-1, and geomorphometric data derived from SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) images. The input data was divided into separate groups for machine learning algorithms, including Support Vector Machine (SVM), Classification and Regression Tree (CART), and Random Forest (RF), which were implemented on the Google Earth Engine platform. RF showed the highest overall accuracies (93 to 97%), regardless of the dataset used as input, with the Kappa index ranging from 0.89 (optical and SAR data) to 0.95 (optical, SAR, and geomorphometric data). CART showed identical overall accuracy values (92.5%) except for the dataset supplemented with SAR texture data, which showed slightly lower accuracy (91.7%), with the Kappa index ranging from 0.89 to 0.91. The worst performance was classifying optical data by SVM, resulting in 59% accuracy and a Kappa index of 0.37. However, the synergy of optical, SAR, and geomorphometric data classified by SVM achieved 75% accuracy.Foram utilizados dados de sensoriamento remoto adquiridos pelos sensores MSI (Multispetral Instrument) do satélite Sentinel-2 e SAR (Synthetic Aperture Radar) Sentinel-1, dados de textura GLCM (Grey Level Co-Ocurrence Matrix) derivados das imagens Sentinel-1 e dados geomorfométricos derivados de imagens SRTM (Shuttle Radar Topography Mission). Os dados compuseram diferentes grupos de entrada para os classificadores de aprendizagem de máquina Support Vector Machine (SVM), Classification and Regression Tree (CART) e Random Forest (RF), implementados na plataforma Google Earth Engine. O RF apresentou as maiores exatidões globais (93 a 97%), independente do conjunto de dados utilizados como entrada, com o índice Kappa variando de 0,89 (dados ópticos e SAR) a 0,95 (dados ópticos, SAR e geomorfométricos). O CART apresentou valores idênticos de exatidão global (92,5%) exceto para o conjunto de dados acrescido dos dados de textura SAR, que apresentou exatidão ligeiramente mais baixa (91,7%), com índice Kappa variando de 0,89 a 0,91. O pior desempenho foi o da classificação de dados ópticos por SVM, resultando em 59% de exatidão e 0,37 de índice Kappa. Todavia, a sinergia de dados ópticos, SAR e geomorfométricos classificados por SVM atingiu 75% de exatidão

Esboço de modelagem da dinâmica da paisagem no Município de Lages-SC

In this study, we attempted to outline a landscape dynamics modeling based on deterministic cellular automata in the municipality of Lages, SC, Brazil, between the 2002 and 2008 years. To evaluate this methodological strategy we used the approach based on the actual or historical land use for the generation of future scenarios and compared their results with a model with the same modeling logic (CLUE-S model). The spatial dynamics modeling between the years 2002 and 2008 was developed in accordance with the following steps: classification of multitemporal Landsat-TM images, exploratory spatial data analysis of the processes of land use and land cover change, definition of transition rates between 2002 and 2008, generation of probability maps based on logistic regression analysis and spatial allocation of land use and land cover types. The driving factors of land use and land cover change used in this preliminary modeling was Digital Elevation Model, slope, distance to rivers, distance to main and secondary roads, landscape units (geosystems), population density, literacy rate and dependency ratio. The validation of this approach was based on the fuzzy similarity method presented a better performance, while the CLUE-S model outperformed by the multi-resolution goodness of fit evaluation method. In general, the model generated by its own approach showed similar results to the CLUE-S model, which denotes the potential of this methodology.Pages: 6742-674

Compatibilização dos bairros e unidades de planejamento com os setores censitários no estado o Espírito Santo

Este trabalho demonstra a possibilidade de compatibilizar os Bairros e as Unidades de Planejamento com os setores censitários do IBGE através do uso de geotecnologias para favorecer a caracterização da realidade sócioeconômica, urbana e ambiental do Espírito Santo, auxiliando na elaboração de estudos técnicos e avaliação de políticas públicas. A metodologia adotada passou pela modelagem dos dados geográficos, delimitação dos Bairros e das Unidades de Planejamento, edição dos bairros e UPs e acompanhamento da oficialização nas Câmaras Municipais dos limites de bairros propostos

Fire in highland grasslands in the Atlantic Forest Biome, a burned areas time series analysis and its correlation with the legislation

Fire has been an intrinsic ecological component of the ecosystems, affecting the public, economic, and socio-cultural policies of human-nature interactions. Using fire over grassland vegetation is a traditional practice for livestock in the highland grasslands and has economic and environmental consequences that have not yet been understood. A better description of the spatio-temporal biomass burning patterns is needed to analyze the effects of creation and application in these areas. This study used remote sensing techniques based on Sentinel-2 data and machine learning algorithms to identify burning scars and compare them with a national fire collection database for the highland grasslands in the Atlantic Forest Biome in Brazil. The aim is to evaluate public management tools and legislation evolution during the 35 years of the time series analyzed. The results indicated that 12,285 ha of grasslands were converted to other uses, losing about 24% of their original formation, with 10% occurring after banned this practice in 2008. The burned areas classification using the Random Forest algorithm obtained an AUC = 0.9983. Divergences in the burned area’s extent and frequency were found between the municipality’s authorized license and those classified as burned. On average, only 43% of the burned area in the Parque Estadual do Tainhas and its buffer zone had an environmental permit in the last 5 years. This research’s results provide subsidies for revising and creating public policies and consequently help territorial management

Spectral linear mixing model applied to data from passive microwave radiometers for sea ice mapping in the Antarctic Peninsula

This study proposes the use of a Spectral Linear Mixing Model (SLMM) on passive microwave data for mapping the concentration and area of young and/or first-year ice in the oceanic region located in the northwest of the Antarctic Peninsula. Sentinel-1A Synthetic Aperture Radar (SAR) data were used to estimate fraction images needed for subpixel analysis of passive microwave data acquired by the Scanning Multichannel Microwave Radiometer (SMMR), Special Sensor Microwave Imager (SSM/I), and the Special Sensor Microwave Imager/Sounder (SSMIS) in the 19H, 19 V, 37H, and 37 V channels and polarizations. Sea ice concentrations estimated by the SLMM approach had a difference of 1.4% (13.6% standard deviation, 15.3% root mean square error) when compared to sea ice concentrations mapped using Sentinel-1A SAR data. The evolution in the total area covered by young and/or first-year ice with concentrations ≥ 15% showed a negative linear trend for the studied region from 1979 to 2018

Mapping the concentration of sea ice in the central Antarctic Peninsula with Sentinel 1 data

Sea ice acts as a thermal insulator between the ocean and the atmosphere and without it, the ocean will be free to emit heat to the atmosphere, influencing the formation of water bodies and ocean circulation. This article proposes the classification and identification of sea ice by means of Synthetic Aperture Radar (SAR) images in the C band, obtained by the Sentinel 1B satellite, Extra Wide Swath (EW) imaging mode under HH + HV polarizations, radiometrically calibrated and normalized to incidence angle at 30°. The study area covered the central oceanic region of the Antarctic Peninsula during the winter and early austral spring of 2018. Obtaining samples for the classification of SAR scenes was obtained through visual analysis of the target texture in Sentinel 2 optical images (Multispectral Instrument), false-color RGB compositions of the HH and HV polarizations (R-HH, G-HV, B-HV/HH and R-HH, G-HH, B-HV) and unsupervised classification through cluster analysis. Backscatter coefficients (σ°) were identified in the HH polarization of -8.0 to -12.6 dB for young ice and/or first-year ice, -2.1 to -7.3 dB for multiyear ice, and for the HV polarization of - 19.3 to -24.2 dB for young ice and/or first-year ice and -6.8 to -13.4 dB for multiyear ice, making it possible to map the concentration of sea ice in the region of study by using these thresholds.O gelo marinho atua como isolante térmico entre o oceano e a atmosfera. Sem este, o oceano estará livre para emitir calor à atmosfera, influenciando a formação de massas d’água e circulação oceânica. Este artigo propõe a classificação e identificação do gelo marinho por meio de imagens Synthetic Aperture Radar (SAR) na banda C, obtidas pelo satélite Sentinel 1B, modo de imageamento Extra Wide Swath (EW), sob polarizações HH + HV, radiometricamente calibradas e normalizadas ao ângulo de incidência a 30°. A área de estudo abrangeu a região oceânica central da Península Antártica durante o inverno e início da primavera austral de 2018. A obtenção das amostras para a classificação das cenas SAR foi efetuada através da análise visual da textura dos alvos em imagens ópticas do Sentinel 2 (Multispectral Instrument), composições RGB falsa-cor das polarizações HH e HV (R-HH, G-HV, B-HV/HH e R-HH, G-HH, B-HV) e classificação não supervisionada por meio da análise de cluster. Foram identificados coeficientes de retroespalhamento (σ°) na polarização HH de -8,0 a -12,6 dB para gelo jovem e/ou gelo de primeiro ano, -2,1 a -7,3 dB ao gelo plurianual, e para a polarização HV de -19,3 a -24,2 dB para gelo jovem e/ou gelo de primeiro ano e -6,8 a -13,4 dB ao gelo plurianual, possibilitando o mapeamento da concentração do gelo marinho na região de estudo pelo uso desses limiares. Palavras-chave: coeficiente de retroespalhamento, radar de abertura sintética, classificação do gelo marinho