Classificação do Uso da Terra e Cobertura Vegetal Utilizando Técnicas de Mineração de Dados

This study aims at mapping the land-use and land-cover (LULC) types using data mining (DM) techniques. The area selected for study is the São Tomé river watershed, located in the region of Alfenas, south of the State of Minas Gerais. We performed this study using multispectral imagery taken by the Linear Imaging Self-Scanner (LISS III) instrument, onboard the Indian Resource Satellite (IRS). The image classification was carried out using the Geographic Data Mining Analyst (GeoDMA), a toolbox that has algorithms for image segmentation, feature extraction, feature selection and classification. The analysis of the results was made by visual fashion, and quantitatively, by means of an error matrix generation. To this end, 3000 reference points was collected in a totally random manner. The results found in this study highlighted the great potential of DM for classifying the LULC types. Some of the key advantages noted in the use of DM include: the possibility of incorporating in the classification process a large number of variables, which include both spectral and spatial attributes, and relief information; it simplified the image interpretation through a decision tree outcome, and; it generated a consistent classification result.O objetivo deste estudo é apresentar o mapeamento do uso da Terra e cobertura vegetal utilizando técnicas de mineração de dados. A área teste selecionada corresponde à bacia do Rio São Tomé, localizada na região de Alfenas, sul do estado de Minas Gerais. Para a realização deste estudo, foram utilizadas imagens multiespectrais geradas pelo sensor Linear Imaging Self-Scanner (LISS III) a bordo do satélite Indian Resource Satellite (IRS). A classificação das imagens foi feita utilizando o aplicativo Geographic Data Mining Analyst (GeoDMA) que possui algoritmos para segmentação de imagens, extração de atributos, seleção de feições e classificação. A análise dos resultados foi feita de maneira visual e quantitativa por meio de uma matriz de confusão. Para a geração desta matriz, 3000 pontos de referência foram coletados de maneira totalmente aleatória. Os resultados desta pesquisa mostraram o grande potencial da técnica de mineração de dados na classificação do uso da Terra e cobertura vegetal. As principais vantagens observadas de sua utilização foram: (1) permitiu incorporar no processo de classificação um grande número de variáveis tanto espectrais, espaciais quanto atributos do relevo; (2) simplificou a interpretação das regras de classificação por meio dos resultados das árvores de decisão; (3) gerou uma classificação consistente

Potential of aquifer contamination in the Gouveia stream basin, São Paulo

In the current scenario of increasing environmental awareness and seeking for methods to protect the environment, the preservation of both surface and underground water has gained prominence in the media and science. This research aimed to generate a chart of aquifers’ contamination potential of the Gouveia stream basin, located in the municipality of Brotas, São Paulo, for the year 2017, based on multicriteria analysis and systematized by Fuzzy logic. The chart considered the relationship between the geological, geomorphological, pedological, and declivity processes with the local land -. Results showed that 96% of the basin area present medium, high or very high potential for contamination of aquifers, suggesting that the relationship between the natural dynamics of the physical environment and the current pattern of anthropic occupation is unfavorable to the maintenance of the quality of groundwater resources. The methodology applied can support territorial planning decisions and sustainable management of the Guarani aquifer system once it is possible to spatialize areas that need more conservation and others where the occupation would be more favourable

The Conservative of Waters Program and its Relation with Land-Use in Extrema-MG

O objetivo deste trabalho foi realizar uma análise multitemporal do uso da terra do município de Extrema (MG), através do Sensoriamento Remoto (SR) e da técnica Geospatial Object Based Image Analysis (GEOBIA), considerando o início dos programas de conservação ambiental de adesão voluntária presentes no município e o período atual, com foco nas Áreas de Preservação Permanente (APPs). Foram utilizadas imagens orbitais dos sensores Thematic Mapper (TM) do Landsat-5 e Operational Land Imager (OLI) do Landsat-8, além do modelo digital de elevação Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). A classificação do uso da terra foi realizada a partir da GEOBIA em ambiente eCognition Developer ® 64 (ED64), que além da informação espectral também inclui outras informações importantes no processo de decisão, tais como textura e forma. Como resultado, foi identificado que entre 2006 e 2016 as áreas de mata do município aumentaram de 86 km² para 108 km². Além disso, foi constatado que 31% da área do município (76,5 km²) são áreas de APP de acordo com a legislação vigente, e que o aumento significativo de 10% da mata em áreas de APP demonstra um comprometimento do município com a qualidade ambiental local e a efetividade do programa de conservação.The objective of this work was to perform a multitemporal analysis of the land-use in the city of Extrema (MG) using Remote Sensing (SR) and the Geospatial Object Based Image Analysis (GEOBIA) approach, considering the beginning of the environmental conservation programs of voluntary accession present in the municipality and the current period, focusing on the Permanent Preservation Areas (PPAs) of Extrema. Satellite images obtained from the Thematic Mapper (TM) sensor onboard Landsat-5 and the Operational Land Imager (OLI) instrument onboard Landsat-8 were used, as well as the digital elevation model derived from the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). GEOBIA, which uses in addition to pure spectral information other relevant information in the decision process, such as texture and shape, was performed in eCognition Developer ® 64 (ED64) environment in order to define the land-use in the study area. As a result, between 2006 and 2016 there was an increase of forest in the study area, increasing from 86 km² to 108 km². In addition, it was possible to identify that 31% of the study area (76.5 km²) are PPA according to the current legislation and that a significant increase of 10% of forest areas in PPA areas occurred, showing the commitment of the municipality with local environmental quality and the effectiveness of the preservation progra

Análise comparativa do NDVI estimado a partir de valores de níveis digitais originais e de reflectâncias aparente e de superfície

Understanding the behavior of vegetation involves complexity, however, remote sensing is helping to facilitate the analysis, supporting and providing data about the vegetation. The present study aims to conduct a comparative analysis between three ways to calculate the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data from digital numbers (DN) original and apparent surface reflectance. The study area is the city of São Carlos - SP and the used scene, properly registered, was obtained in the image catalog of the National Institute for Space Research (INPE), coming from the Landsat 5 TM. To construct maps of NDVI were used bands of red and near-infrared image of the study area. The methodological steps were performed in Georeferenced Information System (SPRING - Câmara et. al., 1996) developed by INPE. The conversion of the original digital level data (ND) and further to apparent radiance to apparent reflectance occurred by applying equations LEGAL specific language implemented in SPRING. To convert the apparent reflectance data to surface reflectance model was used radiative transfer Second Simulation of Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S - Vermote, 1997). With all three types of data in hand, NDVI maps were made. The results show significant differences between the NDVI originated from the surface data and the generated from the apparent reflectance and ND originals, showing the sensitivity of NDVI at atmospheric influence.Pages: 8261-826

MAPEAMENTO DO USO DA TERRA E ÁREAS DE PRESERVAÇÃO PERMANENTE (APP) NAS BACIAS HIDROGRÁFICAS DOS RIOS SÃO TOMÉ E MACHADO, SUL DE MINAS GERAIS

As áreas de Proteção Permanente (APPs) exercem importante papel no funcionamento dosecossistemas. Em razão disto, o presente estudo tem como objetivo mapear os diferentes tipos deuso da terra nas áreas de APP das bacias hidrográficas dos rios São Tomé e Machado, localizadasno sul de Minas Gerais. Para a realização do presente estudo, foram utilizadas imagens orbitais dosensor IRS-LISS III a bordo do satélite ResourceSat-2. Cinco classes de uso da terra (Água, Café,Pasto, Solo Exposto e Mata) foram mapeadas utilizando o classificador Distância Mínima. As áreasde APP analisadas incluíram os entornos dos rios e cabeceiras cujas distâncias foram definidassegundo o Código Florestal Brasileiro. Este estudo também avaliou se o fato de a bacia do rioMachado estar localizada dentro de uma Área de Proteção Ambiental (APA) intensifica ou não aproteção das áreas de APPs. Os resultados obtidos aqui apontaram um intenso uso da terra nasAPPs em detrimento da cobertura vegetal nativa. Para ambas as bacias estudadas, a classepredominante foi o Café, seguida pela classe Mata. Os resultados mostraram também que APAexerce pouco efeito na proteção da bacia do Rio Machado, já que a ocupação das APPs poratividades agrícolas e pastos foi quase tão intensa quando na bacia do rio São Tomé