Mapeamento de Superfícies Impermeáveis Utilizando Ortofotos, Imagens de Satélite e Regressão Linear

Um dos efeitos mais marcantes do processo de urbanização, na atualidade, é o aumento das superfícies impermeáveis. A expansão indiscriminada da impermeabilização do solo possui significativo potencial produtor de impactos negativos ao ambiente, como deterioração da qualidade e quantidade da água, mudanças na infiltração e nas características do escoamento superficial e, consequentemente, subsupercial das águas, aumento da temperatura do ambiente, dentre outros. Em razão da relevância científica e social da temática, o presente estudo tem como objetivo estimar o percentual de superfícies impermeáveis na Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) a partir de ortofotos digitais (Emplasa, 2010) e imagens do sensor Operational Land Imager (OLI) do Landsat-8. O primeiro procedimento metodológico consistiu na definição de áreas de controle, que foram utilizadas para calibrar o modelo. A partir das informações detalhadas das ortofotos, valores percentuais de impermeabilização foram calculados para um conjunto de janelas amostrais georreferenciadas a partir da localização e dimensão dos pixels das imagens OLI. Em seguida, estes valores percentuais foram correlacionados linearmente com valores da imagem Índice Vegetação de Diferença Normalizada (NDVI em Inglês), haja vista a cobertura vegetal possuir correlação negativa com as áreas impermeáveis. Realizou-se uma análise detalhada dos resíduos da modelagem a partir do método de validação cruzada e os resultados obtidos indicam que a metodologia descrita é eficiente para estimar as áreas impermeáveis (R2 = 0.90 e p <0.05), ainda que um pequeno erro de subestimativa tenha sido observado.One of the most notorious effects of urbanization is the increase in the proportion of impervious surface areas (ISAs). The indiscriminate increase in ISA gives rise to many negative impacts on the environment, such as the deterioration of water in terms of both quality and quantity, changes in surface-water infiltration and runoff characteristics, increases in the land surface temperature, etc. Owing to the scientific and social relevance of this theme, the present study aims to map the percentage of ISA in the Metropolitan Region of São Paulo (RMSP) by means orthorectified digital photos (Emplasa, 2010) and satellite imagery taken from the Operational Land Imager (OLI) instrument onboard the Landsat-8 system. The first procedure consisted of a definition of the control areas used to calibrate the model.  By using detailed information from orthophotos, the percentage of impervious land was calculated taking into account the pixel size of Landsat-8 OLI imagery. In order to do that, a set of georeferenced sample windows was used. After this, we combined the reference impervious surface values with the pixel brightness of the normalized difference vegetation index (NDVI) through a linear-regression model, since there is a negative correlation between green vegetation and impervious areas. By using the cross-validation technique, a meticulous analysis of the residues generated from the modeling was performed.  The results obtained in this investigation showed that the method described is very effective in predicting continuous values of ISA (R2 = 0.90 and p <0.05 when related to the control set), however, a slight underestimation error is also noted

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

Spatial analysis and environmental inequality in São Paulo city

O objetivo desta pesquisa é estudar a análise espacial da desigualdade ambiental no município de São Paulo/SP. A desigualdade ambiental é o princípio pelo qual, grupos de pessoas sejam étnicos, raciais ou de classe suporte uma parcela desproporcional das conseqüências ambientais negativas das operações econômicas, de políticas e programas federais, estaduais e locais, bem como resultantes da ausência ou omissão de tais políticas. Os dados utilizados para análise são o Censo 2000, realizado pelo IBGE, uma imagem de satélite Landsat ETM+, a carta geotécnica do município de São Paulo, produzida pelo IPT e o levantamento de áreas contaminadas realizado pela Cetesb. São consideradas as condições de abastecimento de água, de esgotamento sanitário, de coleta de lixo, a arborização urbana, a ocorrência de inundações e/ou escorregamentos e a presença de reservatórios de retenção das águas pluviais (piscinões) e áreas contaminadas. Para a análise e integração dos dados é utilizado um Sistema de Informação Geográfica com funções de processamento de imagens.The purpose of this work consists of studying the spatial analysis of the environmental inequality in São Paulo city. Environmental inequality is the principle that a specific social group (eg. ethical, racial or economic) is disproportionately affected by environmental hazards. In this study we used: 2000 Census data (released by IBGE); Landsat ETM+ image of bands 3 and 4; a geotechnical map of São Paulo (IPT) and a list of contaminated point sources carried out by Cetesb. Urban infrastructure facilities such as water supply coverage; sewerage system; garbage collection; urban green area; landslides and flood occurrences; presence of piscinões and contaminated area were employed. The analysis of these data was undertaken using a Geographic Information System (GIS) integrated with Remote Sensing image processing

Mapeamento de superfícies impermeáveis na Região Metropolitana de São Paulo utilizando fotografias aéreas e imagens LANDSAT-8 OLI

Um dos efeitos mais marcantes da urbanização é o aumento de superfícies impermeáveis. A impermeabilização do solo traz vários impactos negativos ao ambiente, como mudanças na infiltração e escoamento superficial das águas, aumento da temperatura do ambiente, deterioração da qualidade da água etc. Em razão de sua importância, o presente estudo tem como objetivo mapear as superfícies impermeáveis na Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) utilizando informações combinadas de ortofotos digitais e imagens multiespectrais do sensor Operational Land Imager (OLI) a bordo do satélite Landsat-8. Para a execução do trabalho, os seguintes procedimentos foram adotados: (1) seleção e definição de áreas de controle utilizando fotografias aéreas; (2) geração do índice Normalized Intensity Vegetation Index (NDVI) utilizando as bandas do vermelho e infravermelho próximo; (3) geração do modelo de regressão para a estimativa espacial de superfícies impermeáveis. Os resultados alcançados foram avaliados qualitativamente e por meio de testes estatísticos

NEOTROPICAL ALIEN MAMMALS: a data set of occurrence and abundance of alien mammals in the Neotropics

Biological invasion is one of the main threats to native biodiversity. For a species to become invasive, it must be voluntarily or involuntarily introduced by humans into a nonnative habitat. Mammals were among first taxa to be introduced worldwide for game, meat, and labor, yet the number of species introduced in the Neotropics remains unknown. In this data set, we make available occurrence and abundance data on mammal species that (1) transposed a geographical barrier and (2) were voluntarily or involuntarily introduced by humans into the Neotropics. Our data set is composed of 73,738 historical and current georeferenced records on alien mammal species of which around 96% correspond to occurrence data on 77 species belonging to eight orders and 26 families. Data cover 26 continental countries in the Neotropics, ranging from Mexico and its frontier regions (southern Florida and coastal-central Florida in the southeast United States) to Argentina, Paraguay, Chile, and Uruguay, and the 13 countries of Caribbean islands. Our data set also includes neotropical species (e.g., Callithrix sp., Myocastor coypus, Nasua nasua) considered alien in particular areas of Neotropics. The most numerous species in terms of records are from Bos sp. (n = 37,782), Sus scrofa (n = 6,730), and Canis familiaris (n = 10,084); 17 species were represented by only one record (e.g., Syncerus caffer, Cervus timorensis, Cervus unicolor, Canis latrans). Primates have the highest number of species in the data set (n = 20 species), partly because of uncertainties regarding taxonomic identification of the genera Callithrix, which includes the species Callithrix aurita, Callithrix flaviceps, Callithrix geoffroyi, Callithrix jacchus, Callithrix kuhlii, Callithrix penicillata, and their hybrids. This unique data set will be a valuable source of information on invasion risk assessments, biodiversity redistribution and conservation-related research. There are no copyright restrictions. Please cite this data paper when using the data in publications. We also request that researchers and teachers inform us on how they are using the data