Exatidão cartográfica de três MDE disponíveis para o Estado de Santa Catarina

This study aims to present an independent evaluation of the potential of a digital elevation model (DEM/SC), generated by aerophotogrammetry, for applications requiring detailed datasets in the state of Santa Catarina. A total of 20 control points were collected and compared with elevation values derived from DEM/SC, SRTM v.4.1 and TOPODATA according to PEC-PCD. The DEM/SC met the requirements for the 1:10,000 scale in class C, while the DEM SRTM v.4.1 and TOPODATA fitted with the scale 1:50,000 classes A and B, respectively. The DEM/SC classification is consistent with that informed in the aerial survey report. Therefore, one recommends using the DEM/SC in studies and surveys that require detailed elevation datasets in the state of Santa Catarina.O presente estudo objetivou apresentar uma avaliação independente do potencial de um modelo digital de elevação (MDE/SC), gerado por aerofotogrametria, para aplicações as quais demandem escalas detalhadas no Estado de Santa Catarina. Foram coletados 20 pontos de controle e comparados com valores altimétricos derivados do MDE/SC, SRTM v.4.1 e TOPODATA conforme especificações da PEC-PCD. O MDE/SC atendeu aos requisitos da escala 1:10.000 na classe C, enquanto os MDE SRTM v.4.1 e TOPODATA foram enquadrados na escala 1:50.000 classes A e B, respectivamente. A classificação do MDE/SC condiz com a informada no relatório do aerolevantamento e, assim, recomenda-se o emprego do MDE/SC em estudos e levantamentos os quais demandem escalas detalhadas no Estado de Santa Catarina

Mapeamento Digital: nova abordagem em levantamento de solos

O uso cada vez mais intensivo do solo e sua ocupação desordenada resultam em sua degradação. Existe uma grande carência de informações mais detalhadas de solos e seus levantamentos. Por apresentarem informações básicas sobre esse recurso natural e sua distribuição na paisagem, os mapeamentos são fundamentais para o manejo sustentável das terras. A produção de mapas de classes e atributos, com maior nível de detalhamento, só será possível com a utilização de geotecnologias combinadas com dados coletados no campo. Assim, o objetivo desta revisão foi ressaltar a importância dos levantamentos de solos dentro de um novo paradigma, definido como Mapeamento Digital de Solos (MDS). A prática de MDS requer que: i) os dados utilizados tenham sua origem em coletas de campo e resultados analíticos de laboratório, incluindo dados legados e novas coletas; ii) o processo de inferência e espacialização inclui a proposição de modelos matemáticos e estatísticos entre as observações do solo, as covariáveis ambientais e os demais fatores scorpan; e, iii) os resultados estejam na forma de um sistema espacial em solos, com dados contínuos e/ou discretos, agregados à incerteza dessas informações, podendo ser atualizados sempre que novas observações estiverem disponíveis. A aplicação do MDS irá permitir que informações espaciais em solos, de atributos e classes, sejam geradas e prontamente disponibilizadas em formatos digitais e com a incerteza associada. Entre os desafios para uma maior aplicação das várias estratégias disponíveis em MDS está a capacitação e formação das futuras gerações de pedólogos

ÁRVORE DE DECISÃO E ANÁLISE BASEADA EM OBJETOS NA CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS COM RESOLUÇÃO ESPACIAL SUBMÉTRICA ADQUIRIDAS POR VANT

As imagens com resolução espacial submétrica, como as adquiridas por Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT), apresentam alta variabilidade espectral. A análise baseada em objetos possibilita a redução dessa variabilidade e a geração de atributos, aumentando a dimensionalidade do conjunto de dados. Funções de seleção de atributos relevantes e de reforço, disponíveis no algoritmo C5.0, e a análise baseada em objetos facilitam a classificação dessas imagens. Este trabalho teve como objetivos: (i) avaliar as classificações dos objetos em relação aos parâmetros de seleção de atributos (winnow), de reforço (trial) e do Número Mínimo de Amostras (NMA), (ii) determinar os atributos preditivos mais importantes e (iii) comparar a classificação por Árvore de Decisão com Máquina de Vetores Suporte. Para segmentar a imagem foi utilizado o método crescimento de regiões e para a classificação o algoritmo C5.0. Os valores dos parâmetros trial (10) e NMA (5) resultaram acurácias superiores a 0,8. Com esses parâmetros o valor do kappa foi superior a SVM. Ao habilitar o parâmetro winnow foi observado uma redução da dimensionalidade do conjunto de dados de aproximadamente 30%. Os dois atributos mais importantes na discriminação das classes foram a razão entre as bandas verde e azul e a média dos valores das elevações

Crimes ambientais na área atendida pela polícia militar ambiental de Curitibanos, Santa Catarina / Environmental crimes in the area served by the environmental military police of Curitibanos, Santa Catarina

O presente estudo busca à análise de documentos lavrados pela Polícia Militar Ambiental (PMA) entre 01/2012 e 12/2017 denominados Termos Circunstanciados (TC) e Notícias de Infração Penal Ambiental (NIPA) em um território constituído por 8 municípios da mesorregião serrana de Santa Catarina, atendidos pelo 2º Batalhão da Polícia Militar Ambiental da 1ª Companhia do 1º Pelotão do 3º Grupamento (2º BPMA/1ª Cia/1º Pel/3º GP). Para tanto os dados referente aos infratores: gênero, idade, nível de escolaridade, nível socioeconômico e profissão assim como, os dados referentes à ocorrência: local, tipo de crime e padrão de distribuição foram analisados. A análise do perfil dos infratores observado revelou a predominância do gênero masculino, com idade média de 47 anos. Os crimes mais cometidos na região de 2012 a 2017 enquadraram-se principalmente em cinco artigos da Lei nº 9.605, e foram relacionadas a prática da roçada enquadrando-se no Art.48; o recebimento de produtos de origem florestal para indústrias ou comércio sem exigência da documentação do vendedor no Art.46; manter pássaros em cativeiro e praticar a caça no Art.29; fazer funcionar atividades potencialmente poluidoras sem as devidas licenças no Art.60;  destruir ou danificar floresta considerada de preservação permanente Art.38. Para o cenário observado, verificou-se que o maior número de ocorrências durante a série histórica estudada é correlacionado à flora, sendo cometidos com predominância de pessoas jurídicas. Observou-se também a redução em crimes que dizem respeito a ações contra a fauna

Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo

The objective of this work was to assess the possibility of generating a smaller set of uncorrelated predictors, potentially applicable to digital soil mapping, by multivariate statistical analysis. The terrain attributes, elevation, slope, stream distance, planar curvature, profile curvature, relative available radiation, natural logarithm of the contributing area, topographic wetness index, and sediment transport capacity, were transformed by the Varimax method into the variables: altimetry, hydrology, and curvature. This transformation represented a variability concentration of 65.57% of the original data in the three new components. The new variables enable the use of a smaller amount of data set in prediction models, besides the fact that they are uncorrelated. Varimax rotation allows the relationship between environment and soil formation to be explicitly included in the prediction models.O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibildade de se gerar um menor conjunto de preditores não correlacionados e potencialmente aplicáveis ao mapeamento digital de solos, pelo uso da estatística multivariada. Os atributos de terreno, elevação, declividade, distância à drenagem, curvatura planar, curvatura de perfil, radiação relativa disponível, logaritmo natural da área de contribuição, índice de umidade topográfica e capacidade de transporte de sedimento, foram transformados pelo método Varimax nas variáveis: altimetria, hidrologia e curvatura. Essa transformação representou uma concentração de 65,57% da variabilidade dos dados originais nas três novas componentes. As novas variáveis possibilitam o emprego de menor quantidade de dados nos modelos preditivos, além do fato de serem não correlacionados. A rotação Varimax permite que a relação com o ambiente de formação do solo seja explicitamente inserida nos modelos preditivos

Spatial resolution of a digital elevation model defined by the wavelet function

O objetivo deste trabalho foi definir a resolução espacial mais apropriada para representar a variabilidade da elevação, declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica de um terreno, por meio de avaliações com a transformada wavelet. Os dados utilizados no estudo têm sua origem em três transectos de 27 km, posicionados em áreas do Planalto, Rebordo do Planalto e Depressão Central na região central do Estado do Rio Grande do Sul. As variáveis – elevação, declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica – foram derivadas de um modelo digital de elevação Topodata com resolução de 30 m. A avaliação da resolução com a máxima variabilidade foi realizada pela aplicação da wavelet‑mãe, denominada Morlet. Os resultados foram analisados a partir do isograma e do escalograma dos coeficientes wavelet e indicaram que sensores remotos com resolução espacial próxima a 32 e 40 m podem ser utilizados em pesquisas que considerem os atributos de terreno, como declividade, curvatura em perfil e índice de umidade topográfica, ou, ainda, fenômenos ambientais correlacionados a eles. No entanto, não foi possível estabelecer um valor conclusivo para a resolução espacial mais adequada para a variável elevação.The objective of this work was to define the most appropriate spatial resolution to represent the variability of elevation, slope, profile curvature and topographic wetness index of a terrain by evaluations with the wavelet transform. Data used in the study have their origin in three 27‑km transects, positioned in areas of the Planalto, Rebordo do Planalto and Depressão Central in the central region of Rio Grande do Sul state, Brazil. The variables – elevation, slope, profile curvature and topographic wetness index – were derived from a Topodata digital elevation model with 30 m resolution. The assessment of the resolution with the highest variability was evaluated through the application of the Morlet mother wavelet. The results were analyzed from the wavelet coefficients plotted in isograms and scalograms, and indicate that remote sensors with spatial resolution between 32 and 40 m should be used in researches considering terrain attributes as slope, profile curvature and topographic wetness index, or even environmental phenomena related to them. However, it was not possible to establish a conclusive value for a more appropriate spatial resolution to the attribute elevatio

DELINEAMENTO DAS UNIDADES DE MAPEAMENTO DE SOLOS UTILIZANDO O GOOGLE EARTH

O Mapeamento Digital de Solos (MDS) contribui para a obtenção e disponibilização de informações sobre solos. A utilização do conhecimento tácito de um pedólogo experiente e das imagens disponíveis no Google Earth (GE) permite que se faça a identificação de classes de solos através da separação de feições da paisagem. O trabalho teve como objetivo utilizar o conhecimento tácito para estabelecer polígonos uniformes de relação solo-paisagem no GE e utilizar os polígonos vetorizados para o estabelecimento das relações entre as covariáveis ambientais e classes de solos. O estudo foi em uma área de 18,92 km² na região central do Rio Grande do Sul (RS). As covariáveis ambientais foram obtidas do MDE e da base cartográfica vetorial contínua do RS. A acurácia do MDS foi classificada como razoável com Kappa = 0,3 e a exatidão global de 53,64%. As covariáveis DECL, ELEV e IUT com maior potencial preditivo conferiram melhor confiabilidade ao MDS gerado. As classes de solos Neossolo Litólico, Argissolo Bruno-Acinzentado, Argissolo Vermelho e associação Cambissolo Háplico + Neossolo Litólico favoreceram as representações das relações solo-paisagem para obtenção do mapa de treinamento no GE, por serem mais representativas, enquanto que as classes de solos menos representativas foram reconhecidas predominantemente como inclusões

Avanços na observação e no conhecimento do solo via o sensoriamento próximo

Agriculture employs increasingly innovative techniques in search of optimize inputs, maximize profitability, and reduce environmental impact. An example of this is the emergence of Agriculture 4.0, in which sensors collect information through Proximal Soil Sensing. These methods, called photon-based methods, employ different electromagnetic radiation wavelengths to measure soil attributes and properties in situ or ex situ. National and international research institutions have produced knowledge and contributed to the training of professionals able to apply these new approaches in soil science. In this context, this review aimed to produce a synthesis of the main proximal soil sensing techniques and made it accessible to students, technicians, and researchers.A agricultura emprega técnicas cada vez mais inovadoras na busca por otimizar insumos, maximizar a lucratividade e diminuir o impacto ambiental. Exemplo disso é o despontar da agricultura 4.0, na qual sensores coletem informações através do Sensoriamento Proximal do Solo. Esses métodos, chamados photon-based methods, empregam distintos comprimentos de onda da radiação eletromagnética para mensurar atributos e propriedades do solo in-situ ou ex-situ. Instituições nacionais de pesquisa têm produzido conhecimento relevante e contribuído para a formação de profissionais aptos a aplicar essas novas abordagens em ciência do solo. Nesse contexto, esta revisão bibliográfica teve como objetivo verter as principais técnicas de sensoriamento proximal em uma síntese acessível para estudantes, técnicos e pesquisadores

Digital soil mapping and its implications in the extrapolation of soil-landscape relationships in detailed scale

O objetivo deste trabalho foi testar a extrapolação das relações solo-paisagem de uma área de referência (AR), por meio de mapeamento digital de solos (MDS), para uma carta topográfica (1:50.000), e comparar os resultados aos obtidos em estudos similares anteriormente desenvolvidos no Brasil. O trabalho consistiu no levantamento de solos, com técnicas convencionais de mapeamento de uma AR de 10 km2 (na escala 1:10.000), para mapear uma área fisiograficamente similar de 678 km2 (na escala 1:50.000), tendo-se utilizado o MDS. A técnica de árvore de decisão (AD) foi utilizada para a construção do modelo preditivo de extrapolação, com base nas classes de solos e em oito atributos de terreno da AR. A validação do MDS, com pontos de observação de campo, resultou em 66,1% de exatidão global e 0,36 de índice kappa. Os solos mais representativos da área foram preditos corretamente, enquanto solos menos representativos e de menor ocorrência na paisagem e, consequentemente, com amostragem reduzida, tiveram sua predição comprometida. A proporção da AR, igual a 1,5% da área total, é um fator limitante à formulação das relações solo-paisagem para representar precisamente a área mapeada por MDS.The objective of this work was to test the extrapolation of soil-landscape relationships in a reference area (RA) to a topographic map (scale 1:50,000), using digital soil mapping (DSM), and to compare these results to those obtained in similar studies previously conducted in Brazil. A soil survey in a 10 km2 RA, using conventional mapping techniques (scale 1:10,000), was made in order to map a 678 km2 physiographically similar area (scale 1:50,000) using DSM. The decision tree technique was employed to build a predictive extrapolation model based on soil classes and eight terrain attributes in the RA. The validation of DSM by application of field observation points resulted in a 66.1% global accuracy and in 0.36 kappa index. The most representative soils in the area were correctly predicted, whereas the less representative and less frequent soils in the landscape (and consequently with reduced sampling) had their prediction compromised. The RA proportion, which equals 1.5% of the total area, is a limiting factor in the formulation of soil-landscape relationships to precisely represent the mapped area by DSM