Este documento apresenta um tutorial sobre detecção remota utilizando o visualizador ChangeMatters. O tutorial descreve (1) as componentes e funcionalidades do visualizador, (2) como interpretar imagens de satélite e análise multitemporal de NDVI, e (3) casos de estudo sobre dinâmicas de crescimento urbano, florestal e agrícola.
Os filmes 3D utilizam duas câmeras para capturar imagens separadas para cada olho, criando a ilusão de profundidade quando interpretadas pelo cérebro. Os cinemas projetam esses quadros alternados e polarizados em uma tela prateada, enquanto os óculos com filtros de polaridade direcionam cada imagem para o olho correto. Dessa forma, nosso cérebro combina o que cada olho vê em um único filme tridimensional.
O documento discute técnicas de mapeamento de textura 3D como UV mapping, environment mapping, bump mapping, normal mapping e parallax mapping. UV mapping mapeia modelos 3D em representações 2D para texturização. Environment mapping simula reflexos usando texturas projetadas em objetos. Bump mapping e normal mapping simulam relevos alterando normais de superfície. Parallax mapping aprimora esses efeitos dando mais profundidade às texturas.
Este documento apresenta um guião para uma apresentação sobre deteção remota por satélite em 21 slides. Resume os fundamentos da deteção remota, explica como as imagens de satélite podem ser usadas para produzir informação sobre a superfície terrestre e dá exemplos de aplicações como monitorização ambiental, gestão de desastres e estudo das alterações climáticas.
O documento explica como o cinema 3D funciona iludindo a visão binocular humana para criar a percepção de profundidade através de duas imagens ligeiramente diferentes projetadas simultaneamente na tela e filtradas por óculos 3D. Os sistemas 3D digitais atuais usam polarização para separar as imagens destinadas a cada olho, enquanto os antigos usavam cores complementares.
O documento discute processamento de imagens e conceitos básicos relacionados a imagens digitais, como: 1) classificação de imagens de acordo com origem (digitalizada, sintetizada ou desenhada) e tipo de informação de cor (monocromática ou policromática); 2) definição de pixel, resolução, cor e sistemas de representação de cor como RGB; 3) tabela de paleta para representação de cores em dispositivos com recursos limitados.
O documento discute processamento de imagens e conceitos básicos relacionados como definição de imagem, cores, classificação de imagens e tabela de paleta. É apresentada a diferença entre imagens digitalizadas, sintetizadas e desenhadas e entre imagens monocromáticas e policromáticas.
Este documento discute os fundamentos da deteção remota, incluindo: (1) as principais componentes de um sistema de deteção remota, (2) as fontes de energia e o espectro eletromagnético, e (3) as interações da radiação com a atmosfera e superfície terrestre. O documento também descreve satélites, sensores e aplicações da deteção remota.
Este documento apresenta um curso introdutório sobre sensoriamento remoto e processamento de imagens, incluindo: 1) conceitos básicos de sensoriamento remoto como radiação eletromagnética, interação com a superfície terrestre e características de sensores; 2) técnicas de interpretação e análise de imagens como classificação e composição colorida; 3) aplicações do sensoriamento remoto. O curso será ministrado em 16 horas com aulas expositivas e exercícios práticos utilizando imagens e
Os filmes 3D utilizam duas câmeras para capturar imagens separadas para cada olho, criando a ilusão de profundidade quando interpretadas pelo cérebro. Os cinemas projetam esses quadros alternados e polarizados em uma tela prateada, enquanto os óculos com filtros de polaridade direcionam cada imagem para o olho correto. Dessa forma, nosso cérebro combina o que cada olho vê em um único filme tridimensional.
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Curso MNPS 2018: Radiocirurgia. MNPS tem um módulo de planejamento de radiocirurgia estereotaxica com cone circulares.
MNPS is a Stereotactic Planning System developed by Mevis, Brazil
System of Coverage of Georeferenced ImagesMichel Alves
The area of Geographic Information Systems involves modeling, visualization and further processing of data relating to the globe. Examples of data involved in this process are the aerial imagery of the Earth and other geographic information acquired by GPS devices. The applications generally require a pre-processing of the data initially acquired by changing its parameters and attributes. These changes are necessary to enable the use of data in such applications. The application described in this paper deals with regular coverages. A coverage is said Regular Uniform Coverage if your images are the same size and are distributed in the same structure of a uniform regular grid, otherwise we say that it is an irregular coverage.
Delimitação de Bacias Hidrográficas, rede de drenagem e outros parâmetros uti...Lucas Cavalcante
Este documento descreve os passos para delimitar bacias hidrográficas e rede de drenagem utilizando algoritmos do GRASS no QGIS. Inicialmente, é adquirido um MNT do projeto Topodata e importado no QGIS. Em seguida, o MNT é reprojetado para um SRC métrico e aplicam-se algoritmos do GRASS para gerar mapas de drenagem, bacias e segmentos de fluxo. Por fim, esses resultados são convertidos de raster para vetor.
Apresentação da metodologia de estruturação de projetos de AP e geração de modelos digitais da distribuição da variabilidade espacial de variáveis de um inventário de florestas nativas. Sistema CR Campeiro 7
Novidades no planejamento de radiocirurgia com MNPS, version 10.33.04. Uso do Virtual Fiducial Mode. Optimização automática do indice de conformação de Paddick. Registro e Fusão de imagens na radiocirurgia.
Radiosurgery Planning with MNPS 10.33.04. Virtual Fiducials Mode. Conformity Index automatic optimization. Image registration and fusion in Radiosurgery.
MNPS is a Stereotactic Planning System for Neurosurgery and Stereotactic Radiosurgery.
Developed by MEVIS Informática Médica LTDA.
O documento discute conceitos fundamentais de processamento digital de imagens, incluindo tipos de informações visuais e descritivas, áreas de processamento de imagens, visão computacional e computação gráfica, modelos de captura, representação e visualização de imagens digitais.
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O documento descreve técnicas de planejamento de radiocirurgia no software MNPS. Inclui definição de isocentros, edição de arcos, otimização automática, avaliação dosímetrica e geração de protocolo de tratamento. Também aborda recursos como pré-planejamento com fiduciais virtuais e integração com imagem estereotáxica no dia do procedimento.
Este documento fornece uma introdução aos principais conceitos relacionados com cores digitais, incluindo modelos de cores como RGB, CMYK e HSV. Explica como as cores são representadas e processadas em diferentes dispositivos como monitores, impressoras e sistemas de televisão.
O documento discute os conceitos fundamentais da visão por computador, incluindo a definição de visão por computador, funcionamento de câmeras digitais, modelos de cores, filtros, segmentação, detecção de bordas, detecção de cantos, subtração de fundo e rastreamento.
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Este documento fornece instruções sobre como usar vários comandos do AutoCAD 2014 para criar objetos 3D como porcas e parafusos. Inclui dicas sobre como usar os comandos Poligno, Presspull, Hélice e Revolve para modelar esses objetos, além de informações sobre coordenadas 3D e visualização de múltiplas vistas.
Este documento fornece dicas sobre como criar efeitos de fumaça no Adobe Photoshop. Inclui instruções sobre como simular a aparência flexível e complexa da fumaça para direcionar a atenção do espectador ou ligar elementos de uma imagem de maneira realista.
O documento apresenta um resumo sobre computação gráfica e processamento de imagem. Ele discute brevemente a história da área, aplicações, dispositivos gráficos e sistemas de coordenadas. O documento está organizado em capítulos que abordam tópicos como conversão matricial de curvas, transformações geométricas, modelagem geométrica e processamento de imagem.
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1. O documento fornece instruções passo-a-passo para processar e fundir imagens DICOM de CT e RM no software MNPS-CAT3D, incluindo copiar as imagens, processá-las, localizar fiduciais, criar POIs, salvar o planejamento e fundir as imagens.
2. Imagens de CT estereotáxicas são processadas diretamente no MNPS enquanto imagens de RM não estereotáxicas são processadas primeiro no CAT3D para criar um volume 3D antes de serem fundidas no MNPS.
3.
Apostila Curso Civil 3D para Projetos Ambientais UNESP 2013 - Cursos GuruCursos Guru
Apostila Minicurso Civil 3D para Projetos Ambientais
IX SEAUPP - UNESP - Presidente Prudente. Aprenda mais em www.cursosguru.com.br/cursos/autocad-civil-3d/
Este documento resume um curso sobre recursos para tratamento de imagens de ressonância magnética de difusão, incluindo dMRI, DWI, DTI e tractografia. O curso aborda conceitos como tensor de difusão, anisotropia, mapas de FA coloridos e softwares como DSI Studio para processamento de imagens e reconstrução de fibras.
O documento discute modelos de dados geográficos, incluindo quatro níveis de abstração (mundo real, conceitual, apresentação e implementação) e o modelo OMT-G. O modelo OMT-G utiliza classes, relacionamentos e restrições espaciais para modelar dados nos níveis conceitual e de apresentação.
O documento discute pré-processamento de imagens de sensoriamento remoto, incluindo correção geométrica e radiométrica. Dois tipos de pré-processamento são descritos: correções de distorções e processos para facilitar a extração de informações, como realce por contraste. Técnicas como equalização de histograma, stretch linear e desvio-padrão são explicadas.
Este documento apresenta um guião para um vídeo sobre o módulo "Ciências Cartográficas". Aborda conceitos como os modelos da Terra, sistemas de coordenadas, referências geodésicas e altimétricas. Explica os diferentes modelos da Terra, como o geóide, esfera e elipsóide. Apresenta também os principais sistemas de coordenadas como cartesianas, polares e geográficas. Por fim, discute os conceitos de datum geodésico e altimétrico e a importância da
O documento fornece uma introdução à detecção remota, descrevendo o que é, como funciona e suas aplicações. Explica como os satélites captam imagens da Terra que podem ser usadas para caracterizar e monitorar o planeta, com benefícios para a gestão de recursos e desastres.
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Este documento apresenta conceitos introdutórios sobre geoestatística e interpolação espacial. Define interpolação espacial como o processo de estimar valores em locais não amostrados com base em pontos de dados conhecidos. Discute tipos de interpoladores como exatos vs não exatos, globais vs locais, e determinísticos vs estocásticos. Explora o método de interpolação por Ponderação pelo Inverso da Distância.
Este documento apresenta um exercício para estudantes de Geoestatística sobre a interpolação espacial do índice SDII (índice de intensidade diária da precipitação) no sul de Portugal usando dados das estações meteorológicas da década de 1990. Os estudantes devem produzir uma superfície interpolada do SDII no ArcGIS Online e descrever as características espaciais da superfície, incluindo áreas de maior e menor intensidade de precipitação e padrões de continuidade.
Este vídeo apresenta os principais conceitos de interpolação espacial, incluindo: (1) a interpolação espacial envolve usar pontos com valores conhecidos para prever valores em locais desconhecidos; (2) interpoladores podem ser exatos ou não exatos; e (3) existem dois tipos de interpolação - determinística e estocástica.
1. O documento discute os modelos utilizados para representar a forma da Terra, incluindo o geóide, elipsóide e esfera.
2. É explicado que superfícies de referência como elipsóides são usadas para estabelecer sistemas de coordenadas e mapear a superfície curva da Terra em um plano.
3. Diferentes modelos como plano, esfera e elipsóide são adequados para diferentes propósitos e escalas cartográficas dependendo da área mapeada e precisão necessária
Este documento fornece instruções para criar um mapa web no ArcGIS Online mostrando monumentos na zona Oeste de Portugal usando dados em formato .csv. Inclui etapas como adicionar camadas de dados, configurar simbologia e janelas pop-up, medir distâncias e comparar coordenadas em diferentes sistemas de referência.
Este documento apresenta o curso online TecGEO sobre Sistemas de Informação Geográfica. O curso consiste em 6 módulos que cobrem os principais conceitos e aplicações dos SIG. O objetivo é fornecer uma visão geral dos SIG e habilidades práticas usando ferramentas online gratuitas. Os alunos serão avaliados através de testes e trabalhos em cada módulo.
1. O documento apresenta três exercícios sobre aplicações em sistemas de informação geográfica utilizando o ArcGIS Online. O primeiro exercício pede para encontrar as três fontes minerais mais semelhantes à de Lisboa em Portugal. O segundo exercício pede para localizar o hospital mais próximo a uma localização. O terceiro exercício pede para associar características demográficas a hospitais, criar buffers de 1km em torno dos hospitais e publicar o mapa online.
O documento fornece uma introdução aos sistemas de informação geográfica (SIG), definindo o conceito de SIG, discutindo suas principais funcionalidades e ferramentas. Também apresenta exemplos de software SIG comercial e gratuito e descreve processos como a digitalização e georreferenciação de dados espaciais.
Este documento apresenta um guião para um vídeo introdutório sobre análise espacial em sistemas de informação geográfica (SIG). Discute conceitos básicos de SIG e suas principais funcionalidades, incluindo input e output de dados, armazenamento e gestão de dados, e análise espacial. Demonstra estas funcionalidades usando a ferramenta ArcGIS online.
Este documento apresenta um módulo sobre análise espacial em sistemas de informação geográfica (SIG). O módulo define SIGs, descreve suas funcionalidades principais e fornece cinco exercícios práticos usando o ArcGIS Online para demonstrar análises espaciais comuns.
Este documento apresenta uma introdução à Ciência da Informação Geográfica e Sistemas de Informação Geográfica. Discute a natureza da CIG como um campo de pesquisa experimental que estuda o espaço geográfico e a informação geográfica. Também descreve os principais domínios de conhecimento relacionados à CIG e SIG e as abordagens para representar fenômenos espaciais, como objetos discretos e superfícies contínuas.
Este documento apresenta um guião para um vídeo introdutório sobre o primeiro módulo de um curso sobre Ciência e Sistemas de Informação Geográfica. O módulo aborda tópicos como a definição de Ciência de Informação Geográfica, sua relação com SIGs e principais modelos de dados para representar fenômenos espaciais. O guião descreve cada slide do vídeo e discute esses tópicos.
Este documento fornece instruções passo-a-passo para (1) criar uma conta gratuita no ArcGIS Online, (2) adicionar informações pessoais e localização em um formulário online, e (3) visualizar os dados submetidos por outros estudantes em um mapa público.
AE03 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL ENGENHARIA DA SUSTENTABILIDADE UNIC...Consultoria Acadêmica
Os termos "sustentabilidade" e "desenvolvimento sustentável" só ganharam repercussão mundial com a realização da Conferência das Nações Unidas sobre o Meio Ambiente e o Desenvolvimento (CNUMAD), conhecida como Rio 92. O encontro reuniu 179 representantes de países e estabeleceu de vez a pauta ambiental no cenário mundial. Outra mudança de paradigma foi a responsabilidade que os países desenvolvidos têm para um planeta mais sustentável, como planos de redução da emissão de poluentes e investimento de recursos para que os países pobres degradem menos. Atualmente, os termos
"sustentabilidade" e "desenvolvimento sustentável" fazem parte da agenda e do compromisso de todos os países e organizações que pensam no futuro e estão preocupados com a preservação da vida dos seres vivos.
Elaborado pelo professor, 2023.
Diante do contexto apresentado, assinale a alternativa correta sobre a definição de desenvolvimento sustentável:
ALTERNATIVAS
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento que não esgota os recursos para o futuro.
Desenvolvimento sustantável é o desenvolvimento que supre as necessidades momentâneas das pessoas.
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento incapaz de garantir o atendimento das necessidades da geração futura.
Desenvolvimento sustentável é um modelo de desenvolvimento econômico, social e político que esteja contraposto ao meio ambiente.
Desenvolvimento sustentável é o desenvolvimento capaz de suprir as necessidades da geração anterior, comprometendo a capacidade de atender às necessidades das futuras gerações.
Entre em contato conosco
54 99956-3050
O presente trabalho consiste em realizar um estudo de caso de um transportador horizontal contínuo com correia plana utilizado em uma empresa do ramo alimentício, a generalização é feita em reserva do setor, condições técnicas e culturais da organização
Se você possui smartphone há mais de 10 anos, talvez não tenha percebido que, no início da onda da
instalação de aplicativos para celulares, quando era instalado um novo aplicativo, ele não perguntava se
podia ter acesso às suas fotos, e-mails, lista de contatos, localização, informações de outros aplicativos
instalados, etc. Isso não significa que agora todos pedem autorização de tudo, mas percebe-se que os
próprios sistemas operacionais (atualmente conhecidos como Android da Google ou IOS da Apple) têm
aumentado a camada de segurança quando algum aplicativo tenta acessar os seus dados, abrindo uma
janela e solicitando sua autorização.
CASTRO, Sílvio. Tecnologia. Formação Sociocultural e Ética II. Unicesumar: Maringá, 2024.
Considerando o exposto, analise as asserções a seguir e assinale a que descreve corretamente.
ALTERNATIVAS
I, apenas.
I e III, apenas.
II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
Entre em contato conosco
54 99956-3050
Introdução ao GNSS Sistema Global de PosicionamentoGeraldoGouveia2
Este arquivo descreve sobre o GNSS - Globas NavigationSatellite System falando sobre os sistemas de satélites globais e explicando suas características
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AE03 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL INDÚSTRIA E TRANSFORMAÇÃO DIGITAL ...Consultoria Acadêmica
“O processo de inovação envolve a geração de ideias para desenvolver projetos que podem ser testados e implementados na empresa, nesse sentido, uma empresa pode escolher entre inovação aberta ou inovação fechada” (Carvalho, 2024, p.17).
CARVALHO, Maria Fernanda Francelin. Estudo contemporâneo e transversal: indústria e transformação digital. Florianópolis, SC: Arqué, 2024.
Com base no exposto e nos conteúdos estudados na disciplina, analise as afirmativas a seguir:
I - A inovação aberta envolve a colaboração com outras empresas ou parceiros externos para impulsionar ainovação.
II – A inovação aberta é o modelo tradicional, em que a empresa conduz todo o processo internamente,desde pesquisa e desenvolvimento até a comercialização do produto.
III – A inovação fechada é realizada inteiramente com recursos internos da empresa, garantindo o sigilo dasinformações e conhecimento exclusivo para uso interno.
IV – O processo que envolve a colaboração com profissionais de outras empresas, reunindo diversasperspectivas e conhecimentos, trata-se de inovação fechada.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I e III, apenas.
I, III e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
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54 99956-3050
Os nanomateriais são materiais com dimensões na escala nanométrica, apresentando propriedades únicas devido ao seu tamanho reduzido. Eles são amplamente explorados em áreas como eletrônica, medicina e energia, promovendo avanços tecnológicos e aplicações inovadoras.
Sobre os nanomateriais, analise as afirmativas a seguir:
-6
I. Os nanomateriais são aqueles que estão na escala manométrica, ou seja, 10 do metro.
II. O Fumo negro é um exemplo de nanomaterial.
III. Os nanotubos de carbono e o grafeno são exemplos de nanomateriais, e possuem apenas carbono emsua composição.
IV. O fulereno é um exemplo de nanomaterial que possuí carbono e silício em sua composição.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I e II, apenas.
I, II e III, apenas.
I, II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I, II, III e IV.
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54 99956-3050
2. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 2
Conteúdos
1. O visualizador ChangeMatters ....................................................................................................3
As componentes do visualizador ChangeMatters...........................................................3
Interpretação visual de imagens no ChangeMatters....................................................6
Análise multitemporal com base no NDVI no visualizador ChangeMatters......8
2. Casos de estudo............................................................................................................................... 10
Crescimento urbano................................................................................................................... 10
Dinâmica florestal ...................................................................................................................... 11
Dinâmica agrícola....................................................................................................................... 15
3. Conclusões......................................................................................................................................... 17
3. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 3
1. O visualizador ChangeMatters
Na componente prática do módulo de Deteção Remota iremos utilizar o
visualizador ChangeMatters da ESRI. Esta aplicação encontra-se num site da Web e
não necessita de instalação, apenas de um browser como o Internet Explorer da
Microsoft ou o Mozilla Firefox.
O ChangeMatters permite visualizar (1) imagens de satélite para dois anos
diferentes do período 1975-2010, e (2) dinâmicas da paisagem através de análise
multitemporal baseada num índice de vegetação, o NDVI (Normalized Difference
Vegetation Index), para o mesmo período temporal.
O ChangeMatters não é então um software de processamento de imagem, ou seja,
não permite produzir informação cartográfica ou estatística a partir de imagens de
satélite através de interpretação visual ou classificação automática. No entanto, o
visualizador ChangeMatters permitia ilustrar a forma como as imagens de satélites
podem ser utilizadas para avaliar dinâmicas na paisagem, e por isso foi selecionado
para a parte prática do Módulo de Deteção Remota
O site ChangeMatters permite visualizar imagens de apenas um programa de
observação da Terra, o Landsat. Este programa iniciou-se em 1972 e desde então já
foram lançados 8 satélites em órbita quase-polar, sendo distinguidos pelo número
de ordem de lançamento, e.g. Landsat-8.
Os sensores a bordo dos satélites Landsat têm evoluído e têm possibilitado a
aquisição de imagens com melhores resoluções espaciais (de 80 m do MSS a 30 m
do OLI) e espectrais (de 4 bandas do MSS a 9 bandas do OLI). A resolução temporal
passou de 18 a 16 dias. O OLI é o sensor montado no Landsat-8 lançado em 2013.
As componentes do visualizador ChangeMatters
Ligue o seu browser (Internet Explorer, Mozilla Firefox, Chrome ou Opera).
Seguidamente, escreva o seguinte endereço
http://changematters.esri.com/compare
Deverá visualizar a seguinte página:
4. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 4
O ChangeMatters é uma visualizador que dispõe lado-a-lado duas imagens de
satélite Landsat de dois anos diferentes. Na janela da esquerda surge a imagem
mais antiga, neste caso de 1975. Na janela do centro surge a imagem mais recente,
neste caso de 2000. Na janela da direita surge a diferença do índice de vegetação
NDVI (NDVI Change) registada entre a imagem mais antiga e a imagem mais
recente, neste caso 1975 e 2000.
Repare que cada janela tem uma régua de zoom no seu canto superior esquerdo,
como a ilustrada aqui
Movendo o quadrado que se encontra na régua para cima ou para baixo, fará zoom
in (aproximação) ou zoom out (afastamento). Em alternativa poderá clicar nas
setas com sentido ascendente ou descendente.
Para deslocar a imagem, basta mover o cursor para cima de uma das janelas, clicar
com o botão esquerdo do rato, e deslocar o rato com o botão premido.
5. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 5
Experimente.
Como pode reparar, as janelas estão sincronizadas, ou seja, se fizer um zoom in ou
um zoom out numa das janelas as outras deslocarão as imagens para a mesma
localização geográfica daquela com que está a interagir.
No topo da página existem as seguintes três caixas:
Em “Search” podemos escrever o nome de um local para onde queremos
visualizar as imagens.
Em “Select Image Map” podemos selecionar diversos tipos de visualização
das imagens, nomeadamente composições coloridas RGB. As possibilidades
são
Em “Select Dates” podemos selecionar as datas da primeira e da segunda
imagens. Pode selecionar um dos seguintes pares de imagens
6. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 6
Interpretação visual de imagens no ChangeMatters
A caixa “Select image type” permite selecionar vários tipos de composições
coloridas RGB, desde a de cores verdadeiras à composição infravermelho, passando
por composições que permitem realçar determinado tipos de coberto,
nomeadamente vegetação (healthy vegetation e vegetation analysis) e a fronteira
entre terra e água. Neste visualizador as composições coloridas não são indicadas
pelo número de bandas (e.g. RGB 432) porque os comprimentos de onda cobertos
por cada banda não são os mesmos para todos os satélites Landsat que captaram as
imagens disponíveis no visualizador.
Experimente as várias opções neste botão. Facilmente poderá concluir que a cor da
paisagem varia com o tipo de composição colorida que seleciona. Importa desde já
recapitular o que foi dito no ebook sobre as cores com que aparecem os vários tipos
de coberto nas composições coloridas:
De uma maneira simplista pode-se dizer que numa composição colorida RGB: (1) a
vegetação aparece sempre nos tons da cor a que se atribui o infravermelho próximo,
pois a vegetação reflete proporcionalmente sempre mais neste comprimento de onda
do que nos outros; (2) a água aparece sempre com uma cor escura, porque reflete
sempre pouco em todos os comprimentos de onda; (3) o solo nu e as áreas urbanas,
porque refletem muito em vários comprimento de onda, aparecem sempre em cores
muito refletivas.
Neste tutorial iremos sempre utilizar a composição que a aplicação designa por
“infravermelho”, que atribui a banda do infravermelho próximo à cor vermelha
(R), a banda do vermelho à cor verde (G) e a banda do verde à cor azul (B). Quer
isto dizer que a vegetação aparecerá sempre em tons avermelhados, a água em
preto, e o solo e urbano em azul ou verde claros muito brilhantes. As nuvens
aparecem em cor branca.
O ChangeMatters dispõe de uma legenda para a interpretação visual das imagens
de satélite, que varia com o tipo de composição colorida que está selecionada. No
caso de “Infrared” aparece
mas, e por exemplo, se for para “Natural Color” já surge
7. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 7
Estas legendas confirmam o que foi dito acima: “Facilmente poderá concluir que a
cor da paisagem varia com o tipo de composição colorida que seleciona”.
No caso da diferença de imagens NDVI, a legenda é sempre a mesma
Vamos focar-nos primeiro na interpretação visual das imagens de satélite. Ao
passar o rato por cima de cada um dos quadrados da legenda das imagens de
satélite irá obter um extrato de uma imagem apresentando esse tipo de coberto.
Por exemplo, ao passar o rato pela caixa do “Urban” poderá visualizar seguinte:
Tal como as imagens e as legendas, estes extratos de imagens alteram-se sempre
que seleciona outra composição colorida em “Select Image Map” no topo do site.
8. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 8
Análise multitemporal com base no NDVI no visualizador
ChangeMatters
Vamos agora focar-nos na imagem que resulta da diferença de NDVI das imagens
que estão nas duas primeiras janelas de visualização (NDVI Change). Relembre que
o NDVI é um índice de vegetação, e o seu valor em cada pixel à proporcional à
abundância de vegetação na área coberta por esse mesmo pixel. Se existirem pelo
menos duas imagens de duas datas para o mesmo local, o que é o caso, pode-se
calcular a diferença de NDVI, o que neste visualizador se designa por “NDVI
Change”.
No ChangeMatters, foi atribuída uma escala de cores à diferença de NDVI: do verde,
que corresponde a um aumento de vegetação, ao rosa, que corresponde a um
decréscimo de vegetação. Se passar o rato por cima de cada um dos quadrados da
chave de interpretação da imagem diferença de NDVI (i.e. Veg, increase)
obterá uma imagem que apresenta exemplos de cada um dos tipos de dinâmica. Por
exemplo, ao passar o rato por cima do quadrado de aumento de vegetação obterá
9. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 9
se clicar em “How t o interpret a change image” na caixa
deverá obter a seguinte imagem:
Esta imagem dá pistas para a interpretação visual da diferença de NDVIs, utilizando
como exemplo a área geográfica e os anos que por predefinição aparecem no
visualizador. Esta imagem localiza-se na “Mt St Helena National Monument” nos
EUA e foi selecionada porque houve uma erupção do vulcão muito grande em 1980.
Quando na caixa “Select Dates” se seleciona uma data anterior à erupção e outra
posterior podem-se avaliar os impactos da erupção na paisagem.
Uma análise da imagem de diferença de NDVI apresentada acima, permite
facilmente identificar zonas de aumento de vegetação e de diminuição de vegetação
Clique em “Close” para fechar a janela de ajuda.
10. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 10
2. Casos de estudo
Crescimento urbano
Para ilustrar a forma como as imagens de satélite e a análise multitemporal
baseada na diferença do índice de vegetação NDVI podem ser utilizadas para
avaliar o crescimento urbano, iremos focar-nos na região do Porto.
A primeira coisa a fazer será então selecionar a área geográfica que queremos
estudar. Para isso em “Search” na barra do topo da página, escreva “Porto” e
carregue no “Enter” do seu teclado. . Deverão aparecer diversas opções como se
ilustra nesta figura
Selecione , “Porto, Porto, Portugal.
11. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 11
Selecione “Infrared” no “Select image type” e seguidamente em “Select Dates”
selecione o intervalo 1990-2010. Poderíamos selecionar 1975-2010, mas não o
fazemos aqui pois enquanto que a imagem Landsat de 1975 tem pixels de 30 m, a
de 1975 tem pixels de 80 m o que dificulta a comparação.
Faça um zoom out para poder visualizar a área metropolitana e não apenas a
cidade do Porto. Deverá obter a seguinte janela.
Analisando as imagens de 1990 e 2010 facilmente se conclui que a mancha urbana,
que aqui surge em tons de verde e azul claro, aumentou significativamente entre
1990 e 2010. Essa é a razão porque na imagem de diferença de NDVI há um
predomínio da cor rosa a que corresponde o decréscimo de vegetação, uma vez
que esta desapareceu para a implementação das áreas urbanas. A cor cinzenta
corresponde a uma não alteração da abundância de vegetação.
Dinâmica florestal
Para ilustrar a utilidade nas imagens de satélite para identificar e caraterizar a
dinâmica do Coberto Florestal, utilizamos a Mata de Leiria.
Na caixa da localização geográfica escreva Marinha Grande e na das datas selecione
o período 2005-2010. Lembre-se que depois de escrever nestas caixas tem sempre
que carregar no “Enter” do seu teclado. Deverá continuar a utilizar o “Infrared”.
Depois das seleções acima referidas faça um zoom out para que apareça a Mata de
Leiria nas imagens (que surge do lado esquerdo da Marinha Grande). Ilustra-se
12. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 12
abaixo o que poderá aparecer. Claro que a área visualizada depende sempre do
zoom out que fizer.
Faça agora uma zoom in sobre a Mata de Leiria de maneira a obter uma área
geográfica com a parecida com a seguinte
13. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 13
Poderá facilmente concluir que as imagens de satélite permitem identificar os
talhões da floresta que foram cortados entre as duas datas (pois surgem com a cor
rosa na imagem de diferença de NVDI) e aqueles em que houve crescimento
acentuado (pois surgem com a cor verde na imagem de diferença de NDVI).
Também nas próprias imagens pode facilmente identificar essas alterações. Os
talhões em que houve corte do povoamento florestal entre 2005 e 2010 passam de
uma cor avermelhada na imagem de 2005 (que indica presença de vegetação) para
uma cor esverdeada na imagem de 2010 (que indica solo nu, i.e. ausência de
vegetação). Os talhões que tinham sido cortados um pouco antes de 2005,
aparecem nesta imagem com uma cor esverdeada, e na imagem de 2010 já surgem
com uma cor avermelhada, o que significa que a vegetação regenerou entre 2005 e
2010
Mesmo ao pé da Régua do Zoom aparece, na imagem de 2005, uma área irregular
de cor verde escura. Façamos o zoom in sobre essa área, de maneira a obter o
seguinte:
Faça um zoom in ainda maior
14. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 14
Para interpretarmos o que pode ser a mancha verde escura de forma irregular que
surge no canto superior direito, vamos mudar as datas para 2000-2005
Esta macha escura corresponde também a uma diminuição do coberto florestal.
Pela sua forma irregular, podemos concluir que não se trata de um corte florestal
mas de um incêndio florestal.
15. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 15
Dinâmica agrícola
Para ilustrar a forma como as imagens de satélite podem ser utilizadas para
identificar a implementação de agricultura de regadio, selecione “Grândola” e as
datas 2000-2005. Depois faça zoom out de maneira obter uma área geográfica
como a que se ilustra aqui
No centro da imagem de 2005 pode ver uma área redonda com um vermelho muito
vivo, que na imagem de diferença de NDVI surge com um verde claro muito forte.
Se fizer um zoom in sobre a área circular pode obter a figura seguinte
16. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 16
Esta área corresponde à implementação de uma área de regadio através de um
pivot, que é um sistema de rega circular. Na imagem de 2005 a área regada por este
pivot surge com um vermelho muito vivo por que a cultura agrícola deve estar no
máximo do seu vigor. Na imagem de 200 este pivot não existia e por isso a
vegetação não está tão viçosa. Isto também nos permite concluir que estas imagens
devem ser de Verão, pois é nesta estação que se regam as culturas agrícolas.
Uma limitação do visualizador ChangeMatters é que não há indicação do mês em
que cada uma das imagens foi adquirida pelo satélite. Esta limitação pode por vezes
dificultar a interpretação das dinâmicas entre anos diferentes, porque pode haver
variações de vegetação não porque houve uma alteração de classes mas
simplesmente porque as imagens foram obtidas em meses diferentes. Ou seja, as
diferenças podem ser devidas a diferentes estados fenológicos da vegetação, e
consequentemente também se poderiam obter com imagens do mesmo ano.
Importa no entanto dizer que, e com base nos vários casos que estudei neste site,
possivelmente as imagens do visualizador foram adquiridas no Verão, pelo menos
para Portugal.
17. Módulo 6 – Deteção Remota | Tutorial 17
3. Conclusões
Os exemplos mostrados neste tutorial permitem concluir que as imagens de satélite
podem ser utilizadas para caraterizar a dinâmica da paisagem. Se as imagens forem
visualizadas num software de Sistema de Informação Geográfica (SIG), o analista
pode, através de interpretação visual e utilizando ferramentas de digitalização,
delimitar as áreas onde surgem alterações.
Tal como explicado no ebook, a interpretação visual é lenta e requer um grande
esforço em termos de recursos humanos. É por essa razão que se tem vindo a
adoptar métodos automáticos para produção de informação a partir de imagens de
satélite.
Os mapas temáticos produzidos a partir de imagens de satélite, independente de
serem derivados por interpretação visual ou métodos automáticos, podem depois
ser utilizados em SIGs para quantificar os tipos de alteração de ocupação do solo
entre dois momentos no tempo.
Na figura abaixo, a título exemplificativo do que se pode fazer, faz-se uma
caraterização da dinâmica da paisagem para Portugal Continental entre 1985 e
2000 com base em mapas de ocupação do solo produzidos no âmbito do programa
CORINE Land Cover. As setas indicam os sentidos das alterações e os números o
total da área de uma classe que foi convertida para outra, em milhares de ha. Por
exemplo entre 1985 e 2000, 21 mil ha de floresta foram convertidos em territórios
artificializados.