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UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AMBIENTAL GEOMÁTICA APLICADA A RECURSOS H

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AMBIENTAL GEOMÁTICA APLICADA A RECURSOS HÍDRICOS. DEFINIÇÃO DE CLASSES DE USO DO SOLO PARA A SUB-BACIA DO CÓRREGO DO GORDO, DOMINGOS MARTINS-ES, UTILIZANDO TÉCNICAS DE SENSORIAMENTO REMOTO.

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AMBIENTAL

GEOMÁTICA APLICADA A RECURSOS HÍDRICOS

DEFINIÇÃO DE CLASSES DE USO DO SOLO PARA A SUB-BACIA DO CÓRREGO DO GORDO, DOMINGOS MARTINS-ES, UTILIZANDO TÉCNICAS DE SENSORIAMENTO REMOTO.

MARCOS EUGÊNIO PIRES DE AZEVEDO LOPES

TERESA S. AQUIJE CHACALTANA

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ESTRUTURA DE APRESENTAÇÃO

  • Introdução
  • Objetivo
  • Materiais e Métodos
  • Resultados e Discussão
  • Conclusões
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Introdução

  • Sensoriamento Remoto – imagens de satélite para estudos ambientais;
  • Classificação supervisionada e não-supervisionada;
  • Sub-bacia do Córrego do Gordo, Domingos Martins-ES.
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Objetivo

Realizar a classificação supervisionada e não-supervisionada da sub-bacia do Córrego do Gordo, Domingos Martins-ES, comparando as metodologias utilizadas.

materiais e m todos
Materiais e Métodos

Área de estudo

Sensoriamento Remoto

Classificação supervisionada

Classificação não-supervisionada

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40°0'0"W

20°0'0"S

Espírito Santo

Dominos Martins

Bacia Córrego do Gordo

55

110

220

0

km

Lat. 20º 21’ 05’’ e 20º 22’ 55’’ S

Long. 40º 37’ 30’’ e 40º 40’ 45’’ W;

Amplitude altimétrica em torno de 600 m;

Clima tropical de altitude, temperatura máxima 28°C e mínima de 8°C, média anual próxima dos 18°C;

Drena parte do município de Domingos Martins, dentro de sua área urbana;

Cobertura vegetal caracterizada por poucas reservas de Mata Atlântica, principalmente nas áreas de maior altitude.

Figura 1 - Localização do municipio de Domingos Martins-ES e da sub-bacia do Córrego do Gordo.

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Imagem colorida:

  • Banda 1 azul
  • Banda 2 verde e
  • Banda 3 vermelho

b) Imagem em falsa cor:

Banda 2 verde

Banda 3 vermelho e

Banda 4 infravermelho

Figura 2 - Imagens do satélite LANDSAT 7, abrangendo o município de Domingos Martins-ES, com resolução espacial de 30 metros, coletadas em 08 de dezembro de 2002. a) Imagem colorida e b) Imagem em falsa cor.

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Softwares utilizados

  • ERDAS IMAGINE 8.5 - realização das classificações supervisionada e não supervisionada.
  • ARCGIS 8.3 - geração dos mapas de saída.
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Assinaturas espectrais baseadas em uma imagem de composição colorida, estabelecendo sete amostras para cada classe pretendida: vegetação, pastagem, solo exposto, área urbana e sombra;

  • A classificação foi desenvolvida por três diferentes métodos: distância mínima (Minimum Distance), máxima verossimilhança (Maximum Likelihood) e distância de Mahalanobis (Mahalanobis Distance).
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ERDAS IMAGINE

8.5

Signature Editor

Região Colorida

normal

Mahalanobis

Distance

Bandas azul, verde

vermelha

Assinaturas

Espectrais

Supervised

Classification

Maximum

Likelihood

7 amostras para

cada classe

Minimum

Distance

ARCGIS 8.3

Limite_raster

Reclassificacao classes

Vegetacao,etc.

Raster Calculation

Classificação Supervisionada

Sub-bacia Córrego do Gordo

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Os pixels nas áreas de treinamento foram submetidos ao algoritmo de agrupamento Isodata, que determinou a agregação natural dos dados, com base em imagens de composição da área de estudo (colorida e falsa cor);

  • Foram utilizadas vinte e quatro iterações, definidas como o número de repetições do processo, onde a cada iteração os pixels são recalculados e reclassificados, assumindo os novos valores médios;
  • Foram estabelecidas trinta e cinco classes para o algoritmo efetuar o agrupamento e estas posteriormente foram reagrupadas no aplicativo ARCGIS 8.3 em cinco classes distintas: sombra, vegetação, pastagem, solo exposto e área urbana.
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ERDAS IMAGINE

8.5

Unsupervised

Classification

Região Colorida

Falsa Cor

Bandas verde, vermelha e

infravermelha

Classificação

não supervisionada

Flicker

N de Classes 15

Iterações 24

ARCGIS 8.3

Classificação

não supervisionada

Raster Calculation

Limite_raster

Classificação não supervisionada

Sub-bacia Córrego do Gordo

Reclassificacao classes

Vegetacao,etc.

Resultados e Discussão

resultados e discuss o
Resultados e Discussão

Figura 3 – Pontos georreferenciados (GPS) utilizados para verificar a veracidade dos mapas gerados.

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Figura 5 - Mapa de uso do solo obtido pela classificação supervisionada pelo método da mínima distância.

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Figura 6 - Mapa de uso do solo obtido pela classificação supervisionada pelo método da distância Mahalanobis.

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Figura 7 - Mapa de uso do solo obtido pela classificação supervisionada pelo método da Máxima verossimilhança.

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Figura 8 – Comparação entre o mapa de uso do solo obtido pela classificação supervisionada pelo método da mínima distância e a imagem de satélite.

conclus es
Conclusões

Os resultados apresentados pela classificação supervisionada segundo o método da distância mínima, apesar de algumas limitações intrínsecas à metodologia, descreveram de forma satisfatória, a área em estudo;

A visita a campo foi determinante para a avaliação dos métodos e confirmação da veracidade dos resultados obtidos nas classificações;

O presente trabalho corrobora a importância do Sensoriamento Remoto para subsidiar análises e estudos ambientais permitindo tomadas de decisão coerentes e apropriadas no contexto da gestão sustentável dos recursos naturais;

A metodologia desenvolvida no presente trabalho permite a replicação em diferentes áreas de interesse, provendo consistente banco de dados digitais georeferenciados.