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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.

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1 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

2 ESTRUTURA DE APRESENTAÇÃO Introdução Objetivo Objetivo Materiais e Métodos Materiais e Métodos Resultados e Discussão Resultados e Discussão Conclusões Conclusões

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

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

5 Materiais e Métodos Área de estudo Sensoriamento Remoto Classificação não-supervisionada Classificação supervisionada

6 Figura 1 - Localização do municipio de Domingos Martins- ES e da sub-bacia do Córrego do Gordo. 20°0'0"S km 40°0'0"W Espírito Santo Dominos Martins Bacia Córrego do Gordo 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; Lat. 20º e 20º S Long. 40º e 40º W; 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.

7 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 a) Imagem colorida e b) Imagem em falsa cor. b) Imagem em falsa cor: Banda 2 verde Banda 3 vermelho e Banda 4 infravermelho a)Imagem colorida: Banda 1 azul Banda 2 verde e Banda 3 vermelho

8 ERDAS IMAGINE realização das classificações supervisionada e não supervisionada. Softwares utilizados ARCGIS geração dos mapas de saída.

9 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).

10 Reclassificacao classes Vegetacao,etc. ERDAS IMAGINE 8.5 Região Colorida normal Signature Editor Assinaturas Espectrais Mahalanobis Distance Maximum Likelihood Minimum Distance Bandas azul, verde vermelha Classificação Supervisionada Sub-bacia Córrego do Gordo 7 amostras para cada classe Supervised Classification ARCGIS 8.3 Limite_raster Raster Calculation

11 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.

12 ERDAS IMAGINE 8.5 Região Colorida Falsa Cor Classificação não supervisionada ARCGIS 8.3 Classificação não supervisionada Limite_raster Unsupervised Classification Classificação não supervisionada Sub-bacia Córrego do Gordo Bandas verde, vermelha e infravermelha N de Classes 15 Iterações 24 Flicker Reclassificacao classes Vegetacao,etc. Raster Calculation Resultados e Discussão

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

14 Figura 4 – Mapa de uso do solo obtido pela classificação não-supervisionada.

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

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

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

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

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

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