Como melhorar a qualidade geométrica do modelo digital de elevação SRTM

Trabalho apresentado no XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto avalia a qualidade geométrica dos dados SRTM segundo o Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC). As autoras concluem que na forma original os dados SRTM podem atendem as normas cartográficas de exatidão cartográfica para a escala 1:250.000 podendo ser derivadas curvas de nível com eqüidistância de 100 metros. Após serem georeferenciados no ArcGis, com uma base cartográfica local o MDE SRTM atende as normas de exatidão cartográfica para a escala 1:50.000 com curvas de nível com eqüidistância vertical de 20m. Para acessar o artigo na integra clique aqui.

Ikonos x Landsat x Cbers em projetos de reforma agrária

VILELA, Marina de Fátima, SOARES, Vicente Paulo, ADUAN, Roberto Engel et al. Uso de imagens orbitais como base de dados para projetos de reforma agrária. Rev. Árvore, jul./ago. 2005, vol.29, no.4, p.627-638. ISSN 0100-6762.

Análises técnica e econômica foram realizadas em imagens dos sensores IKONOS, TM/Landsat 5, ETM+/Landsat 7 e CCD/CBERS, objetivando a verificação da viabilidade destas como base de dados em projetos de reforma agrária. Essas análises efetuadas e a situação de mercado indicaram que a imagem IKONOS apresenta excelente desempenho técnico, mas o custo de aquisição inviabiliza sua utilização como base de dados para a reforma agrária. A imagem do Landsat 7, com baixo custo de aquisição, apresentou grande viabilidade técnica para fins de reforma agrária. No entanto, a perda do contato com a plataforma Landsat 7 inviabilizou a compra de novas imagens do sensor ETM+. A imagem CCD/CBERS apresentou a segunda maior similaridade com a verdade de campo e o menor índice Kappa para a classificação. Apesar do baixo índice de exatidão para a classificação, as análises de custo, o lançamento do CBERS-2 e a possibilidade de correção dos problemas de radiometria podem tornar as imagens da plataforma CBERS-2 concorrentes de peso no mercado e, ainda, preencher a lacuna deixada pela perda do Landsat 7. A imagem do Landsat 5 apresentou o mais baixo desempenho técnico nas análises efetuadas. Entretanto, seu potencial como base de dados é amplamente reconhecido pelo INCRA, que ainda utiliza tais imagens. O declínio da vida útil do Landsat-5 atribui mais importância ao lançamento do CBERS-2.

Palavras-chave : Sensoriamento remoto; sensores; análise técnica; classificação; análise de agrupamento.

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Arcgis Solar Analyst - Modelando o input de energia solar

Uma extensão muito interessante para o ArcView, e que agora esta presente no ArcGis 9.2 é a solar analyst. Ela calcula entre outras coisas o numero de horas de radiação solar direta, e a radiação solar direta e difusa que uma superfície recebe. A radiação solar em uma superfície depende de quatro fatores : época do ano, declividade do terreno, orientação da vertente e nebulosidade. O modelo não leva em conta a nebulosidade, então os resultados indicam potencial máximo de radiação solar na superfície. Os resultados são impressionantes para áreas montanhosas. O numero de horas de radiação direta variou de 2000 a 4250 horas. E a radiação global variou de 650 a 1900 kw/m2/ano. Para maiores detalhes baixe o resumo publicado no XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.
http://marte.dpi.inpe.br/col/dpi.inpe.br/sbsr@80/2006/11.15.19.56/doc/5751-5753.pdf

Revista GIM (The Global Magazine for Geomatics ) free

Esta disponível para download os números da Revista GIM (The Global Magazine for Geomatics ) de 2004 até hoje. Os artigos estão em Inglês. O link é http://www.gim-international.com/issues/

Análise digital do terreno

IPPOLITI R., Gabriela A., COSTA, Liovando Marciano da, SCHAEFER, Carlos Ernesto G. R. et al. Análise digital do terreno: ferramenta na identificação de pedoformas em microbacia na região de "Mar de Morros" (MG). Rev. Bras. Ciênc. Solo, maio/abr. 2005, vol.29, no.2, p.269-276. ISSN 0100-0683.

Este trabalho reporta a utilização de ferramentas de um SIG (Sistema de Informação Geográfica) para o delineamento das geoformas e pedopaisagens em um estudo de caso em microbacia do município de Viçosa (MG), a partir dos dados da carta topográfica (escala 1:50.000) da região. Trabalhos de campo permitiram aferir uma exatidão global de 72 % na classificação das formas da paisagem e correlacionar as classes obtidas com as classes de solos dominantes. Após ajustes, elaborou-se um mapa síntese preliminar de distribuição de pedoformas, que auxilia no mapeamento de solos. O método de classificação das formas da paisagem baseado na geração de um MNT (Modelo Numérico do Terreno) e no cálculo dos atributos do relevo (elevação, declividade, curvatura) mostra-se uma alternativa rápida e econômica em comparação ao delineamento manual a partir da utilização de análise estereoscópica de fotografias aéreas.

Para acessar o trabalho na integra no formato PDF clique aqui

ArcGis : Eliminando pequenas regiões em Grids

Apresentaremos a seguir uma rotina que usa a calculadora raster do ArcGis para eliminar regiões no grid cujo tamanho seja menor que a área mínima mapeável. As regiões eliminadas são substituídas pelo vizinho com maior área de contato com o agrupamento de células eliminadas.

Use os comandos abaixo no raster calculator no menu Spatial analyst

regiongroup(ingrid1, #, EIGHT, WITHIN)

Select([Calculation], 'count > XX')

Nibble( [ingrid1], [Calculation2])

onde :

Ingrid1 é o nome do grid de entrada

count > XX ---> limite abaixo do qual as células são eliminadas e trocadas pela classe vizinha.

Exemplo : grid de classificação de uso e cobertura vindo de uma imagem CBERS com célula de 20m.

deixar regiões com área mínima de 1 hectare.

1 hectare = 10.000 m2

1 célula = 20 x 20 = 400 m2

numero de células = 10.000/400 = 25 células

então substitua o XX por 25 ===> Select([Calculation], 'count > 25')

Observe que o comando region group só funciona em grids do tipo inteiro. Se o grid que você quer limpar estiver em outro formato converta-o para inteiro usando o comando

InGrid1 = Int(Meu_Grid)

MMA disponibiliza mapas vetoriais e Imagens Landsat - MMA

O Ministério do Meio Ambiente (MMA) disponibiliza um conjunto de informações em formato shapefile, incluindo dados de Zoneamento Ecológico Econômico (ZEE), bases de dados sobre a Amazônia e Mata atlântica. É bem pouco em relação as bases de dados que o MMA dispõe, mas já é um bom começo. Para baixar os dados click em : http://mapas.mma.gov.br/i3geo/datadownload.htm. Para baixar as imagens de satélite disponível basta acessar o link http://mapas.mma.gov.br/mapas/mma/imagenssat/ . As imagens estão em formato ECW (ER Mapper). Plugins que permitem a leitura de arquivos ECW por vários SIGs e outros softwares, como Adobe Photoshop podem ser baixados de http://www.ermapper.com/ProductView.aspx?t=189.