Submitted by LIVIA FREITAS (livia.freitas@ufba.br) on 2016-02-15T14:58:38Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Abel_MEAU_OK_final.pdf: 7780009 bytes, checksum: 27ba07118fd383afc61cd876a4847977 (MD5) / Approved for entry into archive by Uillis de Assis Santos (uillis.assis@ufba.br) on 2016-02-15T22:16:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Abel_MEAU_OK_final.pdf: 7780009 bytes, checksum: 27ba07118fd383afc61cd876a4847977 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-15T22:16:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Abel_MEAU_OK_final.pdf: 7780009 bytes, checksum: 27ba07118fd383afc61cd876a4847977 (MD5) / O mapeamento topográfico e cadastral, principalmente nas áreas urbanas, necessita de uma atualização dinâmica tal qual ocorre com o crescimento e metamorfose das ocupações urbanas. Esta pesquisa evidenciou a necessidade de um sistema de cadastro territorial completo, confiável, atualizável e orientado ao planejamento, ordenamento e gestão territorial e ambiental. Para tanto, apresentou alternativas de integração dos procedimentos clássicos de medição cadastral, otimizando-os com os modernos sistemas, técnicas, equipamentos digitais mais precisos e softwares, criando uma nova geotecnologia. A pesquisa teve como principal objetivo propor procedimentos necessários à medição e atualização do cadastro físico-territorial urbano a partir das parcelas, tendo por base o desenvolvimento de uma sistemática que satisfaça as necessidades do Cadastro Territorial multifinalitário (CTM) dos municípios, a legislação e especificações técnicas pertinentes. De forma específica, foram propostos critérios a serem adotados na implantação e densificação geodésica da Rede de Referência Cadastral Municipal, referentes à medição, processamento, manutenção e atualização do cadastro físico-territorial georreferenciado; bem como se avaliou o desempenho qualitativo do procedimento de medição de pontos e limites de parcelas com um teodolito convencional integrado com uma trena eletrônica digital a laser, e com medições somente a trena. A análise de qualidade teve por base a propagação de erros da medição cadastral, considerando o conjunto de pontos de uma rede hierárquica, com a seguinte proposição: a) densificação da Rede de Referencia Geodésica, b) caracterização e materialização de pontos em Linhas Bases ao longo das caixas de ruas e avenidas usando o meio fio, aqui denominado de Meio Fio Geo; c) uso do método da trilateração, revitalizando-o para o georreferenciamento dos vértices da parcela. Desenvolveu-se também alternativas para o georreferenciamento interno e de fundos de lotes. A partir dos cálculos de propagação de erros nas medições, verificou-se que as alternativas apontadas resultaram em incertezas posicionais compatíveis com as necessidades da medição cadastral em áreas urbanas, possibilitando uma diminuição do tempo de medição e adequação no processo de atualização cadastral.

Orientador: Rege Romeu Scarabucci / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T08:29:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Machado_LuisFlavioCollares_M.pdf: 13612216 bytes, checksum: 883dace31683d3a412f8388eb4517593 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: A rede HDS (Hierarquia Digital Síncrona) já é uma realidade, hoje várias empresas estão implantando este sistema em todo o país. A HDS tornou-se um padrão mundial, não colocando na obsolescência as atuais redes PDH, pois estas podem ser interconectadas com as novas redes. Este novo padrão possibilita a interligação entre sistemas de 1,5 Mb/s e 2 Mb/s, não existindo mais fronteiras de incompatibilidade entre sistemas europeus e americanos. O gerenciamento mais abrangente, o uso da fibra óptica como meio de transmissão, uma estrutura mais inteligente de mapeamento de sinais e a possibilidade de cross-conexão consolidaram a HDS. Neste trabalho foram desenvolvidas três li¿n ANTPOT. H¿as de pesquisa: Um primeiro estudo desenvolve uma formulação para mapeamento e desmapeamento de canais de 64 kb/s nos containers VC-12 e VC-l1. A seguir, blocos funcionais são projetados utilizando a linguagem VHDL1para mapeamento e desmapeamento de canais de 2Mb/s. Finalmente muitas simulações são realizadas com blocos funcionais anteriormente projetados, utilizando agora VHDL a nível estrutural, visando principalmente a observação do fenômeno de escorregamento de sinal(slips) / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

O conhecimento detalhado sobre a distribuição espacial dos solos é fundamental para o monitoramento ambiental e gerenciamento da produção agrícola. Novas técnicas de modelagem espacial estão sendo utilizadas para melhor aproveitar os dados de solos existentes como a desagregação espacial dos polígonos a partir do refinamento das unidades de mapeamento combinadas em que dois ou mais tipos de solos estão representados. Este trabalho foi dividido em dois estudos. O estudo 1 teve como objetivo realizar a comparação de três algoritmos de árvores de decisão (AD) para predizer a ocorrência das unidades fisiográficas (UFs). Foram derivadas a partir do modelo digital de elevação (MDE) 12 variáveis ambientais utilizando o System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA GIS). Os algoritmos testados foram: J48, Simple Chart, BFTree. As ADs foram construídas no programa Weka 3.6.3. As acurácias obtidas usando os três algoritmos foram semelhantes, sendo que o J48 foi superior, mostrando-se útil para predizer a ocorrência de unidades fisiográficas. O estudo 2 teve como objetivo desagregar os polígonos do mapa fisiográfico para individualizar as classes de solos até o segundo nível categórico. Para realizar a desagregação do mapa fisiográfico foram utilizadas 3 variáveis ambientais preditoras, derivadas do MDE, sendo que o mapa de geoforma foi derivado utilizando um conjunto de programas chamado LandMapr toolkit©. Os limites das UFs, os mapas de elevação, declividade e geoforma foram submetidos a uma tabulação cruzada para identificar em cada UF as combinações existentes entre suas classes. O uso da desagregação possibilitou a individualização e a espacialização das classes de solos, sendo útil para a produção de mapas de solos mais detalhados. / Detailed knowledge about the spatial distribution of the soil is essential for environmental monitoring and management of agricultural production. New spatial modeling techniques have used to make better use of data from existing soils and the polygons spatial disaggregation from the refinement of combined mapping units. This work was is divided two studies. The study 1 aimed to carry out a comparison of three decision trees algorithms to predict the occurrence of physiographic units (UFs). The System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA GIS) was used to derive 12 environmental covariates from digital elevation model. Three algorithms were tested: J48, Simple Chart, BFTree. The program Weka 3.6.3 was used to built the decision trees. The accuracies obtained using the three algorithms were similar. The J48 accuracy was higher, proving to be useful to predict the occurrence of physiographic units. The study 2 aimed to disaggregate the physiographic map polygons, to individualize the soil classes by the second categorical level. Three environmental covariates were used to carry out the polygon disaggregation of physiographic unit map. The environmental covariates was derived from the MDE, and the map of geoforma was elaborated by a set of programs called LandMapr toolkit©. The limits of the UFs, maps of elevation, slope and geoforma underwent a cross-tab to identify existing combinations between classes, by each UF. The polygon disaggregation made possible the individualization and the spatialization of soils classes, being useful to production of more detailed soil maps.

Nas últimas décadas o Mapeamento Digital de Solos (MDS) está ganhando espaço devido ao aumento da disponibilidade de dados numéricos, entretanto algumas metodologias ainda precisam ser definidas, dentre elas, a densidade de amostras e as variáveis a serem utilizadas para a alimentação dos modelos. Assim, o objetivo deste trabalho foi testar diferentes densidades de amostragem, diferentes conjuntos de variáveis para avaliar a resposta dos modelos e, a partir disso, realizar a extrapolação de classes de solos em paisagens semelhantes. Esta tese é composta de três estudos que testam metodologias para a predição de ocorrência de classes de solos utilizando técnicas do MDS. No primeiro estudo, realizado nas bacias do Santo Cristo e do Lageado Grande foi testado o efeito de diferentes densidades de amostragens sobre a capacidade preditiva dos modelos de predição de ocorrência de classes de solos. Os modelos preditores foram treinados com dados dos atributos do terreno derivados do modelo digital de elevação e com informações de solos extraídas do mapa pedológico. De modo geral o aumento da densidade de amostragem resultou no aumento da concordância com os mapas de referências e no aumento do número de unidades de mapeamento preditas. No segundo estudo, realizado nas bacias do Santo Cristo e do Arroio Portão, foi testado o efeito de diferentes conjuntos de variáveis geomorfométricas sobre a capacidade preditiva dos modelos de predição de ocorrência de classes de solos. A partir do modelo digital de elevação foram geradas onze variáveis. As variáveis comprimento de fluxo, elevação do terreno e distância de rios foram as que mais influenciaram os resultados de acurácia e a quantidade de unidades de mapeamento preditas. O modelo gerado com somente as três variáveis gerou o modelo com resultados semelhantes ao modelo gerado com todas as variáveis. O terceiro estudo foi realizado em duas etapas. A primeira etapa foi realizada nas bacias do Santo Cristo e do Arroio Portão e a segunda nas bacias do Santo Cristo e na do Lageado Grande. Na primeira etapa dividiu-se as bacias em partes iguais, utilizando-se uma para o treinamento e a outra para a validação dos modelos. A acurácia foi maior na área de treinamento do que na área de validação, entretanto mostrou-se uma ferramenta interessante a ser utilizada para a elaboração de mapas. Na segunda etapa utilizou-se a bacia do Santo Cristo para o treinamento do modelo e a do Lageado Grande para a validação. Nesta fase os modelos não conseguiram gerar mapas com boas acurácias na área de validação. / In recent decades the digital soil mapping is gaining ground due to the increase of numerical data, but some methodologies have yet to be defined, among them, the density of sampling and the selection of attributes models training. The objective of this study was to evaluate the use of different methodologies and materials for data analysis and prediction of occurrence of soil classes. This thesis is composed of three studies testing methodologies for soil classes of occurrence of prediction using MDS techniques. In the first study, performed in the Santo Cristo and the Lageado Grande watersheds, it was tested the effect of different densities of samples on the capacity of models to predict the occurrence of soil classes. The predictive models were trained with data attributes derived from a digital terrain elevation model and information extracted from a legacy soil map. In general, the increase in sampling density resulted in an increase in accordance with the reference map and increase the number of predicted map units. In the second study, performed in the Santo Cristo and Arroio Portão watersheds, it was tested the effect of different sets of geomorphometric variables on the predictive ability of occurrence of prediction models of soil classes. From the digital elevation model were derivate eleven variables. The variables flow length, altitude and distance from rivers were the ones that more influenced the results of accuracy and number of predicted mapping units. The model generated with only this three variables generated the model with results similar to the model that used all variables. The third study was performed in two stages. The first step performed in the Santo Cristo and Arroio Portão watersheds, and the second in the Santo Cristo and Lageado Grande watersheds. In the first step the basins were divided into two equal parts using a part for model training and the other for model validation. The accuracy was greater in the training area than in the validation area; however the extrapolation to similar areas proved to be an interesting tool to be used for the preparation of maps. In the second step it was used the basin of the Santo Cristo for model training and the Lageado Grande for model validation. In this step the models were not able to generate maps with good accuracy in the validation area.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil. / Made available in DSpace on 2012-10-22T09:08:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 230696.pdf: 3815018 bytes, checksum: 32ae4311d16c394b6989f4da1e0c7110 (MD5) / Os Modelos Digitais de Elevação - MDE produzidos pela Shuttle Radar Topography Mission - SRTM cobrem oitenta por cento (80%) do planeta e estão disponibilizados gratuitamente na Internet com uma resolução espacial de três segundos de arco (aproximadamente 90 metros). Diante desta facilidade de acesso ao dado e as expectativas quanto à sua utilização, a presente pesquisa se dedicou a analisar a qualidade cartográfica dos dados SRTM, na tentativa de que este MDE seja usado e explorado conhecendo-se sua qualidade geométrica. O método desenvolvido consistiu em utilizar os dados originais da SRTM, aos quais foram aplicados tratamentos diferenciados, gerando um grupo de MDEs , e então analisada a qualidade altimétrica dos mesmos com base no Padrão de Exatidão Cartográfica - PEC e Testes de Tendência e Precisão. Também foi verificada a qualidade planimétrica de ortoimagens geradas a partir da imagem SPOT PAN com cinco metros de resolução espacial e dos diferentes Modelos Digitais de Elevação obtidos. Foi utilizado o mapeamento cadastral digital de São José - SC na escala 1: 2.000 generalizada para 1: 20.000 como base cartográfica de referência. Os resultados mostraram que o MDE da SRTM georreferenciado à base cartográfica local, atendeu à escala 1:50.000, Classe B e as ortoimagens geradas, atenderam a escala 1: 25.000, Classe B.

Dados de levantamentos convencionais de solos têm sido muito usados como entrada em mapeamento digital de solos (MDS), frequentemente sem considerar a qualidade original. O objetivo desta pesquisa foi avaliar metodologias e ferramentas de MDS para predizer classes de solo a partir de levantamentos existentes. Um conjunto diversificado de mapas convencionais foi caracterizado com indicadores computados a partir das unidades de mapeamento (UM) e da legenda. Um procedimento de desagregação foi testado em um mapa semidetalhado, definindo-se áreas típicas das classes por UM a partir do relatório de levantamento e expedições em campo. 10% delas foram empregadas para treinar uma árvore de decisão (AD) e predizer classes em toda a área, usando 21 covariáveis. A predição em locais não mapeados (extrapolação) foi avaliada em um mapa detalhado, no qual três subáreas representativas foram usadas para gerar pontos com duas densidades e dois esquemas de distribuição espacial. Os pontos foram usados para treinar uma AD e predizer ordens e subordens em áreas não amostradas, com duas resoluções espaciais e variação do número e combinação de covariáveis. A desagregação possibilitou incrementar consideravelmente o detalhamento do mapa convencional de solos, sem perda de acurácia. A extrapolação possibilitou mapear áreas não visitadas com alta resolução espacial e acurácia equivalente à área de referência, notadamente com amostragem aleatória estratificada. Em ambos, a acurácia foi limitada pela qualidade dos dados legados, em geral inferior à presumida, o que demonstra a necessidade de levá-la em conta ao desenvolver e calibrar modelos de predição em MDS. / Conventional soil survey data have been widely used as inputs for digital soil mapping (DSM), often without regard to their original quality. The objective of this research was to evaluate DSM methodologies and tools for predicting soil classes from existing soil surveys. A diversified set of conventional soil maps was charachterized with indicators computed from mapping units (MU) and legend. A disaggregation procedure was tested on a semidetailed soil map, by defining typical areas of soil classes in each MU based on the soil survey report and field work. 10% of these areas were employed to train a decision tree (DT) and to predict soil classes throughout the area using 21 soil covariates. The prediction in unmapped areas (extrapolation) was evaluated on a detailed soil map, for which three representative subareas were used to generate points using two sampling densities and two spatial distribution schemes. These sampling points were used to train a DT and then to predict soil orders and suborders at non sampled areas, using two spatial resolutions and varying number and combination of covariates. Disaggregation allowed to increase considerably the details of the conventional soil map, without loss of accuracy. Extrapolation allowed mapping non visited areas with high spatial resolution and accuracy equivalent to the reference area, especially with stratified random sampling. In both cases, accuracy was limited by the quality of legacy soil data, in general lower than presumed, what demonstrates the need to take it into account when building and calibrating prediction models in DSM.

Nas últimas décadas o Mapeamento Digital de Solos (MDS) está ganhando espaço devido ao aumento da disponibilidade de dados numéricos, entretanto algumas metodologias ainda precisam ser definidas, dentre elas, a densidade de amostras e as variáveis a serem utilizadas para a alimentação dos modelos. Assim, o objetivo deste trabalho foi testar diferentes densidades de amostragem, diferentes conjuntos de variáveis para avaliar a resposta dos modelos e, a partir disso, realizar a extrapolação de classes de solos em paisagens semelhantes. Esta tese é composta de três estudos que testam metodologias para a predição de ocorrência de classes de solos utilizando técnicas do MDS. No primeiro estudo, realizado nas bacias do Santo Cristo e do Lageado Grande foi testado o efeito de diferentes densidades de amostragens sobre a capacidade preditiva dos modelos de predição de ocorrência de classes de solos. Os modelos preditores foram treinados com dados dos atributos do terreno derivados do modelo digital de elevação e com informações de solos extraídas do mapa pedológico. De modo geral o aumento da densidade de amostragem resultou no aumento da concordância com os mapas de referências e no aumento do número de unidades de mapeamento preditas. No segundo estudo, realizado nas bacias do Santo Cristo e do Arroio Portão, foi testado o efeito de diferentes conjuntos de variáveis geomorfométricas sobre a capacidade preditiva dos modelos de predição de ocorrência de classes de solos. A partir do modelo digital de elevação foram geradas onze variáveis. As variáveis comprimento de fluxo, elevação do terreno e distância de rios foram as que mais influenciaram os resultados de acurácia e a quantidade de unidades de mapeamento preditas. O modelo gerado com somente as três variáveis gerou o modelo com resultados semelhantes ao modelo gerado com todas as variáveis. O terceiro estudo foi realizado em duas etapas. A primeira etapa foi realizada nas bacias do Santo Cristo e do Arroio Portão e a segunda nas bacias do Santo Cristo e na do Lageado Grande. Na primeira etapa dividiu-se as bacias em partes iguais, utilizando-se uma para o treinamento e a outra para a validação dos modelos. A acurácia foi maior na área de treinamento do que na área de validação, entretanto mostrou-se uma ferramenta interessante a ser utilizada para a elaboração de mapas. Na segunda etapa utilizou-se a bacia do Santo Cristo para o treinamento do modelo e a do Lageado Grande para a validação. Nesta fase os modelos não conseguiram gerar mapas com boas acurácias na área de validação. / In recent decades the digital soil mapping is gaining ground due to the increase of numerical data, but some methodologies have yet to be defined, among them, the density of sampling and the selection of attributes models training. The objective of this study was to evaluate the use of different methodologies and materials for data analysis and prediction of occurrence of soil classes. This thesis is composed of three studies testing methodologies for soil classes of occurrence of prediction using MDS techniques. In the first study, performed in the Santo Cristo and the Lageado Grande watersheds, it was tested the effect of different densities of samples on the capacity of models to predict the occurrence of soil classes. The predictive models were trained with data attributes derived from a digital terrain elevation model and information extracted from a legacy soil map. In general, the increase in sampling density resulted in an increase in accordance with the reference map and increase the number of predicted map units. In the second study, performed in the Santo Cristo and Arroio Portão watersheds, it was tested the effect of different sets of geomorphometric variables on the predictive ability of occurrence of prediction models of soil classes. From the digital elevation model were derivate eleven variables. The variables flow length, altitude and distance from rivers were the ones that more influenced the results of accuracy and number of predicted mapping units. The model generated with only this three variables generated the model with results similar to the model that used all variables. The third study was performed in two stages. The first step performed in the Santo Cristo and Arroio Portão watersheds, and the second in the Santo Cristo and Lageado Grande watersheds. In the first step the basins were divided into two equal parts using a part for model training and the other for model validation. The accuracy was greater in the training area than in the validation area; however the extrapolation to similar areas proved to be an interesting tool to be used for the preparation of maps. In the second step it was used the basin of the Santo Cristo for model training and the Lageado Grande for model validation. In this step the models were not able to generate maps with good accuracy in the validation area.

O conhecimento detalhado sobre a distribuição espacial dos solos é fundamental para o monitoramento ambiental e gerenciamento da produção agrícola. Novas técnicas de modelagem espacial estão sendo utilizadas para melhor aproveitar os dados de solos existentes como a desagregação espacial dos polígonos a partir do refinamento das unidades de mapeamento combinadas em que dois ou mais tipos de solos estão representados. Este trabalho foi dividido em dois estudos. O estudo 1 teve como objetivo realizar a comparação de três algoritmos de árvores de decisão (AD) para predizer a ocorrência das unidades fisiográficas (UFs). Foram derivadas a partir do modelo digital de elevação (MDE) 12 variáveis ambientais utilizando o System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA GIS). Os algoritmos testados foram: J48, Simple Chart, BFTree. As ADs foram construídas no programa Weka 3.6.3. As acurácias obtidas usando os três algoritmos foram semelhantes, sendo que o J48 foi superior, mostrando-se útil para predizer a ocorrência de unidades fisiográficas. O estudo 2 teve como objetivo desagregar os polígonos do mapa fisiográfico para individualizar as classes de solos até o segundo nível categórico. Para realizar a desagregação do mapa fisiográfico foram utilizadas 3 variáveis ambientais preditoras, derivadas do MDE, sendo que o mapa de geoforma foi derivado utilizando um conjunto de programas chamado LandMapr toolkit©. Os limites das UFs, os mapas de elevação, declividade e geoforma foram submetidos a uma tabulação cruzada para identificar em cada UF as combinações existentes entre suas classes. O uso da desagregação possibilitou a individualização e a espacialização das classes de solos, sendo útil para a produção de mapas de solos mais detalhados. / Detailed knowledge about the spatial distribution of the soil is essential for environmental monitoring and management of agricultural production. New spatial modeling techniques have used to make better use of data from existing soils and the polygons spatial disaggregation from the refinement of combined mapping units. This work was is divided two studies. The study 1 aimed to carry out a comparison of three decision trees algorithms to predict the occurrence of physiographic units (UFs). The System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA GIS) was used to derive 12 environmental covariates from digital elevation model. Three algorithms were tested: J48, Simple Chart, BFTree. The program Weka 3.6.3 was used to built the decision trees. The accuracies obtained using the three algorithms were similar. The J48 accuracy was higher, proving to be useful to predict the occurrence of physiographic units. The study 2 aimed to disaggregate the physiographic map polygons, to individualize the soil classes by the second categorical level. Three environmental covariates were used to carry out the polygon disaggregation of physiographic unit map. The environmental covariates was derived from the MDE, and the map of geoforma was elaborated by a set of programs called LandMapr toolkit©. The limits of the UFs, maps of elevation, slope and geoforma underwent a cross-tab to identify existing combinations between classes, by each UF. The polygon disaggregation made possible the individualization and the spatialization of soils classes, being useful to production of more detailed soil maps.

Orientador: João Bosco Lugnani / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná / Resumo: A presente dissertação investiga e propõe uma alternativa para a geração de modelos digitais de terreno, na configuração de malha de pontos cotados, interpolados a partir de representações na forma de curvas de nível ( isolinhas ). Esta alternativa permite, ainda, o aproveitamento de pontos cotados e a consideração de perfis de descontinuidades ( "break lines" ) na confecção da malha. São metas deste trabalho: 1- a produção de um modelo digital do terreno; 2- a detecção de erros nos dados de entrada; 3- a implementação de recursos para avaliar, ponto a ponto, a malha de saí d a . Para atingir os objetivos estabelecidos, desenvolveu-se um conjunto de programas, em linguagem C, sendo alguns testes implementados em Turbo Pascal. Em alguns deles há um núcleo de computação gráfica tal como rotinas para "Splines", comunicação com periféricos tipo mesas digitalizadoras, restituidores e "Mouse". Utilizou-se plataforma MS-DOS e equipamentos da linha IBM-PC. / Abstract: This dissertation investigates and offers an alternative solution for the generation of digital terrain models, in grid form , from isolines. This alternative still enables the use of spot heights and break lines for the production of the network. This work's aims are': 1- the production of D T M ; 2- the dettection of errors in the input data; 3- the implementation of means to evaluate the output grid , point by point. To reach this aims, it makes a set of programs is developed in C language and Turbo Pascal. In some of then there is a graphical kernel like routines for splines, periferical comunication and mouse. The programs runs under MS_DOS for IBM-PC computers.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-08-18Bitstream added on 2014-06-13T18:49:36Z : No. of bitstreams: 1 bigheti_ja_me_bauru.pdf: 1603477 bytes, checksum: 39e00820c0f650d5c640f29bc5870194 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A proposta deste trabalho é dotar um robô móvel com a capacidade de mapear e se localizar no ambiente simultaneamente onde tal problema é conhecido na literatura clássica como SLAM (Simultaneous Localizaton and Mapping). Para operar, o robô deve ser capaz de manter uma estimativa da sua posição com base nos sensores embarcados veículo, adquirir e utilizar conhecimento sobre o mundo ao seu redor, possuir a habilidade de reconhecer obstáculos, e responder em tempo real as situações que possam ocorrer neste ambiente. Este trabalho propõe também a utilização de um sensor de ultra-som com varredura frontal de 180 graus, para detecção de landmarks (marcos) naturais em um ambiente interno para construção do mapa na memória do sistema de controle do robô. As informações do deslocamento do robô são fornecidas pelo sistema de odometria com encoder. Essas informações de deslocamento do robô a distância dos landmarks são combinadas através da aplicação do Filtro de Kalman Estendido (EKF), para o cálculode posição e orientação estimados do robô bem como a posição estimada dos landmarks (mapa). Trata-se de um trabalho com resultados preliminares, que tem como contribuição específica realizar a tarefa de localização e mapeamento simultaneamente (SLAM) usando um sensor de ultra-som rotativo. São apresentados também os resultados de simulação da técnica de localização e mapeamento simultâneo usando o Filtro de Kalman Estendido (EKT) e complementadas com avaliações experimentais em ambiente reais, aplicado a um robô móvel trabalhando como um transportador de materiais automatizado no chão de fábrica. Discussões são apresentadas sobre os sensores usados, a complexidade computacional, a associação de dados e a modelagem e controle do robô móvel / The purpose of this paper is to provide a mobile robot with the ability to simultaneously map and locate the environment. This problem is know in classical literature as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). To operate, the robot must be able to maintain an estimation of its position based on sensors attached to the vehicle, acquire and use knowledge about the world around it, have the ability to recognize obstacles and respond in real time situations that may occur in this environment. This paper also proposes the use of an ultrasonic sensor to scan an angle of 180 degrees, for detection of landmarks in a natural environment in order to build the internal map inside the robot's controller memory. The displacement information is provided by the robot odometry system with encoder. This information is combined through the application of Extended Kalmar filter (EKT). This is a preliminary work, which has the specific contribution the task of locating and mapping simultaneously (SLAM) using a rotating ultrasonic sensor. There is also presented the simulation of the technique of simultaneous localization and mapping using the extended Kalman filter (EKT) in addition of experimental evaluations in real environment, applied to a mobile robot working as an automated carried materials on the factory floor. Discussions are presented on the used sensors, the computational complexity, data combination and modeling and control of mobile robot