As elevadas perdas existentes no setor elétrico tem causado preocupação nas empresas de distribuição, aliadas ainda a necessidade crescente de um desenvolvimento econômico sustentável. Neste cenário a calibração periódica dos instrumentos destinados a medição (entre eles os transformadores de instrumentos) tornam-se essenciais e tais procedimentos encontram-se previstos no novo modelo de operação do setor elétrico. Porém, as dificuldades logísticas e operacionais de transporte a laboratórios metrológicos credenciados dificultam a execução de tais serviços. As técnicas e métodos desenvolvidos nesse trabalho visam a implementação de uma unidade eletrônica capaz de aquisitar e processar dados provenientes de transformadores de instrumentos, de natureza indutiva (denominado de convencional) e ópticos, bem como seus subsistemas de apoio, como ferramentas de medição e calibração portátil, móvel, para execução dos serviços metrológicos in situ nos ambientes das subestações e cabines primárias. Estes serviços, apesar de estarem em estágio incipiente, são de extremo interesse para empresas de energia elétrica. Este projeto está baseado no estado da arte de componentes da eletrônica analógica e digital, onde destacam-se conversores analógico/digital (A/D), microprocessadores, osciladores, FPGA e técnicas computacionais para processamento digital de sinais. São apresentadas as formas de implementação tanto em hardware como em software para esta unidade eletrônica de forma a atender aos requisitos funcionais especificados e às normas do INMETRO e normas internacionais equivalentes para aplicações metrológicas. A validação é baseada em testes comparativos dos fasores na frequência fundamental dos sinais obtidos, analisando os valores de amplitude (para cálculo de erro de relação) e de fase ( para cálculo de erro de fase) entre transformadores ópticos e convencionais, sendo que estes últimos podem ser de referência ou não. / The high losses in the electricity sector have caused concern in distribution companies, together with the growing need for sustainable economic development. In this scenario the periodic calibration of instruments intended for measurement (including instrument transformers) become essential and such procedures are provided for in the new model of operation of the electric sector. However, the logistical and operational difficulties of transportation to accredited metrological laboratories make it difficult to perform such services. The techniques and methods developed in this work are aimed at the implementation of an electronic unit capable of acquiring and processing data from instrument transformers of an inductive (conventional) and optical nature, as well as its supporting subsystems, such as portable and mobile measuring and calibration tools for the execution of on-site metrological services in the substations and primary cabins. These services, although in an incipient stage, are of extreme interest to electric energy companies. This project is based on the state-of-the-art components of analog and digital electronics, including analog/digital (A/D) converters, microprocessors, oscillators, FPGA and computational techniques for digital signal processing. The forms of implementation in both hardware and software for this electronic unit are presented in order to meet the functional requirements specified and the standards of the Instituto Nacional de Metrologia (INMETRO) and equivalent international standards for metrological applications. The validation is based on comparative tests of the phasors at the fundamental frequency of the obtained signals, analyzing the amplitude (for ratio error calculation) and phase (for phase error calculation) between optical and conventional transformers, the last one can be reference or not.

A metodologia para a construção de um receptor GPS por software é apresentada. O receptor GPS por software é uma ferramenta que permite simular as operações realizadas num receptor GPS com a facilidade de poder alterar a sua estrutura e funções de processamento simplesmente mudando as linhas de código do software. Primeiro é feito um estudo da estrutura do sinal GPS, para depois fazer uma análise da arquitetura e do funcionamento de um receptor GPS. Baseados nesta análise é estabelecida a estrutura do "software" (programa) do receptor GPS que processará os sinais de um ou mais satélites GPS, recuperando os dados das mensagens de navegação neles contidos. São apresentados diferentes métodos e técnicas para o processamento do sinal GPS cuja seleção obedecerá a critérios técnicos de eficiência: tempo de processamento e carga computacional. Finalmente, uma vez implementado o programa este é testado através de vários cenários de recepção (canal satélite-receptor). O objetivo principal do receptor GPS por software é auxiliar, mediante a criação de novos algorítmos e arquiteturas na implementação de novos receptores GPS de maior acurácia. Entre as aplicações do receptor GPS por software estão: testar e avaliar algorítmos de navegação, de mitigação do multicaminho (múltiplas trajetórias de chegada do sinal) e de correções ionosféricas assim como crias novos algoritmos de processamento de sinal. é um sistema didático para treinamento e ensino na área de Sistemas de Navegação por Satélites, GNSS, e em geral na área de processamtno de sinais. Também é o primeiro passo para a realização de um receptor por software em tempo real.

Freqüentemente o Exército Brasileiro necessita adquirir novos equipamentos de Guerra Eletrônica, no intuito de se adequar a uma nova realidade tecnológica ou para melhor adestrar seus quadros. Nesse contexto, faz-se necessário tomar conhecimento de novas tecnologias ou avaliar o desempenho das existentes por métodos científicos. Dessa forma, esta tese pretende levantar possibilidades e limitações dos sistemas de localização eletrônica de emissores eletromagnéticos por determinação da direção de chegada na faixa de VHF e UHF por visada direta, através de uma análise estatística das técnicas comumente empregadas e, baseando-se nas limitações levantadas, fazer um estudo da técnica acustoóptica voltada para a obtenção de ângulo de chegada, buscando analisar sua viabilidade como técnica alternativa para a superação das limitações levantadas para esses sistemas. Mostra-se uma avaliação de desempenho baseada num modelo de estimador de ângulo de chegada com distribuição uniforme que esclarece dúvidas sobre a região de cobertura e sobre a influência da forma da linha-base na acurácia das estimativas de posição. Apresenta-se um estudo da obtenção de ângulo de chegada, usando modulador acustoóptico ou célula Bragg multicanal e chega-se a conclusão teórica que é possível implementar processadores desse tipo para medir fase com precisão de até meio grau e conseqüentemente dando maior precisão à estimativa de ângulo de chegada. Mostra-se também que a técnica acustoóptica é eficiente para trabalhar em ambiente sujeito ao ruído térmico, o que a torna mais atraente. Além disso, modernas técnicas digitais permitem processar os sinais identificados e mostrá-los em tempo real, mais uma vez caracterizando uma superioridade desta técnica.

Classificação automática de modulação digital de sinais de comunicações é um importante problema de processamento de sinais no campo das comunicações. É um passo intermediário entre a interceptação do sinal e a recuperação da informação, no qual um classificador identifica automaticamente o tipo de modulação do sinal recebido para posterior demodulação e demais tarefas. A técnica de reconhecimento de padrões pode ser utilizada neste problema de classificação. Neste caso, na classificação é necessária a seleção e extração de características relevantes do sinal recebido. Neste trabalho, foram utilizados três tipos de características relevantes: espectrais, estatísticas e uma combinação dos dois tipos. Dois classificadores foram desenvolvidos nesta pesquisa: o primeiro, baseado em Redes Neurais Artificiais, utilizando o Perceptron Multicamadas (MLP); e o segundo, baseado em Máquinas de Vetores de Suporte (SVM). Estes dois classificadores foram usados para classificar as seguintes modulações digitais: Chaveadas em Amplitude (ASK2, ASK4), Chaveadas em Freqüência (FSK2, FSK4, FSK8), e Chaveadas em Fase (PSK2, PSK4, PSK8). Foi verificado, por meio de simulações em MATLAB 7, que o classificador com a abordagem SVM, utilizando uma combinação de características relevantes espectrais e estatísticas, obteve excelente resultados nos testes.

O trabalho apresenta a etapa de correlação em software de um receptor GPS de uso civil. O software do correlator tem como função extrair, em tempo real, os dados de navegação contidos no sinal GPS (CDMA), os quais são necessários para a determinação da posição dos satélites. Este trabalho apresenta também uma revisão das características e da estrutura do sinal GPS, para permite uma melhor compreensão do funcionamento das arquiteturas dos correlatores descritos na literatura e também, desenvolver o simulador de sinais GPS, necessário para testar as etapas de processamento do Correlator. As etapas de Aquisição, Confirmação, Alinhamento e Rastreamento do correlator, bem como os algoritmos de cálculo da envoltória, demodulação, sincronização de bit, extração dos dados de navegação são apresentados. O software utiliza, como plataforma, o DSP STARTER KIT (DSK) disponível no Departamento de Telecomunicações, o qual é composto pelo DSP da família C6000 (TMS320C6711) da Texas Instruments e pelo ambiente de programação Code Composer Studio. O trabalho, como um todo, enfatiza o processamento digital de sinais, focando no desenvolvimento de receptores em software, onde o sinal digital é processado em banda base através de técnicas de programação.

Propõe-se neste trabalho um enlace tático de dados para comunicação ponto-a-ponto entre aeronave e estação em solo. Ele é baseado no padrão DVB-S2 (Digital Video Broadcasting - Satellite - Second Generation) com adaptações. O enlace deve permitir alta taxa de transmissão, oferecendo confiabilidade e robustez. Aplica-se ao sistema uma técnica de DSSS (direct sequence spread spectrum ou espalhamento espectral por seqüência direta) para proteção contra interferência intencional. Configurações diversas de espalhamento espectral, modulação e codificação de canal são modeladas e testadas. O sistema é testado sob canal AWGN (additive white Gaussian noise, ruído aditivo gaussiano branco), interferência tonal, interferência de banda estreita e interferência pulsada. O desempenho do sistema, em valores de BER (bit error rate, taxa de erro de bit) e PER (packet error rate, taxa de erro de pacote), simulado em diferentes cenários, é usado para avaliar a proteção contra interferência dada pelas opções de codificação e espalhamento. Os resultados da simulação, de um modo geral, concordam com os efeitos esperados. A técnica de espalhamento espectral usada consegue boa proteção contra interferência tonal e interferência de banda estreita. A interferência pulsada é capaz de degradar mais severamente o desempenho e o ganho conseguido pelas medidas de proteção é menor neste caso. Melhorias são propostas baseadas nas fraquezas do sistema sob os cenários de interferência simulados.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Kelly Lais.pdf: 3909972 bytes, checksum: a9e068fb926de9ca233857005e400c84 (MD5) Previous issue date: 2014-12-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O Sensoriamento Remoto (SR) dispõe de tecnologias em constante crescimento e com grande potencial para a agricultura, tanto no gerenciamento de culturas, manejo de solo, bem como discriminações de feições da terra. Atualmente, há muitos métodos de análise e categorização de paisagens, que com a integração de dados de SR e técnicas de Sistemas de Informação Geográfica (SIG) apresentam alternativa promissora. Isto é, proporcionam maior facilidade na manipulação de dados geográficos, bem como otimização da validação a campo. Neste contexto, esta pesquisa foi realizada utilizando classificação digital não-supervisionada pela Rede Neural Artificial (RNA) Self-Organizing Maps (SOM) no reconhecimento de padrões de uso e cobertura da terra em um recorte de imagem orbital de alta resolução Rapideye pertencente à Bacia do Pitangui, o qual abrange o município de Ponta Grossa, localizado a centro-leste do Estado do Paraná. Primeiramente aplicouse a técnica NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) para estimular a separação das classes, principalmente os diferentes tipos de cultivos agrícolas, bem como cobertura florestal. A imagem orbital e NDVI foram segmentadas por meio de Análise de Imagem Baseada em Objeto (GEOBIA), gerando descritores com propriedades espaciais, espectrais e de textura, culminando no banco de dados relacional (BDR) com tais descritores. Mediante Análise de Componentes Principais (ACP) reduziu-se a dimensionalidade dos dados do BDR, selecionando os descritores mais significativos. A dimensionalidade foi reduzida, sem perda de informação, de 42 descritores para 21, a saber 6 espaciais, 12 espectrais e 3 de textura. Após esta preparação dos dados, utilizou-se a RNA SOM para o reconhecimento dos padrões pré-determinados a campo. As classes de uso e cobertura da terra discriminadas pela RNA SOM foram cultivos (cultivo 1, 2, 3 e 4), estradas e construções, cobertura florestal e corpos d’água. A RNA SOM culminou no agrupamento das classes cultivos inclusive em relação ao seu ciclo fenológico. A associação da banda artificial NDVI, com seus descritores às bandas espectrais, incrementou a separabilidade entre classes, tais como cobertura florestal e corpos d’água. As classes de uso e cobertura da terra foram validadas a campo, a exatidão global foi de 91% de acerto, com índice kappa de 0,9, considerado resultado excelente em valores de referência. Também foi realizado o teste estatístico F, o qual satisfez as hipóteses de nulidade nas áreas analisadas.Conclui-se que os métodos utilizados apresentaram eficácia, agilidade e baixo custo no mapeamento d o uso e cobertura da terra em escala detalhada. / Remote Sensing (RS) uses steadily growing technologies and presents great potential for agriculture, e.g. in crop and land management, as well as for discrimination of land features. Currently, there are many methods of analysis and landscape categorization that when integrated with RS data and Geographic Information Systems (GIS) techniques stage as promising alternatives. That is, they provide greater ease in handling spatial data as well as optimizing validation on the field. In this context, this study was carried out using unsupervised digital classification with Artificial Neural Network (ANN) Self- Organizing Maps (SOM), in order to recognize patterns of land cover and land use in part of a high-resolution Rapideye orbital image belonging to the Pitangui River Basin, which encompasses the city of Ponta Grossa, located in the Central-Eastern portion of the State of Paraná. Initially, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) technique was applied to stimulate the separation of classes, especially to evidence different types of agricultural crops and forest cover. The orbital image and the NDVI were segmented through Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), generating descriptors with spatial, spectral and textural properties, culminating in the relational database (RDB) with such descriptors. With Principal Component Analysis (PCA) dimensionality of the BDR data was reduced, selecting the most significant descriptors. Dimensionality was reduced without information loss, from 42 descriptors to 21, namely 6 spatial, 12 spectral and 3 textural. After this data preparation, ANN SOM was used to recognize predetermined patterns in the field. The classes of land cover and land use discriminated by ANN SOM were crops (crop 1, 2, 3 and 4), roads and buildings; forest cover and water bodies. The ANN SOM culminated in the grouping of crop classes including in relation to its phenological cycle. The association of the NDVI artificial band with descriptors to spectral bands, increased the separability between classes, such as forest cover and water bodies. Classes of land cover and land use were validated in the field, the global accuracy was 91%, with kappa index of 0.9 and considered to be excellent as reference values. F statistical test was also carried out and showed satisfiability in the analyzed areas. It is concluded that the methods used were effective, agile and low-cost in detailed scale mapping of land use and coverage.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EVANISE ARAUJO CALD.pdf: 7566314 bytes, checksum: 376003b7f419eb861b263f45501b2c37 (MD5) Previous issue date: 2014-01-29 / Brazil is one of the largest seed producers in the world. Therefore, one must be sought ways to ensure seed quality, free from mechanical damage and/or infection. Computational techniques can assist on detecting these problems, indicating seeds that are or are not following the standards of the existing legislation. The use of digital image processing in agriculture has been established in various areas of knowledge. In agriculture, the digital image processing can help in the area of visual inspection of seeds, a tedious task and with human subjectivity. The digital image processing consists of several steps: image acquisition, preprocessing, segmentation, recognition and interpretation. Among all these steps, the acquisition is the most important, since following stages depend on it to get the desired information. The acquisition has an image capture device, lighting, among other items. An acquisition system that is not developed to a defined purpose can produce inefficient images for the image processing system. For instance, the system can detect a non-existent disease or mechanical damages in the seed, presenting false positives and false negatives, due to the presence of residues in the environment or a wrong image resolution. The objective of this work is to choose the best methodology for capturing images for analysis of seed quality of maize. This was done through two measures of distances between histograms, the intersection and the correlation. To evaluate the performance of the developed methodologies in terms of repeatability and reproducibility, three replications of nine image groups were performed after the systematic rearrangement of equipment in each repetition; and three replicates of nine image groups in which the equipments were not removed from setup; at the end, each repetition had 81 images. As a result, it was verified the need to perform a calibration procedure of the acquisition system at each repetition; and that there is a constancy in the images, for the same repetition, obtaining, for the best case, a distance between histograms of 0.99804 ± 0.00124, with the correlation metric. / O Brasil é um dos maiores produtores de sementes mundiais. Portanto, devem-se buscar meios de garantir sementes de qualidade, livres de danos mecânicos e/ou infecções. Técnicas computacionais podem auxiliar na detecção desses problemas, indicando sementes que estão ou não no padrão da legislação vigente. O uso do processamento digital de imagens na agricultura vem sendo estabelecido em diversas áreas de conhecimento. Na agricultura, o processamento digital de imagens pode auxiliar na área de inspeção visual de sementes, uma tarefa tediosa e com subjetividade humana. O processamento digital de imagens é composto por várias etapas: aquisição de imagem, pré-processamento, segmentação, reconhecimento e interpretação. Dentre todas essas etapas a aquisição é uma das mais importantes, pois, as fases seguintes dependem dela para obter a informação desejada. Na aquisição tem-se o dispositivo de captura das imagens, a iluminação da cena, dentre outros itens. Um sistema de aquisição não direcionado para o fim que se propõe pode produzir imagens ineficazes para o sistema de processamento de imagem. Por exemplo, detectar uma doença ou danos mecânicos inexistentes em uma semente, ou seja, apresentando falsos positivos e falsos negativos, devido à presença de resíduos no ambiente ou à resolução da imagem estar errada. O objetivo deste trabalho é escolher a melhor metodologia para a captura de imagens para fins de análise de qualidade de sementes de milho. Isso foi feito através de duas medidas de distâncias entre histogramas de imagens, a interseção e a correlação. Para avaliar o desempenho das metodologias elaboradas, em termos de repetitividade e reprodutibilidade, foram realizadas três repetições, de nove grupos de imagens, após o rearranjo sistemático dos equipamentos em cada repetição; e três repetições, de nove grupos de imagens, em que os equipamentos não foram retirados do lugar; sendo que em cada repetição eram obtidas 81 imagens. Como resultados, verificaram-se a necessidade de efetuar um procedimento de calibração do sistema de aquisição em cada repetição; e uma constância nas imagens, para a mesma repetição, obtendo, para o melhor caso, uma distância entre histogramas, pela métrica da correlação, de 0,99804 ± 0,00124.

Sabe-se que a relaxação de líquidos em meios porosos envolve três mecanismos principais: relaxação bulk, relaxação de superfície e difusão. Muitas vezes, os processos de relaxação de líquidos confinados em meios porosos são dominados pelo processo de relaxação de superfície e difusão do fluído. No chamado regime de difusão rápida, a relaxação de um único poro é comandada por uma função mono exponencial que depende, principalmente, da relação superfície-volume do poro, de modo que em um material poroso, isto é, contendo uma distribuição ampla de tamanho de poros, o sinal de decaimento de magnetização obtido por meio da ressonância magnética nuclear é formado pela soma de exponenciais com diferentes tempos de relaxação. O problema-chave abordado neste trabalho consiste, portanto, em obter por meio desse sinal de magnetização a distribuição dos tempos de relaxação que controlam o decaimento das funções mono-exponenciais. Matematicamente, esse sinal de decaimento de magnetização pode ser descrito na forma geral de uma equação integral de Fredholm do primeiro tipo, cuja solução é um reconhecido problema inverso mal-posto. As abordagens utilizadas na tentativa de solucionar o problema são oriundas de uma área conhecida como processamento digital de sinais, e os seguintes métodos são analisados e comparados neste trabalho: algoritmo dos mínimos quadrados médios com restrição de não negatividade (LMS-NN), algoritmo dos mínimos quadrados médios com restrição de não negatividade e regularizado (LMS-RNN), redes recorrentes de Hopfield e o já bem conhecido na solução de problemas inversos mal-postos, o algoritmo dos mínimos quadrados regularizado (LS-R). Os resultados obtidos no trabalho são bastante positivos, demonstrando que, além do LS-R, existem outras alternativas na solução do problema, que principalmente, permitem atestar as soluções obtidas por qualquer um dos algoritmos. / It is known that the relaxation of liquids in porous media involves three principal mechanisms: bulk relaxation, surface relaxation, and diffusion. Relaxation processes of confined fluids in porous media are often controlled by surface relaxation process and diffusion. In the so-called fast diffusion regime, the relaxation of a single pore is governed by a mono-exponential function that depends primarily on the relation surface-volume of the pore, so that in a porous medium, i.e, in a medium which contains a wide distribution of pore sizes, the signal of magnetization decay obtained by nuclear magnetic resonance is composed by a sum of exponentials controlled by different relaxation times. The main issue discussed in this work consists in obtaining the distribution of relaxation times that controls the decay of the mono-exponential functions that comprise the magnetization signal. Mathematically this signal of magnetization decay can be generally described as a Fredholm integral equation of the first kind, whose solution is a recognized ill-posed inverse problem. The approaches adopted to try to solve the problem come from an area known as digital signal processing, and the following methods analyzed and compared are: non-negative least mean square algorithm (NN-LMS), regularized and nonnegative nleast mean square algorithm (RNN-LMS), recurrent Hopfield networks and regularized least square algorithm (R-LS), acknowledged in the solution of ill-posed inverse problems. The results obtained are very positive, and show that in addition to R-LS there are other alternatives in the solution of the problem, which mainly allow to attest the results achieved through any of the algorithms.

Ferramentas de geoinformação possuem grande aplicabilidade na compreensão e no mapeamento de deslizamentos. Considerando-se a importância dos componentes do relevo e da cobertura do solo neste processo, torna-se essencial o estabelecimento de metodologias para a síntese de informações do relevo e para a identificação de cicatrizes de deslizamento, de maneira a facilitar o monitoramento de áreas de risco. O objetivo desta Tese é propor metodologias de processamento digital de imagens para o mapeamento e identificação de cicatrizes de deslizamento próximo a rodovias. Um deslizamento de grande porte com várias consequências econômicas, ocorrido no ano de 1999, às margens da Rodovia Anchieta, na bacia hidrográfica do Rio Pilões foi utilizado como área de estudo deste trabalho. Utilizando dados gratuitos, mapas de cobertura do solo e de compartimentação do relevo foram gerados e analisados conjuntamente para a identificação das áreas de potenciais cicatrizes na região das Rodovias Anchieta e Imigrantes. A análise do relevo foi realizada utilizando técnicas de classificação baseada em objeto. A identificação de áreas de cicatrizes de deslizamento foi realizada através da avaliação de duas estratégias metodológicas: uma utilizando o algoritmo de classificação supervisionada SVM (Support Vector Machine) aplicado ao índice de vegetação NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e outra que utilizando combinação entre diferentes classificadores para a composição de uma classificação final. Os resultados obtidos para o mapeamento do relevo mostraram que a metodologia proposta possui grande potencial para a descrição de feições do relevo, com maior nível de detalhamento, facilitando a identificação de áreas com grande potencial de ocorrência de deslizamentos. Ambas as metodologias de identificação de cicatrizes de deslizamento apresentaram bons resultados, sendo que a combinação entre os algoritmos SVM, Redes Neurais e Máxima Verossimilhança apresentou o resultado mais adequado com os objetivos do trabalho, atingindo erro de omissão inferior a 10% para a classe de deslizamento. A combinação dos dois produtos permitiu a análise e identificação de diversas áreas de potenciais cicatrizes de deslizamento associadas à rodovias na região de estudo. A metodologia proposta possui ampla replicabilidade, podendo ser utilizada para análises de risco associadas a assentamentos urbanos, empreendimentos lineares e para o planejamento territorial e ambiental. / Geoinformation tools have great applicability in understanding and mapping landslides. Considering the significance of releif components and land cover in this process, it is essential the establishment of methods for the synthesis of the relief information and identification landslides, aiming to facilitate areas risk monitoring. The objective of this Dissertation is to propose digital image processing methodologies for map and identify landslide near to highways. A large landslide with several economic consequences was used as a study area of this work, occurred in 1999, near the Highway Anchieta, in Piloes river basin. Using free data, land cover and relief subdivsion maps were generated and intersected to identify areas of potential landslides in the region of Highways Anchieta and Imigrantes. The relief analysis was performed using based on object classification techniques. The identification of the landslide was performed by evaluating two methodological strategies: one using the supervised classification algorithm SVM (Support Vector Machine) applied to the NDVI vegetation index (Normalized Difference Vegetation Index) and another using combination of different classifiers for the composition of a final classification. The results obtained for relief mapping showed that the proposed method has great potential for the description of the relief features, with greater detail, facilitating the identification of areas with high potential for occurrence of landslides. Both landslides identification methodologies showed good results, and the combination of SVM, Neural Network and Maximum Likelihood algorithms presented the most appropriate result, reaching omission error of less than 10% for the landslide class. The combination of the two products allowed the analysis and identification of several areas of potential landslide scars associated with roads in the study area. The proposed methodology has extensive replication and can be used for risk analysis associated with urban settlements, linear infrastructures and the territorial and environmental planning.