O uso de imagens de sensores remotos para o mapeamento e discriminação de alvos geológicos está baseado nas propriedades da radiação eletromagnética solar refletida de unidades elementares da superfície do terreno (UEST). Nas imagens, os UEST estão codificados em números digitais, cujos valores correspondem à medida de um complexo processo de trocas de energia eletromagnética (transmitida, refletida e absorvida) com os átomos e moléculas dos minerais da rocha por ondas eletromagnéticas. Sob este ângulo, a interpretação de uma imagem é essencialmente um exercício de descoberta e entendimento de como interage a radiação eletromagnética com o material, a fim de descobrir informações ou propriedades relacionadas com a sua natureza intrínseca, como a composição de seus constituintes. Assim, se busca identificar nas imagens, através das respostas espectrais dos materiais, que tipo de rocha ou mineral está presente em um certo elemento de uma imagem digital. O sucesso desta análise dependerá do número de bandas que o sensor possui, já que isto se traduzirá na capacidade discriminante deste sensor. No momento atual as medidas de refletância tornam-se importantes diante dos avanços e aplicações vividos no campo do imageamento por satélite, como forma de fomentar e solidificar uma nova metodologia de prospecção mineral. A análise de imagens digitais permite, convertendo seus valores expostos em contadores digitais para refletância, que comparemos com valores de refletância conhecidos para um dado material o qual já tenhamos analisado, nos possibilitando inferir assim a natureza do dado UEST. Dentro deste contexto, foram obtidos em laboratório espectros de refletância de amostras de rochas basálticas de regiões de mineralizações de ametistas e rejeitos de seus garimpos, características da porção Sul da Bacia do Paraná, as quais constituem níveis estratigráficos bem distribuídos, servindo assim como linhas evidenciais para a prospecção e caracterização destas áreas, além de formarem uma biblioteca espectral descritiva para tal área. Além disso, foram analisadas as correspondências entre os espectros de laboratório e as curvas obtidas através das imagens ASTER, empregando métodos de reconhecimento de padrões (métodos de classificação); para tanto implementou-se o método de decomposição de curvas através da derivada primeira, buscando frisar linhas estreitas de absorção presente em tais curvas, permitindo uma classificação mais acurada dos mesmos e buscando evidenciar padrões discriminantes que identifiquem estas rochas e seus minerais. A partir da implementação do método de decomposição de curvas por aplicação da derivada primeira foi possível situar evidências da presença de composições mineralógicas, semelhantes às amostras coletadas em campo, nas imagens orbitais. A identificação destas assinaturas se deu por meio da comparação dos espectros processados e as imagens da região de interesse através das técnicas da derivada primeira e SAM, onde se tornou evidente a aplicabilidade do sensoriamento remoto como ferramenta de apoio à prospecção mineral. / The use of remote sensors images for mapping and discrimination of geologic targets is based on reflected electromagnetic solar radiation properties of the elementary units of the land surface (UEST). In the images, UEST are codified in digital numbers, whose values correspond to the measure of a complex process of electromagnetic energy changes (transmitted, reflected and absorbed) with the atoms and molecules of rock minerals for electromagnetic waves. This way, the image interpretation is essentially an exercise of discover and agreement of how electromagnetic radiation interacts with material, in order to discover information or properties related with its intrinsic nature, as the composition of its constituent. Thus, it searches to identify in the images, through the spectral answers of the materials, which type of rock or mineral is present in a certain element of the digital image. The success of this analysis will depend on the number of bands on which the sensor carries, since this will be express the discriminant capacity of its sensor. At the current moment the reflectance measures become more important because of the advances and applications in the field of the satellite imaging, as form to foment and develop a new solid methodology of mineral prospection. The analysis of digital images allows, converting its displayed values into digital accountants for reflectance, which are compared with known values of reflectance for material data which already had been analyze, making possible to infer the nature of UEST data. Inside of this context, reflectance specters of basaltic rock samples on amethysts mineralization and debris regions of its ipan had been gotten in laboratory, characteristics of the South portion of the Parana river basin, which constitute well distributed estratigraphic levels, serving as well as lines of evidence for the prospection and characterization of these areas, beyond forming a descriptive spectral library for such area. Moreover, the correspondences between the specters of laboratory and the curves gotten through images ASTER had been analyzed, using methods of recognition of standards (classification methods); for in such a way the curves decomposition method was implemented through the first derivative, searching more emphasize on absorption narrow lines presents in such curves, allowing a accurate classification of the same ones and searching to evidence discriminants standards that identifies these rocks and its minerals. From the implementation of the of decomposition of curves method for application of the first derivative it was possible to point out evidences of the presence of mineralogical compositions in the orbital images, similar to the samples collected in field. The identification of these signatures was made by means of the comparison of the processed specters and the images of the region of interest through the techniques of the first derivative and SAM, where it became evident the applicability of the remote sensing as tool of support in mineral prospection.

Este trabalho buscou avaliar os aspectos relacionados à potencialidade das imagens do sensor Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) para a caracterização e mapeamento de rejeitos de garimpos de ametistas na região do município de Ametista do Sul-RS, Brasil. Essa região possui a maior produção de ametistas do mundo. Foram utilizados classificadores de Distância Mínima Euclidiana, Máxima Verossimilhança e a técnica SAM (Spectral Angle Mapper). Entre os três algoritmos de classificação empregados, o melhor desempenho foi observado na técnica SAM, a qual obteve o menor erro e a melhor distinção do alvo em estudo. O principal erro encontrado para os classificadores foi a confusão gerada entre as classes “sombra” e “rejeitos de garimpos”. Com a utilização da técnica SAM, essa confusão foi reduzida consideravelmente, pois a mesma utilizou a curva espectral do rejeito como referência na classificação, enquanto os classificadores multiespectrais utilizaram grupos de pixels representativos do basalto, que continham mistura espectral de outras classes, como sombra e vegetação. Os resultados sugerem que, em ambientes tropicais similares aos da área de estudo, com predomínio de vegetação densa, os dados ASTER podem ser eficazes para a caracterização dos rejeitos de garimpos. / The objective of this work was to evaluate the potential of Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) images, for discrimination and mapping of ametist mining residues/basalt in the Ametista do Sul region, Rio Grande do Sul State, Brazil. This region provides the most part of ametist production of the World. The multispectral algorithms Minimun Euclidian Distance and Maximum Likelihood and the hyperspectral technique SAM (Spectral Angle Mapper) were used in this work. The SAM technique showed better results than multispectral techniques. The main error found by the multispectral algorithms was the mixing/confusion between “shadow” and “mining residues” classes due to the spectral similarity between them. With the SAM technique the confusion decreased because it employed the residues spectral curve as a reference, while the multispectral techniques employed pixels groups that could have spectral mixture with other targets. The results showed that in tropical terrains as the study area, ASTER data can be efficacious for the characterization of mining residues.

O uso de imagens de sensores remotos para o mapeamento e discriminação de alvos geológicos está baseado nas propriedades da radiação eletromagnética solar refletida de unidades elementares da superfície do terreno (UEST). Nas imagens, os UEST estão codificados em números digitais, cujos valores correspondem à medida de um complexo processo de trocas de energia eletromagnética (transmitida, refletida e absorvida) com os átomos e moléculas dos minerais da rocha por ondas eletromagnéticas. Sob este ângulo, a interpretação de uma imagem é essencialmente um exercício de descoberta e entendimento de como interage a radiação eletromagnética com o material, a fim de descobrir informações ou propriedades relacionadas com a sua natureza intrínseca, como a composição de seus constituintes. Assim, se busca identificar nas imagens, através das respostas espectrais dos materiais, que tipo de rocha ou mineral está presente em um certo elemento de uma imagem digital. O sucesso desta análise dependerá do número de bandas que o sensor possui, já que isto se traduzirá na capacidade discriminante deste sensor. No momento atual as medidas de refletância tornam-se importantes diante dos avanços e aplicações vividos no campo do imageamento por satélite, como forma de fomentar e solidificar uma nova metodologia de prospecção mineral. A análise de imagens digitais permite, convertendo seus valores expostos em contadores digitais para refletância, que comparemos com valores de refletância conhecidos para um dado material o qual já tenhamos analisado, nos possibilitando inferir assim a natureza do dado UEST. Dentro deste contexto, foram obtidos em laboratório espectros de refletância de amostras de rochas basálticas de regiões de mineralizações de ametistas e rejeitos de seus garimpos, características da porção Sul da Bacia do Paraná, as quais constituem níveis estratigráficos bem distribuídos, servindo assim como linhas evidenciais para a prospecção e caracterização destas áreas, além de formarem uma biblioteca espectral descritiva para tal área. Além disso, foram analisadas as correspondências entre os espectros de laboratório e as curvas obtidas através das imagens ASTER, empregando métodos de reconhecimento de padrões (métodos de classificação); para tanto implementou-se o método de decomposição de curvas através da derivada primeira, buscando frisar linhas estreitas de absorção presente em tais curvas, permitindo uma classificação mais acurada dos mesmos e buscando evidenciar padrões discriminantes que identifiquem estas rochas e seus minerais. A partir da implementação do método de decomposição de curvas por aplicação da derivada primeira foi possível situar evidências da presença de composições mineralógicas, semelhantes às amostras coletadas em campo, nas imagens orbitais. A identificação destas assinaturas se deu por meio da comparação dos espectros processados e as imagens da região de interesse através das técnicas da derivada primeira e SAM, onde se tornou evidente a aplicabilidade do sensoriamento remoto como ferramenta de apoio à prospecção mineral. / The use of remote sensors images for mapping and discrimination of geologic targets is based on reflected electromagnetic solar radiation properties of the elementary units of the land surface (UEST). In the images, UEST are codified in digital numbers, whose values correspond to the measure of a complex process of electromagnetic energy changes (transmitted, reflected and absorbed) with the atoms and molecules of rock minerals for electromagnetic waves. This way, the image interpretation is essentially an exercise of discover and agreement of how electromagnetic radiation interacts with material, in order to discover information or properties related with its intrinsic nature, as the composition of its constituent. Thus, it searches to identify in the images, through the spectral answers of the materials, which type of rock or mineral is present in a certain element of the digital image. The success of this analysis will depend on the number of bands on which the sensor carries, since this will be express the discriminant capacity of its sensor. At the current moment the reflectance measures become more important because of the advances and applications in the field of the satellite imaging, as form to foment and develop a new solid methodology of mineral prospection. The analysis of digital images allows, converting its displayed values into digital accountants for reflectance, which are compared with known values of reflectance for material data which already had been analyze, making possible to infer the nature of UEST data. Inside of this context, reflectance specters of basaltic rock samples on amethysts mineralization and debris regions of its ipan had been gotten in laboratory, characteristics of the South portion of the Parana river basin, which constitute well distributed estratigraphic levels, serving as well as lines of evidence for the prospection and characterization of these areas, beyond forming a descriptive spectral library for such area. Moreover, the correspondences between the specters of laboratory and the curves gotten through images ASTER had been analyzed, using methods of recognition of standards (classification methods); for in such a way the curves decomposition method was implemented through the first derivative, searching more emphasize on absorption narrow lines presents in such curves, allowing a accurate classification of the same ones and searching to evidence discriminants standards that identifies these rocks and its minerals. From the implementation of the of decomposition of curves method for application of the first derivative it was possible to point out evidences of the presence of mineralogical compositions in the orbital images, similar to the samples collected in field. The identification of these signatures was made by means of the comparison of the processed specters and the images of the region of interest through the techniques of the first derivative and SAM, where it became evident the applicability of the remote sensing as tool of support in mineral prospection.

Este trabalho buscou avaliar os aspectos relacionados à potencialidade das imagens do sensor Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) para a caracterização e mapeamento de rejeitos de garimpos de ametistas na região do município de Ametista do Sul-RS, Brasil. Essa região possui a maior produção de ametistas do mundo. Foram utilizados classificadores de Distância Mínima Euclidiana, Máxima Verossimilhança e a técnica SAM (Spectral Angle Mapper). Entre os três algoritmos de classificação empregados, o melhor desempenho foi observado na técnica SAM, a qual obteve o menor erro e a melhor distinção do alvo em estudo. O principal erro encontrado para os classificadores foi a confusão gerada entre as classes “sombra” e “rejeitos de garimpos”. Com a utilização da técnica SAM, essa confusão foi reduzida consideravelmente, pois a mesma utilizou a curva espectral do rejeito como referência na classificação, enquanto os classificadores multiespectrais utilizaram grupos de pixels representativos do basalto, que continham mistura espectral de outras classes, como sombra e vegetação. Os resultados sugerem que, em ambientes tropicais similares aos da área de estudo, com predomínio de vegetação densa, os dados ASTER podem ser eficazes para a caracterização dos rejeitos de garimpos. / The objective of this work was to evaluate the potential of Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) images, for discrimination and mapping of ametist mining residues/basalt in the Ametista do Sul region, Rio Grande do Sul State, Brazil. This region provides the most part of ametist production of the World. The multispectral algorithms Minimun Euclidian Distance and Maximum Likelihood and the hyperspectral technique SAM (Spectral Angle Mapper) were used in this work. The SAM technique showed better results than multispectral techniques. The main error found by the multispectral algorithms was the mixing/confusion between “shadow” and “mining residues” classes due to the spectral similarity between them. With the SAM technique the confusion decreased because it employed the residues spectral curve as a reference, while the multispectral techniques employed pixels groups that could have spectral mixture with other targets. The results showed that in tropical terrains as the study area, ASTER data can be efficacious for the characterization of mining residues.

O uso de imagens de sensores remotos para o mapeamento e discriminação de alvos geológicos está baseado nas propriedades da radiação eletromagnética solar refletida de unidades elementares da superfície do terreno (UEST). Nas imagens, os UEST estão codificados em números digitais, cujos valores correspondem à medida de um complexo processo de trocas de energia eletromagnética (transmitida, refletida e absorvida) com os átomos e moléculas dos minerais da rocha por ondas eletromagnéticas. Sob este ângulo, a interpretação de uma imagem é essencialmente um exercício de descoberta e entendimento de como interage a radiação eletromagnética com o material, a fim de descobrir informações ou propriedades relacionadas com a sua natureza intrínseca, como a composição de seus constituintes. Assim, se busca identificar nas imagens, através das respostas espectrais dos materiais, que tipo de rocha ou mineral está presente em um certo elemento de uma imagem digital. O sucesso desta análise dependerá do número de bandas que o sensor possui, já que isto se traduzirá na capacidade discriminante deste sensor. No momento atual as medidas de refletância tornam-se importantes diante dos avanços e aplicações vividos no campo do imageamento por satélite, como forma de fomentar e solidificar uma nova metodologia de prospecção mineral. A análise de imagens digitais permite, convertendo seus valores expostos em contadores digitais para refletância, que comparemos com valores de refletância conhecidos para um dado material o qual já tenhamos analisado, nos possibilitando inferir assim a natureza do dado UEST. Dentro deste contexto, foram obtidos em laboratório espectros de refletância de amostras de rochas basálticas de regiões de mineralizações de ametistas e rejeitos de seus garimpos, características da porção Sul da Bacia do Paraná, as quais constituem níveis estratigráficos bem distribuídos, servindo assim como linhas evidenciais para a prospecção e caracterização destas áreas, além de formarem uma biblioteca espectral descritiva para tal área. Além disso, foram analisadas as correspondências entre os espectros de laboratório e as curvas obtidas através das imagens ASTER, empregando métodos de reconhecimento de padrões (métodos de classificação); para tanto implementou-se o método de decomposição de curvas através da derivada primeira, buscando frisar linhas estreitas de absorção presente em tais curvas, permitindo uma classificação mais acurada dos mesmos e buscando evidenciar padrões discriminantes que identifiquem estas rochas e seus minerais. A partir da implementação do método de decomposição de curvas por aplicação da derivada primeira foi possível situar evidências da presença de composições mineralógicas, semelhantes às amostras coletadas em campo, nas imagens orbitais. A identificação destas assinaturas se deu por meio da comparação dos espectros processados e as imagens da região de interesse através das técnicas da derivada primeira e SAM, onde se tornou evidente a aplicabilidade do sensoriamento remoto como ferramenta de apoio à prospecção mineral. / The use of remote sensors images for mapping and discrimination of geologic targets is based on reflected electromagnetic solar radiation properties of the elementary units of the land surface (UEST). In the images, UEST are codified in digital numbers, whose values correspond to the measure of a complex process of electromagnetic energy changes (transmitted, reflected and absorbed) with the atoms and molecules of rock minerals for electromagnetic waves. This way, the image interpretation is essentially an exercise of discover and agreement of how electromagnetic radiation interacts with material, in order to discover information or properties related with its intrinsic nature, as the composition of its constituent. Thus, it searches to identify in the images, through the spectral answers of the materials, which type of rock or mineral is present in a certain element of the digital image. The success of this analysis will depend on the number of bands on which the sensor carries, since this will be express the discriminant capacity of its sensor. At the current moment the reflectance measures become more important because of the advances and applications in the field of the satellite imaging, as form to foment and develop a new solid methodology of mineral prospection. The analysis of digital images allows, converting its displayed values into digital accountants for reflectance, which are compared with known values of reflectance for material data which already had been analyze, making possible to infer the nature of UEST data. Inside of this context, reflectance specters of basaltic rock samples on amethysts mineralization and debris regions of its ipan had been gotten in laboratory, characteristics of the South portion of the Parana river basin, which constitute well distributed estratigraphic levels, serving as well as lines of evidence for the prospection and characterization of these areas, beyond forming a descriptive spectral library for such area. Moreover, the correspondences between the specters of laboratory and the curves gotten through images ASTER had been analyzed, using methods of recognition of standards (classification methods); for in such a way the curves decomposition method was implemented through the first derivative, searching more emphasize on absorption narrow lines presents in such curves, allowing a accurate classification of the same ones and searching to evidence discriminants standards that identifies these rocks and its minerals. From the implementation of the of decomposition of curves method for application of the first derivative it was possible to point out evidences of the presence of mineralogical compositions in the orbital images, similar to the samples collected in field. The identification of these signatures was made by means of the comparison of the processed specters and the images of the region of interest through the techniques of the first derivative and SAM, where it became evident the applicability of the remote sensing as tool of support in mineral prospection.

Este trabalho buscou avaliar os aspectos relacionados à potencialidade das imagens do sensor Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) para a caracterização e mapeamento de rejeitos de garimpos de ametistas na região do município de Ametista do Sul-RS, Brasil. Essa região possui a maior produção de ametistas do mundo. Foram utilizados classificadores de Distância Mínima Euclidiana, Máxima Verossimilhança e a técnica SAM (Spectral Angle Mapper). Entre os três algoritmos de classificação empregados, o melhor desempenho foi observado na técnica SAM, a qual obteve o menor erro e a melhor distinção do alvo em estudo. O principal erro encontrado para os classificadores foi a confusão gerada entre as classes “sombra” e “rejeitos de garimpos”. Com a utilização da técnica SAM, essa confusão foi reduzida consideravelmente, pois a mesma utilizou a curva espectral do rejeito como referência na classificação, enquanto os classificadores multiespectrais utilizaram grupos de pixels representativos do basalto, que continham mistura espectral de outras classes, como sombra e vegetação. Os resultados sugerem que, em ambientes tropicais similares aos da área de estudo, com predomínio de vegetação densa, os dados ASTER podem ser eficazes para a caracterização dos rejeitos de garimpos. / The objective of this work was to evaluate the potential of Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) images, for discrimination and mapping of ametist mining residues/basalt in the Ametista do Sul region, Rio Grande do Sul State, Brazil. This region provides the most part of ametist production of the World. The multispectral algorithms Minimun Euclidian Distance and Maximum Likelihood and the hyperspectral technique SAM (Spectral Angle Mapper) were used in this work. The SAM technique showed better results than multispectral techniques. The main error found by the multispectral algorithms was the mixing/confusion between “shadow” and “mining residues” classes due to the spectral similarity between them. With the SAM technique the confusion decreased because it employed the residues spectral curve as a reference, while the multispectral techniques employed pixels groups that could have spectral mixture with other targets. The results showed that in tropical terrains as the study area, ASTER data can be efficacious for the characterization of mining residues.

É apresentada uma nova abordagem na técnica e na avaliação de área de florestas nativas, exóticas e uso do solo do Nordeste do Estado do Rio Grande do Sul, em particular no entorno da escarpa que divide os Campos de Cima da Serra e a Planície Costeira, caracterizada por apresentar espécies de Pinus elliotti Engelm var elliottiii e Pinus taeda L., Eucalyptus sp. e Araucaria angustifólia (Bert.) O. Ktze. e áreas de campo nativo. Nas últimas décadas tem se verificado avanço das florestas exóticas, principalmente de florestas de pinus, sobre as áreas de campo e florestas nativas, surgindo como uma das maiores fontes de exploração econômica da região. Parcialmente em razão disto, as florestas de araucária distribuem-se de forma pouco homogênea, em decorrência de décadas de desmatamento. As técnicas de classificação em Sensoriamento Remoto, usando imagens de Landsat, mostraram que é possível separar tipos diferentes de vegetação, e no exemplo das florestas na região estudada, tanto nativas como exóticas. As limitações em definições espacial e espectral até meados da década de 1990 motivaram o desenvolvimento de uma nova geração de satélites e sensores, incluindo o sensor ASTER a bordo do satélite Terra. Este sensor apresenta 14 bandas espectrais com diferentes resoluções espaciais, sendo usado nesta pesquisa suas 9 bandas correspondentes ao espectro de radiância refletida. O foco central deste trabalho está na utilização de sensoriamento remoto e geoprocessamento para determinação de áreas de vegetação e uso do solo no extremo leste dos Campos de Cima da Serra, através de imagens orbitais do sensor ASTER. Utilizando métodos de classificação supervisionada foi possível caracterizar a área, separar as espécies vegetais entre si, além de quantificá-las O grupo das 9 bandas foram distribuídas em três grupos: com 3 bandas de resolução espacial de 15 metros no visível e infravermelho próximo (VNIR); com 6 bandas com resolução espacial de 30 metros no infravermelho médio (SWIR); e com 9 bandas com resolução espacial de 30 metros cobrindo toda a faixa de resolução espectral do espectro de radiância refletida do sensor ASTER (VNIR+SWIR). A metodologia incluiu processamento de imagem e classificação com o algoritmo de máxima verossimilhança gaussiana. Os resultados são: 1) é possível identificar tipos diferentes de manejo e idade nas florestas de Pinus elliottii (jovens, adulto, velho e manejado diferenciado); 2) a exatidão geral foi de 90,89% no subsistema VNIR, e o índice do Kappa foi de 0,81 em ambos subsistemas VNIR e (VNIR+SWIR); 3) a classificação apresentando o mapa do uso do solo mostra que, de forma geral, os dados de VNIR têm os melhores resultados, incluindo o detalhamento para pequenas áreas da superfície terrestre. O grupo (VNIR+SWIR) têm potencial superior para a determinação das classes araucária , eucalipto e pinus com manejo / pinus adulto , enquanto que o grupo SWIR não apresenta não vence em nenhuma classe; 4) com relação aos dados de exatidão geral resultantes do subsistema VNIR, a área estimada de pinus é 22,28% da área estudada (cena de 1543,63 quilômetros quadrados totais), e de araucária é 10,10%, revelando que aquela espécie exótica está mudando rapidamente a paisagem da região. Na comparação destes resultados com outros estudos na região pesquisada, verifica-se que a utilização de dados ASTER implica em um aumento na acurácia da classificação de vegetação em geral e que este sensor é altamente apropriado para estudos ambientais, devido a suas excelentes características espaciais e espectrais.

É apresentada uma nova abordagem na técnica e na avaliação de área de florestas nativas, exóticas e uso do solo do Nordeste do Estado do Rio Grande do Sul, em particular no entorno da escarpa que divide os Campos de Cima da Serra e a Planície Costeira, caracterizada por apresentar espécies de Pinus elliotti Engelm var elliottiii e Pinus taeda L., Eucalyptus sp. e Araucaria angustifólia (Bert.) O. Ktze. e áreas de campo nativo. Nas últimas décadas tem se verificado avanço das florestas exóticas, principalmente de florestas de pinus, sobre as áreas de campo e florestas nativas, surgindo como uma das maiores fontes de exploração econômica da região. Parcialmente em razão disto, as florestas de araucária distribuem-se de forma pouco homogênea, em decorrência de décadas de desmatamento. As técnicas de classificação em Sensoriamento Remoto, usando imagens de Landsat, mostraram que é possível separar tipos diferentes de vegetação, e no exemplo das florestas na região estudada, tanto nativas como exóticas. As limitações em definições espacial e espectral até meados da década de 1990 motivaram o desenvolvimento de uma nova geração de satélites e sensores, incluindo o sensor ASTER a bordo do satélite Terra. Este sensor apresenta 14 bandas espectrais com diferentes resoluções espaciais, sendo usado nesta pesquisa suas 9 bandas correspondentes ao espectro de radiância refletida. O foco central deste trabalho está na utilização de sensoriamento remoto e geoprocessamento para determinação de áreas de vegetação e uso do solo no extremo leste dos Campos de Cima da Serra, através de imagens orbitais do sensor ASTER. Utilizando métodos de classificação supervisionada foi possível caracterizar a área, separar as espécies vegetais entre si, além de quantificá-las O grupo das 9 bandas foram distribuídas em três grupos: com 3 bandas de resolução espacial de 15 metros no visível e infravermelho próximo (VNIR); com 6 bandas com resolução espacial de 30 metros no infravermelho médio (SWIR); e com 9 bandas com resolução espacial de 30 metros cobrindo toda a faixa de resolução espectral do espectro de radiância refletida do sensor ASTER (VNIR+SWIR). A metodologia incluiu processamento de imagem e classificação com o algoritmo de máxima verossimilhança gaussiana. Os resultados são: 1) é possível identificar tipos diferentes de manejo e idade nas florestas de Pinus elliottii (jovens, adulto, velho e manejado diferenciado); 2) a exatidão geral foi de 90,89% no subsistema VNIR, e o índice do Kappa foi de 0,81 em ambos subsistemas VNIR e (VNIR+SWIR); 3) a classificação apresentando o mapa do uso do solo mostra que, de forma geral, os dados de VNIR têm os melhores resultados, incluindo o detalhamento para pequenas áreas da superfície terrestre. O grupo (VNIR+SWIR) têm potencial superior para a determinação das classes araucária , eucalipto e pinus com manejo / pinus adulto , enquanto que o grupo SWIR não apresenta não vence em nenhuma classe; 4) com relação aos dados de exatidão geral resultantes do subsistema VNIR, a área estimada de pinus é 22,28% da área estudada (cena de 1543,63 quilômetros quadrados totais), e de araucária é 10,10%, revelando que aquela espécie exótica está mudando rapidamente a paisagem da região. Na comparação destes resultados com outros estudos na região pesquisada, verifica-se que a utilização de dados ASTER implica em um aumento na acurácia da classificação de vegetação em geral e que este sensor é altamente apropriado para estudos ambientais, devido a suas excelentes características espaciais e espectrais.

É apresentada uma nova abordagem na técnica e na avaliação de área de florestas nativas, exóticas e uso do solo do Nordeste do Estado do Rio Grande do Sul, em particular no entorno da escarpa que divide os Campos de Cima da Serra e a Planície Costeira, caracterizada por apresentar espécies de Pinus elliotti Engelm var elliottiii e Pinus taeda L., Eucalyptus sp. e Araucaria angustifólia (Bert.) O. Ktze. e áreas de campo nativo. Nas últimas décadas tem se verificado avanço das florestas exóticas, principalmente de florestas de pinus, sobre as áreas de campo e florestas nativas, surgindo como uma das maiores fontes de exploração econômica da região. Parcialmente em razão disto, as florestas de araucária distribuem-se de forma pouco homogênea, em decorrência de décadas de desmatamento. As técnicas de classificação em Sensoriamento Remoto, usando imagens de Landsat, mostraram que é possível separar tipos diferentes de vegetação, e no exemplo das florestas na região estudada, tanto nativas como exóticas. As limitações em definições espacial e espectral até meados da década de 1990 motivaram o desenvolvimento de uma nova geração de satélites e sensores, incluindo o sensor ASTER a bordo do satélite Terra. Este sensor apresenta 14 bandas espectrais com diferentes resoluções espaciais, sendo usado nesta pesquisa suas 9 bandas correspondentes ao espectro de radiância refletida. O foco central deste trabalho está na utilização de sensoriamento remoto e geoprocessamento para determinação de áreas de vegetação e uso do solo no extremo leste dos Campos de Cima da Serra, através de imagens orbitais do sensor ASTER. Utilizando métodos de classificação supervisionada foi possível caracterizar a área, separar as espécies vegetais entre si, além de quantificá-las O grupo das 9 bandas foram distribuídas em três grupos: com 3 bandas de resolução espacial de 15 metros no visível e infravermelho próximo (VNIR); com 6 bandas com resolução espacial de 30 metros no infravermelho médio (SWIR); e com 9 bandas com resolução espacial de 30 metros cobrindo toda a faixa de resolução espectral do espectro de radiância refletida do sensor ASTER (VNIR+SWIR). A metodologia incluiu processamento de imagem e classificação com o algoritmo de máxima verossimilhança gaussiana. Os resultados são: 1) é possível identificar tipos diferentes de manejo e idade nas florestas de Pinus elliottii (jovens, adulto, velho e manejado diferenciado); 2) a exatidão geral foi de 90,89% no subsistema VNIR, e o índice do Kappa foi de 0,81 em ambos subsistemas VNIR e (VNIR+SWIR); 3) a classificação apresentando o mapa do uso do solo mostra que, de forma geral, os dados de VNIR têm os melhores resultados, incluindo o detalhamento para pequenas áreas da superfície terrestre. O grupo (VNIR+SWIR) têm potencial superior para a determinação das classes araucária , eucalipto e pinus com manejo / pinus adulto , enquanto que o grupo SWIR não apresenta não vence em nenhuma classe; 4) com relação aos dados de exatidão geral resultantes do subsistema VNIR, a área estimada de pinus é 22,28% da área estudada (cena de 1543,63 quilômetros quadrados totais), e de araucária é 10,10%, revelando que aquela espécie exótica está mudando rapidamente a paisagem da região. Na comparação destes resultados com outros estudos na região pesquisada, verifica-se que a utilização de dados ASTER implica em um aumento na acurácia da classificação de vegetação em geral e que este sensor é altamente apropriado para estudos ambientais, devido a suas excelentes características espaciais e espectrais.

Com o surgimento de novos métodos de extração de dados altimétricos no mercado de geotecnologias a escolha da melhor técnica é um problema que preocupa a maioria dos usuários. Como nenhum dado está isento de erros faz-se necessário propor método que faça uso dessa diversidade de informações minimizando-se o erro. A Colocação por Mínimos Quadrados é uma técnica que permite a integração de dados diferentes em tipo e precisão. Assim, a presente dissertação teve como objetivo a determinação e avaliação de um novo Modelo Digital de Elevação, denominado MDE Híbrido, a partir de dados altimétricos obtidos através de diferentes técnicas: fotogrametria (curvas de nível extraídas de carta 1:50.000), estereoscopia em imagens de um sensor orbital (ASTER) e interferometria de radar (SRTM). Foram selecionadas três áreas no município de Porto Alegre/RS, que apresentam diferentes tipos de relevo: plano, misto e acidentado. Nessas áreas foram obtidos os MDEs a partir de curvas de nível, imagens ASTER e do SRTM com resoluções de 30m, 15m e 90m respectivamente. Uma avaliação pontual foi realizada nos três dados onde pode-se observar que para cada área de estudo um diferente dado apresentou menor Erro Médio Quadrático. Estes três dados foram então integrados utilizando-se a Colocação por Mínimos Quadrados e resolução de 15m. Após avaliação, o MDE Híbrido na Área Plana apresentou acurácia altimétrica igual a 3,493m e na Área Mista o valor de 4,763m o que atende aos requisitos da Classe A do PEC (Padrão de Exatidão Cartográfico) na escala 1:25.000. Já na Área Acidentada o valor encontrado foi de 8,66m atendendo os requisitos da Classe A do PEC na escala 1:50.000. Os resultados práticos alcançados nesta pesquisa mostraram que os dados altimétricos com diferentes resoluções espaciais podem ser integrados, desde que se tenha conhecimento das suas precisões. A resolução espacial de um determinado dado não está relacionada com a precisão deste dado. / With the appearance of new methods of altimetric data extraction, the choice for the best technique is a problem that concerns the majority of users. As no data is error free, it is necessary to propose a methodology that may use this diversity of information as well as minimize errors which arise from each data. The Least-Squares Collocation (CMQ) is a technique that allows the integration of different data according to type and precision. Thus, this paper aimed at determining and evaluating a new Digital Elevation Model called Hybrid MDE, which was obtained through the integration of data from different techniques: Photogrammetry (level curves extracted from maps, Stereoscopy (ASTER) and Interferometry (SRTM). To evaluate the efficiency of this methodology, we selected three areas in the city of Porto Alegre/RS, which showed different types of relief: plain, mixed and rough. In these areas, the MDEs were generated from level curves and ASTER images, which had a resolution of 30 m and 15m respectively; we also included the SRTM data, which show a resolution of 90 m. These three data were then integrated, using the CMQ, and determining a new model with a final resolution of 15 m, which was called Hybrid MDE. Lastly, we realized an evaluation, in which the Hybrid MDE in the Plain Area showed an altimetric accuracy equal to 3,493 m and in the Mixed Area 4, 763, which follows the Class A requisites of the Standard of Cartographic Exactness (PEC) in the scale of 1:25.000. In the Rough Area, the value found was 8, 66 m , following the Class A requisites for PEC in the scale of 1:50.000. The practical results reached in this research show that altimetric data with different spatial resolutions may be integrated, as long as we are aware of its precision.