Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2014. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2014-08-12T15:24:49Z No. of bitstreams: 1 2014_FelipeBarbosaAlencastro.pdf: 14691486 bytes, checksum: 6add5013642f0fd28fc63c8a29eac7b8 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-08-14T14:55:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_FelipeBarbosaAlencastro.pdf: 14691486 bytes, checksum: 6add5013642f0fd28fc63c8a29eac7b8 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-08-14T14:55:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_FelipeBarbosaAlencastro.pdf: 14691486 bytes, checksum: 6add5013642f0fd28fc63c8a29eac7b8 (MD5) / As colisões entre aves e aviões têm aumentado bastante nas últimas décadas em todo o mundo. É crescente a preocupação em reduzir a quantidade de colisões, bem como minimizar os danos causados por elas. Este estudo analisou as principais espécies envolvidas em incidentes aéreos e seus os focos atrativos, além do efeito da perda de vegetação na área de segurança dos aeroportos de Cuiabá, Manaus, Guarulhos e Porto Alegre. As espécies de risco foram identificadas a partir da análise dos registros de colisões entre 2001 e 2012. Os principais atrativos dessas espécies foram identificados e monitorados entre os anos de 2009 e 2013. A análise de perda de habitat natural foi feita a partir de imagens de sensoriamento remoto, por meio do índice de vegetação NDVI entre os anos de 2001 e 2011. Foi observado que os fatores que têm influência sobre esse aumento observado nos últimos anos, vão desde a presença de animais nas áreas operacionais dos aeroportos, à presença de diversos atrativos para a fauna no entorno dos aeroportos e também a perda de habitat natural nas áreas adjacentes. A espécie de maior risco para a aviação nos aeroportos estudados é o quero-quero, seguida do urubu e do carcará. Todos os atrativos de grande risco à aviação são de origem antrópica, relacionados, principalmente, a problemas como a destinação de resíduos sólidos orgânicos. Cuiabá foi o aeroporto com menor área de vegetação natural, enquanto Manaus teve a maior área de cobertura vegetal natural O uso das geotecnologias como o sensoriamento remoto e o sistema de informações geográficas é fundamental para a aquisição, integração e análise dessas informações visando o manejo da fauna e a gestão de seu risco na aviação. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The birdstrike on aviation is an increasing problem on the last decades around the world. It is critical decrease the number of collisions and the damages caused by them. This study analyzed the species involved and what is attracting this species and the effect of plant loss on the security area of Cuiabá, Manaus, Guarulhos and Porto Alegre International Airports. The analyses of the risk species was done from birdstrike CENIPA data between 2001 and 2012. The attractives focus were identify and monitoring between 2009 and 2013. The plant loss on the airport security area was analyzed using remote sensing NDVI data between 2001 and 2011. It was observed that presence of animals near the airport operational area, presence of food source for the risk species and the habitat loss are associated with the birdstrike issue. The most risk species were the lapwing, the vultures and the falcons. All the areas that are attracting those risk species are human related areas, with organic depositions. Cuiabá has the lowest vegetated area and Manaus has the biggest vegetated area. The geotechnology such as remote sensing and GIS are important to collect, analyze and integrate data to manage wildlife looking for a safe aviation environment.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2012-10-30T14:29:50Z No. of bitstreams: 1 2012_DanielMoraesFreitas.pdf: 3466055 bytes, checksum: c78a338e5e2c4bc6be341856db4b4ca6 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2012-10-31T10:21:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_DanielMoraesFreitas.pdf: 3466055 bytes, checksum: c78a338e5e2c4bc6be341856db4b4ca6 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-10-31T10:21:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_DanielMoraesFreitas.pdf: 3466055 bytes, checksum: c78a338e5e2c4bc6be341856db4b4ca6 (MD5) / A região do Médio Taquari, MS, corresponde a uma região situada em áreas de terra firme do bioma Pantanal, apresenta fitofisionomias típicas do bioma Cerrado e possui importantes tributários que contribuem para o alagamento periódico do Pantanal propriamente dito. O objetivo do presente trabalho é analisar o potencial das imagens ALOS/PALSAR para discriminar as diferentes classes de cobertura de terras representativas da região do Médio Taquari. Foram analisadas imagens do sensor PALSAR (banda L, polarizações HH, HV e VV) de 11 de junho de 2009. Essas imagens foram convertidas para coeficiente de retroespalhamento e analisadas por meio dos seguintes tratamentos estatísticos: análise multivariada discriminante, teste de Kruskal-Wallis, teste ad hoc de distância e análise de correlação de Spearman. As seguintes classes de cobertura vegetal natural e antrópica foram consideradas: Floresta Estacional Semidecidual Aluvial (Fa); Savana Florestada (Sd); Savana Arborizada (Sa); Savana Gramíneo-Lenhosa (Sg); e Pastagens Cultivadas (Ap). Os resultados mostraram o grande potencial das três polarizações na discriminação das classes Floresta Estacional Semidecidual Aluvial, Savana Florestada e Savana Arborizada, não sendo possível diferenciar as classes Savana Gramíneo- Lenhosa e Pastagem. O teste estatístico discriminante indicou a polarização VV com o melhor resultado para a discriminação. As classes florestadas mostraram valores de restroespalhamento muito mais altos que as classes arbustivas/gramíneas. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The region of Médio Taquari, State of Mato Grosso do Sul, corresponds to a region located in highlands of Pantanal biome, presents typical phytophisiognomies of Cerrado biome, and hás important tributaries that contribute to the periodic flooding of pantanal itself. The objectives of this study is to analyze the potential of ALOS/PALSAR imageries to discriminate representative land cover classes of the Médio Taquari. We analyzed PALSAR images (L-band, HH, HV and VV polarizations; overpass: june 11, 2009). These imagens were converted to backscattering coefficientes and analyzed by the following statistical treatments: multivariated, discriminant analysis; Kruskal-Wallis test; ad hod distance test; and Spearman correlation. The following land use and land cover classes were considered: Floresta Estacional Semidecidual Aluvial (Fa); Savana Florestada (Sd); Savana Arborizada (As); Savana Gramíneo-Lenhosa (Sg); and Cultivated Pastures (Ap). Statistical results showed that VV polarization presented Best performance and all land use and land cover classes were discriminated, with the exception of Sg and Ap. The statistical test indicated that the VV polarization had the best results regarding the discrimination. The forested ranges presented higher backscattering values than the grassy/bushes ranges.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2013. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2013-06-13T14:14:28Z No. of bitstreams: 1 2013_CarlosEduardoToniazzoPinto.pdf: 7953657 bytes, checksum: 0bc87a2e2229955ce5768b5730de279f (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-06-13T15:03:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_CarlosEduardoToniazzoPinto.pdf: 7953657 bytes, checksum: 0bc87a2e2229955ce5768b5730de279f (MD5) / Made available in DSpace on 2013-06-13T15:03:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_CarlosEduardoToniazzoPinto.pdf: 7953657 bytes, checksum: 0bc87a2e2229955ce5768b5730de279f (MD5) / O conhecimento do comportamento hidrológico de uma bacia hidrográfica e fundamental para uma gestão adequada dos seus recursos hídricos, bem como para o suporte das decisões relativas ao desenvolvimento de atividades antrópicas e ao acompanhamento de impactos como assoreamento, poluição e eutrofização. Estudos de monitoramento e gerenciamento dos recursos hídricos ainda passam por muitas dificuldades, a dimensão das regiões de estudo, que muitas vezes determinada pela extensão das bacias hidrográficas, eleva os custos dos estudos e impossibilita analises espaciais periódicas. As técnicas convencionais utilizadas para o monitoramento das águas não podem acompanhar a crescente demanda de controle da qualidade das águas, sendo necessário criar soluções alternativas. Atendendo a essa necessidade, destacam-se os sensores remotos que permitem levantar dados e monitorar alvos em um curto espaço de tempo. Assim, esse trabalho foi focado em monitorar o fluxo de entrada de sedimentos no braço do rio Indaiá no reservatório de Três Marias-MG, com base em dados das imagens de satélites e medições em campo. Foram usadas series temporais de 12 anos das imagens MODIS (Terra e Aqua), compostas a cada 8 dias. Estimativas de reflectância da superfície da água foram calculadas usando o algoritmo MOD3R, e técnicas de radiometria e coletas de sedimentos em suspensão in situ foram usadas para calibrar as respostas das imagens de satélites e simular bandas espectrais. Dados hidrossedimentométricos da estação de monitoramento do rio Indaiá foram integrados nas analises para entender a relação entre as respostas das imagens de satélites e as medições de campo. As medições da reflectância feitas por radiometria in situ ao longo do braço do rio Indaiá detectaram uma variação nas curvas de reflectância espectral, que foi relacionada com o conteúdo de sedimentos em suspensão presentes na água. A análise da série temporal de imagens MODIS mostrou boa relação com as medições hidrossedimentométrica realizadas pela CEMIG no rio Indaiá, mas variações na hidrologia do reservatório comprometeram as analises nos períodos de seca (entre os anos de 2000 e 2002). A boa correlação entre as campanhas de amostragem de sedimentos em suspensão e as bandas MODIS simuladas, possibilitam obter estimativas de concentrações de sedimentos usando dados de reflectância da série temporal das imagens MODIS. As concentrações de sedimentos gerados a partir de dados de reflectância do MODIS permitem compreender o padrão da entrada do fluxo de sedimentos ao longo do braço do rio Indaiá. Os resultados demonstram o grande potencial das imagens de satélite em monitorar a concentração de sedimentos e a deposição em diferentes regiões no braço do rio Indaiá. ______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Knowledge of the hydrology of a watershed is essential to the management of its water resources, as well as to support decisions regarding the development of human activities and monitoring of impacts such as sedimentation, pollution and eutrophication. Studies about monitoring and management of water resources still go through many difficulties: the size of the study areas, often determined by the extent of watersheds, raises the costs of studies and prevents the periodic spatial analysis. Conventional techniques used for water monitoring cannot keep up with the growing demand for control of water quality, so it's necessary to create alternative solutions. Due to this need, we highlight the remote sensors that allow collecting data and monitoring of targets that are on the surface in a short time. Thus, this work aimed at monitoring the sediment inflow in a stretch of the Indaiá river, located in the Tres Marias reservoir-MG, based on data from satellite images and field measurements. A 12-year time series of MODIS images (Terra and Aqua) 8-day composites was used in this study. Estimates of the water surface reflectance were calculated using the MOD3R algorithm. Field radiometry and water sampling were used to calibrate the responses of satellite images to suspended sediment concentration. Suspended sediment time series from the CEMIG monitoring station of Indaiá river were integrated in the analyzes to understand the relationship between the responses of satellite images and field measurements. The reflectance measurements, assessed by the field radiometry along the stretch of the Indaiá river, made possible to detect a variation related to the content of sediment suspended in the water. The analysis of time series of MODIS images showed good relationship with the measurement data of sediment in water, but variations in the hydrology of reservoir (i.e. dramatic dry periods) hampered the analyzes undertaken during dry periods between the years 2000 and 2002. The good correlation between the sampling campaigns suspended sediment and simulated MODIS bands, allowed to calculate suspended sediment concentrations using MODIS reflectance time series. The concentrations of suspended sediment assessed from MODIS reflectance data makes possible to understand the pattern of incoming flows of sediments along the stretch of Indaiá river. The results demonstrate the great potential of satellite imagery to monitor the sediment concentration and deposition pattern within a reservoir.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Centro de Desenvolvimento Sustentável, 2007. / Submitted by wesley oliveira leite (leite.wesley@yahoo.com.br) on 2009-09-29T18:35:52Z No. of bitstreams: 1 Tese UnB-CDS 2007 - Darcton Policarpo Damiao.pdf: 4127625 bytes, checksum: 06e426c0d4157380e4c3feb9e5de4c9d (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2010-02-05T23:42:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese UnB-CDS 2007 - Darcton Policarpo Damiao.pdf: 4127625 bytes, checksum: 06e426c0d4157380e4c3feb9e5de4c9d (MD5) / Made available in DSpace on 2010-02-05T23:42:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese UnB-CDS 2007 - Darcton Policarpo Damiao.pdf: 4127625 bytes, checksum: 06e426c0d4157380e4c3feb9e5de4c9d (MD5) / Dono da maior floresta tropical do mundo, o Brasil tem envidado grandes esforços, conduzidos em setores diversos da sociedade, dirigidos para mitigar os efeitos do desmatamento na Amazônia. Esta tese propõe um estudo de predição de desmatamento na Amazônia, por meio de técnicas de análise multivariada, mais especificamente um modelo de regressão logística. Dadas as características da região, o uso de dados de sensoriamento remoto de média resolução, organizados e modelados em sistemas de informação geográfica, constitui uma prática cada vez mais consagrada. Neste caso, buscou-se levantar as relações espaço-temporais existentes entre variáveis biofísicas identificadas em uma única cena Landsat, localizada no município de São Félix do Xingu, Sul do Pará, observada em seis datas espaçadas de 1985 a 2004. Assim, o modelo de Análise Multivariada Aplicada a Zoneamento para Predição de Desmatamento (AMAZON-PD) foi formulado, testado e validado. Para tanto, na etapa de pré-processamento, os dados foram divididos em quatro classes – floresta, não-floresta, hidrografia e desmatamento – tomando-se por base os procedimentos metodológicos desenvolvidos pelo INPE para o PRODES DIGITAL. Em seguida, após a escolha e a geração das variáveis empregadas no modelo, ano a ano foram gerados os coeficientes de regressão logística que permitiram compreender, inicialmente de maneira estática e depois dinamicamente, o efeito das variáveis independentes na variável-resposta (impacto ambiental = desmatamento). Os resultados alcançados possibilitaram inferir a localização futura de desmatamentos, cuja precisão foi verificada a partir de tabelas de classificação. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Owner of the world largest rainforest, Brazil put forth its best effort in many different segments of the society looking forward to mitigating Amazon deforestation effects. This thesis proposes a prediction study of Amazon deforestation throughout multivariate analysis techniques, more specifically a logistic regression model. Given regional characteristics, usage of remote sensing data of medium resolution, organized and modeled in geographical information systems, constitutes an increasingly adopted praxis. In this case, the study was intended to raise space-temporal relationships that exist among biophysical variables identified in a single Landsat scene, located in São Félix do Xingu, Southern of Pará State, Brazil, observed along with six different dates from 1985 to 2004. Therefore, the “Multivariate Analysis Applied to Zoning for Deforestation Prediction” model (AMAZON-PD) was conceived, tested, and validated. In order to achieve such goal, during the pre-processing stage, the data were divided in four categories – forest, non-forest, hydrography, and deforestation – taking into account the methodological procedures developed to PRODES DIGITAL by the Brazilian National Institute for Space Research (INPE). Right after selection and formation of the variables to be used in the model, the following step was to generate the logistic regression coefficients in a year basis. This procedure played a key role in the understanding of the independent variables effects on the response-variable (environmental impact = deforestation), first in a static fashion and later on in a dynamic way. The attained results, which accuracy were verified upon classification tables, allowed to infer the future location of deforestation sites.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Centro de Desenvolvimento Sustentável, 2006. / Submitted by Diogo Trindade Fóis (diogo_fois@hotmail.com) on 2009-11-26T17:06:23Z No. of bitstreams: 1 dissertacao elaine Vidotto Benite.pdf: 4094506 bytes, checksum: cf6f6b1e0a5236acb8edcf4c07659435 (MD5) / Approved for entry into archive by Joanita Pereira(joanita) on 2009-11-27T15:44:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao elaine Vidotto Benite.pdf: 4094506 bytes, checksum: cf6f6b1e0a5236acb8edcf4c07659435 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-11-27T15:44:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao elaine Vidotto Benite.pdf: 4094506 bytes, checksum: cf6f6b1e0a5236acb8edcf4c07659435 (MD5) Previous issue date: 2006 / Esta Dissertação tem como foco principal as Tecnologias Espaciais e suas aplicações e de que maneira tais tecnologias podem contribuir para a construção de uma sociedade sustentável. É fato que problemas ambientais - de toda ordem - afligem o globo terrestre, na forma de desflorestamento, desertificação, degradação dos solos, efeito estufa, consumo da camada de ozônio, chuva ácida, redução da biodiversidade e muitos outros. O Brasil possui características continentais, e um indiscutível potencial natural. Trata-se de um país com a maior floresta tropical do globo, detém praticamente 15% de toda água potável do mundo, um território imenso com uma posição geográfica privilegiada e um solo fértil, além de uma das maiores e mais ricas biodiversidades do Planeta. É premente que todo esse patrimônio natural venha a ser conhecido, monitorado, analisado, controlado e utilizado a partir de soluções sustentáveis. As Tecnologias Espaciais constituem-se nas únicas ferramentas capazes de realizar um monitoramento e controle ambiental em escala global, devido a sua capacidade de prover levantamentos sistemáticos e repetitivos de grandes áreas, muitas das quais inacessíveis ao homem. São tecnologias que possuem a capacidade para fornecer dados, alguns em tempo real, sobre qualquer tipo de ação sobre o meio ambiente, antrópica ou não. Indiscutivelmente é uma ferramenta que dispõe de elementos indispensáveis para a construção de uma sociedade sustentável. _____________________________________________________________________________ ABSTRACT / The main focus of this dissertation is Space Technologies and their applications, and on how such technologies can contribute to construction of a sustainable society. It is a fact that environmental problems of all kinds afflict the globe, such as deforestation, desertification, soil degradation, the greenhouse effect, erosion of the o-zone layer, acid rain, and the reduction of biodiversity, amongst many others. Brazil has continental characteristics, and an indisputable number of natural resources. It is a country which contains the largest tropical forest on the planet, has 15% of all the fresh water in the world, and has an enormous territory with a privileged geographical location and fertile soil, not to mention one of the richest biodiversities in the planet. It is urged that all these natural assets be acknowledged, monitored, analyzed, controlled, and used within sustainable solutions. Space technology is the only available tool capable of performing monitoring and environmental control on a global scale, due to its capacity to supply systematic and repetitive surveys of large areas, many of which are inaccessible to man. This is technology that has the capacity to provide data, some of it in real time, on any environmental action, anthropic or otherwise. Unquestionably, it is a tool which will offer indispensable elements for the construction of a sustainable society.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, 20089. / Submitted by Allan Wanick Motta (allan_wanick@hotmail.com) on 2010-04-08T12:26:02Z No. of bitstreams: 1 2009_RaissadeAlmeidaPapa.pdf: 3569626 bytes, checksum: d7055ed317bcedce4b1d9414faa8af62 (MD5) / Approved for entry into archive by Lucila Saraiva(lucilasaraiva1@gmail.com) on 2010-04-09T22:06:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_RaissadeAlmeidaPapa.pdf: 3569626 bytes, checksum: d7055ed317bcedce4b1d9414faa8af62 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-04-09T22:06:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_RaissadeAlmeidaPapa.pdf: 3569626 bytes, checksum: d7055ed317bcedce4b1d9414faa8af62 (MD5) Previous issue date: 2009 / O monitoramento da produção agrícola no Brasil é uma atividade difícil, devido, principalmente, à grande extensão de áreas plantadas e ao seu complicado acesso. Por isso, o desenvolvimento de técnicas que auxiliem na identificação das culturas agrícolas e contribuam para a previsão de safras é importante. As imagens de satélite auxiliam na extração de informações dos recursos naturais da Terra de maneira relativamente precisa, rápida e econômica. Sensores remotos mais novos como o ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer), cujas imagens podem ser manipuladas e interpretadas por metodologia de imagens hiperespectrais, fornecem dados ainda mais precisos. Na agricultura, no entanto, essa metodologia tem sido pouco aplicada, apesar do grande potencial desta para estudos de monitoramento e mapeamento da ocupação agrícola das terras, cuja demanda é cada vez mais crescente em função do grande desenvolvimento do setor no Brasil, particularmente na região Centro-Oeste. A utilização de dados de reflectância, obtidos por meio de espectroradiômetros, permite estabelecer padrões de resposta espectral de culturas agrícolas diversificadas, possibilitando o estabelecimento de metodologia para levantamentos, monitoramentos e mapeamentos de culturas agrícolas. O presente estudo teve como objetivo estabelecer o comportamento espectral para a individualização da cultura do feijão, afim de fornecer dados para levantamentos, monitoramentos e mapeamentos dessa cultura no Distrito Federal e outras regiões afins, mediante uso de técnicas de sensoriamento remoto. ______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The monitoring of agricultural production in Brazil is a difficult activity, mainly due to large planted areas and complicated access. Therefore the development of techniques that helps in the crops identification and contribute to the yield prediction are important. The satellite images helps to extract information from Earth's natural resources on a relatively precise, fast and economical way. Newer remote sensors such as ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer), whose images can be manipulated and interpreted by hyperspectral images methods, provide more accurate data. In agriculture, however, this methodology has been rarely applied, despite the great potential of this for studies of monitoring and mapping of the agricultural land, whose demand is increasingly in the light of the great development of the sector in Brazil, particularly in the Midwest region. The use of reflectance data, obtained by spectrometer, allows obtaining the spectral response patterns of different crops, allowing the establishment of surveys methodology for monitoring and mapping of agricultural crops. This study aimed to determine the spectral behavior to individualize the culture of the bean, to provide data for surveys, monitoring and mapping the crop in the Distrito Federal and other related areas, using remote sensing techniques.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2013. / Submitted by Elna Araújo (elna@bce.unb.br) on 2013-12-09T21:30:37Z No. of bitstreams: 1 2013_EkenaRangelPinage.pdf: 2712478 bytes, checksum: 792ab43e8e062abdef4e6cf74204a037 (MD5) / Approved for entry into archive by Patrícia Nunes da Silva(patricia@bce.unb.br) on 2013-12-16T20:02:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_EkenaRangelPinage.pdf: 2712478 bytes, checksum: 792ab43e8e062abdef4e6cf74204a037 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-12-16T20:02:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_EkenaRangelPinage.pdf: 2712478 bytes, checksum: 792ab43e8e062abdef4e6cf74204a037 (MD5) / Os recursos florestais da região amazônica têm sido largamente explorados de maneira predatória. Para reverter esse cenário, um novo modelo de gestão florestal está sendo implementado, com a concessão de terras públicas para a exploração florestal por empresas. Nesse modelo, o controle da atividade florestal é muito maior. Um dos aspectos do controle florestal, que se dá no nível da paisagem, é o monitoramento do corte seletivo com o uso de imagens de satélite e técnicas de geoprocessamento. Entretanto, por se tratar de um fenômeno mais complexo de detectar e classificar que o corte raso, esse monitoramento tem limitações. Este trabalho buscou avaliar os impactos da exploração florestal na primeira concessão florestal do Brasil, na Floresta Nacional do Jamari, no estado de Rondônia, com o uso de dados do inventário florestal da área, dados de campo e imagens de satélite. A primeira etapa se baseou na coleta e análise de dados de abertura de dossel nos diferentes estratos das áreas exploradas; a segunda etapa consistiu no desenvolvimento e aplicação de uma abordagem para a detecção da infraestrutura para a exploração florestal em imagens Landsat e RapidEye; e a terceira avaliou a relação existente entre a exploração florestal percebida pelas imagens de satélite e os dados de campo e da volumetria das árvores exploradas. Os resultados da análise dos dados de campo indicaram a existência de um gradiente de abertura de dossel nos diferentes estratos das áreas exploradas e que não houve diferença significativa nesse indicador de impacto entre as duas áreas de estudo. Para a segunda etapa, os resultados apontam o NDVI como a melhor técnica para a detecção da infraestrutura nas imagens RapidEye e a Análise de Componentes Principais nas imagens Landsat, mas que a detecção para essa última é pouco efetiva. Na terceira etapa, concluiu-se que o volume das árvores abatidas não é correlacionado com os valores dos índices de vegetação, e que a fração de cobertura florestal derivada do NDVI estimou com maior precisão a abertura de dossel obtida a partir dos dados de campo. Ainda, chegou-se a conclusão de que os pátios de estocagem, estradas primárias, estradas secundárias, clareiras de árvores e trilhas de arraste contribuem com 35.5%, 21.5%, 5.6%, 5.7% e 0.5%, respectivamente para a diminuição da cobertura florestal. Os resultados desse estudo contribuem para a consolidação do sistema de monitoramento das concessões florestais no Brasil. ___________________________________________________________________________ ABSTRACT / Forest resources in the Amazon region have been severely exploited in the last decades. To mitigate those impacts in the forests, a new forest management model has been conducted on public lands, involving forest concession to logging companies. Under this model, forest activities can be better controlled. One of the aspects of this control, which is taken at the landscape level, is the monitoring of selective logging using satellite imagery and geoprocessing techniques. However, this monitoring has some implicit constraints, because selective logging impacts on forest are subtle to be detected on satellite images. This study intended to assess the impacts of selective logging at the first forest concession site in Brazil, at Jamari National Forest, State of Rondônia, using forest inventory, fieldwork and remotely sensed data. Initially, this study involved collecting and analyzing gap fraction data at the different forest canopy stratum within selectively logged areas; secondly, it was developed and applied a forest infrastructure detection technique in two logged areas using Landsat and RapidEye imagery; finally, I assessed the relationship between selective logging impacts on forest canopy using remotely sensed and field and inventory data. These study results indicate that there is a gradient of gap fraction in different forest canopy stratum within selectively logged forests and that there was no significant changes in forest canopy between the two study sites. I also observed that forest infrastructure was better detected using NDVI derived from RapidEye images and using Principal Component Analysis applied on Landsat images, however, logging detection for the 30 meters spatial resolution was very poor. Most importantly, this study result indicates that tree volume was not well correlated with vegetation indices and that fractional coverage derived from NDVI estimated with higher precision gap fraction based on field data. I also observed that log decks, primary roads, secondary roads, tree fall gaps and skid trails contributed to decrease 35.5%, 21.5%, 5.6%, 5.7% e 0.5% of forest canopy, respectively. This study may improve the Brazilian forest concessions monitoring system.

As redes de sensores sem fio (RSSF) são uma tecnologia que ganhou muita importância nos últimos anos. Dentro das diversas aplicações para essas redes, o rastreamento de alvos é considerado essencial. Nessa aplicação, a RSSF deve determinar, de forma colaborativa, a trajetória de um ou mais alvos que se encontrem dentro de sua área de cobertura. O presente trabalho apresenta um algoritmo colaborativo baseado na fatoração multifrontal QR para estimação de trajetórias de alvos com RSSF. A solução proposta está inserida no âmbito da estimação por lotes, na qual os dados são coletados pelos sensores durante a aplicação e só no final é realizada a estimativa da trajetória do alvo. Uma vez coletados os dados, o problema pode ser modelado como um sistema de equações sobredeterminado Ax = b cuja característica principal é ser esparso. A solução desse sistema é dada mediante o método de mínimos quadrados, no qual o sistema é transformado num sistema triangular superior, que é solucionado mediante substituição inversa. A fatoração multifrontal QR é ideal neste contexto devido à natureza esparsa da matriz principal do sistema. A fatoração multifrontal QR utiliza um grafo denominado árvore de eliminação para dividir o processo de fatoração de uma matriz esparsa em fatorações densas de pequenas submatrizes denominadas matrizes frontais. Mapeando a árvore de eliminação na RSSF consegue-se que essas fatorações densas sejam executadas pelos nós sensoriais que detectaram o alvo durante seu trajeto pela rede. Dessa maneira, o algoritmo consegue realizar a fatoração da matriz principal do problema de forma colaborativa, dividindo essa tarefa em pequenas tarefas que os nós de sensoriais da rede possam realizar. / Wireless Sensor Networks (WSN) is a technology that have gained a lot of importance in the last few years. From all the possible applications for WSN, target tracking is considered essential. In this application, the WSN has to determine, in a collaborative way, the trajectory of one or more targets that are within the sensing area of the network. The aim of this document is to present a collaborative algorithm based on multifrontal QR factorization for the solution of the target trajectory estimation problem with WSN. This algorithm uses a batch estimation approach, which assumes that all sensing data are available before the estimation of the target trajectory. If all the observations of the target trajectory is available, the problem can be modeled as an overdetermined system of equations Ax = b where A is sparse. This system of equations is solved by least squares method. The multifrontal QR factorization uses a tree graph called elimination tree to reorganize the overall factorization of a sparse matrix into a sequence of partial factorizations of dense smaller matrices named frontal matrices. By mapping the elimination tree into the WSN, the sensor nodes that observed the target can factorize the frontal matrices. In this manner, the WSN factorizes the matrix A in a collaborative way, dividing the work in small tasks that the sensor nodes could execute.

A Epidemiologia Paisagística parte da premissa de que, se conhecendo as exigências ambientais dos transmissores e reservatórios de doenças, é possível prever riscos epidemiológicos através do conhecimento das variáveis ambientais. Muitas destas variáveis podem ser quali e quantificadas através do uso de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto (S.R.). A análise paisagística da incidência de Leishmaniose Tegumentar Americana (LTA) é necessária na medida em que pode ajudar a esclarecer o complexo ciclo de transmissão da doença. O objetivo deste trabalho foi o de analisar a influência de algumas importantes variáveis ambientais relacionadas à LTA, que são altitude, densidade de vegetação e desmatamento, na incidência dos casos. Foram mapeadas as possíveis Zonas de Risco de Contato (ZoRC) entre o homem e o mosquito transmissor, e foram observadas as alterações temporais ocorridas na vegetação. Para mapear as ZoRC, inicialmente foram delimitados os fragmentos de vegetação, identificáveis em imagens de satélite, considerados aqui como habitats dos mosquitos. As bordas dos fragmentos foram expandidas em 250, 500 e 1000 metros, gerando as possíveis ZoRC. Dentro destas ZoRCs foram quantificadas as áreas relativas às classes de altitude, obtidas do Modelo de Elevação Digital, bem como as classes de vegetação, obtidas da imagem Índice de Vegetação de Diferença Normalizada (IVDN). A variação temporal da vegetação foi feita a partir da Análise de Componentes Principais (ACP) de duas imagens de satélite (1992 e 1999), sendo que apenas a segunda Principal Componente (PC2) foi classificada e analisada. Os resultados mostraram que cerca de 50% das casas onde houve LTA se encontram em uma distância menor que 200 metros da borda de algum fragmento de mata; que mais que 70% das áreas totais das ZoRC em cada distância se encontram em altitudes menores que 750 metros; e também que cerca de 50% das ZoRC, em cada distância, apresentavam uma área verde muito densa (IVDN variando de 0,45 a 1). A alta porcentagem de área encontrada no intervalo de altitude mencionado concorda com as observações de Gomes & Neves (1998) sobre as condições de sobrevivência do mosquito transmissor na área de estudos, que costuma ser encontrado em altitudes de até 750 metros. O intervalo de IVDN alto encontrado em mais metade das ZoRC, pode estar indicando a necessidade de haver área verde suficientemente densa, espalhada ao redor dos fragmentos de mata, para que o mosquito consiga alcançar as habitações humanas. O fato de o resultado da análise das porcentagens de área relativa às classes de altitude e IVDN mostrar o mesmo padrão tanto para as distâncias de 250, quanto de 500 e de 1000 metros indica que o epidemiologista pode optar por qualquer das três distâncias que obterá resultados semelhantes. A ACP, mostrou-se muito apropriada na medida em que foi possível observar pelo menos duas grandes áreas onde o desmatamento parece ter influenciado no aparecimento dos casos. Os resultados das análises realizadas concordam com a possibilidade de que a transmissão esteja sendo influenciada por: (1) presença de vegetação suficientemente densa ao redor dos fragmentos facilita uma dispersão dos mosquitos a distâncias maiores que 250 metros ou (2) ocorrência de um processo de domiciliação dos mosquitos transmissores na área de estudos.

O aumento progressivo da demanda mundial por alimentos e a disponibilidade de vastas áreas agrícolas têm servido de estímulo e reforço para o aumento da produção agropecuária que muitas vezes, não considera a capacidade ecológica de suporte dos ambientes e as consequências sociais e econômicas de um crescimento desequilibrado. Em relação às áreas agrícolas no Brasil, na safra 2008/2009 a área cultivada totalizou 47,7 milhões de hectares, o que representou 0,5% a mais que a safra anterior. Entre as culturas de maior representatividade na economia nacional, e, portanto, responsável por parte do incremento na área cultivada do País, destaca-se a soja, atualmente umas das principais commoditys de exportação brasileira. Neste contexto, torna-se importante o desenvolvimento de metodologias que venham auxiliar no monitoramento dessas áreas e na geração de estatísticas agrícolas de maior exatidão. Os dados de sensoriamento remoto associados às técnicas da geoinformação têm demonstrado potencial para monitorar e obter informações sobre a condição das culturas e dados de área cultivada. Uma das alternativas a partir de sensores remotos orbitais é a utilização das imagens do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro-Radiometer), que permitem obter informações compatíveis com o tamanho das lavouras e determinar mudanças fenológicas das culturas, tornando possível o mapeamento e estimativa de área cultivada de grandes culturas como a soja. Desta forma, os objetivos deste trabalho foram disponibilizar métodos de mapeamento da cultura da soja baseadas em imagens de sensor de moderada resolução espacial para a região norte do Estado do Rio Grande do Sul; avaliar a exatidão da estimativa de área cultivada de soja obtida a partir das imagens MODIS em relação aos dados considerados de referência e verificar a influência de condições meteorológicas distintas no mapeamento realizado. Para isso, foram avaliadas oito metodologias, que na maior parte utilizaram imagens multitemporais do índice de vegetação NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) buscando realçar as áreas de soja a partir da curva temporal e de imagens de mínimos e máximos valores de NDVI. Para avaliar os resultados obtidos, foram utilizados dados de área cultivada de soja do IBGE e do mapeamento feito com imagens de média resolução espacial (Landsat), o que permitiu avaliar a concordância espacial do mapeamento realizado a partir da análise de similaridade fuzzy. Os resultados mostraram que os métodos propostos são promissores com valores de coeficiente de determinação (R2) superiores a 0,94. Apesar da alta associação, na análise de regressão linear verificou-se que as medidas estimadas pelas imagens MODIS não são semelhantes aos dados oficiais. Entretanto, quando considera-se que as estimativas oficiais vigentes são caracterizadas pelo caráter subjetivo, pode-se concluir que os dados obtidos neste estudo são altamente satisfatórios, já que diferem-se dos oficiais, atendendo a característica de objetividade (são medidos) e permitem obter informações sobre os erros envolvidos na análise. Desta forma, neste trabalho são disponibilizados, dados de área cultivada de soja de caráter objetivo, de baixo custo, de fácil implementação e que mostram-se promissoras ferramentas de auxílio para a geração de estimativas de área de soja oficial. / The gradual increase in global demand for food and the availability of vast agricultural areas has been the encouragement and reinforcement to increase agricultural production often does not consider the ecological capacity to support the environments and the social and economic consequences of unbalanced growth. In relation to agricultural areas in Brazil 2008/2009 crop season acreage totaled 47.7 million hectares, representing 0.5% more than the previous harvest. The crops most representative in the national economy, and thus partly responsible for the increase in acreage in the country stands out as soybeans, now one of the main Brazilian export commoditys. In this context, it is important to develop new methodologies that will assist in monitoring these areas and the generation of agricultural statistics more accurate. The remote sensing data associated with geo-information techniques have shown potential to monitor and obtain information about the condition of crops and acreage data from. One of the alternatives based on satellite remote sensing is the use of images of the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro-Radiometer), which allow information compatible with the size of crops and determine crop phenological changes, making it possible to map and estimate acreage of major crops such as soybeans. Therefore, the goal of this work was to provide methods of mapping the soybean-based image sensor moderate spatial resolution for the region north of Rio Grande do Sul, to evaluate the accuracy of the estimate of soybean acreage obtained from MODIS images for the data considered references and check the influence of different weather conditions in the mapping done. To do this we evaluated eight methods, which mostly used multitemporal images of vegetation index NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), seeking to highlight the areas of soybean from the time curve and images of minimum and maximum values of NDVI. To evaluate the results we used data from soybean acreage IBGE and mapping done were images of medium spatial resolution (Landsat), which allowed to assess the correlation of mapping out space from the fuzzy similarity analysis. The results showed that the proposed methods are promising with determination coefficient (R2) values exceeding 0.94. Despite the high association in linear regression analysis found that the measures estimated by the MODIS images are not similar to official date. However, when one considers that the current official estimates are characterized by subjective, we can conclude that the data obtained in this study are highly satisfactory, since they differ in the officers the characteristic of objectivity (is measured) and allow information about the errors involved in the analysis. Therefore, in this work are available, data from soybean acreage of an objective, inexpensive, easy to implement and are promising tools to aid generation of estimates of soybean official area.