O presente estudo desenvolve uma metodologia que agrega os produtos do sensoriamento remoto, em especial imagens provenientes de satélites de alta resolução espacial, como é o caso do satélite IKONOS, com os recursos dos sistemas de informações geográficas - SIG, para planejamento de Engenharia de Transportes. O parâmetro considerado é a acessibilidade. As cidades brasileiras, notadamente as de grande e médio porte, a partir da segunda metade do século passado até os dias atuais, vêm passando por uma expansão urbana rápida, crescente e desordenada, devido à ausência do planejamento urbano. Em virtude disso ocorrem sérios problemas sociais e econômicos. As medidas de acessibilidade podem ser utilizadas pelo administrador público para promover um adequado planejamento urbano dos municípios, principalmente o planejamento da infraestrutura viária e dos sistemas de transporte público coletivo. O objetivo é apresentar um arcabouço metodológico que se vale dos produtos de sensoriamento remoto e análises em ambiente SIG, para a extração e obtenção dos dados necessários para a determinação do índice de acessibilidade do setor empresarial do município de Osasco, localizado na Região Metropolitana de São Paulo. A partir de uma classificação baseada em objetos da imagem do município adquirida pelo sensor multiespectral do satélite IKONOS II, extraiu-se informações pertinentes quanto à localização das atividades comerciais e industriais do município, bem como sua posição em relação ao sistema viário da cidade. Os dados são convertidos e manipulados em um ambiente SIG. Após essa manipulação a medida de acessibilidade referente aos estabelecimentos comerciais e industriais de Osasco pode ser determinada. Tem-se, portanto, o índice de acessibilidade da atividade comercial e industrial do município. Índice esse, útil, por exemplo, para futuros investimentos e empreendimentos nesse setor para o município. A proposição desta metodologia se justifica, pois a detecção remota dos dados diminui o custo e o tempo despendidos em pesquisas de campo e atualizações de dados cadastrais. Desta forma, ela é uma alternativa interessante e bastante conveniente para localidades que não possuam dados em cadastro ou estes estão desatualizados. A validação desse método se verifica com o cálculo dessa mesma acessibilidade pelo método convencional, ou seja, com os dados do cadastro da Prefeitura do Município de Osasco, partindo da hipótese de que esses dados são corretos e confiáveis. Ao se comparar essas duas acessibilidades pode-se concluir sobre a aplicabilidade da metodologia proposta. Ao final, é possível verificar que a metodologia proposta pode ser aplicada, e é uma alternativa viável para localidades que não possuam dados cadastrais passíveis de serem usados para a determinação do índice de acessibilidade. / Considering the continuous urban growth, the lack of urban planning produces serious consequences whatever the subject. The accelerated and disordered urban sprawl faced by Brazilian cities since the 1950\'s has levered serious social and economic problems. In this context, the accessibility measures can be used as one of the several indicators to promote urban planning, mainly the highway network infrastructure and the public transportation system planning. This paper addresses a methodology for getting an accessibility index based on Remote Sensing and GIS technologies. Thus, objects of interest are detected from high resolution satellite images and then computed using GIS tools in order to refine the contextual classification process. Moreover, based on these objects as well as those based on the existing transportation road system, an accessibility index map is generated. Metrics of accessibility have been employed to validate the effective use of the proposed methodology for transportation planning. The accessibility measures are described and analyzed through a case of study in the city of Osasco, in the Metropolitan Region of São Paulo, Brazil. The proposed methodology consists in using the IKONOS II images to extract all the information needed to estimate accessibility. In order to do this, the first step is to do an object-based classification of the IKONOS II images. The goal of this classification is to find the commercials and industrial establishments located in the study area, and to extract the highway network of the city. These spatial data are analyzed within a GIS environment and an accessibility index is calculated using the parameters mined from the satellite images. This index is called Commercial and Industrial (C&I) accessibility, and it can be compared with C&I accessibility of other localities. The use of this methodology can be justified based on the fact that there are places with no recorded data or with outdated recorded data (highway network or C&I establishments). In this case, Remote Sensing Technologies can provide support for estimating the accessibility map index. Moreover, Remote Sensing can offer a significant reduction in cost and time for getting the database. The validation of this method is done by calculating the C&I accessibility index of the same study area through recorded data available in the Osasco municipality. These two accessibility index are compared, so it is possible to conclude about the efficiency of the proposed methodology. Therefore, the proposed methodology can be applied and it leads to satisfactory results.

Die folgende Arbeit ist Teil des multidisziplinären Projektes DESERT (DEad SEa Rift Transect), welches seit dem Jahr 2000 im Nahen Osten durchgeführt wird. Dabei geht es primär um die Struktur der südlichen Dead Sea Transform (DST; Tote-Meer-Transformstörung), Plattengrenze zwischen Afrika (Sinai) und der Arabischen Mikroplatte. Seit dem Miozän beträgt der sinistrale Versatz an dieser bedeutenden aktiven Blattverschiebung mehr als 100 km. Das steilwinkelseismische (NVR) Experiment von DESERT querte die DST im Arava Tal zwischen Rotem Meer und Totem Meer, wo die Hauptstörung auch Arava Fault genannt wird. Das 100 km lange Profil erstreckte sich von Sede Boqer/Israel im Nordwesten nach Ma'an/Jordanien im Südosten und fällt mit dem zentralen Teil einer weitwinkelseismischen Profillinie zusammen. <br><br> Steilwinkelseismische Messungen stellen bei der Bestimmung der Krustenstruktur bis zur Krusten/Mantel-Grenze ein wichtiges Instrument dar. Obwohl es kaum möglich ist, steilstehende Störungszonen direkt abzubilden, geben abrupte Veränderungen des Reflektivitätsmuster oder plötzlich endende Reflektoren indirekte Hinweise auf Transformbewegung. Da bis zum DESERT Experiment keine anderen reflexionsseismischen Messungen über die DST ausgeführt worden waren, waren wichtige Aspekte dieser Transform-Plattengrenze und der damit verbundenen Krustenstruktur nicht bekannt. Mit dem Projekt sollte deshalb untersucht werden, wie sich die DST sowohl in der oberen als auch in der unteren Kruste manifestiert. Zu den Fragestellungen gehörte unter anderem, ob sich die DST bis in den Mantel fortsetzt und ob ein Versatz der Krusten/Mantel-Grenze beobachtet werden kann. So ein Versatz ist von anderen großen Transformstörungen bekannt. <br><br> In der vorliegenden Arbeit werden zunächst die Methode der Steilwinkelseismik und die Datenverarbeitung kurz erläutert, bevor die Daten geologisch interpretiert werden. Bei der Interpetation werden die Ergebnisse anderer relevanter Studien berücksichtigt. Geologische Geländearbeiten im Gebiet des NVR Profiles ergaben, dass die Arava Fault zum Teil charakterisiert ist durch niedrige Steilstufen in den neogenen Sedimenten, durch kleine Druckrücken oder Rhomb-Gräben. Ein typischer Aufbau der Störungszone mit einem Störungskern, einer störungsbezogenen Deformationszone und einem undeformierten Ausgangsgestein, wie er von anderen großen Störungszonen beschrieben worden ist, konnte nicht gefunden werden. Deshalb wurden zur Ergänzung der Reflexionsseismik, welche vor allem die tieferen Krustenstrukturen abbildet, ASTER (Advanced Spacebourne Thermal Emission and Reflection Radiometer) Satellitendaten herangezogen, um oberflächennahe Deformation und neotektonische Aktivität zu bestimmen. / Following work is embedded in the multidisciplinary study DESERT (DEad SEa Rift Transect) that has been carried out in the Middle East since the beginning of the year 2000. It focuses on the structure of the southern Dead Sea Transform (DST), the transform plate boundary between Africa (Sinai) and the Arabian microplate. The left-lateral displacement along this major active strike-slip fault amounts to more than 100 km since Miocene times. The DESERT near-vertical seismic reflection (NVR) experiment crossed the DST in the Arava Valley between Red Sea and Dead Sea, where its main fault is called Arava Fault. The 100 km long profile extends in a NW&mdash;SE direction from Sede Boqer/Israel to Ma'an/Jordan and coincides with the central part of a wide-angle seismic refraction/reflection line. <br><br> Near-vertical seismic reflection studies are powerful tools to study the crustal architecture down to the crust/mantle boundary. Although they cannot directly image steeply dipping fault zones, they can give indirect evidence for transform motion by offset reflectors or an abrupt change in reflectivity pattern. Since no seismic reflection profile had crossed the DST before DESERT, important aspects of this transform plate boundary and related crustal structures were not known. Thus this study aimed to resolve the DST's manifestation in both the upper and the lower crust. It was to show, whether the DST penetrates into the mantle and whether it is associated with an offset of the crust/mantle boundary, which is observed at other large strike-slip zones. <br><br> In this work a short description of the seismic reflection method and the various processing steps is followed by a geological interpretation of the seismic data, taking into account relevant information from other studies. Geological investigations in the area of the NVR profile showed, that the Arava Fault can partly be recognized in the field by small scarps in the Neogene sediments, small pressure ridges or rhomb-shaped grabens. A typical fault zone architecture with a fault gauge, fault-related damage zone, and undeformed host rock, that has been reported from other large fault zones, could not be found. Therefore, as a complementary part to the NVR experiment, which was designed to resolve deeper crustal structures, ASTER (Advanced Spacebourne Thermal Emission and Reflection Radiometer) satellite images were used to analyze surface deformation and determine neotectonic activity.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Η επιστήμη της τηλεπισκόπησης και τα δορυφορικά δεδομένα, αποτελούν σήμερα ένα σύγχρονο επιστημονικό εργαλείο, αφού παρέχουν πλήθος σημαντικών πληροφοριών διευκολύνοντας σημαντικά την έρευνα σε πολλά επιστημονικά πεδία. Στην παρούσα εργασία παρουσιάζεται ένα ολοκληρωμένο σύστημα διαχρονικής παρακολούθησης της βλάστησης και των ανθρώπινων επιδράσεων στην προστατευόμενη περιοχή του Δάσους της Στροφιλιάς – λιμνοθάλασσας Καλογριάς και Κοτυχίου με σύγχρονες μεθόδους Τηλεπισκόπησης και Τηλεμετρίας. Ειδικότερα χρησιμοποιήθηκαν αεροφωτογραφίες και εικόνες από το δορυφόρο Landsat για απεικόνιση των φασματικών υπογραφών και ανίχνευση των μεταβολών της βλάστησης και του τοπίου. Επίσης χρησιμοποιήθηκαν δεδομένα από αισθητήρες μέτρησης υδρολογικών παραμέτρων για να δείξουμε χρονικές μεταβολές. Τέλος δημιουργήθηκε μία on-line βάση δεδομένων με σκοπό να διευκολύνει την εργασία πεδίου αλλά και το χρόνο της καταχώρησης της δειγματοληψίας. / In nowadays the science of remote sensing and satellite data, represent a modern scientific tool, due to the fact that can provide plenty of important information making easier the research in a lot of scientific fields. In the present work we demonstrate a complete biomonitoring system of diachronic follow-up of vegetation and human effects in the protected region of Strofylia's Forest and the lagoons of Kalogrias and Kotyhi, with modern remote sensing methods and Telemetry. More specifically we used aerial photos and satellite images from the Landsat satellite in order to illustrate spectrum signatures and detection of changes. Also we analyzed data from sensors that measured environmental parameters in order to show time changes. Finally we created an online database so as to store all this important information that we produced but also to minimize the total time of registration and sampling.

Les Séries Temporelles d'Images Satellitaires (STIS), visant la même scène en évolution, sont très intéressantes parce qu'elles acquièrent conjointement des informations temporelles et spatiales. L'extraction de ces informations pour aider les experts dans l'interprétation des données satellitaires devient une nécessité impérieuse. Dans ce mémoire, nous exposons comment on peut adapter l'extraction de motifs séquentiels fréquents à ce contexte spatio-temporel dans le but d'identifier des ensembles de pixels connexes qui partagent la même évolution temporelle. La démarche originale est basée sur la conjonction de la contrainte de support avec différentes contraintes de connexité qui peuvent filtrer ou élaguer l'espace de recherche pour obtenir efficacement des motifs séquentiels fréquents groupés (MSFG) avec signification pour l'utilisateur. La méthode d'extraction proposée est non supervisée et basée sur le niveau pixel. Pour vérifier la généricité du concept de MSFG et la capacité de la méthode proposée d'offrir des résultats intéressants à partir des SITS, sont réalisées des expérimentations sur des données réelles optiques et radar. / The Satellite Image Time Series (SITS), aiming the same scene in evolution, are of high interest as they capture both spatial and temporal information. The extraction of this infor- mation to help the experts interpreting the satellite data becomes a stringent necessity. In this work, we expound how to adapt frequent sequential patterns extraction to this spatiotemporal context in order to identify sets of connected pixels sharing a same temporal evolution. The original approach is based on the conjunction of support constraint with different constraints based on pixel connectivity that can filter or prune the search space in order to efficiently ob- tain Grouped Frequent Sequential (GFS) patterns that are meaningful to the end user. The proposed extraction method is unsupervised and pixel level based. To verify the generality of GFS-pattern concept and the proposed method capability to offer interesting results from SITS, real data experiments on optical and radar data are presented.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The no-tillage system (SPD) was one of the main innovations in Brazilian agriculture, but there are still discussions about how to achieve and maintain its quality and sustainability. The management of SPD areas through management zones presents great potential for this purpose, since it integrates different variables in order to facilitate and increase the technical and computerized management of agricultural practices and consequently the reduction of polluting potencies in environments. Among the main variables used to delimit management zones are the chemical attributes, yield maps and recently the NDVI index. In this sense, with Article I, the objective was to delimit management zones through yield maps and NDVIs derived from satellite images in historical series. To do this, in an area of 118 ha, three yield maps of different cultures between the years of 2010 to 2015 were selected and for each yield map we searched for the images from the Landsat 5 and 8 satellite that included a date in of the cycle of the crop in question from which the NDVI was calculated and also with the intention of verifying the stability of the NDVI generated in different crop cycles, four other satellite images were selected for four crops according to the historical of the study area, between the years 2007 and 2013. In article II, the objective was to verify the variability caused by the winter cover crop in the summer crop and if the NDVI index performed by land and with a RPAS is able to evidence this variability in the summer crop. In an area 73.96 there was applied a sampling grid of 70.71 x 70.71 m (0.5 ha), where soil sampling for chemical analysis and dry matter nutrients accumulated in the winter cover crop of black oats where soybean was sown in the summer, in which in the R5 and R5.5 stages evaluations were carried out with a portable sensor "by land" and with a RPAS for obtaining of the NDVI index and finally the grain yield of the soybean was determined, as well as the final population of plants. With the results, NDVI from satellite images can replace and/or compose the yield maps (article I) and that the dry mass and accumulated nutrients in the winter crop interfere with the yield of the summer crop and the NDVI index performed by land or with a RPAS was effective in expressing this variability (article II). / O Sistema Plantio Direto (SPD) foi uma das principais inovações na agricultura brasileira, contudo ainda há discussões sobre como alcançar e manter sua qualidade e sustentabilidade. A gestão de áreas sob SPD por meio de zonas de manejo, apresenta grande potencial para essa finalidade, pois integra diferentes variáveis afim de facilitar e incrementar a gestão tecnificada e informatizada das práticas agrícolas, e em consequência a redução de potencias poluidores no ambiente. Entre as principais variáveis utilizadas para delimitar zonas de manejo estão os atributos químicos, mapas de rendimento e recentemente o índice NDVI. Nesse sentido, com o artigo I objetivou-se delimitar zonas de manejo por meio de mapas de rendimento e NDVI oriundos de imagens de satélite em series históricas. Para isso, em uma área de 118 ha, selecionou-se três mapas de rendimento de diferentes culturas compreendidas entre os anos de 2010 a 2015 e para cada mapa de rendimento buscou-se selecionar as imagens satélite oriundas série Landsat que compreendessem uma data dentro do ciclo da cultura em questão a partir das quais procedeu-se o cálculo do NDVI e ainda com o intuito de verificar a estabilidade do NDVI gerado em diferentes ciclos de cultivo, foram selecionadas outras quatro imagens de satélites referentes a quatro cultivos, segundo o histórico de cultivo da área de estudo, compreendidos entre os anos de 2007 a 2013. Já no artigo II, o objetivo foi verificar a variabilidade causada pela cultura de cobertura de inverno na cultura de verão e se o índice de NDVI realizado “por terra” e com um RPAS é capaz de evidenciar essa variabilidade na cultura de verão. Em uma área 73,96 ha, aplicou-se uma malha amostral de 70,71 x 70,71 m (0,5 ha), onde realizou-se a amostragem de solo para a análise química e as avaliações de matéria seca e os nutrientes acumulados na cultura de cobertura inverno da aveia preta onde sobre esta, foi semeada no verão a cultura da soja, na qual nos estágios R5 e R5.5 foram realizadas avaliações com um sensor portátil “por terra” e com um RPAS para a obtenção do índice de NDVI e por final determinou-se o rendimento de grãos da soja, bem como, a população final de plantas. Com os resultados, constatou-se que O NDVI foi um bom parâmetro para delimitar duas zonas de manejo de alto e baixo potencial (artigo I) e que a matéria seca e os nutrientes acumulados na cultura de inverno interferem o rendimento da cultura de verão, sendo que o índice de NDVI realizado “por terra” ou com um RPAS foi eficaz em expressar essa variabilidade (artigo II).

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Arquivototal.pdf: 3633724 bytes, checksum: f53669bf4f692585666fd625941bdbe0 (MD5) Previous issue date: 2012-07-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The amount of data generated and transmitted by satellites to ground stations is always growing. As the technology advances, space imaging systems, especially those present in Earth observing missions, use equipment of increasing resolutions. Hence, it is necessary to ensure that this great quantity of data arrives at their destination reliably. Among some techniques involved, data compression plays an important role to accomplish this requirement. A data compression system for this purpose must comply with some conditions, particularly regarding performance. In this context, hardware implementations based on prediction and Golomb-Rice coding has achieved excellent results considering hardware and compression performance in both lossless and lossy cases. This work proposes a digital hardware approach of a low complexity satellite image lossless compressor based on prediction and Golomb-Rice coding that is attuned to the balance between performance requirements and error propagation, a common issue in space systems environment that is enhanced by data compression. In order to validate and analyze the compressor, a functional verification and FPGA prototyping methodology were followed. Given an image set from Brazilian's National Institute for Space Research (INPE, in the Portuguese acronym), CBERS-2B satellite, its results in FPGA show that this compressor achieves average compression ratio of 3.4, comparable value to related works in this area, and throughput of 28 MPixel/s (224 Mbit/s). Taking advantage of images nature, its compression can be parallelized through simultaneous multi-cores compressors. For example, using 5 cores, this work is able to compress those images in a rate of 142 MPixel/s (1.1 Gbit/s). All these features make it useful and effective in a current remote sensing imaging system. / A quantidade de dados gerados e transmitidos pelos satélites para as estações na Terra é cada vez maiores. Com o passar do tempo e avanço da tecnologia, os sistemas de imageamento espaciais, particularmente as missões de observação da Terra, tem utilizado equipamentos com resoluções cada vez maiores. Por esse motivo, se faz necessário garantir que os dados cheguem ao destino de maneira confiável. Dentre algumas técnicas envolvidas, a compressão de dados é o meio mais viável de alcançar esse requisito. Um sistema de compressão de dados para esse fim deve obedecer algumas condições, principalmente quanto ao desempenho. Nesse contexto, implementações em hardware baseadas em predição e codificação de Golomb-Rice têm obtido excelentes resultados considerando desempenho do hardware e da compressão, tanto nos casos sem perdas como nos com perdas. O presente trabalho apresenta uma proposta de hardware digital de um compressor sem perdas para imagens de satélite baseado em predição e codificação Golomb-Rice que busca um balanceamento entre os requisitos de desempenho e a propagação de erros, um problema comum no âmbito de sistemas espaciais e que é potencializado no caso dos compressores de dados. Para validação e análise do compressor, é seguida uma metodologia de verificação funcional de hardware digital e o desenvolvimento de um protótipo em FPGA. Dado um conjunto de imagens do satélite CBERS-2B disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, os resultados obtidos em FPGA mostram que esse compressor alcança razão de compressão média de 3,4, valor comparável a trabalhos correlatos, e velocidade de 28 MPixel/s (224 Mbit/s). Considerando a natureza das imagens, a compressão pode ser paralelizada por meio de simultâneos núcleos compressores em uma abordagem multicore. Por exemplo, usando 5 núcleos, o sistema proposto é capaz de comprimir essas imagens em uma velocidade de 142 MPixel/s (1.1 Gbit/s). Todas essas características tornam-no útil e efetivo para a aplicação em um sistema moderno de imageamento para sensoriamento remoto.

O presente estudo desenvolve uma metodologia que agrega os produtos do sensoriamento remoto, em especial imagens provenientes de satélites de alta resolução espacial, como é o caso do satélite IKONOS, com os recursos dos sistemas de informações geográficas - SIG, para planejamento de Engenharia de Transportes. O parâmetro considerado é a acessibilidade. As cidades brasileiras, notadamente as de grande e médio porte, a partir da segunda metade do século passado até os dias atuais, vêm passando por uma expansão urbana rápida, crescente e desordenada, devido à ausência do planejamento urbano. Em virtude disso ocorrem sérios problemas sociais e econômicos. As medidas de acessibilidade podem ser utilizadas pelo administrador público para promover um adequado planejamento urbano dos municípios, principalmente o planejamento da infraestrutura viária e dos sistemas de transporte público coletivo. O objetivo é apresentar um arcabouço metodológico que se vale dos produtos de sensoriamento remoto e análises em ambiente SIG, para a extração e obtenção dos dados necessários para a determinação do índice de acessibilidade do setor empresarial do município de Osasco, localizado na Região Metropolitana de São Paulo. A partir de uma classificação baseada em objetos da imagem do município adquirida pelo sensor multiespectral do satélite IKONOS II, extraiu-se informações pertinentes quanto à localização das atividades comerciais e industriais do município, bem como sua posição em relação ao sistema viário da cidade. Os dados são convertidos e manipulados em um ambiente SIG. Após essa manipulação a medida de acessibilidade referente aos estabelecimentos comerciais e industriais de Osasco pode ser determinada. Tem-se, portanto, o índice de acessibilidade da atividade comercial e industrial do município. Índice esse, útil, por exemplo, para futuros investimentos e empreendimentos nesse setor para o município. A proposição desta metodologia se justifica, pois a detecção remota dos dados diminui o custo e o tempo despendidos em pesquisas de campo e atualizações de dados cadastrais. Desta forma, ela é uma alternativa interessante e bastante conveniente para localidades que não possuam dados em cadastro ou estes estão desatualizados. A validação desse método se verifica com o cálculo dessa mesma acessibilidade pelo método convencional, ou seja, com os dados do cadastro da Prefeitura do Município de Osasco, partindo da hipótese de que esses dados são corretos e confiáveis. Ao se comparar essas duas acessibilidades pode-se concluir sobre a aplicabilidade da metodologia proposta. Ao final, é possível verificar que a metodologia proposta pode ser aplicada, e é uma alternativa viável para localidades que não possuam dados cadastrais passíveis de serem usados para a determinação do índice de acessibilidade. / Considering the continuous urban growth, the lack of urban planning produces serious consequences whatever the subject. The accelerated and disordered urban sprawl faced by Brazilian cities since the 1950\'s has levered serious social and economic problems. In this context, the accessibility measures can be used as one of the several indicators to promote urban planning, mainly the highway network infrastructure and the public transportation system planning. This paper addresses a methodology for getting an accessibility index based on Remote Sensing and GIS technologies. Thus, objects of interest are detected from high resolution satellite images and then computed using GIS tools in order to refine the contextual classification process. Moreover, based on these objects as well as those based on the existing transportation road system, an accessibility index map is generated. Metrics of accessibility have been employed to validate the effective use of the proposed methodology for transportation planning. The accessibility measures are described and analyzed through a case of study in the city of Osasco, in the Metropolitan Region of São Paulo, Brazil. The proposed methodology consists in using the IKONOS II images to extract all the information needed to estimate accessibility. In order to do this, the first step is to do an object-based classification of the IKONOS II images. The goal of this classification is to find the commercials and industrial establishments located in the study area, and to extract the highway network of the city. These spatial data are analyzed within a GIS environment and an accessibility index is calculated using the parameters mined from the satellite images. This index is called Commercial and Industrial (C&I) accessibility, and it can be compared with C&I accessibility of other localities. The use of this methodology can be justified based on the fact that there are places with no recorded data or with outdated recorded data (highway network or C&I establishments). In this case, Remote Sensing Technologies can provide support for estimating the accessibility map index. Moreover, Remote Sensing can offer a significant reduction in cost and time for getting the database. The validation of this method is done by calculating the C&I accessibility index of the same study area through recorded data available in the Osasco municipality. These two accessibility index are compared, so it is possible to conclude about the efficiency of the proposed methodology. Therefore, the proposed methodology can be applied and it leads to satisfactory results.

As mudanças climáticas globais, regionais e locais representam, na atualidade, uma das maiores preocupações da humanidade. Essas mudanças podem ocorrer tanto a partir de causas naturais quanto a partir de causas antrópicas. As áreas das cidades se caracterizam por apresentarem temperaturas mais elevadas quando comparadas com as áreas rurais. Essa anomalia térmica causa a formação de ilhas de calor e esse fenômeno é reconhecidamente importante em estudos de clima urbano. O objetivo do presente trabalho foi, através de técnicas do sensoriamento remoto, identificar e analisar as ilhas de calor do Município de Piracicaba, SP verificando sua sazonalidade, intensidade e morfologia. Para tanto foi necessário realizar uma análise climática regional e verificar a possibilidade do uso do algoritmo de transformação termal do software IDRISI 3.2 nas imagens do satélite Landsat 7. Para validar o algoritmo foram aplicados dois métodos de transformação de temperatura aparente de superfície. Para a análise climática regional foram estudados os principais elementos climáticos do Município de Piracicaba, SP utilizando-se de dados da Estação Meteorológica da ESALQ/USP entre os anos de 1950 e 2005 e estes foram correlacionados com variáveis da urbanização. Concluiu-se, com os dados encontrados, que os elementos temperatura, precipitação, umidade relativa e evaporação tiveram tendência de aumento no período estudado e todos eles foram classificados como tendências climáticas. A temperatura apresentou tendência de aumento mais acentuada e se correlacionou positivamente com o aumento da urbanização. O algoritmo de transformação do software IDRISI 3.2 para o satélite Landsat 7 foi validado, sendo uma importante ferramenta para a utilização de imagens de melhor resolução. As ilhas de calor mais intensas do verão são representadas por locais com excesso de material de construção civil e pouca ou nenhuma área verde. A diferença entre a área urbana e a área rural da cidade ultrapassou 16°C no verão. O Parque da Rua do Porto é uma ilha de frescor e exerce um “efeito oásis” no centro e nos bairros vizinhos. O perfil das ilhas de calor do Município de Piracicaba não segue aquele delimitado por OKE (1974). As ilhas de calor variam sazonal e espacialmente e a intensidade destas, ao longo das estações do ano, está intimamente relacionada com a sazonalidade da cultura da cana-deaçúcar. As ilhas de calor da época da entressafra são, em média, 3.5°C mais intensas que as da época da safra. Por fim, pode-se afirmar que o uso e a cobertura do solo rural e urbano é um dos grandes agentes modificadores do clima local e regional. / Global, regional and local climate changes represent one of the greatest concerns of humanity. Climate changes can occur through natural or anthropogenic causes. Urban areas usually present higher temperatures than rural areas. This thermal effect is called “heat-island phenomenon” and has great importance on urban climate studies. In the present work, we identified and analyzed the heat-islands from Piracicaba, São Paulo using remote sensing techniques. The heat-islands were analyzed according to its seasonality, intensity and morphology using images from Landsat 7 satellite. We performed analysis on regional climate changes and investigated the use of the IDRISI thermal algorithm to convert Landsat 7 infrared thermal data on land surface temperature (LST). In order to transform Landsat 7 infrared thermal data we used two mathematical methods. Climate changes were analyzed by monitoring the climate elements for long periods of time, enabling the visualization of directional or periodical regional changes. The main climate elements were studied using data from ESALQ meteorological station for the last 55 years (1950-2005). Temperature, relative humidity, evaporation and precipitation variation were found to be correlated with urban growth parameters. The results indicated that temperature, precipitation, relative humidity and evaporation increased during the studied period and have been classified as “climate trends”. The temperature presented the more accentuated trend of increase and was positively correlated with the growing urbanization. The software IDRISI 3.2 can be used with Landsat 7 high resolution images, being a useful and rapid tool to study urban heat islands. The most intense summer heatislands were represented by regions with higher amounts of constructed areas and almost any green area. In fact, during the summer the difference between the urban and rural areas was greater than 10°C. The Rua do Porto park was identified as a fresh-island and showed the “oasis effect” to the Center and neighbouring regions. Heat-islands varied according to the season and space and its intensity is intimately related to the sugar-cane seasonality. During the intercrop period the heat-islands were 3.5°C more intense than during the crop period. In conclusion land cover and land use affect local and regional climates.

Les moyens mis en œuvre pour surveiller la surface de la Terre, notamment les zones urbaines, en cas de catastrophes naturelles telles que les inondations ou les tremblements de terre, et pour évaluer l’impact de ces événements, jouent un rôle primordial du point de vue sociétal, économique et humain. Dans ce cadre, des méthodes de classification précises et efficaces sont des outils particulièrement importants pour aider à l’évaluation rapide et fiable des changements au sol et des dommages provoqués. Étant données l’énorme quantité et la variété des données Haute Résolution (HR) disponibles grâce aux missions satellitaires de dernière génération et de différents types, telles que Pléiades, COSMO-SkyMed ou RadarSat-2 la principale difficulté est de trouver un classifieur qui puisse prendre en compte des données multi-bande, multi-résolution, multi-date et éventuellement multi-capteur tout en gardant un temps de calcul acceptable. Les approches de classification multi-date/multi-capteur et multi-résolution sont fondées sur une modélisation statistique explicite. En fait, le modèle développé consiste en un classifieur bayésien supervisé qui combine un modèle statistique conditionnel par classe intégrant des informations pixel par pixel à la même résolution et un champ de Markov hiérarchique fusionnant l’information spatio-temporelle et multi-résolution, en se basant sur le critère des Modes Marginales a Posteriori (MPM en anglais), qui vise à affecter à chaque pixel l’étiquette optimale en maximisant récursivement la probabilité marginale a posteriori, étant donné l’ensemble des observations multi-temporelles ou multi-capteur / The capabilities to monitor the Earth's surface, notably in urban and built-up areas, for example in the framework of the protection from environmental disasters such as floods or earthquakes, play important roles in multiple social, economic, and human viewpoints. In this framework, accurate and time-efficient classification methods are important tools required to support the rapid and reliable assessment of ground changes and damages induced by a disaster, in particular when an extensive area has been affected. Given the substantial amount and variety of data available currently from last generation very-high resolution (VHR) satellite missions such as Pléiades, COSMO-SkyMed, or RadarSat-2, the main methodological difficulty is to develop classifiers that are powerful and flexible enough to utilize the benefits of multiband, multiresolution, multi-date, and possibly multi-sensor input imagery. With the proposed approaches, multi-date/multi-sensor and multi-resolution fusion are based on explicit statistical modeling. The method combines a joint statistical model of multi-sensor and multi-temporal images through hierarchical Markov random field (MRF) modeling, leading to statistical supervised classification approaches. We have developed novel hierarchical Markov random field models, based on the marginal posterior modes (MPM) criterion, that support information extraction from multi-temporal and/or multi-sensor information and allow the joint supervised classification of multiple images taken over the same area at different times, from different sensors, and/or at different spatial resolutions. The developed methods have been experimentally validated with complex optical multispectral (Pléiades), X-band SAR (COSMO-Skymed), and C-band SAR (RadarSat-2) imagery taken from the Haiti site