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Pós-Graduação em Ciências Geodésicas realiza três defesas de dissertação na próxima semana

As defesas serão on-line, via Google Meet

O Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, do Centro de Tecnologia e Geociências (CTG) da UFPE, vai promover três defesas de dissertação na próxima semana. A primeira defesa será a do aluno Tarlei Aparecido Santos, na segunda-feira (30), às 10h. Ele vai apresentar o trabalho “Integração de Multifontes Aplicado ao Mapeamento de Contornos de Fitofisionomias Presentes na Zona de Amortecimento da Rebio Serra Negra”, em encontro via Google Meet (para acesso, solicitar ao e-mail pgcgtg@gmail.com antecipadamente). A banca examinadora será composta pelos professores João Rodrigues Tavares Junior (orientador), Ana Lúcia Bezerra Candeias (examinadora interna) e Cristiana Coutinho Duarte (examinadora externa).

A segunda dissertação, do aluno Fabio Vinicius Marley Santos Lima, com o título “Observações geodésicas multi-sensores aplicadas para a caracterização de secas e monitoramento de massa hidrológica”, será apresentada no dia 31, às 8h30, via Google Meet. A banca será composta pelos professores Rodrigo Mikosz Gonçalves (orientador), Vagner Gonçalves Ferreira (examinador interno) e Pedro Rodrigues Mutti (examinador externo).

A terceira dissertação, de autoria de Renato dos Santos Albuquerque, será defendida também na terça, às 10h, via Google Meet (solicitar acesso pelo e-mail pgcgtg@gmail.com, antecipadamente). O título do trabalho é “Integração de Parâmetros Ambientais em Imagens Multifontes”, e será examinado pela banca composta pelos professores João Rodrigues Tavares Junior (orientador), Ana Lúcia Bezerra Candeias (examinadora interna) e Janaína Maria Oliveira de Assis (examinadora externa).

Resumo 1

O objetivo deste trabalho foi realizar a integração de multifontes de dados para o mapeamento dos diferentes fitofisionomias da vegetação e áreas antrópizadas presentes na Zona de Amortecimento proposta no plano de manejo da Rebio de Serra Negra, empregando-se o método de segmentação multirresolução e mineração de dados. As fitofisionomias definidas para classes de legenda foram: Floresta de Altitude, Caatinga Arbustiva Densa, Caatinga Seca e Esparsa, Áreas de Transição, Massas D’Água e Solo Exposto. Foram utilizados dados de varredura a laser disponibilizados pelo Programa (PE3d) e imagens multiespectrais do satélite CBERS – 4, disponibilizadas pelo INPE. Para classificação das diferentes fitofisionomias e áreas antropizadas presentes na Rebio, os planos de informações passaram pelas etapas de segmentação multirresolução orientada ao objeto, seleção dos atributos texturais e estatísticos e classificação pelo método de mineração de dados (Rede Neurais Artificiais). Ao final da classificação os resultados, foram avaliados com base em amostras de referências é por meio de indicadores de concordância e exatidão. Dos resultados obtidos, todos os planos de informações apresentaram resultados satisfatórios, e os indicadores de concordância Kappa variaram entre 0,81 a 0,86, enquanto que os valores de exatidão global foram superiores a 80%. As conclusões finais mostraram que com base nos indicadores de concordância e exatidão não foi possível identificar qual plano de informação obtive o melhor desempenho e resultado. Todos os resultados obtidos foram satisfatórios é atingiram aos objetivos propostos.

Resumo 2

A dissertação aborda sensores geodésicos aplicados ao monitoramento de extremos climáticos como a seca e variações de massa hidrológica. A área de estudo trata da Região Hidrográfica do Atlântico Nordeste Oriental (NEAHR) no Brasil, localizada no extremo Nordeste brasileiro, com cerca de 24 milhões de habitantes desde o Piauí até Alagoas, onde ocupa 3,4% do território nacional, uma área de aproximadamente 287 mil km², abrangendo boa parte do Semiárido brasileiro caracterizada por apresentar períodos de estiagens prolongadas e temperaturas elevadas durante todo o ano. A dissertação é estruturada em dois artigos o primeiro apresenta o comportamento da variabilidade de massa hidrológica no NEAHR a partir de combinações de dados temporais da missão Gravity Recovery and Climate Experiment (Grace) a partir do armazenamento total de água na superfície terrestre (TWS), imagens de sensoriamento remoto do Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (Modis) a bordo do satélite Terra a partir do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), volume de água nos 346 reservatórios existentes na região, dados de precipitação a partir de pluviômetros para cálculo do índice de seca Standardized Precipitation Index (SPI). Os resultados confirmam a coesão entre as variações do TWS com o volume de água e NDVI, obtendo uma forte correlação de 0,78 e 0,77 respectivamente. As escalas do Índice de Precipitação Padronizado (12, 24 e 36 meses) mostraram uma correlação moderada e forte com o TWS de 0,57, 0,73 e 0,72 respectivamente e identificaram a última seca severa regional de 2012 a 2017. O segundo artigo utiliza índices de seca a partir de observações temporais de diversas fontes como o (Grace) e o seu sucessor GRACE Follow – On, dados de precipitação do Climatic Research Unit (CRU) e estações de monitoramento contínuo do Global Positioning System (GPS). Entre os índices avaliados estão o Combined Climatic Deviation Index (CCDI), Drought Severity Index (DSI), Vertical Crustal Deformation Index (DIVCD) e o SPI em múltiplas escalas (03, 06, 12, 24 e 36 meses). Os resultados encontrados mostram fortes correlações (r) = 0.76 e 0.66 entre o CCDI e o SPI-03/06. O DSI se correlacionou fortemente com os SPI-24/36 obtendo (r) =0.69 e 0.76. O DIVCD apresentou algumas limitações, porém se mostrou promissor para detectar as frequências de secas hidrológicas, variando suas correlações (r) = 0.22 até 0.62 de fraca á fortes com o SPI-24. Destaca-se que todos os índices aqui aplicados tiveram a sensibilidade de identificar a última seca severa de 2012 a 2018 bem como a continuidade deste extremo que vem agravando a situação de vulnerabilidade à seca na região para os anos de 2019 e 2020.

Resumo 3

O Sensoriamento Remoto passou a ser largamente utilizado ao longo das últimas décadas pelo rápido desenvolvimento tecnológico de sensores imageadores multifontes, além de inovadores conceitos tecnológicos para o desenvolvimento de modelos e métodos que possa explorar e avaliar novas formas de aquisição de dados espaciais. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo investigar dados Lidar integrados a imagens orbitais multiespectrais do CBERS-4 para avaliação de um novo índice com base em parâmetros ambientais. Paras isso, foram analisadas o uso integrado de dados Lidar em imagens do CBERS-4 usando fatiamento por altitudes com os índices físicos NDVI, NDWI e NDBI e o desenvolvimento de um novo índice para melhor aplicação da legislação ambiental. Como resultado, a acurácia da classificação supervisionada do uso e ocupação do solo pelo coeficiente Kappa apontou Boa Qualidade, e o índice de Exatidão Global indicou 100% de separabilidade dos alvos nas imagens (29-08-2019 e 22-01-2015). No desenvolvimento do novo índice ambiental, a fórmula matemática baseada nos índices físicos NDVI e NDBI, pelo critério tentativa e erro de intervalo entre -1 a +1 que atendeu às necessidades de integração foi o valor zero, em escala logarítmica log10. Como conclusão, os resultados confirmam que é possível, usando fatiamento por altitudes com os índices físicos NDVI e NDBI para analisar o uso integrado de dados Lidar 3D em imagens multiespectrais orbitais CBERS-4 a criação de um novo índice físico ambiental.

Data da última modificação: 27/08/2021, 18:10