D A L S A NTO, Mari an e Al v es 3

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1 Análise e monitoramento das Linhas de Transmissão e Faixas de Servidão, utilizando SIG. O liveira, Fran ci s co H en ri que d e 1 W OSNY, Guilherme Clasen 2 D A L S A NTO, Mari an e Al v es 3 U niversidad e d o Estado d e S an ta Catari na UDESC L aborató ri o d e Geo p ro c es samento Geolab R ua Deod oro, 256 Ed. Manoel Ma ia 3º Andar Sala 43 Fl o r ian ópolis/sc CE P: Fon e : ( 48) c hi c ool ivei r la.co m 2 h o tmail.com 3 m a ri a n ed al s ant l a. c om R e su mo : O Brasil possui um a r ed e e létri c a ex t e nsa d ev ido a s u a t e r ritori alidad e, n e c e ssitando d e u m a solução p r át i ca no m onitoram e nt o d as f a ixas de servi dão. M uitas l inhas e n c ontram-se d istantes d os c e nt ro s u rb a nos, di fi c ultando e e n carecen do o c o ntro le, a c e s so e m a nutenção. N es t e c ont ex to o t r a b alho ex p lora a c ri a ç ão m et odol ó gica d e an á lise e m oni toram e nto d as á reas d e f aix as de s e r vidão d a s Li n has d e T r a nsmissão d e E nergi a E l ét ri ca Brasilei r as, u tilizando c omo f e r r am e nt as b ás i cas a s geot e cn ol ogias (S IG e S e nsoriament o R em oto). A imagem de a lta r es olução e nt r e as r e gi õ es It á - C ax i as f oi m a nipulada, o u s ej a, sofreu c l assifi c a çõ es s upervisionad as através do p r o cessam e nto di gital d a imagem. Essa c l as sifi c a ç ão obedeceu as s e guintes c l as s es ou t em as d e u so e o c upação: vegetação, solo ex posto, á rea a n tropiz ad a e invas ã o. A pós a geração d os m ap a s t em át icos r e ferent e s a s f a ixas d e s e r vidão, u tilizou-se os recu rs os do soft w a re ArcView 9.0 para gerar o banco d e d a dos q u e p e rmitisse a an ál ise es p acial d o co r r ed o r d as LT s, a ssim c o mo a v aliar a sua r e gulari d ad e d e uso e o cu p ação es pacial junt o à l e gislação n a c ional p e rtinent e a invasão e r es ponsab ilidad e d as e m presas t r an smissoras de en e r gi a el ét ri c a. Palavras-Chave: S IG, Im a gens d e a lta r e solução, Li n h as d e T r a nsmissão. A bstra c t : T hi s w o r k a im t o d ev e lop a m ethodology f o r m onitori n g b an ds areas o f s e r vitude Li n es T r a nsmission o f El e ct ri ci t y Brazilian Energy, u sing geopro c es sing t o ol s. W i th the u s e o f hi ghr e s olution images o f It a - C ax ias, i t w a s d e veloped a s upervised in o r d e r to c l as sify v e getat ion, ex p osed s oil, a nt ro pized a r e a a nd i r r e gular occupat ion. With the use of S IG A r c V i e w 9,0 it was possibl e

2 t o generat e a speci fi c d at a b as e fo r the p u rp ose of e l e ct ri c ity p o w er d istribution. Bes ides, it w a s co nsider t h e s e rv itude a reas o f Li n es T r a nsmissions a iming to d et e ct an d a n a l yz e t h e u se a nd o c cu p ation u n der a nd a ro und of t hem. In t h e e nd, w a s al so s tudy i n t h e thematic m a ps the problem s r el at ed p r ev iously c o n s i deri n g t h e s p e ci fic Brazilians l a ws that involve the t r an smission co mpanies o f power e l e ct ri c ity. Keyw o rd : S IG, H igh resol ution i mages, Li n e Transmissions I ntroduçã o : C om o au ment o p opul a ci onal a d em a nda p el a terra es t á a u m ent a ndo e a o f e rt a d iminuindo l ev a ndo gestores p úbl i co s e p r ivad os, b e m co mo p es qui s ad o res a s e p r eo c uparem co m a o timização, produtividade e uso raci onal da t e rra. A s sim, é p r e ci so ter info r mações espaciais co n fi áv ei s d e um a r e gião com o p r é -req ui sito p a r a s e tomar q ualquer d ecisão r el a ci onada a o u so e o c upação d a t e r r a. N ã o di ferente a e ssa situação, no e n torn o e sob a s Li nhas d e Transmissão ( LT `s ), e ncontram-s e a s c o n c es sionári as de e n e r gi a. T ais e m presas necessitam d e uma m et odol o gia que permita o moni toram e nto e a gestão d os c orredores q u e a b r an gem a s LT s, pois a c ad a di a aum e nt am o s p ro c e ssos d e i nvasão e desco nt ro l e sobre a á r e a. O s etor el ét r ico n a c ional p lanej a au m ent a r a c ap a ci dade d e geração, c ri a ndo uma p e rs p ectiva q u e a p e s a r d e p ositiva d o p onto de v ista e c o nôm i co, é p r e o cu p an t e s ob o p o nt o d e vista a m bi e nt al. A liado a e ste c ontex to, surgem a s geotecnol o gi as, co m o p ri n cípio d e a s soci a r b a n co s d e d ad os al f an umérico s a d ad os gráfico s p a ra e s p a ci aliz a r e diagnosticar a r e al situação das LT `s. A p r oposta d e sta p e s qui s a é o d e s en volvi ment o d e u ma m et odol o gia d e c o l et a, sistem atização e m an ut en ção d e d ad os e s p a ci ais, b as e ad o e m t e cn ologi as q u e e nvolvem S e nsoriament o R em oto, M ap e am en to T em át i co e Sistem a d e In f o r m a ção G e o gráfi c a ( S IG ), e fi c az es no moni toram en to e gestão am bi en tal d a s á r e as de r i sco no en torn o e s ob as LT `s. As sim, utilizou-se i m a gen s d e s at élite d e alta r es olução, sistem as co mput acionai s, m a pas b ase e S IG, q u e geraram m a pas t em át i co s e c o nseqüen t em ent e f erram e nt as f a c ilitad oras n o gerenci a ment o d a área d e d omíni o d as e m presas d e t r an smissão de e nergia el ét ri c a. M e t od ol ogi a : A m e todol o gi a ap licada n es t e t r a balho p r opõe um a f orma d e s e d e s en volver um monitorament o am bi en t al r e f e r ent e às LT `s, v incul ad a à l e gi slação es p e cí fi c a v i gen t e e ao u so d e geot e cn ologi a s. D e ssa f o rm a, gerou-se m ap a s tem áticos que auxiliaram no Estudo de Im p a c to

3 A m bient a l p ara implant a ç ã o d e at ivi dades d e a poi o e m an ut e n ção d as LT s. A i nda, utiliz an do o sistem a S IG i d e ntificaram -s e áreas que estão s e ndo o c upadas e i nvadi das, d et e rm inan do o s p ont os c r ítico s que d e v em ser monitorados c om m a ior freqüên ci a. Al ém disso, c riou-s e u m b a nco d e d a dos o bj etivan do gerenci a r as i nform a çõ e s a l f an um é ri c as c orrespondent es a t em a s e specí f icos d e fo rm a e s p a ci aliz a d a. Imagem Quickbird Processamento Digital de Imagem Classificação Supervisionada Classificação não- Supervisionada Max Ver Paralelepí_ pedo Distância Mínima 14 Classes Reagrupadas em 5 temas Análise da Faixa de Servidão Tratamento Visual Mapeamento ArcView Banco de Dados ANÁLISE e CONCLUSÕES Fi g ura 0 1 S eq ü ên ci a m et odol ó gi c a u tilizada no d e s en volvi ment o do projet o

4 D e s c ri çã o das etapas metodol ógicas: 1. C o leta d e Dad os: P a r a um r e co nhecimento d a á r e a, primei r am e nt e foi c oletado e o r ganiz a do t odo o m at e ri a l c a rtográfico ex i sten t e q u e c ontinha i n fo rm a çõ e s p e rtinentes à á r e a d e es tudo: C a rt as d o IB G E n a e s cala 1 :50.000, c r oqui s d e t al h ad os c onten d o i nform a çõ e s topográfi c as e l imites d e finidores d e p ro p ri ed a d es, c a r a c t erizando sobre manei r a o m a p a c ad as tral ru r al. Al ém d es s es d ados, foram c ol et ad a s info rm a ç õ es s obre a l e gislação q u e c a racterizam a r e sponsabi lidade sobre a E l et ro sul, p e rt inen t e a o d omíni o e gerenciament o das f aix as d e s e r vidão. A s imagens d e Satélites La n dsat d e todo o es t ad o do Rio grande d o Sul, as sim co mo imagens d e alta r e s olução e spaci al Q u ickbird de a l guns t r e ch os d as Li n h a s d e T ransmissão t ambém f oram a dqui ridos, j untament e c om a rq ui vos v et o ri ai s CAD c onten do qualquer tipo d e d a dos p e rt inent es à s LT `s. E n tre e sses d ad os, es pecial a t e nção d e v e s e r d ad a à s co ordenad as a d qui ri das p or G PS, f eições gráfi c as d i gitaliz a dos a trav é s d e u ma imagem o rt orrefiticada, e m a pas e s c a nerizados o u tomad os a c a mpo por um a e quipe d e a grimen sores. 2. T ra ta mento d a ima g e m d e satél i te A imagem Qu i ck bird, doada p el a E LETR OS U L, e f oi imageada e s p e ci fi c am en t e p ara a s Li n h a s d e T r an smissão e c ompreende o t r e ch o d a s Li n h as e n tre It á e C ax ias do Sul n o e stad o do Rio Grande do Sul. E ssa imagem a p res e nta as c a r a ct erísticas co nform e apresent ad o n a T a b el a 01. T ab el a 01 - C a r a cterística d a Im a gem - Qui ck bi rd : R e sol u ç ão espaci a l: M ul ties pectral: 0,60cm 1 ª Banda (Az ul ): 0,45 0,52µ m R e sol u ç ão espect r al : 2 ª Banda (Verd e ): 0,52 0,60 µ m 3 ª Banda (Verm el ho): 0,63 0,69 µ m R e sol u ç ão radi om étrica: 1 1 bi ts (2048 níveis de ci nza) Processamento Digital d a I ma g e m ( PDI): A m an ipulação de i magens di gitai s é u m p ro c es so q u e ex i ge u m dom íni o am pl o t a nto n a p a rt e co n c eitual c omo no u so d os s o ftwares e specí fi c os d e ap licação. P a r a a r ealiz a ç ão do PDI, a p r es e nt a do neste trabalho, foram utiliz ad os o s s oftwares ER DAS. 8.7 e SPRIN G. Um d os obj et ivos do t r ab al ho, c o nsideran do o p r o c esso d e f amiliariz a ção c om o P D I, f oi e m piri c am e nt e desenvolver um a m etodologi a voltad a a o t r at am e nto d a s imagens realçan d o a s Li n h as d e Transmissão d e Energi a E l ét ri c a. C onsiderando es t e c e n á ri o f oi c r iada a T ab e l a 02 e 03, a p r e sentando

5 a s c a r a ct e rísticas d a s o p erações PD I u t iliz ad a s n a s i magens de S e nsores R emotos, e m p aralelo a p res e nt an d o o co mportam e nto d as Li n h a s de Tran smissão e áreas de seu entorn o. Técnica de Filtragem Convolução T ab el a 02 Aplicação do Filtro de det e c ç ão de bord a Tipo de Característica Para LT s Filtragem Edge detect (detecção de borda) Realça as bordas, e margens bem delineadas da imagem. Este filtro ajuda a localizar os limites (bordas) e margens das cores, ideal para trabalhar com imagens com múltiplos layers, caso você queira realçar o contorno de objetos. T ab el a 03 Aplicações do filtro em várias imagens E x e mplificação d e funcion a mento do f iltro. Im a gem Original Como o principal objetivo e delimitar o contorno o filtro é bom vindo para realçar a o contorno das linhas de transmissão A p ós o p r ocesso d e Fi ltragem Im a gem Pret o e Branco Im a gem Col orida Im a gem Q u i ck Bird v isando a d et e c ç ão d a s Li n has d e T r a nsmissão. E d ge Det e ct 3x3

6 L a rgu r a da Faixa d e S e rv idão d as Linhas d e T ran s missão da ELETROSUL : - A l a r gura d a Faixa de S e r vidão s e gundo a E l e t rosul, v a ri a c onfo rm e a tensão d a Li n h a. No c a so do t r e ch o ut ilizado p ara o d e s en volvi ment o do p ro j eto, a á r ea co mpõe u ma m a r gem d e s e guran ç a d e 3 2,5 metros p a ra c a d a l a do n um a m e dida p e rp e ndicular a p a s s a gem d a l inha c en t ral, neste c as o a bordan do a LT d e 5 00kV. A Figura 02 m ostra um c ro qui ex e mpl ificativo d a l a r gura d a s f a ixas d e s e rvi d ão d a s linhas de 69,138,230 e 500kV de tensão. LT 230 k V Fi g ura 02: Orient ação t é cn i ca da Eletrosul C l assifica ç ão da I ma g e m: C lassificação é o p ro cesso d e ex tração d e i n fo rm a ç ão e m imagens c o m o obj et ivo d e r e co nhecer p a d rõ e s e o bj et os h om o gêneo s. O p r ocesso d e cl as sifi c ação gera uma i magem co nstituída por u m m a p a " d e p ixel cl a ssifi c ad os, q ue s ã o r e p r es e nt ad os por co r e s o u símbolos gr á f i co s. No t r a b alho m ani pulous e a i magem s egundo a cl a ssifi cação s upervisionad a e a n ã o s upervisionad a ou autom á tica. C l assifica ç ão não-supervision ada: P a r a e ssa cl as sifi c a ç ão u tilizou-se o m ét odo i sso d at a. T om a ndo por r e f erência M a xi mum I t er ations 12, que r e p r e s ent ou o n úm e ro d e v ez es q ue o s o ft w a r e r e a grupou o s d a dos, s e ndo 1 4 cl as ses d et e rminad a s p a ra ex e c utar a c l as sifi c a ç ão. A t ab e l a d e c ores u tilizada no p ro c e ssam en to di gital da i magem s e c a r a ct erizou p e lo s istem a R G B, c onforme ap r e s ent a do na Figura 0 3. A pós a interpret a ção vi sual do resultad o de c a d a grupo h omogêneo, inferido em c a da c l asse d a imagem p r oces s ad a, f o r am a t ri buídas as seguintes d en ominações t em áticas: s ombra, s olo a v e rm e lhad o, s olo m a r r om, solo c laro e v e getação. As sim h ouve a a gregação de algum a s cl a sses e d e f ini r am -s e a s c o r es c onform e Figura 0 4.

7 Figura 03 Classificação Não Figura 04 Classificação Não Supervisionada em RGB 14 classes. Supervisionada reagrupadas em 5 classes. Nas tabelas 04 e 05 são apresentadas as estruturas das feições existentes na área de estudo, bem como sua correlação com a realidade, ainda ressalta-se a definição das cores utilizadas no sistema ERDAS. Na tabela 04 percebe-se que para as classes sombra, solo marrom, solo vermelho e solo claro a cada 2s classes houve um único agrupamento, entretanto para a classe vegetação 6 classes foram agrupadas para gerar uma única, resultando num percentual de recobrimento de 42,85%. Tabela 04 Taxa de Recobrimento das classes iniciais nos 5 temas atribuídos. TEMA ATRIBUIDO RECOBRIMENTO % TOTAL DE RECOBRIMENTO Sombra 2/14 14,28% Solo Marrom 2/14 14,28% Solo Vermelho 2/14 14,28% Solo Claro 2/14 14,28% Vegetação 6/14 42,85% Tabela 05 Valores RGB para as 14 classes primeiramente classificada e nova coloração atribuída para o recobrimento.

8 Classificação Supervisionada: A Figura 05 mostra o resultado pós-execução do método de classificação supervisionada, utilizando o algoritmo de Distância Mínima. Portanto, através desta técnica, as áreas de treinamento definem regiões no espaço de dados ndimensional, no qual o processo de classificação baseia-se na projeção de cada pixel do mesmo espaço. Assim, percebe-se que para este caso especificamente a qualidade, diferenciação e portanto visualização das LT s em relação ao resto das feições presentes na imagem, ficou pouco contrastada. Para o caso do algoritmo Paralelepípedo, apresentado na Figura 06, o resultado apresentou uma imagem classificada na qual as LT s se contrastaram em relação às outras feições presentes. A última classificação supervisionada definida pelo algoritmo de Máxima Verossimilhança, está apresentada na Figura 07, no qual as LT s, objeto de interesse ao projeto, ficou pouco contrastada em relação as feições presentes na imagem. Entretanto, percebe-se claramente a quase total coincidência de resultado entre as imagens 05 e 07. Para a aplicação dos três algoritmos já mencionados foram tomadas 47 assinaturas espectrais, nos mesmos temas da tabela 04, entretanto esses temas foram atribuídos única e exclusivamente para efeito de processamento e análise da classificação de imagem, objetivando-se gerar o mapeamento temático. Primeiramente o objetivo de fazer a classificação automática supervisionada foi de averiguar se os resultados obtidos seriam ou não satisfatórios utilizando-se software ERDAS no processamento de imagens de alta revolução espacial. Neste contexto, foram padronizadas, conforme a Figura 08, as cores em relação às classes e conseqüentemente feições reconhecidas nas imagens. Figura 05: Resultado da classificação supervisionada utilizando algoritmo de Distância Mínima Figura 06: Resultado da classificação supervisionada utilizando algoritmo Paralelepípedo

9 Figura 07: Resultado da classificação supervisionada utilizando algoritmo de Máxima Verossimilhança Figura 08: Padronização de cores utilizada na classificação Após a realização as primeiras etapas do projeto, ou seja, a partir da execução do processamento digital de imagens através do software ERDAS, o qual aconteceu empiricamente e de forma dinâmica, percebeu-se que a qualidade dos resultados ficaram aquém da mínima necessária para se trabalhar a imagem, portanto reconhecer as feições de interesse. Conforme CENTENO (2004), ficou claro que o melhor método de se classificar imagens (supervisionada) dessa natureza (alta resolução espacial) é a utilização de fato de programas que sejam desenvolvidos para este fim e que tenham recursos de inteligência artificial e aplicação de redes neurais.o E-cognition é atualmente o melhor software comercial com esse tipo e a digitalização em tela foi então a solução encontrada para o suprimento do resultado alcançado com a classificação digital. Neste contexto, foi feita a digitalização em tela, utilizando-se o software ARCVIEW, definindo as classes de interesse ao projeto e passíveis de serem visualizadas e mapeadas, conforme apresentadas na Tabela 06 onde as linhas em destaque representam uma irregularidade para as concessionárias de energia elétrica.

10 T ab el a 06 Clas s es digitaliz a das den tro da Faixa de S e rvi d ão. C L A S S E T IP O Á R E A P R O P O R Ç Â O V E G E T A Ç Ã O A R E A A N T R O P IZADA R E F L O R E S T A M E N T O m 2 0, 0 2 % A R B Ó R E A m 2 3 1, 0 7 % A R B U S T IV A m 2 8, 8 4 % A R B U S T IV A -H E R B Á C E A m 2 1 5, 9 8 % H E R B Á C E A m 2 1 1, 1 3 % C U L T U R A, P A S T O m 2 9, 8 6 % E D IF IC A Ç Õ E S m 2 0, 1 2 % S O LO E XP OS TO m 2 2 3,06% A Ç UDE m 2 0, 76% T O T A L = Faix a de Servidão m ,00% Irregularidad e na Fa ix a de S e rv idão Fi g ura 09 Visualação do ban co de dados em t el a ArcV i e w O b teve-s e e nt ão a m o d el a gem d o b an c o d e d ad os d e imagens, c o n fi guran do a situação das torres d e transmissão a t r av és d a d i gitaliz a ç ão em tel a das feiçõ es bi óticas e abi ót icas (vegetação, sol o, h idrografi a, sistem a viário, et c ) da Faixa d e S ervidão, Faixa d e S e guran ç a e Faixa de D omíni o das LT s c o n f o rm e n a Figura 09 acima.

11 A p a rtir d e sse b an c o d e d a dos f oi f e ita a a n álise am bi en t al e o m a p eament o t em á tico d a área, sinalizando a s i r regularidades junt o à l e gislação e r ep a ssado ao s ó r gãos responsáveis. M ai or e n fo que foi d a do a d et e rminação d a s invasões as q u ai s são r e gidas p o r l ei e a v e getação arbórea que invad e sobre a faixa de seguran ç a das LT s. R e sultados e con clusões Foi es trut urado um S IG d o s c orredores d as LT `s c o m a e n trada d e d ad os gráficos n o s o ft w are a ssim c om o e nt r ad a d os d ad os d e i magens e v et ores e t o d as a s inform a ç ões que c ontribui r em p a r a a n a lise es p acial e n as fu turas t om ad a s d e d e ci sões. O s n ívei s d e i n fo rm a çõ e s estarão di vi didos em t em a s e superp ostos n o s istema. T e m as c omo v e get a ç ão, t o r res, á r ea a n t ro piz ad a, s olo, f aix a de s e gurança, s ã o primeirament e os p r imei ro s o bj etivos a s e r em a d i cionad os, pois a s sim fo i possível d e senvol v er um m a p eament o t em á tico de uso e ocupação do sol o nas á r eas de interes s e. A di vi s ão cl as sifi catória d o m ap e am en to d e o cu p a ç ão e u so do s olo fo i c ri a da c o n fo rm e a u m a c l a ssificação que a t e nde as n e c e ssidad e s d a p ro p osta ini c ial do projete. P ara c onces sionári as de e n e r gia e l ét ri c a a i n fo rm a ç ão i mportante n a questão da v e getação é q u an to a o p o rt e, fo r ma e t am a nho, d a f lora ali p r es en t e, pois s ão e s s as c a racterísticas que são co nsiderad a s com o n um possível risco de s inistro com a s linhas. As e di fi c ações en c ont r a das n a Faixa d e S e guran ç a t am b ém e stão e m situação i r r e gul a r e por i sso s ão a p ontad as n o m ap e a mento. Sol o ex posto, c am pos d e c u ltura, p a stagens, acessos v i ários, c aminhos, a ç u d es o u o utro s t ipos d e á r e a a n tropiz ad a c onsta c o mo i nform a çõ e s a d i ci onai s para a s e m p r es as ou p a r a trab al hos rel acionados co m o t em a. O a spect o f undamental d os d a dos tratad os em u m S IG é a n a turez a d u al d a i n fo rm a ç ão : um d a do geográfico p ossui um a l o c aliz a ç ão geográfica ( ex pressa co mo c oorden ad a s em u m m ap a ) e a t ri butos d es c ri tivos (q u e p odem s er r e p r es e nt ad os num b a n co d e d a dos c onvenci onal ). Out r o as p e cto m uito i mport an te é q u e os d a dos geográficos n ã o ex i stem s ozinhos n o e s p aço: t ã o importan t e q uant o l o c aliz á -l os é d es co b ri r e r ep r es e nt a r a s relações en tre o s di v ersos d a dos. D e p ois d e c o ncret iz ad a a s e tapas d e scritas a cima f oi definido u m model o d e Ges t ão d e Us o e O cu p a ç ão de Faixas d e Li n h as d e T r a nsmissão ut ilizando geot e cn ol o gias ap licad a s, p ro pondo as sim u m n o vo m odel o d e Es tudo d e Im p a ct o A m bi ent a l p a r a implant a ç ã o de a tividad es d e a poio e m a nutenção d as LT s, c o nsiderando a b as e d e d a dos d isponi bilizada e a p a rticipação d a co munidade, c onform e d e s c rito no item de o bj etivos especí fi co s. Bibliografia

12 BRETER N IT Z J osé Bretern itz. S istema s de informa ç õ e s g e ográfica s : u ma v isão p a ra ad ministrad o res e p rofissionais de t e c nologia da i nforma ç ão. D isponí v el n a In t e r n et v i a h ttp://www.m onografias. com /trab aj os10/sisin/sisin.shtml A gosto, CROS T A, Al varo P e nt e ad o. Proces samento digi tal de i ma g en s d e sensori a men t o remo t o. Campinas, SP: Uni c am p, p. D Y M IN IS K I, A S. A nálise d e Problema s Geotécnico s A t r avés d e R ed es N eu r ai s. R i o de J a n eiro. (T e s e ) - Un iversidad e Federal do Rio de J an ei r o, FALC O N, J. Proces samento e A nálise d e I ma g ens. A r ge n tina: U n iversidad Nacional de C ó rd oba, p. FATOR GIS : a r e v ista do geopro c e ssam e nto. C u ritiba: S a gres,, Bimestral. Ín d i ce acu mulad o. FOOTE, K e nneth E. LY N C H M a r garet. The Geograp her's C r af t Project Sistema s de Inf orma ç ã o Geo g ráfica como u ma T e cnologi a I ntegrad o ra : C ontexto, C on c ei to s e D efinições. D isponí v el n a In t e r n e t v i a W W W. U RL: h ttp://asp.cp unet. co m.br/dnpm/geo r e f/sig T e o r i a. htm Ago sto, 2004 Franklin, S.E.; W i lson, B. A A Three S ta g e C lassifier f o r R e mo t e S en sing of M ounta in Envi r on ment. P h otogrammet ric Engi n e ering and R em o te S en sing. v. 58, n. 4, p , G O N ZALE S, R.C.; W o ods, R.E. Processamen t o d e Ima g e ns D i gitai s. S ão P au lo: Edgard Blüch e r Lt d a, p. H A Y K IN, S. R edes N eu r ais. Princípios e p rá ti c a. P o rto A l e gre: Bookm an, p. H U TC H IN S O N, F.C. T echniques f or C o mbining L andsat and A n cillary D a ta f o r Di gi tal C l assification I mp r o v e men t. P h otogrammet ric E n gineering and R e m ot e S en sing. v. 4 8, n. 1, p , M ASCAR E NHAS, N. D. A; V el a s co, F.R. D. Proces samento D i gital d e I ma g ens. Buenos Ai r es: Kapelusz, M E YER, M. W e rth. S a tellite Da t a: M a nagemen t Panacea o r Potenci al Prob l e m? Jo urnal of Fores try. v. 88, n. 09, p , 1990.

13 N E LS O N, M.M.; Il l ingwot h, W.T. A Pratica l Gu ide to N e u ral N e tw o rks. US A: Ad di son-wesley P u bl ishing Com p an y, N IS H ID A, W. U ma R e d e N eu r al A r tifici al para C lassifi c a çã o d e I ma g ens M ulti e sp e ctrai s d e S ensoriamento R e mo to. Flori an ópolis. ( Di ssert a ç ão ) - U ni v ersidad e Federal d e S a nt a C at a ri n a, P A IM, G eo v an a Freitas. LO BÃO, J o c imara S ouz a Britto. O LIVEIR A, J o ão H e n ri que Moura e t a l. X Simpósio Brasilei ro de G e o grafi a Física A p licad a - O Uso d e Geotecnol ogias p a ra a C a r a cteri z a çã o d os Geoamb iente e m M u c ugê n a C hap ada D i a man tina-ba [ o nline] Di sponível n a In t e r n et vi a W W W. U R L: h ttp://www. ci b ergeo.org/xsbgfa/ cd r om/eixo3/ 3.4/ 109/109.HTM. A gosto, 2004 P IN H E IR O, Eduardo d a Silva. A v aliaçã o d e ima g e ns Q UI C KBIRD n a an álise g eo g ráfica d e u m s e to r d a Ma t a A tl ân ti c a d o Rio Gran de d o Sul p. Dissertação (M e strad o em S e nsoriament o R em ot o). In s titut o Nacional d e Pesquisas Es p a ci ais, S ã o José dos C am pos R IBE IR O, S. R. A; S an tos, D. R.; C en t en o, J. S. Ap licação da M e t od ol ogi a de Da dos O r ientad o a Objeto n a Cl assificação d e u ma Á r e a U rban izad a, U t ilizando u ma Ima g e m D i gi t al Obtida por M ei o d a T e cnologia do L aser S c anner. P r es iden t e P ru d ente, jul A n ais: P r e sident e P r udent e: U NESP S impósio Brasilei ro d e G e omática, p R OC H A, Cez a r H e n ri que Barra. Geop r o c essamento - T e cn ologi a T r ansdisciplinar. R OC H A, L. P. S. e S TAMFOR D, S. V. M. S. E studo "in v i tro" d a efici ên ci a das p ontas diamantad as, e m f u nção d o t e mpo. [ o nline] Disponí v el n a In t e r n et v i a W W W. U R L: h ttp://www. propesq.ufp e.br/ an a is/ccs /ccs42.htm. A rq uivo c onsultado e m 11 de j unho de R OS A, R obert o; BRIT O, J o r ge Lu i s Silva. In t r odução a o g e op ro c e ssamen t o: s istema d e i nforma ç ã o g eo g ráfica. U b e rl â ndi a : U n iversidad e Federal d e Ub e rl â ndi a, p. IS BN X ( b r o ch.)

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