Topodata (II): desenvolvimento de aplicações

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Eric Guterres Esteves
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1 * Topodata (II): desenvolvimento de aplicações Márcio de Morisson Valeriano Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) Bolsista CNPq

2 Contexto: Diagnóstico de estados e processos do meio físico Paisagem Planos CP LS K SIG Diagnóstico Planejamento Simulações R Etc.

3 Desenvolvimento de informações derivadas Adaptado de Valeriano e Albuquerque (2010)

4 Geomorfometria - variáveis locais básicas em perfil no plano 1 a ordem 2 a ordem Adaptado de Valeriano (2008)

5 Desenvolvimento de processos de derivação do MDE (ex.: para erosão) Modelagem da erosão fluxo de diagnóstico Adaptado de Valeriano (1999)

6 Desenvolvimento de variáveis para modelagem da erosão (ex: declividade) Controle manual Via SIG Avaliação Adaptado de Valeriano (1999)

7 Desenvolvimento de variáveis para modelagem da erosão (ex: declividade) Adaptado de Valeriano (1999)

8 Desenvolvimento de variáveis para modelagem da erosão (ex: declividade) Adaptado de Valeriano (1999)

9 Desenvolvimento de variáveis para modelagem da erosão (ex. comp. rampa) Comprimento de rampa Adaptado de Valeriano (1999)

10 Desenvolvimento de variáveis para modelagem da erosão (verificação) Avaliações comparativas Estudo dos erros Declividade Comprimento de rampa Adaptado de Valeriano (1999)

11 Pós-processamento: classificação e combinação das curvaturas

12 Pós-processamento: classificação e combinação para realce de bacias de drenagem O processo ADD: seção transversal & curvatura horizontal + Orientação de vertentes

13 Dados geomorfométricos locais (variáveis básicas)

14 Dados geomorfométricos locais (variáveis básicas elaboradas)

15 Geomorfometria aplicada à iluminação (SBSR-2011) iluminação declividade cosq o = cosq s cosq t + sinq s sinq t cos (j s - j t ) orientação de vertente

Geomorfometria aplicada à iluminação (SBSR-2011) Iluminação como variável ecofisiológica: considera as condições reais, em função da dinâmica celeste diurna e anual cos q s = sen Y. sen d + cos Y.

16 Geomorfometria aplicada à iluminação (SBSR-2011) Iluminação como variável ecofisiológica: considera as condições reais, em função da dinâmica celeste diurna e anual cos q s = sen Y. sen d + cos Y. cos d. cos h sen j s = cos d sen h / sen q s Figura 2.16 Dinâmicas diurna do ângulo horário (h) e anual da declinação solar (d). Figura 2.17 Variação de q s e j s ao meio-dia do equinócio em função da latitude.

17 Geomorfometria aplicada à iluminação (SBSR-2011) Estimativas momentâneas (para um dia 15 de janeiro) Estimativas mensais Norte Estimativa anual......se o Monte Roraima estivesse a 50 o Sul. Sul

18 Extração de drenagem testes de algoritmos e dados (MDEs) existentes Adaptado de Fernández (2011)

19 Extração de drenagem testes de algoritmos e dados (MDEs) existentes Adaptado de Fernández (2011)

20 Extração de drenagem testes de algoritmos Testes de limiar da área de captação Adaptado de Fernández (2011)

21 Extração de drenagem testes de algoritmos Parâmetros estimados para as redes extraídas Parâmetros Limiar (km 2 ) Ns Ct (km) Dd (km/km 2 ) Referência ,77 2,44 0, ,15 7,92 0, ,92 3,65 0, ,14 2,82 0, ,57 2,35 0, ,85 2,08 0, ,20 1,65 0, ,36 1,42 Numero de segmentos x limiar Comprimento total dos rios x limiar Densidade de drenagens x limiar Adaptado de Fernández (2011)

22 Geomorfometria aplicada a Solos Obtenção do(s) plano(s) de informação de solos correlação entre relevo e solos

23 Geomorfometria aplicada a Solos Solos: Podzólicos x Latossolos Relevo: Dissecado x suave Adaptado de Munõz (2009)

24 Geomorfometria aplicada a Solos Variáveis regionais (não-locais) para o estudo das relações solo-relevo amplitude e predominância: altura e dissecação: Adaptado de Munõz (2009)

25 Geomorfometria aplicada a Solos Variáveis regionais (não-locais) para o estudo das relações solo-relevo predominância: Adaptado de Munõz (2009)

26 Geomorfometria aplicada a Solos Variáveis geomorfométricas locais e regionais para o estudo das relações solo-relevo Perspectivas de aplicação: Adaptado de Munõz (2009)

27 Geomorfometria aplicada ao sensoriamento remoto da vegetação Análise conjunta do relevo e de mapas de vegetação Serra das Almas (CE) Adaptado de Bispo (2007)

28 Geomorfometria aplicada ao sensoriamento remoto da vegetação Análise conjunta do relevo e de mapas de vegetação Adaptado de Bispo (2007)

29 Geomorfometria aplicada ao sensoriamento remoto da vegetação Adaptado de Bispo (2007)

30 Geomorfometria aplicada ao sensoriamento remoto da vegetação Análise do relevo com dados de levantamento florístico e estrutural da vegetação Floresta Nacional do Tapajós (PA) Adaptado de Bispo (2012)

31 Geomorfometria aplicada ao sensoriamento remoto da vegetação Modelagem da distribuição de espécies Adaptado de Bispo (2012)

32 Geomorfometria aplicada ao sensoriamento remoto da vegetação Modelagem de variáveis florestais AD : 82% = f (geomorfometria) DAP : 80,18% = f (geomorfometria) HT : 47,36 % = f (geomorfometria) Adaptado de Bispo (2012)

Vegetação - Modelagem de variáveis florestais Estimativa da biomassa a partir das variáveis polarimétricas (radar): BM = 191,8 10,595 τ_m1 11,562 α_s1 + 634,6 H 463,9 Na r 2 =0,35, p=0,004 erro=54,32

33 Vegetação - Modelagem de variáveis florestais Estimativa da biomassa a partir das variáveis polarimétricas (radar): BM = 191,8 10,595 τ_m1 11,562 α_s ,6 H 463,9 Na r 2 =0,35, p=0,004 erro=54,32 t/ha (26% da média) Estimativa da biomassa a partir das variáveis geomorfométricas: BM = 19,67 + 1,3467 h + 3,053 G r 2 =0,58, p=0,000 erro= 45,80 t/ha (22% da média) Estimativa da biomassa a partir de modelo composto: BM = 31, ,01 Pv 598,3 An + 1,465 h + 3,35 G + 0,4288 τ_m3 9,478 τ_m1 r 2 =0,74, p=0,000 erro= 25,76 t/ha (11% da média) Adaptado de Bispo (2012)

34 Vegetação efeito dossel sobre dados SRTM Efeito do dossel (AC/RO) Adaptado de Valeriano et al. (2006)

35 Vegetação efeito dossel sobre dados SRTM Amazônia central Adaptado de Valeriano et al. (2006)

36 Vegetação efeito dossel sobre dados SRTM Ilha do Marajó Adaptado de Valeriano e Rossetti (2008)

37 Vegetação efeito dossel sobre dados SRTM Ilha do Marajó

38 Vegetação percepção e uso do efeito dossel. Exemplo do Pantanal Adaptado de Muñoz et al. (2012)

39 Vegetação percepção e uso do efeito dossel. Exemplo do Pantanal Adaptado de Muñoz et al. (2012)

40 Vegetação percepção e uso do efeito dossel. Exemplo do Pantanal Adaptado de Valeriano e Abdon (2007)

41 Vegetação percepção e uso do efeito dossel. Exemplo do Pantanal Mapeamento da vegetação - RADAM Adaptado de Muñoz et al. (2012)

42 Bibliografia citada ARAÚJO, E. P. Aplicação de dados SRTM à modelagem da erosão em microbacias por geoprocessamento p. (INPE-TDI). Dissertação (Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos BERTONI, J. & LOMBARDI NETO, F. Conservação do Solo. 3.ª ed. São Paulo, Editora Ícone, p. BISPO, P. C. Efeitos de geomorfometria na caracterização florístico-estrutural da floresta tropical na região de Tapajós com dados SRTM e PALSAR. Tese (Sensoriamento Remoto) Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, BISPO, P. C. Dados geomorfométricos como subsídio ao mapeamento da vegetação p. (INPE TDI/1255). Dissertação (Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos BRUCE, J. P.; CLARK, R. H. Introduction to Hydrometeorology. Oxford, Pergamon Press, p. EMBRAPA, Centro Nacional de Pesquisa de Solos. Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. Brasília: EMBRAPA Produção de Informação; Rio de Janeiro: EMBRAPA Solos, p. FERNÁNDEZ, D. C. J. Avaliação de algoritmos e modelos digitais de elevação para extração automática da drenagem. 110p. Dissertação de Mestrado (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). São José dos Campos: INPE, LEPSCH, I. F., BELINAZZI JR., R., BERTOLINI, D., ESPINDOLA, C. R. Manual para levantamento utilitário do meio físico e classificação de terras no sistema de capacidade de uso. 4.a. aproximação. Campinas: SBCC, p. MATHER, J. R. Climatology: fundamentals and applications McGraw-Hill, Inc. New York. 412p. MUNÕZ, V. A. Análise geomorfométrica de dados SRTM aplicada ao estudo das relações solo-relevo. Dissertação (Sensoriamento Remoto) Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, RAMALHO FILHO, A., BEEK, K. J. Sistema de avaliação da aptidão agrícola das terras. 3.ed. rev. Rio de Janeiro: EMBRAPA/CNPS. 65 p STALLINGS, J. H. Soil Conservation. Englewood Ciffs, N. J., Prentice-Hall Inc., p. ; ROSSETTI, D. F.. Topographic modeling of Marajó Island with SRTM data. Revista Brasileira de Geomorfologia, v. 9, p , ; ABDON, M. M.. Aplicação de dados SRTM a estudos do Pantanal. RBC. Revista Brasileira de Cartografia, v. 59, p , ; KUPLICH, T. M. ; STORINO, M. ; AMARAL, B. D. ; MENDES JÚNIOR, J. N. ; LIMA, D. J.. Modeling small watersheds in Brazilian Amazonia with shuttle radar topographic mission-90m data. Computers & Geosciences, Amsterdam, Holanda, v. 32, n.8, p , ; GIAROLLA, A. Geoprocessamento de informações agroclimatológicas. São José dos Campos, SP: INPE: Coordenação de Ensino, Documentação e Programas Especiais (INPE-1028-RPQ/751). 133p Estimativa de variáveis topográficas por geoprocessamento para modelagem da perda de solos. Rio Claro: Biblioteca do Instituto de Geociências e Ciências Exatas/UNESP. 172p., 1999 (Tese). WISCHMEIER, W. H., SMITH, D. D. Predicting Rainfall Erosion Losses : a guide to Conservation Planning. Washington: USDA/ARS, p. (Agricultural Handbook nº 537).

43 Obrigado. Márcio de Morisson Valeriano INPE/OBT/DSR Bolsista CNPq

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