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Podemos localizar barragens do espaço?

Milhões de barragens em todo o mundo têm impactos tremendos nas pessoas e no meio ambiente. Enquanto tentam entender e gerenciar esses impactos, os gerentes e pesquisadores da água lutam para encontrar conjuntos de dados de barragens. Agora que temos imagens de satélite diárias de todos os lugares do planeta, quão difícil seria mapear as represas do mundo?

A necessidade de conjuntos de dados de barragens georreferenciadas

Milhões de barragens em todo o mundo foram construídas para gerenciar recursos hídricos para benefício humano. Eles também têm imensos impactos ambientais: na biodiversidade de água doce (por exemplo, represas modificam habitats, bloqueiam a migração de peixes …), serviços ecossistêmicos hidrológicos e saúde humana . Apesar disso, apenas as maiores barragens foram mapeadas, mas são superadas em número por represas menores que têm impactos tremendos.

Os esforços de pesquisadores, ONGs e governos para entender e mitigar os impactos das barragens e gerenciar os ecossistemas hidrológicos de forma inteligente são restritos pelos conjuntos de dados disponíveis das barragens georreferenciadas.

De fato, Lisa Mandle, Cientista Sênior do Projeto Capital Natural, da Universidade de Stanford, estuda como as florestas de Mianmar contribuem para o abastecimento de água do país, mantendo as barragens livres de sedimentos. “Precisávamos saber onde essas barragens estavam localizadas. Esses dados acabaram sendo difíceis de serem obtidos. Ele foi distribuído em diferentes escritórios do governo e não está disponível publicamente de forma abrangente e digital ”, relata. “A melhor informação que conseguimos encontrar incluiu apenas 15 represas em Mianmar. Ao considerar apenas o maior número de barragens, sabemos que nossa análise subestima a importância da natureza ”.

Do outro lado do mundo, Marcia Macedo , cientista assistente do Woods Hole Research Center, enfrentou um desafio semelhante ao estudar os impactos de pequenas barragens agrícolas na Amazônia brasileira. “Nossos estudos de campo mostram claramente que pequenos reservatórios tiveram um grande impacto nos ecossistemas de água doce”, explica ela. “Um único reservatório pode aumentar a temperatura da água em até 4 ° C. Também muda fundamentalmente habitats aquáticos, ciclos de nutrientes e teias alimentares. ”Macedo já mapeou mais de 10.000 pequenas barragens no Brasil. “Sabemos que existem milhões dessas barragens por aí e que elas têm um enorme impacto cumulativo. Mas não podemos gerenciá-los se não pudermos mapeá-los – a baixo custo, em alta resolução e em áreas muito grandes ”, acrescenta.

Alguns (bons e ruins) impactos de barragens [ fonte ]

A solução: imagens de satélite + magias de aprendizado profundo

Com imagens de satélite cada vez mais acessíveis (graças a dados abertos de políticas, por exemplo, da Nasa ou da ESA e ferramentas como o Google Earth Engine ), além da mágica do aprendizado de máquina , parece que você pode fazer qualquer coisa! Mas, seriamente, os algoritmos de aprendizagem profunda diferenciam os gatos dos cães, detectam obstáculos na frente dos carros e classificam os pepinos entre muitas outras aplicações de classificações de imagens. Então parece razoável perguntar:

Podemos detectar represas de imagens de satélite?

No intervalo de uma maratona de 4 horas no GeoForGood 2018 , abordamos essa questão – e fizemos o protótipo de um pipeline usando o Google Earth Engine para criar os dados de treinamento e o Tensorflow para o modelo de classificação de barramento de aprendizagem profunda.

Parece que sim, podemos localizar represas de imagens de satélite . Então agora, a questão é:

O que seria necessário para localizar todas as barragens do planeta com imagens de satélite?

Isso tudo soa maravilhoso, mas realmente, essa precisão de 94% demonstrou que o pipeline funcionou. Não representa um resultado confiável. Então vamos nos aprofundar e discutir o que fizemos, alguns desafios e como poderíamos fazer melhor.

Fluxo de trabalho

1. Dados de treinamento

Para imagens de represas, usamos o conjunto de dados GRanD para exportar imagens rasterizadas de áreas vizinhas a tomadas de barragens, como TFRecords. Estes incluem 5 bandas: RGB e NDWI do Sentinel 2 (15m), bem como elevação (dados DEM: ALOS DSM 30m).

Para imagens não represas, priorizamos áreas na borda de corpos d’água que são facilmente confundidas com reservatórios de barragens. Caso contrário, o algoritmo se classificaria entre a borda da água e todo o resto, em vez de localizar a saída da represa (daí os 94,4%!). Utilizando o conjunto de dados do JRC Global Surface Water no GEE, amostramos aleatoriamente pontos na borda dos corpos de água junto com pontos não aquáticos (para que o algoritmo não ficasse confuso, por exemplo, na linha reta de uma estrada …) e seguiu o mesmo procedimento para exportar rasters de 300m * 300m como TFRecords.

2. Classificação da aprendizagem profunda

Você estava se perguntando o que eram os TFRecords, agora tudo vai começar a fazer sentido: um TFRecord é um formato de dados (armazenamento binário) otimizado para uso com o Tensorflow , uma biblioteca open source particularmente útil para aplicações de aprendizado profundo como… classificação de imagens!

Tivemos a sorte de encontrar um notebook desenvolvido por Chris Brown que treinou uma rede neural totalmente convolucional (FCNN) para detectar carros em imagens de estacionamentos. Um FCNN permite fazer previsões em imagens de qualquer dimensão, para que possamos treinar o modelo em nossas imagens de 300m * 300m e fazer predicições mais tarde em imagens de qualquer dimensão (yay!)

3. Resultados

Os quadrados vermelhos nesta imagem são onde o algoritmo localiza barragens. Isso é encorajador: identifica as duas represas, mas não classifica erroneamente a pequena massa de água à esquerda.

A última iteração foi treinada em uma fusão de cerca de mil pontos de dados de treinamento e resultou em uma precisão de 92% em um conjunto de testes de 600 pontos, com 50.000 etapas.

Usando a área da baía como uma zona de teste, várias represas reais destacam-se aqui em azul-púrpura (por exemplo, a que está circulada em branco).

Os resultados são muito promissores, mas a abordagem ainda precisa ser ajustada. Nathan Pavlovic, que interpretou o especialista em Aprendizado de Máquina com virtude para este Hackathon, levanta os olhos do computador, aparentemente satisfeito. Mas ele ainda nota alguns problemas, por exemplo, que o algoritmo ainda parece algumas vezes confundir floresta densa com água, como visto no centro inferior da imagem. Nenhum dos problemas é insuperável. Na verdade, este é provavelmente devido ao fato de que a floresta densa era uma classe sub-representada no conjunto de treinamento não-barragem que montamos rapidamente. Com mais tempo, várias melhorias poderiam ser feitas nos dados de treinamento para aumentar o desempenho.

Por isso, parece muito possível localizar todas as barragens do planeta, com imagens de satélite!

O que agora?

E quanto a soluções comerciais para reconhecimento de objetos a partir de imagens de satélite? Eles não são úteis nesta questão, até agora (e nós amamos o código aberto de qualquer maneira). O Descartes Lab possui uma ferramenta de busca geovisual impressionante, embora limitada (para uma área de pesquisa fixa e um único conjunto de dados de satélite global), seus aplicativos apresentados parecem bastante promissores. Mas faz um trabalho muito terrível na localização de barragens (provavelmente porque é apenas usando bandas RGB, onde a elevação e o NDWI são fundamentais aqui). Vamos ver o que o Planet Queryable Earth irá oferecer no futuro, com sua missão de “indexar e tornar acessível o que está na Terra, assim como o Google indexou e tornou acessível o que está na internet” … Por enquanto, esses algoritmos permanecem proprietários de qualquer forma.

Alguns desafios identificados até agora incluem a extrema variabilidade no tamanho das barragens e no armazenamento da água do reservatório. Para abordá-los, a escala temporal e a resolução espacial dos dados de entrada precisariam ser adaptadas, por exemplo, podemos precisar de imagens de vários pontos no tempo, de diferentes estações ou anos, para capturar represas que secam sazonalmente ou durante as secas. E as pequenas represas escondidas em uma floresta?

Comparação de resolução: barragem californiana com resolução de 3m vs 10m (© Planet 2018)

Se fizéssemos melhor , os dados de treinamento poderiam ser aumentados e melhorados, afinados para evitar os artefatos que identificamos: mais pontos de treinamento, mas também imagens de maior resolução, especialmente para represas menores – por exemplo, Planetscope captura imagens de 3m, livremente disponível em escala ou facilmente integrado (ainda?) no Google Earth Engine.

Por:

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Sentinel Application Platform (SNAP) para as caixas de ferramentas ESA .

que é o SNAP?

O SNAP é uma arquitetura comum de código aberto para as caixas de ferramentas ESA, ideal para a exploração de dados de observação da Terra.

O que significa o acrônimo SNAP?

O SNAP é a plataforma de aplicativos do SeNtinel.

Como o SNAP é licenciado?

O SNAP está licenciado sob a GNU GPL v3

Qual é o hardware mínimo necessário para executar o SNAP em um laptop ou desktop?

Recomenda-se ter pelo menos 4 GB de memória. Para executar o 3D WorldWind View, recomenda-se ter uma placa gráfica 3D com drivers atualizados. O SNAP funcionará em Windows de 32 e 64 bits, Mac OS X e Linux.

Uma arquitetura comum para todas as caixas de ferramentas Sentinel está sendo desenvolvida em conjunto pela Brockmann Consult, pela Array Systems Computing e pela CS, denominada Sentinel Application Platform (SNAP).

A arquitetura SNAP é ideal para o processamento e análise do Earth Observation devido às seguintes inovações tecnológicas: Extensibilidade, Portabilidade, Plataforma Rich Client Modular, Abstração de Dados Generic EO, Gerenciamento de Memória em Mosaicos e uma Estrutura de Processamento Gráfico.

Destaques dos recursos

  • Arquitetura comum para todas as caixas de ferramentas
  • Exibição de imagem e navegação muito rápidas até mesmo de imagens de giga-pixel
  • Graph Processing Framework (GPF): para criar cadeias de processamento definidas pelo usuário
  • gerenciamento avançado de camadas permite adicionar e manipular novas sobreposições, como imagens de outras bandas, imagens de servidores WMS ou arquivos de formas ESRI.
  • Definições ricas de região de interesse para estatísticas e vários gráficos
  • Definição e sobreposição de bitmask fáceis
  • Aritmética de banda flexível usando expressões matemáticas arbitrárias
  • Rejeição precisa e orto-retificação para projeções comuns de mapas,
  • Geocodificação e retificação usando pontos de controle de solo
  • Download automático do SRTM DEM e seleção de blocos
  • Biblioteca de produtos para digitalização e catalogação de arquivos grandes eficientemente
  • Suporte a processadores multithreading e multi-core
  • Visualização integrada da WorldWind

Perguntas Freqüentemente Feitas pelo SNAP

 

O SNAP está usando as seguintes tecnologias

  • Plataforma NetBeans – estrutura de aplicativo de desktop
  • Install4J – construtor de instalação multi-plataforma
  • GeoTools – biblioteca de ferramentas geoespaciais
  • GDAL – leitura / gravação de formatos de dados geoespaciais raster e vetoriais
  • Jira – rastreador de problemas
  • Git – sistema de controle de versão, hospedado pelo GitHub

Fonte: http://step.esa.int/main/toolboxes/snap/

 

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Sub-bacia hidrográfica atingida pelo desastre em Brumadinho

 

Sub-bacia hidrográfica do rio Paraopeba (atingida pela Vale)
A bacia hidrográfica do rio Paraopeba esta situada a sudeste do Estado de Minas Gerais, abrangendo uma área de 13.643 km². O rio tem suas nascentes ao sul do município de Cristiano Otoni e tem como seus principais afluentes os rios Águas Claras, Macaúbas, Betim, Camapuã e Manso. Ele é um dos mais importantes tributários do rio São Francisco, percorrendo aproximadamente 510 km até a sua foz no lago da represa de Três Marias, no município de Felixlândia.

Figura 1: Sub-bacia do rio Paraopeba
Fonte: CIBAPAR, 2009

A bacia do Paraopeba possui uma área que corresponde a 2,5% da área total do Estado de Minas Gerais. Aproximadamente 1,4 milhões de pessoas vivem na bacia, em 48 municípios de paisagens, culturas, economias e realidades sócio-econômicas e ambientais muito diversas. (CIBAPAR, 2009)

http://www.revistaespacios.com/a11v32n04/113204112.html

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Equipe de Drones não consegue ajudar em Brumadinho/MG

Equipe de Drones de BH, se mobilizou para ajuda nas buscas de vítimas e até sobreviventes perdidos, mas a falta de uma coordenação para este tipo de serviço, que hoje seria muito interessante não permitiu que realizassem esta ajuda, pois uma tecnologia nova como esta seria essencial.
Sabe-se que os bombeiros com seus helicópteros estão em vôo, mas acreditamos que junto a eles e a defesa civil, poderia ser feito um trabalho integrado, com o vôo de drones estabelecido a uma altura compatível abaixo ao vôo dos helicópteros com orientação pelos bombeiros para a localização em lugares que o vôo mais próximo dos helicópteros não permita ter uma identificação clara de corpos e animais. Hoje inclusive já existe no mercado Drones que podem fazer alguns tipos de vôo para auxiliar o resgate inclusive à noite.
Momentos como este em que toda a ajuda é necessária, inclusive com o uso de novas tecnologias como por exemplo o uso de #Drones, precisa-se ser pensada por órgãos como os bombeiros e a defesa civil como integrar estes recursos!

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O Mapeamento e processamento de imagens é um recurso novo e importante para o uso em Sistemas de Informações Geográficas
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#Brumadinho #BombeirosBH #Defesacivil #vale #giscursos #cursodedrone #geoprocessamento #sig #analisederiscoimagesimages (1)

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gis

O que é SIG?

GIS é um sistema que pretende capturar, armazenar, gerenciar, manipular, analisar, os dados geográficos.

O termo GIS raramente usado para ciência da informação geográfica (Geociências) se relaciona com o sistema acadêmico que estuda os sistemas de informação GIS . É um vasto domínio dentro da disciplina acadêmica mais ampla da Geo-informática. O que vai além de um SIG é uma infraestrutura de dados espaciais, um conceito que não possui limites tão limitantes.

O sistema de informação GIS é um caso particular de sistemas de informação em que o banco de dados inclui observações sobre recursos, atividades ou eventos espacialmente detalhados, que são definidos no espaço como pontos, linhas ou áreas.

Um sistema de informação geográfica (GIS) gerencia dados sobre essas áreas, pontos e linhas, ajudando assim na recuperação de informações de dados.

O sistema de informação GIS já influenciou a maioria de nós em algumas das outras maneiras, sem que nós o reconheçamos. Se você já usou um programa de mapeamento da Internet para encontrar instruções, parabéns, você usou pessoalmente o GIS!

A última cadeia de supermercados na esquina aparentemente estava localizada usando GIS, portanto, ajudou na determinação do local mais efetivo para atender a demanda do cliente.

Abaixo estão os usos básicos do SIG:

Usos do SIG

Mapeamento de dados: a função primária de um sistema de informação SIG é apresentar uma representação visual de dados. Assim, o GIS mostra a coleta de dados e, em seguida, o representa no formato de mapa visual.

Análise de proximidade: uma análise de proximidade é um procedimento analítico que ajuda na determinação da relação entre um determinado local e outros locais, bem como pontos que estão em conexão uns com os outros de alguma forma. Várias organizações empresariais também usam Análise de Proximidade para identificar sites adequados para estabelecimentos comerciais.

Buffering: o buffer é a técnica usualmente usada com análise de proximidade para mostrar a esfera de influência de um determinado ponto. O buffer não é apenas útil para construir uma zona em torno de uma determinada característica geográfica para além disso, mas também para investigação usando o método de sobreposição.

Localizar Clusters: um cluster pode envolver membros onde uma distância entre eles é decididamente menor do que uma determinada quantidade ou áreas em que os pontos são densos, mais significativos do que um nível específico.

Encontrar o mais próximo: um procedimento que é usado para medir as distâncias dentro de um ponto e a borda de um elemento particular que define como um polígono usando pontos vetoriais.

Análise de localização: o melhor método para classificar um local para uma nova tomada local. O procedimento que se desenvolveu a partir de abordagens teóricas pode ser usado para explicar as condições detectadas em um algoritmo para identificar locais ótimos.

Ferramenta GIS:

Os aplicativos GIS são ferramentas que permitem aos usuários não só criar consultas interativas ou pesquisas criadas pelo usuário, mas também permitir a análise de informações espaciais, editar dados em mapas e apresentar os resultados de todas essas operações.

Abaixo está a lista de ferramentas de GIS usadas mais comumente, elas são:

  • Superposição e proximidade
  • Superfícies
  • Estatísticas espaciais e não espaciais
  • Gerenciamento de tabela
  • Seleção e extração

Abaixo estão as vantagens do GIS que, portanto, são úteis -

As principais vantagens do SIG são as seguintes:

Melhora a tomada de decisões – as decisões são mais acessíveis devido à informação particular e completa apresentada sobre um ou mais locais.

Diminuir os custos e aumentar a eficiência - principalmente no que se refere aos horários de manutenção, ao progresso da frota ou aos horários agendados.

Uma comunicação facilmente compreensível entre a organização e os departamentos podem ser visualizados no formato visual.

Secure Managing records - As mudanças geológicas são registradas pelos sistemas GIS que são confiáveis ​​para documentar mudanças.

Gerenciando geograficamente - entender o que é e o que ocorrerá em um espaço geográfico, portanto, ajudará a planejar um curso de ação.

Essas são algumas das vantagens que não só poderia fornecer o uso da tecnologia SIG, mas também pode ser uma ótima decisão para usá-la.

O GIS confiou em modificações feitas em muitos tipos diferentes de sistemas GIS:

  • Geografia
  • Cartografia
  • Fotogrametria
  • Sensoriamento remoto
  • Levantamento
  • Geodésia
  • Engenharia Civil
  • Estatisticas
  • Ciência da Computação
  • Pesquisa de operações
  • Inteligência artificial
  • Demografia, e muitos outros ramos ou tipos de SIG.

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atlas IBGE

O IBGE lança hoje a versão WEB do Atlas Geográfico das Zonas Costeiras e Oceânicas do Brasil.

Em parceria com a Comissão Interministerial para os Recursos do Mar (CIRM), a nova versão é voltada para estudantes e o público em geral, e contém informações sobre os oceanos e o litoral brasileiro, as dimensões histórica, demográfica, econômica, social, cultural e natural. Clique aqui para acessar o aplicativo.

De forma interativa, a versão digital do Atlas tem todas as informações da versão física, publicada em 2011. O objetivo é incentivar a sociedade a pensar, conhecer e valorizar o uso racional da biodiversidade e dos recursos minerais e energéticos presentes nas águas oceânicas, solo e subsolo marinhos, que constituem parte fundamental do desenvolvimento socioeconômico e da sustentabilidade ambiental do país em consonância ao ODS 14 “Vida no Mar” que trata da conservação e uso sustentável dos oceanos, dos mares e dos recursos marinhos para o desenvolvimento sustentável.

Aplicativo permite navegação em ambiente interativo

A nova versão dá ao usuário acesso ao conjunto de mais de 120 mapas editorados e também às bases de dados. Também é permitido fazer download e consulta aos dados geográficos, estatísticos, além de analisar os mapas, podendo fazer navegação, alteração da escala de visualização, visualização e exportação de tabelas e arquivos gráficos, personalização do mapa, gerar imagens e salvar o ambiente de estudo.

Fonte: IBGE, Diretoria de Geociências, Coordenação de Geografia

 

O Atlas é estruturado em sete temas. O mar na história do Brasil ressalta a questão da expansão colonial portuguesa e a importância do mar na organização do espaço brasileiro. O Mapa geopolítico do Brasil aborda a posição relativa do Brasil no Atlântico e na América do Sul, explicitando os seus limites do Mar territorial, Zona contígua e Zona econômica exclusiva.

Ponta do Seixas, em João Pessoa (PB), é o extremo leste do Brasil
Foto: Marco Antônio de Carvalho Oliveira

 

A Evolução geológica dos oceanos detalha a origem e a estrutura tectônica atual das bacias oceânicas, assim como alguns resultados das últimas pesquisas na plataforma continental brasileira, além da questão do potencial de seus recursos minerais. As Características oceanográficas apresentam um quadro geral dos fenômenos oceanográficos no Atlântico, fundamentais ao entendimento das questões ambientais, costeiras e marinhas, no Brasil.

O tema Ecossistemas costeiros e marinhos ressalta a diversidade de ambientes costeiros e marinhos brasileiros, com particular relevância das áreas para conservação e uso sustentável de ecossistemas. A Diversidade de aspectos do litoral brasileiro apresenta mapas de 14 áreas de detalhe da costa brasileira, abrangendo diferentes ambientes e quatro mapas das ilhas oceânicas, e da distribuição de áreas urbanizadas no litoral brasileiro.

Por fim, o capítulo Questões transversais no estudo dos ambientes costeiros e oceânicos trata de vários temas socioeconômicos e sua relação com esses ambientes, abrangendo questões populacionais, turismo, balneabilidade, recursos pesqueiros, estrutura portuária, logística do petróleo e áreas de preservação e proteção ambiental.

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Go Field Collector

No APP Field Colector você coleta as coordenadas de seu ponto de campo.

Equipes de campo se vêem obrigadas a levar vários itens para registro de cada dado de seu trabalho, como cadernos, planilhas impressas, canetas, lápis, câmeras fotográficas, calculadoras, bússolas, GPS, entre outros. O uso do GO FIELD COLLECTOR em seu celular ou tablet permite a TOTAL PRATICIDADE do trabalho sem a necessidade de levar qualquer outro item.

PRATICIDADE
É FUNDAMENTAL

No APP Field Colector você coleteta as coordenadas de seu ponto de campo, descreve o local e tira fotos, tudo em um mesmo tablet ou celular, on line ou off line.

Pode-se Salvar automaticamente todas as informações coletadas na nuvem e analisar seu trabalho pelo go field collector web. No sistema você pode selecionar os melhores pontos, as melhores fotos e mesmo editar a descrição feita em campo.

Uma das funcionalidades é a produção de fichas de campo automaticamente, para o seu relatório de trabalho. Tudo organizado por missão e assim pode-se Eliminar horas de trabalho em escritório, depois de voltar do campo.

INFORMAÇÕES
ORGANIZADAS

Esqueça as folhas pautadas do caderno, as planilhas em folhas impressas e as dezenas de post-its. No GO FIELD COLLECTOR os dados são inseridos em fichas digitais, com campos exclusivos para os tipos de dados e automaticamente organizados em conjuntos para cada missão. O recurso de buscas de qualquer dado registrado permite versatilidade no trabalho e em seu planejamento.

FOTOS ASSOCIADAS
AO PONTO COLETADO

A máquina fotográfica e a caderneta de campo são substituídas pelo uso do GO FIELD COLLECTOR. Para cada ponto registrado o sistema pode associar até 4 fotos, capturadas com a câmera do dispositivo móvel. Estas fotos, assim como as anotações de campo, ficam associadas às coordenadas do ponto visitado e prontas para serem salvas na nuvem e produzirem o seu relatório de campo em poucos minutos.

TRANSMISSÃO DE DADOS
PARA A NUVEM

A versatilidade do GO FIELD COLLECTOR permite o envio dos dados coletados e registrados para a nuvem de forma segura e automática. O envio dos dados é feito no momento em que você tiver uma conexão com a internet. Se estiver off line, o seu trabalho poderá ser feito normalmente e com toda segurança. Os dados irão para a nuvem quando a conexão for restaurada.

TODOS OS SEUS DADOS SOBRE
MAPAS DO GOOGLE

O GO FIELD COLLECTOR se completa com a versão WEB. Acessando o site do sistema, você terá em sua conta, todas as suas missões de campo com seus respectivos dados coletados, organizados e acessíveis, sobre a base do GOOGLE MAPS. Neste ambiente você poderá visualizar, analisar e editar toda a sua produção de campo e também se planejar para o próximo dia de trabalho.

RELATÓRIOS COMPLETOS, CUSTOMIZADOS E PRONTOS

Com o GO FIELD COLLECTOR, o trabalho que era feito antes de forma manual para a produção de fichas de campo e relatórios, passa a ser automático. No ambiente WEB, você seleciona os pontos desejados, edita os textos digitados em campo, escolhe a ordem das fotos ou pode adicionar novas fotos, insere a sua logomarca e então gera o seu relatório de campo. Tudo em poucos minutos!

Fonte: https://www.gofieldcollector.com.br/

#coletadecampo #geoprocessamento #gis #sig #arcgis #qgis #giscursos #analiseambiental #analisederisco

 

 

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car

Secretaria de Estado do Ambiente e Instituto Estadual do Ambiente avançam com o Cadastro Ambiental Rural no Rio de Janeiro

A Secretaria de Estado do Ambiente do Rio de Janeiro e o Instituto Estadual do Ambiente (Inea) lançam na quarta-feira (24) o Módulo de Análise do Cadastro Ambiental Rural, o CAR. O evento contará com a presença do ministro do Meio Ambiente, José Sarney Filho.

O Cadastro Ambiental Rural (CAR) é um registro público eletrônico, obrigatório para todos os imóveis rurais com a finalidade de integrar as informações ambientais referentes à situação das Áreas de Preservação Permanente (APP), das áreas de Reserva Legal, das florestas e dos remanescentes de vegetação nativa, das Áreas de Uso Restrito e das áreas consolidadas das propriedades e posses rurais do país.

Instituído pela Lei Federal nº 12.651/2012, no âmbito do Sistema Nacional de Informação sobre Meio Ambiente (SINIMA), o CAR constitui a base de dados estratégica para controle, monitoramento e combate ao desmatamento de florestas e demais formas de vegetação nativa do Brasil, bem como para planejamento ambiental e econômico dos imóveis rurais.

Após o envio das informações por parte dos proprietários e posseiros rurais, o cadastro passa por análise, validação e aprovação dos dados apresentados. As informações analisadas e validadas irão também subsidiar a elaboração de políticas públicas, nortear as ações do Programa de Regularização Ambiental – PRA, dimensionar o desafio de produção de mudas dos hortos florestais estaduais, trazer informações ambientais relevantes que auxiliem a gestão das Unidades de Conservação e principalmente implementar a Lei Federal n°12.651/12 (“Novo Código Florestal”) em áreas de interesse especial do Estado.

Somente no estado do Rio de Janeiro já foram realizados cerca de 37.500 cadastros, que começaram a ser validados no dia 16 de maio.  Os números mostram um avanço no território fluminense, que foi conseguido por meio de parcerias formalizadas pelo Inea com os comitês de bacias hidrográficas e com o Ministério do Meio Ambiente.

O Inea também firmou Acordos de Cooperação com 23 municípios fluminenses para auxiliar os pequenos proprietários rurais  nas inscrições e nas respostas às demandas da validação.

A Gissoluções, desenvolve projetos de levantamento para planejamento ambiental, informações ambientais relevantes que auxiliem a gestão das Unidades de Conservação e base de dados estratégica para controle, monitoramento para cadastro de imóveis rurais inclusive.

Veja o site: www.gissolucoes.com.br

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SPRING

Software do INPE conquista mais de 200 mil usuários

O SPRING, software livre desenvolvido pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), ultrapassou em setembro de 2014 a marca de 200 mil usuários e continua registrando  downloads  para seus interessados.

Destinado a aplicações de sensoriamento remoto e mapeamento, o SPRING é o software livre de informação geográfica mais utilizado no Brasil por pesquisadores e estudantes.  O sistema também é utilizado por milhares de usuários da Colômbia, Estados Unidos, Espanha, Argentina, Portugal, França, México, Peru, Índia, Venezuela, Itália, Chile e Alemanha, entre outros países.

Com funções de processamento de imagens, análise espacial, modelagem numérica de terreno e consulta a bancos de dados espaciais, o SPRING pode ser utilizado em áreas diversas como agricultura, gestão ambiental, estudos de florestas, geografia, geologia, planejamento urbano e regional.

A GISCursos realiza capacitação em SPRING presencial, de Introdução ao Processamento Digital de Imagens (PDI) com prática no software SPRING.

Com introdução teórica breve  e totalmente prática com projetos reais, o curso apresenta as funções de processamento de imagens, análise espacial, modelagem numérica de terreno e consulta a bancos de dados espaciais no software SPRING. Através do ambiente desenvolvido por nossos mestres docentes, o aluno completa as etapas do curso e produz seus próprios produtos cartográficos.

O curso de Introdução ao PDI – Prática com SPRING foi programado para um total de no mínimo 10 horas de estudo, sem contar os acessos aos conteúdos complementares (artigos, tutoriais, webinars, etc.).

Mais informações: www.giscursos.com.br

 

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fereramentas de geoprocessamento

Ferramentas de análise da morfodinâmica

O monitoramento e análise do comportamento dinâmico dos processos ambientais são trabalhos considerados atualmente, muito importantes. Para realizá-los com mais eficiência e qualidade, é preciso sempre utilizar escalas adequadas para alcançar o detalhamento necessário, exigido pela temática da pesquisa. Outros aspectos a considerar são o tempo de acompanhamento do processo e a precisão empregada.
Existem muitas metodologias e, frequentemente, novos equipamentos, instrumentos e tecnologias que são empregados para trabalhos de pesquisa em várias áreas do conhecimento e no acompanhamento de processos naturais. A produção e a utilização dessas ferramentas comuns também se orientam na necessidade de atender os objetivos de aplicações inerentes às temáticas específicas de cada uma dessas áreas de conhecimento.
Para acompanhar o comportamento dos processos ambientais hoje,é indispensável o uso de sistemas globais de posicionamento (GPS); sensoriamento remoto com as imagens; o geoprocessamento empregando bancos de dados e sistemas geográficos de informação (SGI) ou (SIG).
No caso das praias por exemplo, estabelecer comparações entre suas áreas ao longo do tempo e a criação de mapas, com o emprego de imagens de satélite e geoprocessamento é também um procedimento eficiente e usual, para mapear e responder onde, como e quanto a praia aumentou em área por deposição ou diminuiu por erosão.
A cada dia, instrumentos e equipamentos antigos são aperfeiçoados ou aparecem novos. As novas tecnologias permitem aprimorar a qualidade dos resultados obtidos. Além disso, são criadas novas aplicações, visando atender a demanda de melhor conhecer os fenômenos naturais ou induzidos pela ação humana.
Softwares como o ArcGIS, o Quantum GIS, Spring software livre desenvolvido pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) entre outros são importantes para o auxílio ao levantamento e a pesquisa.
Venha para a GISCursos e capacite-se em Geoprocessamento com cursos presenciais totalmente práticos com nossos profissionais, todos a nível mestres e doutores em diversas áreas.

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