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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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Drone Control instala tecnologia para detecção de drones em Campinas

Os sistemas de bloqueio de sinais de radiocomunicações foram regulamentados pela ANATEL (Agência Nacional de Telecomunicações) através das Resoluções 306/2002 e 308/2002. Sua aplicação está restrita a presídios, cadeias e áreas de segurança.

A NEGER Telecom foi a empresa responsável pelo desenvolvimento da PLATAFORMA BRASILEIRA DE BLOQUEIO DE SINAIS DE RADIOCOMUNICAÇÕES, sistema capaz de bloquear os sinais das redes celulares em todas as tecnologias comercialmente disponíveis no país.

Também foi a empresa responsável pelo desenvolvimento do DroneControl, o primeiro Sistema de Proteção contra Veículos Aéreos Remotamente Pilotados (Drones) certificado no Brasil.

Estes sistemas foram resultado de projetos de pesquisa e desenvolvimento apoiados pelo Ministério da Ciência e Tecnologia, além de parceria com a UNICAMP.

Os equipamentos foram submetidos a rigorosos testes nos laboratórios do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) e aprovados para certificação e homologação junto à ANATEL (Certificado de Homologação 0039-10-5613).

A implantação de sistemas de bloqueio requer um complexo projeto de engenharia de radiofreqüência para garantir a efetividade do cancelamento do sinal no perímetro delineado e evitar a interferência indesejável fora dos limites da área de segurança.

As características construtivas de cada situação exigem um projeto individualizado para cada aplicação.

A NEGER Telecom lidera o mercado brasileiro neste tipo de aplicação, possuindo a mais experiente e qualificada equipe de engenharia especializada em projeto de sistemas de bloqueio de serviços de telecomunicações.

Fonte: http://www.neger.com.br/produtos/bloqueador-drone
#giscursos #cursosdemapeamentonoriodejaneiro #drones

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A Importância do Sistema de Informação Geográficas para as empresas.

O Sistema de Informação Geográfica (Geographic Information System – GIS) é uma tecnologia em processo de desenvolvimento, dificultando assim, uma definição que satisfaça a todos os envolvidos com o seu desenvolvimento, com as suas aplicações e usos e até mesmo com o marketing dessa ferramenta, que muitos consideram como ciência.
De acordo com a empresa líder mundial nessa tecnologia – GIS – a Environmental Systems Research Institute – ESRI, em seu manual de Melhores Práticas GIS – Ensaio de Geografia e GIS, de 2008 – tomar decisões baseadas na geografia é fundamental para o pensamento humano, uma vez que se usa esse conhecimento para um simples caso de ir até uma loja ou para um grande evento de lançamento de um equipamento em local preciso.
Um sistema de informação geográfica é uma ferramenta tecnológica para compreender a geografia e tomar decisões inteligentes (GETIS, 2008).

De acordo com a Agência Nacional de Transportes Terrestres – ANTT (2010), o principal objetivo do GIS é a geração de informações espaciais tais como mapas, tabelas, relatórios, estatísticas, gráficos e outros, proporcionando condições mais satisfatórias de visualização, entendimento e suporte à tomada de decisões e reduzindo a subjetividade no processo de interpretação dos dados. Isso é possível considerando-se sua capacidade de integração e suas múltiplas alternativas de apresentação das informações aos usuários, o que potencializa a capacidade de abstração e simulação de resultados. No entanto, a utilização eficiente deste tipo de tecnologia requer o conhecimento de suas potencialidades e limitações, bem como dos passos necessários para sua implantação e utilização, de modo a obter o máximo de resultados possíveis.
O Sistema de Informação Geográfica organiza dados geográficos de forma que uma pessoa que lê um mapa pode selecionar os dados necessários para um projeto ou tarefa específica. Um mapa temático tem uma tabela de conteúdos que permite ao leitor adicionar camadas de informações para uma base cartográfica de localidades do mundo real. Com uma capacidade de combinar uma variedade de conjuntos de dados em um número infinito de formas, o GIS é uma ferramenta útil para quase todos os campos do conhecimento, da arqueologia à zoologia e também para a logística.

O GIS é um sistema de informação geográfica projetado para capturar, modelar, armazenar, manipular, atualizar, analisar, mapear dados espaciais, com as informações georreferenciadas, otimizando processos, através da implantação de um projeto que envolve hardware, software, dados geográficos e recursos humanos (GETIS, 2008).
Novas tecnologias, tais como sistemas de posicionamento global (GPS), sistemas de satélites multissensores, desenvolvimento da fotografia digital, integram com sistemas de informações geográficas, permitindo o armazenamento e gerenciamento eficiente desses dados como parte do conjunto das geoinformações disponíveis nos últimos anos (BLASCHKE; KUX, 2005).

Com o GIS, problemas de localização (pontos comerciais, fábricas, fornecedores, centro de distribuição, entre outros), roteamento de veículos, análise de sistemas logísticos, estão sendo resolvidos mais facilmente, em conjunto com outras variáveis, sendo que no roteamento de veículos tornou-se fundamental, pois permite ao usuário visualizar as rotas que foram geradas a partir de um algoritmo. Além dessas possibilidades, podem-se
identificar como possíveis de desenvolvimento, aquelas relacionadas com os sistemas de informação, controle do fluxo de mercadorias, controle de estoques, arranjo físico do armazenamento, manuseio de produtos, disponibilização de informações para os clientes on-line, entre outros. (ROCHA, 2008).
Mennecke (1997) discute que o GIS integrado a outras tecnologias formam uma ferramenta essencial para diminuir ou eliminar os gargalos da logística e do transporte. Essas tecnologias fornecem aplicações úteis para os gestores desenvolverem estratégias para reduzir os desperdícios, seja com pessoal, custos com combustíveis, tempo, rotas, proporcionando um melhor atendimento ao cliente (LAPALME et al., 1992; KUNZE, 1993, apud MENNECKE, 1997).
Alguns benefícios dessa poderosa ferramenta são destacados por Breternitz (2001, p. 39):

• aumenta nosso conhecimento acerca dos
recursos disponíveis em uma dada área
geográfica;
• facilita a formulação e a avaliação de
diferentes estratégias alternativas,
respondendo a questões do tipo “what if”
relativas a políticas, análises e distribuição
de recursos;
• reduz o tempo gasto para preparação de
relatórios, gráficos e mapas, o que melhora
a eficácia da informação geográfica usada
em análise de políticas e avaliação de
opções de planejamento;
• melhora o planejamento de futuras
pesquisas, por disponibilizar os dados já
existentes e estabelecer linhas mestras
para coleta, armazenagem e processamento
dos novos dados a serem capturados;
• melhora o tempo de resposta aos pedidos
de informações gerados por gerentes e
planejadores, por tornar as informações
mais acessíveis;
• produz novas informações pela sua
capacidade de manipular dados
anteriormente disponíveis, graças à
capacidade de manipulação de dados via
computador;
• facilita o desenvolvimento de modelos
dinâmicos para apoio ao planejamento;
• permite uma utilização mais adequada dos
recursos humanos disponíveis para coleta e
análise de dados – já se viu que os custos
desses recursos são altos – pela eliminação
de redundâncias e sobreposições de dados e
esforços.

Com a plataforma GIS integrada, é possível criar, servir e explorar o conhecimento geográfico nas aplicações logísticas, gerenciando a complexidade das informações no processo de entrada (criar), compilando essas informações com a utilização do GIS (servir), tornando a informação acessível para a tomada de decisão (explorar – com informações que auxiliam o entedimento do porquê e não apenas do como), gerando um fluxo de trabalho mais produtivo. Esta plataforma integrada é uma poderosa ferramenta para a tomada de decisão logística, apresentando dados com grande impacto, comunicação de mudanças (rotas, por exemplo), projeta as tendências (congestionamento, por exemplo), aumentando a produtividade com a otimização dos fluxos de trabalho (BORBA, 2011).

O conhecimento dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG) é uma habilidade cada vez mais procurada em indústrias, e em todos os setores da economia desde que  as empresas entendam bem a sua utilidade.
A Especialização, oferecida pela GISCursos por exemplo com o uso do ArcGIS ou do Quantum GIS (QGIS) , ensinará as habilidades necessárias para usar com sucesso o software GIS em um ambiente profissional.
A capacitação em nossos cursos  proporcionará analisar seus dados espaciais, usar técnicas de cartografia para comunicar seus resultados em mapas e colaborar com colegas em campos dependentes de SIG/GIS. No projeto final da GISCursos, o  aluno criará uma peça de portfólio de GIS de qualidade profissional usando uma combinação de identificação e coleta de dados, desenvolvimento de mapa analítico e técnicas de análise espacial.
Na noss empresa GISSoluções, todas as empresas que necessitem contratar projetos de geoprocessamento terá todo o apoio no processo decisório em qualquer setor da economia que estiver inserido.

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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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mata atlantica

Mapeamento de áreas e ações prioritárias da Mata Atlântica.

Até 15 de janeiro, o Instituto de Pesquisas Ecológicas (IPÊ) e o Ministério do Meio Ambiente (MMA) recebeu a colaboração de profissionais que atuam em organizações da sociedade civil, governo e empresas para a construção do Mapa das Áreas e Ações Prioritárias para a Conservação da Biodiversidade Brasileira – Bioma Mata Atlântica.
Por meio do link www.ipe.org.br/areasprioritarias foi possível acessar um formulário para avaliar o impacto do atual mapa de áreas prioritárias da Mata Atlântica e construir um novo documento.
O objetivo é que o documento sirva como fonte de informação para profissionais e tomada de decisões para a conservação socioambiental do bioma. As organizações participantes terão os devidos créditos inseridos na pesquisa e no resultado final do mapa, que terá acesso livre. Essa, que é a segunda atualização do mapa, deve se encerrar em 2018. A primeira ocorreu em 2007.
Os trabalhos estão sendo desenvolvidos pelo IPÊ, por meio de uma parceria com o MMA e com o Fundo Brasileiro para a Biodiversidade (Funbio), no contexto da Cooperação para o Desenvolvimento Sustentável Brasil-Alemanha.
O processo recebe apoio da Iniciativa Internacional de Proteção do Clima (IKI), do Ministério Federal do Meio Ambiente e Proteção da Natureza, Construção e Segurança Nuclear (BMUB) da Alemanha.
Obs: O link do formulário não aceita mais inscrições.
Fonte: FGV

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IBGE atualiza mapas políticos das regiões brasileiras

Versão abrange os 5.570 municípios brasileiros e traz informações acerca dos limites geográficos estaduais e internacionais, do sistema rodoviário e das feições hidrográficas do Brasil.

O IBGE acaba de atualizar a versão dos mapas políticos das regiões brasileiras. A última atualização foi realizada em 2009. Produzidos para serem impressos no tamanho A0 (1,18 metro de largura por 84,1 cm de altura), os mapas estão disponíveis a partir de hoje, em formato PDF, aqui.

O mapa abrange os 5.570 municípios brasileiros e traz informações acerca dos limites geográficos estaduais e internacionais, do sistema rodoviário e das feições hidrográficas do Brasil, além de símbolos que permitem identificar portos, aeroportos e municípios conforme o tamanho da população.

Para a produção da versão 2017 dos mapas, o IBGE utilizou informações da Base Cartográfica Contínua do Brasil, ao milionésimo – uma plataforma digital com a representação cartográfica do país, atualizada regularmente. Os dados usados são referentes a 2016.

Mapas Políticos Regionais
Os Mapas Políticos Regionais são mapas murais de cada uma das cinco regiões do
Brasil, que contemplam os limites estaduais e internacionais, as sedes de todos os
municípios de cada estado, os principais elementos do sistema de transportes e as
feições hidrográficas.
Mapa Mural é a publicação com escala de maior detalhamento possível que cobre todo o
território da unidade representada em dimensões manuseáveis.
Os mapas políticos regionais proporcionam uma visão geral e integrada dos
aspectos políticos e geográficos de cada região, com diversas possibilidades de uso como
atividades escolares, gestão pública e privada, planejamentos diversos e logística.
Os mapas foram produzidos a partir da Base Cartográfica Contínua do Brasil, ao
milionésimo, BCIM – versão 2016.
As informações cartográficas retratadas nos mapas políticos regionais são
classificadas conforme as seguintes categorias:
 Hidrografia – corpos d’água, ilhas, recifes e áreas sujeitas

As informações cartográficas retratadas nos mapas políticos regionais são classificadas conforme as seguintes categorias:

• Hidrografia – corpos d’água, ilhas, recifes e áreas sujeitas à inundação

• Sistema de transportes – rodovias, ferrovias, hidrovias, portos e aeroportos

• Localidades – todos os municípios do país, classificados em cinco níveis, segundo a quantidade de habitantes

• Limites – internacionais (caráter informativo) e estaduais

• Mar Territorial

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Ceperj lança novo mapa alterando a Região Metropolitana do Rio de Janeiro

Representação gráfica inclui municípios de Rio Bonito e Cachoeiras de Macacu

A Região Metropolitana do Rio de Janeiro tem nova composição. E a Fundação Ceperj (Centro Estadual de Estatísticas, Pesquisas e Formação de Servidores Públicos do Rio de Janeiro) produziu o novo mapa oficial do Estado, incorporando à RMRJ os municípios de Rio Bonito e Cachoeiras de Macacu, que já está disponibilizado no portal www.ceperj.rj.gov.br.

Popularmente conhecida como Grande Rio, a RMRJ foi instituída pela Lei Complementar nº 20, de 1º de julho de 1974, após a fusão dos antigos estados do Rio de Janeiro e da Guanabara, unindo as então regiões metropolitanas do Grande Rio Fluminense e da Grande Niterói. É a segunda maior área metropolitana do Brasil, terceira da América do Sul e 20ª maior do mundo, de acordo com o Censo 2010.

Os municípios de Rio Bonito e Cachoeiras de Macacu  pertenciam à Região das Baixadas Litorâneas. Foi com a Lei Complementar nº 158, de 26 de dezembro de 2013, que as duas cidades foram incorporadas pela RMRJ.  Agora, compõem  essa região os seguintes municípios: Rio de Janeiro, Belford Roxo, Duque de Caxias, Guapimirim, Itaboraí, Japeri, Magé, Maricá, Mesquita, Nilópolis, Niterói, Nova Iguaçu, Paracambi,Queimados, São Gonçalo, São João de Meriti, Seropédica, Tanguá, Itaguaí, Rio Bonito e Cachoeiras de Macacu, “com vistas à organização, ao planejamento e à execução de funções públicas e serviços de interesse metropolitano ou comum”.

Desde a fusão dos antigos estados do Rio de Janeiro e da Guanabara, a RMRJ passou por várias alterações, sendo todas elas registradas em mapas elaborados sob a responsabilidade de técnicos da Coordenadoria de Geociências do Centro de Estatísticas, Estudos e Pesquisas (Ceep). Além da produção cartográfica, essa diretoria da Fundação Ceperj também acompanha, mensalmente, a economia do Estado, fornecendo subsídios ao gestor público para tomada de decisões.

De acordo com alguns historiadores, a região onde hoje se localiza Rio Bonito teria sido visitada por homens de Américo Vespúcio quando aportaram na região de Cabo Frio, por volta de 1504. Numa outra versão, o território teria sido desbravado por sete capitães portugueses, no início do século XVIII. O nome deve-se ao fato de um belo riacho que atravessava a região ter impressionado esses militares, que lutaram na expulsão dos franceses da Baía de Guanabara. Os registros mais antigos sobre Cachoeiras de Macacu datam do final do século XVI, quando os primeiros exploradores subiram o rio Macacu,  após a expulsão dos franceses do Rio de Janeiro.

Segundo o Censo 2010, Rio Bonito tinha uma população de 55.551 habitantes, enquanto  em Cachoeiras de Macacu o total era de 54.273 pessoas. Com a incorporação das duas cidades pela Região Metropolitana do Rio de Janeiro, esses homens e mulheres poderão usufruir de benefícios em serviços de saneamento básico, transporte coletivo, e nas áreas de saúde, educação e segurança.

 FonteL: http://www.ceperj.rj.gov.br/noticias/Mar_14/27/novo_mapa.html

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