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Apresentação de geoprocessamento

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KLEWERTON DOS SANTOS

on 14 March 2013

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Transcript of Apresentação de geoprocessamento

Interpretação visual de imagens orbitais Preparo do material Elementos fotointerpretativos Surgimento das impresoras digitais (Ploters):
capazes de reproduzir fielmente as diferentes cores ou tons de cinza dos dados trabalhados em computador. Vantagens:
Imprimir somente uma área de interesse;
Permite obter um produto mais barato;
Permite realizar contrastes espectrais dos alvos da superfície terrestre e associar as três cores primárias (azul, verde e vermelho) a qualquer três bandas espectrais disponíveis. Desvantagens:
Dispor de computadores habilitados com aplicativos capazes de ler os dados digitais;
Impressoras específicas (ploters). Material colateral É tudo aquilo que pode contribuir direta ou indiretamente para melhorar os resultados da fotointerpretação. Calendário agrícola da região;
Práticas agrícolas adotada;
distribuição espacial das lavouras. Fatores ambientais; Fatores agronômicos; Estatísticos. Estabelecimento do método de interpretação Procedimentos e Métodos de Fotointerpretação Para realizar a fotointerpretação podem ser aplicados alguns métodos e procedimentos: Método Comparativo; Método Sistemático. Chave de interpretação pelo método seletivo: É aquela na qual os alvos de ocupação do solo que não interessam ao fotointérprete não são individualizados na interpretação. Chave de interpretação pelo método eliminatório: Os alvos que poderão apresentar respostas espectrais semelhantes ao tema de interesse em determinada época de passagem do satélite são mapeados em outras datas em que eles apresentam comportamento espectral diferente da área de interesse. Vantagens:

Melhor organização das informações;
Adaptação à vários Satélites. Desvantagens:

Atividade Repetitiva;
Aplicabilidade não muito Ampla
Erros de Identificação. Representar o universo real;

A qualidade de um mapa temático é avaliada com base em dois quesitos. Confiabilidade do Mapeamento Exatidão: Numero, geralmente em percentagem, que avalia o posicionamento da distribuição espacialidade cada uma das classes que foram mapeadas;

Precisão: Nível de detalhe do mapeamento. Os erros nos mapeamentos que estão relacionados ao fotointérprete: Estresse;
Fatores psíquicos;
Emocionais;
Falta de conhecimento das técnicas de fotointrepretação;
Cuidados com as imagens durante a interpretação. Escalas;

Confecção do Mapa;

Resolução do Sensor (tamanho do pixel). Avaliar a precisão e a exatidão de um mapeamento EI(%) e EO(%) = (Área da classe estimada no mapa/Área real do campo) x 100

Quando > 1, erro de inclusão;
Quando < 1, erro de omissão. AAS – Amostragem Aleatoria Simples;
AS – Amostragem Estratificada;
AESNA – Amostragem Estratificada Não-Alinhada;
AC – Amostragem em Clusters;
AE – Amostragem Aleatória Estratificada Tipos de Amostragem Unidade de Amostragem: Pontos
Transeções
Áreas Determinado com base em dois critérios: Tamanho da Amostra Estatístico: A amostra deve ser suficientemente grande para garantir confiabilidade aos resultados obtidos. Econômico: O tamanho da amostra não deve inviabilizar a sua utilização. Validação da Exatidão do Mapeamento Para estimar a exatidão de mapeamento têm como ponto de partida a construção de uma matriz de erro, que consiste na distribuição de percentagem de pixel classificados correta e erroneamente. Ippoliti-Ramilo (1999) considera que a estatística mais simples derivada da matriz de erro é a exatidão geral (Po), calculada pela expressão: Através da matriz de erro, também é possível utilizar técnicas de analise multivariadas para determinar a concordância do mapeamento com a verdade de campo. Nesse sentido, a estatística de Kappa é um método muito utilizado para avaliar a concordância entre a verdade terrestre e o mapa temático. Para determinação do valor Kappa e suas variâncias, são usadas as seguintes equações: Onde:
Po = exatidão geral;
Pc = proporção de unidade que concordam por casualidade;
M = o numero de classes presentes na matriz erro;
n = numero de observações entre a linha i e a coluna j;
N = numero total de unidades amostrais; Ma e Redmond (1995) propuseram uma metodologia para avaliar a exatidão do mapeamento quando as probabilidades de ocorrência das classes de ocupação do solo são diferentes, chamada de Tau: Onde:
Po = proporção de unidades que concordam em termos de ocupação no mapa e no terreno;
Pc = proporção de unidades amostrada que concorda com a casualidade;
M = número de classes presentes na matriz de erro
N = número total de unidades amostrais contida na área. Giveman (1979) propôs outro método estatístico, denominado Amostragem por Nivel de Aceitação. A aceitação desse mapeamento leva como base dois tipos de riscos: o risco do consumidor e o do produto. Onde:
Conrisc = risco do consumidor
Prodrisc = risco do produtor
QL = mínimo de exatidão requerida pelo consumidor
QH = seleção de alto nível de exatidão
X = numero permissível de pontos erroneamente classificados Obrigado Klewerton Queiroz
Rodrigo Medeiros
Kalil Galvão Testura; Forma; Tamanho; Tonalidade. A introdução de certos atributos cartográficos e de pontos de controle existentes nas áreas é fundamental, por dois motivos básicos: melhora a forma de apresentação e auxilia o fotointérpre na tomada de decisão quanto aos temas fotointerpretados. Os resultados da interpretação visual devem ser expressos numa unidade cartográfica conhecida e aceita pela comunidade de modo geral. Assim é aconselhável antes de realizar a fotointerpretação, transcrever os limites para o papel sobreposto. Devem-se traçar rede de drenagem, as principais estradas e a locação de pontos de controle, como usinas, destilarias e barragens. Tipos de erros Extrair informações de alvos da superfície terrestre, com base nas suas respostas espectrais, quando observados na imagem.
Os produtos de satélite geralmente são impresos de forma analógica (Papel fotográfico). Clima;
Tipo de solo;
Forma do relevo;
Vegetação. Dados estatísticos das culturas na área de estudo;
Dados estatísticos como área plantada com determinada cultura;
produtividade média das regiões;
produção das principais culturas agrícolas. Consiste em uma interpretação dos dados de satélite feita com base numa chave de interpretação. Delimitação de padrões espectrais;
Identificação dos padrões no campo;
Estabelecimento de procedimento metodológico. Conclusões Referências Bibliográficas Fundamentos do sensoriamento Remoto e metodologias de aplicação Mauricio Alves Moreira; 2º Ed.
www.youtube.com/watch?v=EX04eqcrFcg
Iniciação em Sensoriamento Remoto
Teresa Gallotti Florenzano; 2ª Ed.
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