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Usando Erdas para detecção de mudança de uso de cobertura da terra


Novo em Erdas, mas tenho que fazer um projeto e optei por fazer uma detecção de mudança de terreno de cobertura. Tenho duas imagens Landsat 5, com cinco anos de diferença uma da outra.

Qual é o meu próximo passo?

Imagino que precise fazer todo o pré-processamento e depois disso, estou pensando em usar diferença de imagem bruta e NDVI.

Eu tenho Atcor, isso é o que preciso para converter meu DNS em refletância?


ATCOR para Erdas Imagine converterá DN em refletância verdadeira - esta etapa é crítica para análises de detecção de alterações. Então você pode usar o complemento DeltaCue no Erdas Imagine para detectar mudanças na cobertura da terra. Mais detalhes sobre o add-on DeltaCue podem ser encontrados aqui. Além disso, há um bom vídeo de instrução sobre como usar o DeltaCue para você começar.

Eu também recomendaria a leitura da literatura sobre detecção de alterações - todos os documentos descrevem em detalhes os métodos de pré-processamento e detecção de alterações. Aqui estão alguns para você começar:


Song, C., Woodcock, C.E., Seto, K.C., Lenney, M.P., & Macomber, S.A. (2001). Classificação e detecção de mudanças usando dados Landsat TM: quando e como corrigir os efeitos atmosféricos ?. Sensoriamento remoto do ambiente, 75 (2), 230-244.

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Uso de Erdas para detecção de mudança de uso da terra - Sistemas de Informação Geográfica

INTRODUÇÃO

Mudanças no uso e cobertura da terra tornaram-se um componente central nas estratégias atuais de gestão dos recursos naturais e monitoramento das mudanças ambientais. O avanço no conceito de mapeamento da vegetação aumentou muito a pesquisa sobre a mudança no uso da terra, proporcionando uma avaliação precisa da disseminação e da saúde da floresta mundial, pastagens e recursos agrícolas se tornou uma prioridade importante. Ver a Terra do espaço é agora crucial para a compreensão da influência das atividades do homem em sua base de recursos naturais ao longo do tempo. Em situações de mudanças rápidas e muitas vezes não registradas no uso da terra, as observações da Terra vistas do espaço fornecem informações objetivas da utilização humana da paisagem. Nos últimos anos, os dados dos satélites sensores da Terra tornaram-se vitais no mapeamento dos recursos e infraestruturas da Terra, gerenciamento de recursos naturais e estudo das mudanças ambientais. Os participantes irão, portanto, adquirir habilidades práticas no uso do Sistema de Informação Geográfica (SIG) e Sensoriamento Remoto como uma ferramenta para capturar, armazenar, analisar, gerenciar e visualizar a cobertura da terra / mudança de uso e análise.

OBJETIVOS DO CURSO

  • Introduzir SIG geral e avançado e Sensoriamento Remoto nas mudanças de uso / cobertura do solo.
  • Expor os participantes ao Processamento Digital de Imagens com mais ênfase na classificação.
  • Para demonstrar o estudo de caso de uma região selecionada usando software de sensoriamento remoto.
  • Para desenvolver uma base sólida para a compreensão da operação de SIG e Sensoriamento Remoto na mudança de uso / cobertura do solo

ESBOÇO DE CURSO

Em formação

  • Introdução ao SIG e Sensoriamento Remoto na mudança de uso / cobertura da terra
  • Conceitos e estruturas de uso e cobertura da terra
  • Motivadores da mudança de uso / cobertura da terra
  • Sistema de Classificação para o Mapeamento do Uso e Cobertura do Solo
  • Concepção e interpretação do projeto GIS
  • Dados de GIS e Sensoriamento Remoto usados ​​para mudança de uso / cobertura da terra
  • Compreendendo os sistemas de sensor / plataforma para dados de sensoriamento remoto
  • Exercício I: Manipulação de informações espaciais I :( Usando o software Quantum GIS e SAGA GIS).

Fontes de dados GIS, coleta de dados e técnicas de integração para DRM

  • Criação de banco de dados geográfico
  • Fontes de dados de imagens de satélite para uso do solo.
  • Tarefa I: GPS / GPS do telefone móvel para coleta de dados de cobertura do uso da terra usando Open Data Kit (ODK).
  • Atividade: Tour GPS / móvel do curso.
  • Exercício II: Tratamento de informação espacial II: GPS, Integração GIS usando software GIS / RS.
  • GIS e RS para identificação da extensão do uso da terra e cobertura da terra
  • Mapeamento de uso e cobertura da terra

Pré-processamento da imagem de uso da terra, cobertura da terra

  • Correção de imagem radiométrica e geométrica
  • Normalização temporal
  • Geo-codificação e georreferenciamento de imagens
  • Melhoria de imagem
  • Faixas térmicas para uso na classificação da cobertura do solo

Classificação de uso / cobertura do solo

  • Desenvolvimento de assinatura
  • Classificação Supervisionada
  • Classificação não supervisionada
  • Avaliação de precisão de classificação
  • Detecção de mudança
  • Determinando Mudanças em Tipos Específicos de Cobertura do Solo
  • Análise multicritério para seleção do local de adequação do uso da terra

Avaliação da cobertura do uso da terra

  • Avaliação da distribuição espacial dos recursos terrestres
  • Monitoramento de infraestrutura
  • Monitorando as mudanças dinâmicas no crescimento urbano
  • Análise de tendências para uso da terra
  • Análise de cluster
  • Análise de terreno
  • Análise de custo-benefício
  • Modelagem e simulação do uso do solo

Publicação online de mapas e saída GIS

PERSONALIZAÇÃO DE TREINAMENTO

Este treinamento também pode ser personalizado para sua instituição, mediante solicitação. Você também pode solicitar que seja entregue no local de sua preferência.

Para mais informações, entre em contato conosco pelo celular: +254 732 776 700 ou e-mail: [email protected]

REQUISITOS

Os participantes devem ser razoavelmente proficientes em inglês. Durante os treinamentos, os participantes deverão vir com seus próprios laptops.

TAXA DE TREINAMENTO

A taxa do curso cobre o custo do curso, materiais de treinamento, dois lanches, almoço e visitas de estudo.

ALOJAMENTO

O alojamento é providenciado mediante solicitação. Para reservas contacte-nos através do Telemóvel: +254732776700

ou e-mail: [email protected]

O pagamento deve ser transferido para o banco FineResults Research Limited antes do início do treinamento. Envie o comprovante de pagamento pelo e-mail: [email protected]

POLÍTICA DE CANCELAMENTO

& bull Todos os pedidos de cancelamento devem ser recebidos por escrito.

& bull As alterações entrarão em vigor na data de recebimento da confirmação por escrito.


Usando Erdas para detecção de mudança de uso da terra de cobertura - Sistemas de Informação Geográfica

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Gangtok, a capital e maior cidade do estado de Sikkim, no nordeste, fica a 27,33 ° N latitu. mais Gangtok, a capital e maior cidade do estado de Sikkim no nordeste fica a 27,33 ° N de latitude e 88,62 ° E de longitude, na região leste do Himalaia a uma altitude de 1.650 m (5.410 pés). É uma das cidades de crescimento mais rápido de Sikkim. O aumento da população da cidade levou a uma mudança drástica no padrão de uso do solo, especialmente a conversão do cinturão verde em área construída de concreto. Durante as décadas de 1991 e 2001, a população registrou uma taxa de crescimento de apenas 17,30 por cento, mas a população da cidade de Gangtok testemunhou uma enorme taxa de crescimento de 241 por cento na década seguinte, quando a população aumentou de 29.354 em 2001 para 100.286 em 2011 (Censo da Índia). Este artigo enfoca o crescimento demográfico e as mudanças no uso da terra de Gangtok desde 1971, usando a integração de sensoriamento remoto com a tecnologia GIS para identificar vários tipos de mudança no padrão de uso da terra. O padrão de uso do solo da cidade foi categorizado em seis categorias, ou seja, residencial, comercial, público e semipública, transporte, industrial e recreativo. No período pós-fusão, as áreas públicas e semipúblicas aumentaram de 0,55 por cento em 1975 para 23 por cento em 2014. Nas últimas três décadas, a maior taxa de crescimento foi observada no setor industrial, com uma taxa de crescimento de 363,41 por cento de 1985 a 1995. Houve 6 por cento e 16,40 por cento de aumento nos setores de transporte e recreação, respectivamente, durante o período de 1975 a 2006. Neste documento, os dados do LANDSAT-TM de 2001 e 2011 (Bandas 1, 2, 3,4,5,6 e 7, Caminho e Linha = 139/41) foram usados ​​para mapeamento de uso / cobertura do solo. O Método de Classificação Supervisionada foi aplicado para delinear a área de estudo em diferentes classes de uso da terra e cobertura do solo usando ERDAS 13.0. O Arc GIS 10.1 é usado para mapear a densidade populacional e o crescimento urbano.

Palavras-chave: características da população, padrão de uso da terra, Gangtok Town, técnicas geoespaciais e demográficas,


Dinâmica da Ilha de Calor Urbano em Resposta à Mudança no Uso / Cobertura do Solo na Cidade Costeira de Mumbai

A rápida urbanização e mudanças no uso / cobertura do solo (LU / LC) resultaram no crescimento não planejado e insustentável das cidades indianas. Isso resultou em uma série de questões ambientais, como a escalada da intensidade das ilhas de calor urbanas (UHI) nas cidades. Portanto, este estudo foi projetado para modelar e quantificar a dinâmica UHI da cidade de Mumbai em resposta à mudança LU / LC durante 1991-2018 usando conjuntos de dados temporais Landsat. O resultado mostra um declínio significativo na cobertura vegetal de 215,8 para 129,27 km 2, enquanto as áreas construídas quase dobraram, ou seja, de 173,09 para 346,02 km 2 na cidade de Mumbai durante 1991–2018. Como conseqüência disso, um aumento significativo no LST foi observado em ambas as zonas de ilhas de calor urbanas (UHI) e não UHI. Embora as áreas sob as zonas UHI não tenham aumentado significativamente, a lacuna de temperatura da superfície da terra (LST) (diferença entre LST mínimo e máximo) diminuiu na cidade de Mumbai de 30,04 ° C em 1991 para 20,7 ° C em 2018. Além disso, o mínimo e o LST médio sobre cada classe LU / LC também mostrou um aumento significativo. Por outro lado, a análise de regressão mostra que a associação entre UHI e índice de construção de diferença normalizada (NDBI) aumentou na cidade, enquanto a associação de densidade de vegetação (NDVI) e índice de nudez de diferença normalizada (NDBaI) diminuiu em a cidade. O estudo pode fornecer informações úteis sobre o processo de planejamento urbano e formulação de políticas para o planejamento do espaço urbano e estratégias de mitigação de UHI.

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Usando imagens de alta resolução e dados de elevação na classificação dos riscos de erosão de áreas de solo descoberto na Área Natural Protegida do Vale de Hatila, Turquia

A erosão do solo é um dos problemas ambientais mais importantes. No caso de áreas de pequena escala, onde as propriedades do solo e o clima têm características relativamente uniformes, a cobertura vegetal e a topografia (ou seja, declive do solo) são os principais fatores que afetam a quantidade de erosão do solo. A falta de cobertura vegetal em áreas de solo descoberto, incluindo encostas de estradas florestais, especialmente em regiões montanhosas com encostas íngremes, pode aumentar significativamente a taxa de erosão. Determinar e classificar os riscos de erosão nessas áreas pode ajudar a prevenir impactos ambientais. Neste estudo, dados de sensoriamento remoto e dados de elevação foram usados ​​para extrair e classificar áreas de risco de erosão de solo descoberto para uma área de estudo selecionada da Área Natural Protegida de Hatila Valley, no nordeste da Turquia. Imagens IKONOS de alta resolução foram usadas para aplicar a classificação de uso da terra no ERDAS Imagine 9.0. Para gerar o mapa de risco de erosão das áreas de solo descoberto, a imagem classificada foi sobreposta no topo do mapa de talude, gerado com base em um Modelo Digital de Elevação (DEM) no ArcGIS 9.2. Os resultados indicaram que 1,43, 5,85, 34,62, 53,16 e 4,94% das áreas de solo descoberto na área de estudo estavam sob risco de erosão muito baixo, baixo, médio, alto e muito alto, respectivamente. A precisão geral da classificação de 82,5% indicou o potencial da metodologia proposta.

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Avaliação Heurística de Águas Subterrâneas em Zonas Áridas Utilizando Sistema de Sensoriamento Remoto e Informações Geográficas

O objetivo deste estudo é identificar áreas potenciais de água subterrânea usando sensoriamento remoto e SIG. Portanto, algumas das camadas efetivas foram extraídas, como geologia, fraturas e falhas, geomorfologia, declive, uso do solo e densidade de drenagem regional usando processos de imagens de detecção de ETM, como a produção de vários códigos de classe de recurso, filtros de detecção de borda, classificação regulamentada e imposição de índices de vegetação realizado por mapas topográficos de 1: 50.000, geologia e DEM. Todas as camadas foram classificadas de acordo com sua eficácia com base na opinião de especialistas, usando o processo de hierarquia analítica. Eles também foram avaliados em diferentes classes. Após a modelagem em GIS, o potencial da água subterrânea das planícies de Semnan foi determinado no Irã. Os resultados mostraram que a existência de fraturas e falhas em formações de arenito de Shemshak e pólvora, bem como calcário espesso da formação de camadas de Lar, levaram a denominar essas áreas como áreas de alto potencial de água subterrânea. Em seguida, vales aluviais, sedimentos de córregos, leques aluviais de sopé e planícies aluviais formaram as áreas de potencial de poço. Utilizando a descarga das 54 fontes, aquedutos e poços, a precisão do mapa foi estimada através de um método de matriz de erro com uma precisão geral de 79,63 e coeficiente Kappa de 0,702, o que implica na boa precisão deste modelo.

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Assista o vídeo: Detecção de Mudanças em Séries Temporais (Outubro 2021).