Resumo: Barragens são estruturas construídas para controlar o fluxo de água para muitos fins úteis, como abastecimento de água, geração de energia, retenção de resíduos de mineração e industriais, bem como, recreação e controle de enchentes. No entanto, elas trazem algum risco de colapso do corpo da barragem causando danos às áreas a jusante da barragem. Portanto, estudos hipotéticos de rompimento de barragens que forneçam mapeamento de áreas potencialmente atingíveis em caso de rompimento são especialmente importantes para o planejamento de ações que visem à minimização das perdas associadas. O objetivo desta pesquisa é avaliar o grau de aderência ou similaridade entre os mapas de inundação obtidos por estudos de simulação e aqueles efetivamente obtidos do próprio rompimento ocorrido em 25 de janeiro de 2019 na Barragem I de propriedade da Vale SA. O estudo se concentra, principalmente, na comparação dos efeitos sobre os mapas de inundação simulados causados pelo uso de diferentes representações do relevo topográfico a jusante da barragem, nominalmente, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), Advanced Land Observing Satellite disponibilizado pela Alaska Satellite Facility (ALOS_ASF) e modelos de Varredura Laser Aerotransportado (ALS). As simulações foram realizadas utilizando o software HEC-RAS, desenvolvido pelo Corpo de Engenheiros do Exército Americano, considerando a hipótese de forte influência do relevo nos resultados do mapeamento de inundações. Desta forma, foram realizados três testes de simulação para avaliação e discussão. Na primeira simulação, foi utilizado o modelo digital de terreno derivado do ALS. A segunda simulação foi realizada associando o modelo digital de superfície ALOS_ASF com resolução espacial de 12,5 m. Por fim, o modelo digital de elevação SRTM com resolução espacial de 30 m fornecido pelo United States Geological Survey (USGS) foi utilizado na terceira simulação. Os resultados mostraram melhor aderência às simulações usando dados do ALS. Isso foi verificado por análise visual em imagens ortorretificadas de alta resolução e pelo cálculo de indicadores estatísticos como o índice (F). As conclusões apontaram que manchas de inundação resultantes de simulação são ferramentas críticas para a tomada de ações envolvendo áreas e populações a serem afetadas, portanto, as melhores tecnologias de modelos de relevo como dados de ALS devem ser utilizadas na simulação.

Abstract: Dams are structures built for controlling the flow of water for many useful purposes such as water supply, power generation, retention of mining and industrial waste, as well as recreation and flood control. However, they bring together some risk of dam body collapse causing damage for the dam downstream areas. Therefore, hypothetical dam break studies which provide mapping of areas potentially attainable in the event of a rupture are especially important for planning actions aiming minimization of associated losses. The aim of this research is to assess the degree of adherence or similarity between flood maps obtained by simulation studies and those effectively obtained from the collapse itself occurred in Dam I owned by Vale SA on January 25, 2019. The study focuses mainly on comparing the effects over the simulated flood maps caused by use of different representation of dam downstream topography relief, namely Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), Advanced Land Observing Satellite from Alaska Satellite Facility (ALOS_ASF) and Airborne Laser Scanning (ALS) models. The simulations were performed using the HEC-RAS software developed by the US Army Corps of Engineers considering hypothesis of strong influence of relief in flood mapping results. In this way, three simulation tests were carried out for evaluation and discussion. In the first simulation, the digital terrain model derived from ALS was used. The second simulation was carried out associating the digital surface model ALOS_ASF with a spatial resolution of 12.5 m. Finally, the SRTM digital elevation model with 30 m spatial resolution provided by the United States Geological Survey (USGS) was used in third simulation. Results showed better adherence to simulations using data from ALS. This was verified by visual analysis over high resolution orthorectified images and by calculating statistics indicators such as the (F) index. Conclusions pointed out that flood patches resulting from simulation are critical tools for taking actions involving areas and populations to be affected, so the best relief model technologies like ALS data should be used in simulation.

Abstract The development of several time series analysis programs using satellite images has provided many applications based on resources from geostatistics field. Currently, the use of statistical tests applied to vegetation indexes has enabled the analysis of different natural phenomena, such as drought events in watershed areas. The objective of this article is to provide a comparative analysis between NDVI and EVI vegetation index data made available by MOD13Q1 project of MODIS sensor for drought mapping using vegetation condition index (VCI) in the Serra Azul stream sub-basin, MG. The methodology adopted the Cox-Stuart statistical test for seasonality analysis and Pearson's linear correlation to verify the influence of different indexes on delimitation of drought in a watershed. The results indicated the NDVI vegetation index as more efficient than EVI in spatial characterization of studied watershed region, mainly in identification of seasonality. The VCI proved to be highly feasible for monitoring drought in study period between 2013 and 2018, allowing the effective delimitation of drought conditions in the Serra Azul stream sub-basin. In addition, the effectiveness of MODIS sensor data in characterizing drought events that affected the study area was proven.

Resumo: Os problemas ambientais decorrentes dos incêndios alteram a dinâmica do planeta modificando seus ciclos e destruindo ecossistemas. O homem é responsável por quase a totalidade das queimadas, sendo ele também protagonista das iniciativas de prevenção. Dessa maneira, torna-se necessário um planejamento de ações ao combate desses danos ambientais. Uma vez que a localização geográfica é importante atributo, esta pesquisa objetiva apoiar medidas de prevenção e controle de incêndios gerando e validando mapas com modelos preditivos de riscos de incêndios no município de João Pessoa - PB. Os dados foram modelados, processados, manipulados e analisados no software ArcGIS v10.0 e Matlab, bem como a geração e overlay de mapas temáticos através de análise multicritério, ponderação das variáveis e lógica fuzzy. Foi realizada a validação dos modelos considerando dados reais, onde os resultados demonstraram que os modelos gerados com o auxílio da lógica fuzzy apresentaram um coeficiente de determinação acima de 85%. A variável pluviometria contribuiu significativamente para que os modelos apresentassem maior confiabilidade. Essa variável não foi utilizada e nem recomendada especificamente em outras metodologias comparadas nessa pesquisa. Os fatores que contribuíram para o alto grau de vulnerabilidade de risco de incêndios: alta declividade, presença de vegetação, áreas de alta concentração de pessoas, aglomerados subnormais e regiões dentro da influência da rede viária e hidrografia. Por fim, esse trabalho teve o intuito de contribuir na tomada de decisão dos gestores de meio ambiente, segurança e defesa social de forma rápida e precisa com recurso a poucas variáveis e baixo custo.

Abstract: The environmental problems of fires change the dynamics of the planet modifying and destroying their cycles and ecosystems. The human being is responsible for almost all the fires, but he is also protagonist of prevention initiatives. Thus, it becomes necessary to plan actions to combat these environmental damages. Since the geographic location is a important attribute, this research aims to support prevention and control of fires generating and validating maps with prediction risk of fire models applied in João Pessoa city. The data were modeled, processed, handled and analyzed in ArcGIS software v10.0 and Matlab, as well as the generation and overlay of thematic maps using multicriteria analysis, weighting the variables and fuzzy logic. In the next step, it was made the data validation considering the real data and the results demonstrated that the templates generated with the aid of fuzzy logic showed the coefficient of determination above 85%. The rainfall variable was the factor that contributed significantly to the models having greater reliability. This variable was not used and not specifically recommended in other methods compared in this study. The factors that contributed to the high degree of vulnerability risk of fires: high slope, vegetation, areas of high concentration of people, subnormal agglomerations and regions within the influence of the road network and hydrography. Finally, this study aimed to contribute to the decision making of the environment, social security and defense managers quickly and accurately using a few variables and low cost.

Resumo: Este trabalho aborda a avaliação altimétrica dos Modelos Digitais de Elevação ASTER GDEM v2 e SRTM v3, ambos são disponibilizados sem custos, porém obtidos por diferentes métodos de sensoriamento remoto, o que também sugere diferente qualidade dos dados. Como referência foram utilizados dados LIDAR de 25cm de precisão vertical. Na avaliação, desenvolvida em área urbana, investigaram-se a distribuição dos resíduos e a relação erros observados versus classes de declividade do terreno. Foram considerados aspectos físicos do sensoriamento remoto, utilizados métodos estatísticos e o Padrão de Exatidão Cartográfica dos Produtos Cartográficos Digitais (PEC-PCD). Os resultados apontaram forte correlação linear positiva e a existência de relação funcional entre os modelos avaliados e o modelo de referência. Os resíduos, entre -4.36 m e 3.11 m, agruparam 47.7% das amostras correspondentes ao ASTER GDEM e 63.7% das amostras correspondentes ao SRTM. Nos dois modelos avaliados, os valores de Erro Médio Quadrático cresceram com o aumento da declividade do terreno. Considerando a escala de 1:50,000 a classificação do PEC-PCD indicou padrão classe B para o SRTM e padrão classe C para o ASTER GDEM. Em todas análises realizadas, o SRTM apresentou erros de altimetria menores em relação ao ASTER GDEM, exceto em áreas de relevo escarpado.

Abstract: This work is an altimetry evaluation study involving Digital Elevation Models ASTER GDEM version 2 and SRTM version 3. Both models are readily available free of charge, however as they are built from different remote sensing methods it is also expected that they present different data qualities. LIDAR data with 25 cm vertical accuracy were used as reference for assessment validation. The evaluation study, carried out in urbanized area, investigated the distribution of the residuals and the relationship between the observed errors with land slope classes. Remote sensing principles, quantitative statistical methods and the Cartographic Accuracy Standard of Digital Mapping Products (PEC-PCD) were considered. The results indicated strong positive linear correlation and the existence of a functional relationship between the evaluated models and the reference model. Residuals between -4.36 m and 3.11 m grouped 47.7% of samples corresponding to ASTER GDEM and 63.7% of samples corresponding to SRTM. In both evaluated models, Root Mean Square Error values increased with increasing of land slope. Considering 1: 50,000 mapping scale the PEC-PCD classification indicated class B standard for SRTM and class C for ASTER GDEM. In all analyzes, SRTM presented smaller altimetry errors compared to ASTER GDEM, except in areas with steep relief.

Resumo: Em muitos países, o controle da acurácia posicional, feita por pontos, em Cartografia, corresponde à comparação entre conjuntos de coordenadas de pontos bem definidos em relação ao mesmo conjunto de pontos obtido a partir de uma fonte mais precisa. Normalmente, cada país fixa um número admissível de pontos que podem apresentar erros acima de um limite pré-estabelecido. Em muitos casos, as normas definem o tamanho da amostra (20 pontos), sem maiores considerações e fixam a condição de que somente 10% dos pontos pode ultrapassar certo limite. No entanto, a dimensão da amostragem (n), considerando o risco estatístico, especialmente quando os percentuais de outliers estão próximos de 10%, para mais ou para menos, conduzem a um risco do produtor (de rejeitar um bom mapa) e o risco do usuário (de aceitar um mapa ruim). Este artigo analisa esta questão e permite a definição da dimensão de amostragem considerando o risco do produtor e do usuário. O presente trabalho analisa essa questão e permite definir do tamanho da amostra em função do risco que o produtor / usuário pode ou quer assumir. Esta análise empregou 600 pontos de controle, sendo conhecido o erro em cada um deles. Realizamos as simulações com uma amostragem de 20 pontos (n) e calculamos o risco associado. A seguir fomos variando o valor de (n), para mais e para menos, calculando para cada situação o risco associado, para o usuário e para o produtor. Para fazer essas simulações foi desenvolvido um programa que construiu as curvas operacionais ou curvas de risco, que considera diversos parâmetros: o número de pontos de controle, o número de repetições para gerar as curvas, a porcentagem de pontos de controle que podem estar acima do PEC (Padrão de Exatidão Cartográfica) ou outro parâmetro similar, com base nas normas de outros países. Assim, foram gerados gráficos e tabelas que incorporam diferentes parâmetros, fornecendo condições de decisão para o usuário/produtor, bem como abertura de possibilidades para outras simulações e pesquisas.

Abstract: In many countries, the positional accuracy control by points in Cartography or Spatial data corresponds to the comparison between sets of coordinates of well-defined points in relation to the same set of points from a more accurate source. Usually, each country determines a maximum number of points which could present error values above a pre-established threshold. In many cases, the standards define the sample size as 20 points, with no more consideration, and fix this threshold in 10% of the sample. However, the sampling dimension (n), considering the statistical risk, especially when the percentages of outliers are around 10%, can lead to a producer risk (to reject a good map) and a user risk (to accept a bad map). This article analyzes this issue and allows defining the sampling dimension considering the risk of the producer and of the user. As a tool, a program developed by us allows defining the sample size according to the risk that the producer / user can or wants to assume. This analysis uses 600 control points, each of them with a known error. We performed the simulations with a sample size of 20 points (n) and calculate the associated risk. Then we changed the value of (n), using smaller and larger sizes, calculating for each situation the associated risk both for the user and for the producer. The computer program developed draws the operational curves or risk curves, which considers three parameters: the number of control points; the number of iterations to create the curves; and the percentage of control points above the threshold, that can be the Brazilian standard or other parameters from different countries. Several graphs and tables are presented which were created with different parameters, leading to a better decision both for the user and for the producer, as well as to open possibilities for other simulations and researches in the future.

O presente trabalho descreve e analisa as experiências realizadas na Escola Politécnica utilizando a tecnologia GNSS/NTRIP, em termos de acurácia. O método consiste em utilizar os dados de uma estação de referência, no caso estações da RBMC-IP do IBGE, coletados na estação remota, através de internet e telefonia celular para obter em tempo real coordenadas com maior precisão que as do método de navegação. Os experimentos consistiram no levantamento de pontos de coordenadas conhecidas e análise dos erros obtidos. Primeiro em distâncias curtas na base USP de calibração de equipamentos e, a seguir, em distâncias crescentes até aproximadamente 30 km, em função dos limites previstos para o método RTK; e também para distâncias maiores utilizando o método DGPS, até 2.700 km. Foram testados e analisados: o uso de diferentes estações de referência; a variação da acurácia com a distância; o uso de um receptor L1 e outro L1/L2, bem como o uso das técnicas RTK e DGPS em termos de acurácia, isto é, a diferença entre essas coordenadas e aquelas consideradas como padrão, verificando se os equipamentos atingem os valores previstos nas especificações técnicas.

Experiments conducted at the School of Engineering of the University of São Paulo, Brazil, using GNSS/NTRIP technology are described and analyzed in terms of accuracy. The method consists in using the data of a reference station, the IBGE RBMC-IP stations, collected in a remote station, by means of the Internet and a mobile phone, to obtain more accurate real time coordinates than those of the navigation method. The experiments consist in surveying the known coordinate points and of the error analysis (accuracy). Firstly with short distances (in the USP Base for Equipment Calibration), and then over increasing distances up to about 30 km, in terms of the limits foreseen for the RTK method, and for other greater distances by using the DGPS method, up to 2,700 km. The following were tested and analyzed: the use of different reference stations, the variation in accuracy over distance, the use of a L1 receiver and a L1/L2 one, as well as the use of the RTK and DGPS techniques, in terms of accuracy reached, that is, the difference between these coordinates and others considered as standard, besides checking if the equipment reaches or not the accuracy stated in the manual.