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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA
COLÉGIO POLITÉCNICO DA UFSM
CURSO TÉCNICO EM GEOPROCESSAMENTO
USO DO GEOPROCESSAMENTO NAS
ATIVIDADES DA EMPRESA BASE PRECISÃO NA
AGRICULTURA
RELATÓRIO DE ESTÁGIO
Marcus Vinicius Maidana de Andrade
Santa Maria, RS, Brasil
2015
USO DO GEOPROCESSAMENTO NAS ATIVIDADES DA
EMPRESA BASE PRECISÃO NA AGRICULTURA
Marcus Vinicius Maidana de Andrade
Relatório de Estágio apresentado ao Curso Técnico em
Geoprocessamento da UFSM, como requisito parcial para obtenção
do título de
Técnico em Geoprocessamento.
Orientador: Prof. Dr Lúcio de Paula Amaral
Santa Maria, RS, Brasil
2015
Universidade Federal de Santa Maria
Colégio Politécnico da UFSM
Curso Técnico em Geoprocessamento
A Comissão Examinadora, abaixo assinada, aprova o Relatório de Estágio Supervisionado
USO DO GEOPROCESSAMENTO NAS ATIVIDADES DA EMPRESA BASE PRECISÃO NA AGRICULTURA
elaborado por Marcus Vinicius Maidana de Andrade
como requisito para obtenção do título de
Tecnólogo em Geoprocessamento
COMISSÃO EXAMINADORA:
Lúcio de Paula Amaral, Dr. (Presidente/Orientador)
Ana Caroline Paim Benedetti, Dra. (UFSM)
Alessandro Miola, Dr. (UFSM)
Santa Maria, 13 de julho de 2015.
Universidade Federal de Santa Maria
Colégio Politécnico da UFSM
Curso Técnico em Geoprocessamento
USO DO GEOPROCESSAMENTO NAS ATIVIDADES DA EMPRESA BASE PRECISÃO NA
AGRICULTURA
Relatório de Estágio realizado na empresa
BASE PRECISÃO NA AGRICULTURA
elaborado por Marcus Vinicius Maidana de Andrade
Lúcio de Paula Amaral (Presidente/Orientador)
Charles Pontelli (Supervisor da empresa)
Marcus Vinicius Maidana de Andrade
(Estagiário)
Santa Maria, 13 de julho de 2015
RESUMO
Relatório de Estágio
Colégio Politécnico da UFSM
Universidade Federal de Santa Maria
USO DO GEOPROCESSAMENTO NAS ATIVIDADES DA EMPRESA BASE PRECISÃO NA AGRICULTURA
AUTOR: MARCUS VINICIUS DE ANDRADE
ORIENTADOR: LÚCIO DE PAULA AMARAL
Santa Maria, 13 de julho de 2015
O Estágio Supervisionado com carga horária obrigatória de 200 horas, foi desenvolvido na empresa Base Precisão na Agricultura, localizada no município de Silveira Martins, RS. O estágio é requisito parcial para a formação no Curso de Técnico em Geoprocessamento do Colégio Politécnico da UFSM. Foi realizado sob a supervisão do Engenheiro Agrônomo Charles Pontelli com a orientação do professor Lúcio de Paula Amaral e teve como objetivo colocar em prática os diversos meios de trabalho com Geoprocessamento. No decorrer do estágio foram realizadas atividades como análises de abrangência de sinal para antenas RTKs (Real Time Kinematic), processamento de imagens de satélites, processamento de dados de altitude para elaboração de taipas de lavouras de arroz, criação de planilhas para controle de atividades e armazenamento de arquivos. Para execução das atividades descritas, foram utilizados softwares como Global Mapper, ArcGIS, Spring, Google Earth e TrackMaker. Durante o período de estágio, também foi prestado suporte para o setor de informática da empresa, bem como formatações de computadores, auxílio a impressoras e demais atividades. Os resultados obtidos ao longo do estágio foram satisfatórios, não somente pela experiência profissional proporcionada nesse período, mas também devido ao desenvolvimento pessoal obtido. O cotidiano com profissionais de áreas diversas proporcionou uma visão mais ampla da importância do Geoprocessamento, independente de seguimento. Palavras-chave: Geotecnologias. Sinal RTK. Agricultura de Precisão.
Geoprocessamento.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Análise de sinal na região de Fortaleza dos Valos – RS..................17
Figura 2 - Relevo de Fortaleza dos Valos representado no Google Eart..........17
Figura 3 - Produto Final Fortaleza dos Valos....................................................18
Figura 4 - Análise de sinal região de Santa Vitória do Palmar..........................18
Figura 5 - Relevo Santa Vitória do Palmar representado no Google Earth......19
Figura 6 - Produto Final Santa Vitória do Palmar..............................................19
Figura 7 - Imagem processada do satélite Landsat 5........................................21
Figura 8 -Imagem processada do satélite Landsat 8........................................21
Figura 9 - Imagem processada do satélite Resourcesat -1...............................22
Figura 10 - Imagem processada do satélite Resoucersat-2..............................23
Figura 11 – Imagem processada do Satélite CBERS 2.....................................23
Figura 12 – Banner de localização 01...............................................................25
Figura 13 – Banner de Localização 02..............................................................26
Figura 14 – Tutorial Pós Processamento de Dados..........................................27
Figura 15 – Arquivocsv no ArcGIS...................................................................28
Figura 16 – Grade retangular no Spring............................................................29
Figura 17 – Isolinhas importadas no para o ArcGIS..........................................29
Figura 18 – Edição de isolinhas com buffer.......................................................30
Figura 19 – Mapa final da lavoura de arroz ......................................................30
Figura 20 – Quadriciclo utilizado para aquisição dos ponto..............................31
Figura 21 – Execução dos arquivos finais.........................................................31
Figura 22 – Execução das taipas a campo........................................................32
SUMARIO
1 INTRODUÇÃO....................................................................................... 7
1.1 BASE Precisão na Agricultura................................................................7
1.2 Justificativa...................................................................................................8
1.3 Objetivos........................................................................................................8
1.3.1 Objetivo Geral............................................................................................ 8
1.3.2 Objetivos específicos................................................................................. 8
2 REVISÃO DA LITERATURA ......................................................9
2.1 Geoprocessamento.......................................................................................9
2.2Global NavigationSatellite Systeme Real Real Time Kinematic….....10
2.3 Cartografia ................................................................................................... 11
2.4 Sensoriamento Remoto............................................................................. 11
2.4.1Pré-Processamento................................................................................12
2.4.2 Processamento Digital de Imagens........................................................12
2.5 Sistema de Informações Geográficas....................................................13
2.6 Agricultura de Precisão..........................................................................14
3DESENVOLVIMENTO.........................................................................................15
3.1 Materiais..................................................................................................15
3.2 Métodos....................................................................................................15
4RESULTADOS E DISCUSSÃO..................................................16
4.1 Análises de sinal para torre RTK............................................................16
4.2 Processamento Digital de Imagens........................................................20
4.3 Elaboração de Banners de localização...................................................24
4.4 Tutorial para Pós Processamento de Dados..........................................27
4.5 Criação de Taipas para Lavouras de Arroz Irrigado..............................28
5 CONCLUSÃO..............................................................................33
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...............................................34
APÊNDICES....................................................................................36
1 INTRODUÇÃO
O estágio supervisionado do Curso Técnico em Geoprocessamento está sendo
realizado na empresa BASE Precisão na Agricultura, durante o período de 16 de
março de 2015 até 16 de março de 2016, totalizando 800 horas, possuindo carga
horária semanal de 21:50 horas semanais.
A empresa BASE é referencia no ramo de Agricultura de Precisão no Estado
do Rio Grande do Sul, esse foi o primeiro motivo que despertou interesse em estagiar
na empresa. Também, a possibilidade de estar trabalhando com o Sensoriamento
Remoto e interagir com os demais setores da empresa, como o de informática, me
levaram a buscar essa oportunidade, ainda que as funções desempenhadas não
fossem diretamente relacionadas a agricultura de precisão e sim diretamente ao
geoprocessamento. No estágio as atividades desenvolvidas estiveram relacionadas ao
Sensoriamento Remoto, Cartografia e Sistemas de Informações Geográficas.
1.1 BASE Precisão na Agricultura
A empresa BASE Precisão na Agricultura é uma empresa de consultoria
agronômica especializada em tecnologias para a agricultura. Iniciou seus trabalhos em
2004 com uma equipe de engenheiros agrônomos, ambos com sólidos conhecimentos
nas áreas de fertilidade e manejo do solo e mecanização agrícola. Atendendo as
demandas de mercado a cada dia a Base qualifica seu grupo de colaboradores,
possuindo hoje profissionais nas áreas de automação industrial, informática e
geoprocessamento. Atualmente a empresa possui aproximadamente 50
colaboradores distribuídos em diversos setores.A empresa está localizada no
município de Silveira Martins, RS, na Avenida Osvaldo Zambonato, 623, sob direção
dos sócios Charles Pontelli (Diretor Administrativo) e seu sócio Ademir Wendling
(Diretor Técnico).
A empresa tem como visão ser referencia em tecnologias para o agronegócio.
Possui a missão de desenvolver, fornecer e aplicar soluções tecnológicas que
agreguem valor ao agronegócio, e prioriza valores como, integridade, humildade, pró-
atividade, comprometimento e profissionalismo.
8
1.2 Justificativa
A realização deste estágio é justificada pelas práticas nas quais se exigem
todos os conhecimentos que foram transmitidos em sala de aula. E por meio das
situações do dia a dia, que se consegue obter um grau a mais de entendimento e se
familiarizar com a profissão. Como o mercado exige cada vez mais conhecimento do
profissional, há necessidade de atualização constante, e este estágio foi enriquecedor,
na medida em que melhora a atuação na área desejada, proporciona o conhecimento
da realidade dos problemas e soluções na profissão, com uso de geoprocessamento e
geotecnologias.
1.3 Objetivos
1.3.1 Objetivo Geral
O objetivo geral deste estágio foi aplicar os conhecimentos adquiridos no Curso
Técnico em Geoprocessamento nas atividades práticas da empresa Base Precisão na
Agricultura.
1.3.2 Objetivos específicos
Os objetivos específicos do estágio foram:
Realizar análises de abrangência de sinal por antenas RTK (Real Time Kinematic);
Desenvolver atividades relacionadas ao PDI (Processamento digital de imagens);
Elaborar taipas para manejo de água em arroz irrigado, com auxílio de SIGs (Sistemas de Informações Geográficas).
2 REVISÃO DE LITERATURA
2.1 Geoprocessamento
O Geoprocessamento é um conjunto de tecnologias informatizadas de dados
georreferenciados que são executados pela ferramenta computacional chamada de
Sistema de Informações Geográficas (SIG), que tem por objetivo “servir de
instrumento eficiente para todas as áreas do conhecimento que fazem uso de mapas,
possibilitando integrar em uma única base de dados informações representando vários
aspectos do estudo de uma região” (ROSA e BRITO, 1996).
Essas técnicas permitem realizar análise complexa ao integrar dados de
diversas fontes e criar bancos de dados, desde a coleta e tratamento das informações
geográficas até a geração de saídas na forma de mapas convencionais. Permite
também a criação de relatórios, arquivos digitais, planejamento urbano, programas de
gerenciamento e administração dos recursos naturais, controle, manipulação e análise
dentro de um objetivo específico, tendo aplicação em várias áreas do conhecimento,
nas quais a localização geográfica é importante para sua caracterização e
compreensão (ROSA e BRITO, 1996).
As organizações e a sociedade de uma forma geral, sempre procuraram obter
informações com referência geográfica para auxiliá-las no desenvolvimento dos mais
variados tipos de atividades. Até o advento da informática, a manipulação de dados e
informações com referência geográfica era feita por meio da utilização de mapas
impressos o que dificultava a realização de uma análise integrada de mapas oriundos
de várias fontes, bem como a atualização desses dados e informações. Com o
desenvolvimento da informática, os dados e informações com referência geográfica
começaram a ser tratados por um conjunto de técnicas matemáticas e
computacionais, chamadas de Geoprocessamento. O Geoprocessamento utiliza
técnicas matemáticas e de computação para proceder ao processamento digital de
dados e informações com referência geográfica, sendo bastante utilizado nas áreas de
Transporte, Cartografia, Comunicação, Gestão Ambiental, Energia e Planejamento
Urbano e Territorial (CÂMARA e DAVIS, 2001).
10
2.2 GNSS(Global Navigation Satellite System) e RTK (Real Time
Kinematic)
Os métodos de posicionamento vêm sendo aprimorados nos últimos anos,
visando à obtenção de alta acurácia. Dentre esses métodos pode-se citar o
posicionamento relativo cinemático em tempo real denominado Real-Time Kinematic
(RTK), sendo capaz de alcançar acurácia centimétrica no campo, sem necessidade de
realização de um pós-processamento (ALVES, 2008; MONICO, 2008).
Segundo Seeber (2003) e Monico (2008) a tecnologia RTK é baseada nas
seguintes características: transmissão em tempo real dos dados de fase da onda
portadora e pseudodistância da estação base para estação móvel ou das correções
das observáveis, resolução das ambiguidades para linha de base entre a estação base
e o móvel com solução quase instantâneaontheway ou onthefly, determinação
confiável do vetor da linha de base em tempo real. No entanto, no posicionamento
RTK, os erros envolvidos no processo (ionosfera, troposfera e órbita dos satélites), são
proporcionais ao comprimento da linha de base, o que restringe a distância entre a
estação de referência e o usuário a poucos quilômetros. Para superar este problema,
foi desenvolvido o conceito de rede de estações de referência (RTK em rede).
O método RTK em rede é baseado no uso de uma única estação de referência
localizada nas proximidades do receptor móvel. Entretanto, em razão dos erros
envolvidos no processo, como efeitos atmosféricos (ionosfera e troposfera), órbita dos
satélites entre outros, os quais são correlacionados espacialmente, o RTK fica restrito
a aplicações com distâncias inferiores a 20 km entre a estação-base e a móvel,
dependendo principalmente das condições ionosféricas. Para superar este problema,
vem sendo empregado o conceito de rede de estações de referência, denominado
RTK em rede ou simplesmente posicionamento baseado em redes, devido à
necessidade de uma melhor disponibilidade, acurácia e confiabilidade no
posicionamento e navegação. Mas, assim como em todos os outros métodos de
posicionamento, a ionosfera deve ser modelada de forma adequada para que o
posicionamento em redes possa atender a acurácia centimétrica almejada (ALVES,
2008).
11
2.3Cartografia
Compreendendo que uma linguagem expressa, através do uso de um sistema
de signos, um pensamento e um desejo de comunicação com os outros, a Cartografia
pode legitimamente ser concebida como uma linguagem universal (JOLY,
2004).ROBINSON, et al. 1987, afirma que:
“Num sentido amplo, a Cartografia inclui qualquer atividade em que a representação e utilização de mapas tenha um interesse básico. Isso inclui o ensino da habilidade na utilização dos mapas; o estudo da história da Cartografia; a manutenção de coleções de mapas com as atividades associadas de catalogação e bibliografia e recolha, comparação e manipulação dos dados e o desenho e preparação de mapas, cartas, plantas e atlas. Apesar de cada uma destas atividades poder implicar procedimentos altamente especializados e requerer um treino especial, todas elas se relacionam com os mapas; e é o carácter único destes, como objeto intelectual central, o que aglutina os cartógrafos que trabalham com eles.” (ROBINSON, et al. 1987).
De qualquer forma, as classificações de documentos cartográficos podem ser
diversas, dependendo dos critérios que utilizarmos como ponto de partida.
Poderíamos classificar os mapas tendo como critério, por exemplo, o seu tamanho
(desde os minúsculos mapas impressos em selos de correio até aos mapas murais
militares), mas tratar-se-ia de uma classificação sem qualquer utilidade. Assim, as
classificações mais utilizadas, como explica (ROBINSON, et al.1987), são as que
tomam como critério de classificação a escala, a função ou o tema.
2.4Sensoriamento Remoto
De acordo com FLORENZANO (2002), o sensoriamento remoto é a tecnologia
que permite obter imagens e outros tipos de dados, da superfície terrestre, através da
captação e do registro da energia refletida ou emitida pela superfície.
A principal contribuição do sensoriamento remoto veio com as primeiras
imagens orbitais do planeta terra. Desde então, o homem tem verificado uma grande
degradação do meio ambiente terrestre provocado por uma visão consumidora e
descartável dos recursos naturais como se fossem inesgotáveis poluindo o solo, a
água, e o ar e deixando uma perspectiva negativa para as gerações futuras. Esta
visão tem contribuído muito para o desenvolvimento sustentável. (ROCHA, 2000, p.
115).
12
Segundo Rocha (2000), a evolução do Sensoriamento Remoto através do
desenvolvimento de sensores mais potentes veio proporcionando ao longo do tempo
imagens com resoluções cada vez melhores, associadas às técnicas de extração de
informações oriundas do processamento de imagens, ampliando suas aplicações a
diversas áreas do conhecimento: levantamento de recursos ambientais, análise
ambiental, geologia, agricultura, florestas, estudos urbanos, entre outros.
2.4.1 Pré-Processamento
Segundo Crósta (1993), imagens geradas por sensores remotos são sujeitas a
uma série de distorções espaciais, não possuindo, portanto precisão cartográfica
quanto ao posicionamento dos objetos, superfícies ou fenômenos nelas
representados. Os tipos de distorções mais comuns são causados pela rotação da
Terra, instabilidade da plataforma e curvatura da Terra.
O processamento digital de imagens pode ser dividido em três etapas
independentes: pré-processamento, realce e classificação. O pré- processamento
refere-se ao processamento inicial de dados brutos para calibração radiométrica da
imagem, correção de distorções geométricas e remoção de ruído. As técnicas de
realce mais comuns em PDI são: realce de contraste, filtragem, operação aritmética,
transformação IHS e componentes principais. Já as técnicas de classificação podem
ser divididas em; classificação supervisionada (por pixel) e classificação não
supervisionada (por regiões), (INPE, Arquivo de Ajuda do SPRING).
Segundo Crósta (1993), a enorme mistura de frequências em uma imagem
dificulta a interpretação de feições com frequências específicas. As técnicas
empregadas para a remoção de ruído são variadas e dependem da origem do mesmo.
A técnica mais utilizada consiste na aplicação de filtros de convolução.
2.4.2 Processamento Digital de Imagens (PDI): cálculo de NDVI
O PDI consiste na disciplina que envolve o desenvolvimento e uso de
equipamentos, técnicas e algoritmos com o fim de melhorar ou modificar o aspecto
13
visual das imagens digitais ou de interpretar o seu conteúdo (LEITE, 2006). Ainda de
acordo com o autor as áreas de possível atuação do PDI são: estudos ambientais,
ciências médicas, história, arquitetura, publicidade, entre outras, e também algumas
questões que podem ser resolvidas com o PDI, por exemplo, em relação ao solo onde
pode ser identificado os aspectos pedogenéticos, umidade e matéria orgânica, e com
relação a vegetação que podemos identificar, tipo, estado fitossanitário, fase do ciclo
vegetativo e aspectos fisiológicos.
Moreira (2005) afirma que os dados de reflectância dos alvos podem ser
transformados em índices de vegetação, os quais foram criados com o intuito de
ressaltar o comportamento espectral da vegetação em relação ao solo e a outros alvos
da superfície terrestre, sendo que um dos índices mais utilizados é o NDVI
(NormalizedDifferenceVegetation Index).
O Índice de Vegetação Diferença Normalizada (NDVI) é representativo de
vários índices de vegetação espectrais, este índice é uma técnica bastante importante
utilizada para melhor visualizar os alvos no que diz respeito a variação da vegetação,
ele é a razão entre as bandas de alta correlação entre si e serve para realçando os
alvos de interesse, a biomassa vegetal (FREIRE; PACHECO, 2005). O NDVI um dos
índices de vegetação mais conhecidos é, definido pela seguinte fórmula:
NDVI = (NIR – R)/(NIR + R) Onde:
NIR = Infravermelho próximo (0,75 – 0,90 µm);
R = Vermelho (0,63 – 0,70 µm).
2.5 Sistema de Informações Geográficas
Rocha (2002) apresenta o SIG como um sistema com capacidade para
aquisição, armazenamento, tratamento, integração, processamento, recuperação,
transformação, manipulação, modelagem, atualização, análise e exibição de
informações digitais georreferenciadas, topologicamente estruturadas, associadas ou
não a um banco de dados alfanumérico.
Espírito-Santo (2003) descreve que os Sistemas de Informações Geográficas
(SIG), e as informações florísticas e estruturais provenientes de inventários florestais,
têm permitido o estudo da vegetação em um contexto espacial (Steege, 1998),
utilizando uma grande base de dados conseguiu realizar uma série de análises de
distribuição espacial das principais famílias e gêneros Arbóreos do Parque Nacional da
14
Guyana em uma área de aproximadamente 360.000 ha. Florenzano (2002) acrescenta
que as imagens de satélite e as fotografias aéreas são retratos fieis da superfície
terrestre, os mapas são representações do todo ou de uma parte da superfície
terrestre. A realidade nos mapas é representada de forma reduzida e selecionada. Nas
imagens de Sensoriamento Remoto, a paisagem está representada em todos os seus
aspectos: geologia, solo, água, relevo, vegetação e uso da terra.
2.6 Agricultura de Precisão
O termo agricultura de precisão (AP) engloba o uso de tecnologias atuais para
o manejo de solo, insumos e culturas, de modo adequado às variações espaciais e
temporais em fatores que afetam a produtividade das mesmas (EMBRAPA, 1997).
Mas a AP não está relacionada somente ao uso de ferramentas de alta
tecnologia, pois os seus fundamentos podem ser empregados no dia-a-dia das
propriedades pela maior organização e controle das atividades, dos gastos e
produtividade em cada área. O emprego da diferenciação já ocorre na divisão e
localização das lavouras dentro das propriedades, na divisão dos talhões ou piquetes,
ou simplesmente, na identificação de “manchas” que diferem do padrão geral. A partir
dessa divisão, o tratamento diferenciado de cada área é a aplicação do conceito de
AP.
Segundo Batchelor et al. (1997) a agricultura de precisão é uma filosofia de
manejo da fazenda na qual os produtores são capazes de identificar a variabilidade
dentro de um campo, e então manejar aquela variabilidade para aumentar
produtividade e os lucros.
3 DESENVOLVIMENTO DO ESTÁGIO
3.1 Materiais
Ao decorrer do estágio, foram utilizadas Imagens de Satélites, adquiridas
através dos sites Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e do United
StatesGeologicalSurvey (USGS). As imagens baixadas são de origem gratuita,
pertencentes a diversas orbitas e pontos. A aquisição e análise dessas imagens é de
responsabilidade do estagiário.
O ambiente de trabalho utilizado para desenvolvimento do estágio no setor de
processamento da empresa, dispõe de computador com acesso a internet,
escrivaninha e cadeira. Os principais softwares utilizados foram: Global Mapper 16.2,
ArcGIS 10.1 e Spring 5.3, também foram utilizados como softwares auxiliares as
atividades o Photoshop CS6, TrackMaker, Google Earth, Word e Excel.
3.2 Métodos
Os trabalhos foram desenvolvidos utilizado os softwares Global Mapper 16.2,
ArcGIS 10.1 e Spring 5.3. Seguindo orientações, primeiramente foram priorizadas as
atividades relacionadas a análises de sinal para antena RTK. No segundo momento,
seguiram os processamentos de imagens de satélites e confecção de mapas das
áreas de clientes (produtores). Como última e mais recente atividade, foram realizadas
a geração de taipas para lavouras de arroz irrigado, atividade que ainda se encontra
em faze de ajustes.
Para desenvolvimento dessas atividades, foram necessários conhecimentos
em Cartografia, Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informação Geográfica.
4 RESULTADOS E DISCUÇÃO
Os trabalhos realizados durante o estágio, incluíram análises de sinal RTK, o
processamento digital de imagem, a elaboração de mapas temáticos e a criação de
taipas para lavouras de arroz. Como atividades complementares foram criadas
planilhas para controle de dados e atividades, suporte na parte de informática da
empresa e a elaboração de tutorial para pós processamento de dados.
4.1 Análises de sinal para torre RTK
As primeiras atividades realizadas foram as análises de potencial de sinal para
antena RTK, com pontos em localidades distantes, sendo o primeiro ponto na região
de Fortaleza dos Valos, com coordenadas geográficas 28°44'54,66"S e 53°13'25,01"O,
e um segundo ponto na região de Santa Vitória do Palmar, contendo coordenadas
33°16'1,58"S e 53°14'20,42"O. Depois de criados os pontos no Google Earth, com as
respectivas coordenadas, os arquivos foram importados em formato kml, para o
software Global Mapper 16.2, foi adquirido o relevo com resolução de 30m através do
USGS, tendo como fonte o SAR (radar de abertura sintética) obtidos durante a missão
SRTM (Shuttle Radar TopographyMission) no ano de 2000, através de parceria entre a
agência espacial alemã (DLR), a agência espacial italiana e a NASA. Por meio desse
processo é possível obter o percentual de eficiência de análise para cada ponto. O
produto final deve estar em formato kmz, para ser possível a visualização do relevo.
Pode-se observar que na análise da região de Fortaleza dos Valos, o
percentual de eficiência atingiu os 26,2%, devido as irregularidades do terreno.
Ilustração na Figura 1
17
Figura 1 - Análise de sinal na região de Fortaleza dos Valos - RS Fonte: Autor.
Figura 2 - Relevo de Fortaleza dos Valos representado no Google Earth
Fonte: Autor.
18
Figura 3 - Produto Final Fortaleza dos Valos Fonte: Autor.
A figura 4, apresenta a análise realizada na região de Santa Vitória do
Palmar, conseguiu-se atingir um percentual de 95,7%, pois a localidade dispõe
de uma superfície com poucas irregularidades.
Figura 4 - Análise de sinal região de Santa Vitória do Palmar Fonte: Autor.
19
Figura 5 - Relevo de Santa Vitória do Palmar representado no Google Earth Fonte: Autor.
Figura 6 – Produto Final Santa Vitória do Palmar Fonte: Autor.
Observou-se que, se mantidos os padrões indicados para instalação da
torre, com altura de 60m e raio de no máximo 20 km, a abrangência de sinal se
faz maior em regiões mais planas.
20
4.2 Processamento Digital de Imagens
No software ArcGIS 10.2, foram realizados processamentos de imagens
adquiridas nos sites do Instituto Nacional de Pesquisa Espaciais (INPE) e United
StatesGeologicalSurvey (USGS), inúmeras imagens foram baixadas ao longo do
estágio, por ser se tratar da primeira etapa das atividades e de responsabilidade do
estagiário. As imagens gratuitas são dos satélites das séries Landsat, ResourceSat e
CBERS. Para realizar as atividades solicitadas, se fizeram necessárias a aquisição
das bandas: Blue, Green, Red e NearInfrared (NIR).
Na série Landsat, composta pelos sensoresOperacional Land Imager
(OLI) e ThermalInfrared Sensor (TIRS), com resolução de 30m, foram adquiridas as
bandasBlue, Green, Red e NearInfrared (NIR). Para serie ResourceSat, com sensores
Linear Imaging Self-Scanner (LISS3) e Wide Field Sensor (WiFS), com resolução de
56 metros, foram baixadas as bandas: verde, vermelho, infravermelho próximo e
infravermelho médio. A composição falsa-cor realizada para imagem do satélite
CBERS-02 que dispõe do sensor (WFI) , com resolução de 20m, foram adquiridas as
bandas: azul, verde, vermelho e infravermelho próximo.
As imagens são selecionadas conforme as safras solicitadas, após o
georreferenciamento das imagens,foram recortados os limites de interesse e aplicadas
asreamostragens pelo método bilinear, reduzindo o pixel para 10m. O arquivo final
(RGB), é exportado em formato Geotiff, para dar prosseguimento ao objetivo final das
atividades.Para realização das tarefas utilizamos o Datum WGS84 e sistemas de
coordenadas UTM.
21
A Figura 7, refere-se a imagem do satélite Landsat 5 com data de 17 de fevereiro
de 2010, orbita 223 e ponto 079 e resolução de 30m, com sensor TM. Aplicada a
combinação de bandas 432(NearInfraredRed e Green).Foi possível uma análise do IV
de cada talhão, para posteriormente ser trabalhado o NDVI da imagem.
Figura 7 – Imagem processada do satélite Landsat 5 Fonte: Autor.
Logo abaixo a Figura 8, ilustra uma imagem do satélite Landsat 8 processada,
pode-se observar que nessa situação a imagem abrange vários talhões em uma única
cena. Referente a data de 11 de outubro de 2014, com orbita 221 e ponto 71, possui
resolução espacial de 30m com seu sensor OLI. Para análise do índice de vegetação
foi utilizada a combinação de bandas 543 (NearInfraredRed e Green).
Figura 8 – Imagem processada do satélite Landsat 8
Fonte- Autor
22
Ao longo das atividades de processamento, por vezes encontrou-se
dificuldades na aquisição de imagens para determinadas áreas, logo foram
processadas imagens dos demais satélites disponíveis, levando em conta que muitas
regiões são frequentemente cobertas por nuvens.
Foram utilizadas imagens dos satélites Resourcersat 1 e 2. AFigura 9,
representa o resultado final do processamento da imagem do Resourcesat -1
adquirida no site do INPE, com resolução de 56m e sensor LISS3. Datade 01
fevereiro de 2013, contendo orbita 327 e ponto 99. A combinação utilizada para
análise do índice de vegetação foi 321 (NearInfrared,Red e Green).
Figura 9 – Imagem processada do satéliteResourcesat -1 Fonte - Autor
Logo abaixo a Figura 10 apresenta a imagem processada do satélite
Resoucersat-2, com resolução de 56m e data 13 de fevereiro de 2015, com orbita 329
e ponto 104. Seu sensor LISS3 e combinação de bandas 321 (infravermelho próximo,
vermelho e verde).
23
Figura 10 –Imagem processadado satélite Resoucersat-2
Fonte - Autor
A Figura 11 abaixo apresentada, ilustra o processamento de uma imagem do
satélite CBERS 2, referente a data 14 de fevereiro de 2009, adquirida no site do INPE,
contendo orbita 153 e ponto 132 e sensor TIRS. Para análise do índice de vegetação
foi utilizada a combinação 432 (infravermelho próximo, vermelho e verde).
Figura 11 – Imagem processada do Satélite CBERS 2
Fonte – Autor
24
4.3 Elaboração de banners de localização
Utilizando o software ArcGIS 10.2, em conjunto com o Photoshop CS6, foram
confeccionados dois banners de localização. Através dos contornos dos limites em
formato shapefile, foi obtida a imagem de satélite do Bing Maps pelo ArcGis, as
estradas internas e a rede viária (base cartográfica) presentes no mapa, foram
adquiridas no Site do Laboratório de Geoprocessamento da UFRGS, porém, devido a
localidade da propriedade, foram necessários ajustes, como inclusão e exclusão de
estradas ao longo de toda área trabalhada, esses arquivos foram ajustados no
ArcGIS, em seguida os banners foram exportados em formato TIFF, para serem
editados no Photoshop, os nomes de cada talhão e demais atributos dos banners
foram formatados. As figuras 12 e 13 apresentam o resultado final da atividade.
25
Figura 12 – Banner de localização 01
Fonte – Autor
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Figura 13 – Banner de Localização 02
Fonte – Autor
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4.4 Tutorial para Pós Processamento de Dados
Conforme solicitação da empresa, foi elaborado um tutorial para Pós
Processamento de Dados no software Topcon Tools. Utilizando os conhecimentos
adquiridos nas aulas de GNSS e com auxilio do orientador de estágio Professor Lucio
de Paula Amaral, foi possível realizar a tarefa e apresentar na empresa dentro do
prazo estabelecido.
O passo a passo dispõe de 21 paginas e foi elaborado através da versão 7.5.1,
apresentação de algumas páginas do trabalho consta na Figura 14.
Figura 14 – Tutorial Pós Processamento de Dados
Fonte – Autor
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4.5 Criação de taipas para lavouras de arroz irrigado
Para elaboração de taipas em lavouras de arroz irrigado, foram utilizados os softwares
ArcGIS 10.1 e Spring 5.2.
Primeiramente os pontos foram coletados a campo com utilização do RTK,após
aquisição dos pontos, os arquivosforam importados em formato csvpara o ArcGIS,
onde foram salvos em formato shapefile, em seguida verificamos a existência de
possíveis ruídos, se necessário, alguns pontos são excluídos.
Na segunda parte da atividade, utilizando o programa Spring, os arquivos
foram importados em shapefile contendo os pontos de altitude e o limite da área
proposta. Após importados os arquivos para o Spring, foram criados os pontos
amostrais modelo digital numérico do terreno(MNT), em seguida foi gerada a grade
retangular e aplicados os filtros necessários na imagem gerada. Após esses processos
foram criadas as isolinhas, contendo mais de uma medida de espaçamento, para
posteriormente serem analisadas e editadas no ArcGIS, para representarem as taipas
(marachas).
A área a seguir possui 12 há, para realização das atividades utilizamos o
Datum WGS 84 e sistemas de coordenadas UTM. Logo abaixo, a Figura 15 representa
a o arquivo em formato csv após importado para o ArcGIS, os pontos destacados
representam a existência de possíveis ruídos, a análise é feita em todos os pontos ao
decorrer da área.
Figura 15 – Arquivocsv no ArcGIS
Fonte - Autor
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A seguir, na Figura 16, está ilustrada a geração da grade retangular no
programa Spring, logo foram aplicados os devidos filtros na imagem e criadas as
isolinhas.
Figura 16 – Grade retangular no Spring
Fonte: Autor Fonte: Autor
Na Figura 17, a área representada, possui diferenças de nível maiores ao
decorrer de todo o limite, o que torna o processo mais complexo, exigindo maior
atenção e tempo para execução do trabalho.
Figura 17 –Isolinhas importadas no para o ArcGIS
Fonte- Autor
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Utiliza-se a aplicação de buffers para realizar a análise das distâncias entre as
taipas, representadas por isolinhas, a medida do buffer varia de acordo com a área. A
Figura18 ilustra o exemplo.
Figura 18 – Edição de isolinhascom buffer
Fonte: Autor
Na Figura 19, a representação do produto final entregue ao cliente.
Figura 19 – Mapa final da lavoura de arroz
Fonte - Autor
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Equipamento utilizado pela equipe de campo, para obtenção dos pontos de
altitude. Ilustração na Figura 20
Figura 20 – Quadriciclo utilizado para aquisição dos pontos
Fonte – Base (2015).
Arquivos importados em formato shapefile para o monitor do piloto.
Representação na Figura 21.
Figura 21 – Execução dos arquivos finais
Fonte–Base (2015).
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A Figura 22, representa o resultado final do processamento, a execução das
taipas a campo. O tempo de execução para a realização desses trabalhos está ligado
a área de interesse, conforme as diferenças de nível do terreno, pode-se levar de 4 a
12 horas.
Figura 22 – Execução das taipas a campo
Fonte – Base (2015).
CONCLUSÃO
O estágio supervisionado proporcionou construir uma visão mais ampla e real
do que significa o Geoprocessamento. Com a realização de diversas atividades como:
análise de sinal RTK, PDI e a elaboração de taipas para arroz irrigado, desenvolvidas
no setor de processamento da empresa, foi adquirido conhecimento de práticas
necessárias para se alcançar um trabalho de resultado satisfatório. Diante das
inúmeras atividades realizadas ao longo do período de estágio, foi possível utilizar o
conhecimento adquirido no Curso Técnico em Geoprocessamento e desenvolver a
capacidade profissional, perante os desafios que surgem no cotidiano do técnico.
Contudo, o estágio nos proporciona não somente o desenvolvimento
profissional, mas também uma evolução pessoal, os desafios e dificuldades impostas,
servem de aprendizagem e nos encoraja a novos obstáculos.
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APÊNDICES
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