Revista Brasileira de Sensoriamento Remoto

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Revista Brasileira de Sensoriamento Remoto

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Sensoriamento Remoto Aplicado | Vol. 1 Núm. 3 (2020)

Uso imagens de radar SRTM para delinear Áreas de Proteção Permanente no topo de morro para apoiar o mapeamento e análise no CAR

Deniezio dos Santos Gomes Marco Aurélio da Silva Lira Filho Tiago Fernando de Holanda Mariana Sarah Suica Torres

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Deniezio dos Santos Gomes

https://orcid.org/0000-0001-6231-584X
  • deniezio@hotmail.com
  • Universidade Federal de Pernambuco
  • Graduado em Engenharia Cartográfica e Agrimensura pela Universidade Federal do Piauí (2016). Mestre em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação pela Universidade Federal de Pernambuco (2020). Possui experiência nas áreas de Geociências, com ênfase em Geodésia (Levantamentos geodésicos, Redes geodésicas), Topografia (Levantamentos topográficos, Cálculos topométricos, Plantas topográficas) e Fotogrametria Digital (Terrestre a curta distância e com RPA).

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Marco Aurélio da Silva Lira Filho

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  • lirafilho.m.a@gmail.com
  • ##plugins.themes.gdThemes.author.noAffiliation##
  • Graduado em Geografia, pela Universidade Federal do Piauí e especialista em Geoprocessamento pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí - IFPI, tendo experiência na área de Geografia, com ênfase em Geografia Física e Geoprocessamento.

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Tiago Fernando de Holanda

https://orcid.org/0000-0001-6898-5027
  • tiagofholanda@gmail.com
  • ##plugins.themes.gdThemes.author.noAffiliation##
  • Mestrado em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação pela UFPE e Graduado em Geografia na UFPE no Centro de Filosofia e Ciências Humanas-CFCH no Departamento de Ciência Geográfica. Atuação: Geomorfologia Costeira; SIG em Ambientes Costeiros; Morfodinâmica Costeira; Erosão e proteção Costeira; Geoprocessamento, sensoriamento remoto associado a aquisição e processamento de imagens de Aeronave Remotamente Pilotada ou Drone em áreas costeiras. É um membro do conselho editorial da Revista Brasileira de Meio Ambiente - RVBMA (ISSN: 2595-4431). E membro do Laboratório de Cartografia Costeira - LACCOST

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Mariana Sarah Suica Torres

https://orcid.org/0000-0001-6960-9920
  • suicamariana@gmail.com
  • Universidade Federal de Pernambuco
  • Engenheira Agrimensora graduada pela Universidade Federal de Alagoas (2018), com período sanduíche na Universidade de Pécs (Hungria), Especialista em Engenharia de Segurança do Trabalho (2020) e Mestra em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação pela Universidade Federal de Pernambuco (2020). Atua como Analista GIS na Ambientagro Engenharia, desenvolvendo atividades Onshore, as quais destacam-se: Fotogrametria aérea com RPA equipada com câmera multiespectral, criação e alimentação de Geodatabases, vetorização e classificação de regiões petrolíferas, Processamento Digital de Imagem (PDI), cadastro fundiário. Tem interesse particular em Agricultura de precisão (AP) e estudos patrimoniais derivados da fotogrametria subaquática e terrestre. Possui inglês avançado certificado pelo TOEFL.

##plugins.themes.gdThemes.publishedIn## febrero 16, 2021

Resumen

A falta de meios para auxiliar a administração pública no planejamento e formalização do meio ambiente no meio rural levou ao desenvolvimento do Cadastro Ambiental Rural (CAR), que é o sistema de cadastro eletrônico (SINIMA) do órgão eletrônico competente nacional no âmbito das informações ambientais nacionais. Todas as propriedades rurais são obrigatórias. O CAR é realizado por meio da plataforma do Sistema de Cadastro Ambiental Rural (SICAR), que visa integrar informações ambientais e Áreas de Preservação Permanente (APP). Visto que a APP de topo de morro são uma das áreas mais complexas de serem levantadas, este artigo tem por objetivo geral realizar o mapeamento de APP de Topo de Morro por meio de imagens de radar Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) para dar suporte à realização do CAR. Foi adquirida uma folha da SRTM (S09_w037_1arc_v31) articulada no Estado de Pernambuco com resolução espacial de 30 m e de aproximadamente 12.218,39 km², onde nesta foram detectadas 1.034 feições de topos de morros. A metodologia retornou resultados satisfatórios e evidenciou a necessidade do uso de imagem SRTM no mapeamento e análise de CAR.

DOI

Citas

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