Geometrias e posicionamento espacial de antigas cicatrizes de escorregamentos em encostas nas cabeceiras do rio Mãe Luzia, Treviso – Santa Catarina, Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X41558

Palavras-chave:

Escorregamentos, Georreferenciamento, Ortorretificação

Resumo

A ocorrência de escorregamentos pode resultar em consequências negativas aos ecossistemas e à sociedade. Na compreensão destes eventos, fotografias aéreas constituem um importante acervo para investigações multitemporais, possibilitando obter-se a precisão de coordenadas na superfície, desde que georreferenciadas e ortorretificadas. O objetivo principal deste trabalho é georreferenciar e ortorretificar fotografias aéreas e efetuar comparativos na aferição de geometrias e posicionamento de antigas cicatrizes de escorregamentos em encostas. A área de estudo é um recorte de 94 ha (0,94 km²) nas cabeceiras do rio Mãe Luzia, município de Treviso (SC), local com registros de escorregamentos em 1978. Para atingir o escopo, o georreferenciamento e edições das feições foram realizados com software de geoprocessamento, a ortorretificação com a Estação Fotogramétrica Digital do projeto E-Foto. O total em área das cicatrizes editadas na 1ª ordem polinomial contabilizou 5 hectares, na 2ª ordem 4,98, na 3ª ordem 5,14 e, após ortorretificação, 5,51 hectares. A variação altimétrica produziu maiores distorções entre locais de topografia deprimida e, após ortorretificação, houve uma correção geométrica dos polígonos editados, notadamente no fundo dos vales. Conclui-se que é importante não só georreferenciar, mas também ortorretificar fotografias antigas, que possuem uma grande quantidade de informações valiosas da paisagem pretérita.

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Biografia do Autor

William de Oliveira Sant Ana, Universidade do Extremo Sul Catarinense, (UNESC), Criciúma, SC

Doutorando em Ciências Ambientais pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais pela Universidade do Extremo Sul Catarinense.

Álvaro José Back, Universidade do Extremo Sul Catarinense, (UNESC), Criciúma, SC

Doutorado em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Gean Paulo Michel, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS

Doutorado em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Nilzo Ivo Ladwig, Universidade do Extremo Sul Catarinense, (UNESC), Criciúma, SC

Doutorado em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Santa Catarina.

Danrlei De Conto, Universidade do Extremo Sul Catarinense, (UNESC), Criciúma, SC

Mestrado em andamento em Ciências  Ambientais  pela Universidade do Extremo Sul Catarinense.

Referências

BADOLATO IS, AGUIAR RA. A Integração do Software E-FOTO em um Ambiente de Desenvolvimento XP. Rio de Janeiro: EdUERJ; 2010.

BRITO JLNS, COELHO FILHO LCT. Fotogrametria digital. 2nd ed. Rio de Janeiro: EdUERJ; 2007.

BROOKS C, WIENERT M, SPAETE L, DOBSON R. Georeferencing of Scanned Historical FSA Aerial Photographs for Extraction of Wetlands Boundaries and Other Information for the Michigan NRCS. MichiganTech Research Institute (MTRI). 2008;(1):1-9.

BROVELLI MA, MINGHINI M. Georeferencing old maps: a polynomial-based approach for Como historical cadastres. e-Perimetron. 2012;7(3):97–110.

DEL SOLDATO M, RIQUELME A, BIANCHINI S, TOMÀS R, DI MARTIRE D, DE VITA P, MORETTI S, CALCATERRA D. Multisource data integration to investigate one century of evolution for the Agnone landslide (Molise, southern Italy). Landslides. 2018(15):2113–2128.

DONEUS M, VERHOEVEN G, KAREL W, BRIESE C, PFEIFER N, RESSI C. Towards an automated georeferencing and orthorectification of archaeological aerial photographs. 2013. Available from: https://www.researchgate.net/publication/241703710.

DONEUS M, WIESER M, VERHOEVEN G, KAREL W, FERA M, PFEIFER N. Automated Archiving of Archaeological Aerial Images. Remote Sensing. 2016;209(8):1-22.

ESRI. ArcGIS Desktop: Release 10.2. Redlands, CA: Environmental Systems Research Institute; 2013.

FARAJI MR, QI X, JENSEN A. Computer vision–based orthorectification and georeferencing of aerial image sets. Journal of Applied Remote Sensing. 2016. Available from: https://www.spiedigitallibrary.org/journals/Journal-of-Applied-Remote-Sensing.

KAREL W, DONEUS M, VERHOEVEN G, BRIESE C, RESSL C, PFEIFER N. Oriental - automatic geo-referencing ando ortho-rectification of archaeological aerial photographs. In: XXIV International CIPA Symposium [CD-ROM]; 2013 sep 2-6; Strasbourg, France. p.175-180.

LADD GB, NAGCHAUDHURI A, EARL TJ, MITRA M, BLAND GL. Rectification, georeferencing, and mosaicking of images acquired with remotely operated aerial platforms. In: ASPRS Annual Conference [Internet]; 2006 May 1-5; Reno, USA. Available from: https://www.umes.edu/uploadedFiles/_WEBSITES/ECPA/Content/2006ASPRS.pdf.

LUDWIG L, MATTEDI MA. Dos desastres do desenvolvimento ao desenvolvimento dos desastres: a expressão territorial da vulnerabilidade. Desenvolvimento e Meio Ambiente. 2016;(39):23-42.

MICHEL GP, KOBIYAMA M, GOERL RF. Análise comparativa entre os modelos Shalstab e Sinmap na identificação de áreas susceptíveis a escorregamentos translacionais. In: X Encontro Nacional de Engenharia de Sedimentos [CD-ROM]; 2012 dec 3-7, Foz do Iguaçu, Brasil. p.1-21.

MORAD M, CHALMERS AI, O’REGAN PR. The role of root-mean-square error in the geo-transformation of images in GIS. International Journal of Geographical Information Systems. 1996; 10(3):347-353.

NIETHAMMER U, JAMES MR, ROTHMUND S, TRAVELLETTI J, JOSWIG M. UAV-based remote sensing of the Super-Sauze landslide: Evaluation and results. Engineering Geology. 2012;(128):2–11.

OLSEN MJ, STUEDLEIN AW. Discussion of ‘‘Use of terrestrial laser scanning for the characterization of retrogressive landslides in sensitive clay and rotational landslides in river banks’. Canadian Geotech. 2010; (47):1164–1168.

ONIGA VE, BREABAN AI, STATESCU F. Determining the Optimum Number of Ground Control Points for Obtaining High Precision Results Based on UAS Images. Proceedings. 2018; 352(2):p.1-11.

PIAZZA GA, VIBRANS AC, LIESENBERG V, REFOSCO JC. Object-oriented and pixel-based classification approaches to classify tropical successional stages using airborne high-spacial resolution images. GIScience & Remote Sensing. 2016; 53 (2):206-226.

RIBEIRO JA, BRITO JL, BERNARDO FILHO O, BADOLATO IS, LIMA RD, MOTA GL. E-Foto: an educational photogrammetric workstation. In: Open Source Geospatial Research & Education Symposium (OGRS2018) [Internet]; 2018 oct 9-11; Lugano, Italia. Available from: https://peerj.com/preprints/27210/.

SDS – SECRETARIA DE DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL DE SANTA CATARINA. Levantamento Aerofotogramétrico – Ortomosaico RGB: Município de Treviso. Escala 1:2.000. 2011. Available from: http://sigsc.sds.sc.gov.br/download/index.jsp.

SERVIÇOS AEROFOTOGRAMÉTRICOS CRUZEIRO DO SUL S.A. (Santa Catarina, SC). Foto Aérea. Santa Catarina, 1978, nos. 18.486, 18.487 e 18.488. Escala 1:25.000.

SILVA DC. Evolução da Fotogrametria no Brasil. Revista Brasileira de Geomática. 2015; 3(2):81–96.

SILVEIRA MT. Considerações Técnicas sobre o Submódulo de Extração do MDE da Versão Integrada do e-foto (versão educacional) [Internet]; 2011. Available from: http://www.efoto.eng.uerj.br/images/Documentos/6Tutorial_MDS_OrtoRetif-16.06.pdf.

TRAMONTINA J, COSTA CC, CORREA NA, PEGORARO AJ. Análise de Usabilidade da Plataforma Fotogramétrica Educacional E- Foto para o Ensino da Fotogrametria Digital. Revista Brasileira de Cartografia. 2017 (69):2019-1040.

VAN DEN EECKHAUT M, HERVÁS J, JAEDICKE C, MALET JP, MONTANARELLA L, NADIM F. Statistical modelling of Europe-wide landslide susceptibility using limited landslide inventory data. Landslides. 2012;9(1):357-369.

VERHOEVEN G, DONEUS M, BRIESE Ch, VERMEULEN F. Mapping by matching: a computer vision-based approach to fast and accurate georeferencing of archaeological aerial photographs. Journal of Archaeological Science. 2010(39):2060–2070.

VERYKOKOU S, IOANNIDIS C. Exterior orientation estimation of oblique aerial imagery using vanishing points. In: XXIII ISPRS Congress [Internet]; 2016 jul 12-19; Prague, Czech Republic. Available from: https://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XLI-B3/123/2016/isprs-archives-XLI-B3-123-2016.pdf.

WILLNEFF J, POON J. Georeferencing from orthorectified and non-orthorectified high-resolution satellite imagery. CRC for Spatial Information, University of Melbourne [Internet]; 2006; Melbourne, Australia. Available from: https://pdfs.semanticscholar.org/3269/cb6ddfba20c6414651e95c49ce7e2a6ee643.pdf.

ZHU L, ERVING A, KOISTINEN K, NUIKKA M, JUNNILAINEN H, HEISKA N, HAGGRÉN H. Georeferencing Multi-Temporal and Multi-Scale Imagery in Photogrammetry. In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences [CD-ROM]; 2008, jul 3-11, Beijing, China. p.225-230.

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Publicado

2020-12-31

Como Citar

Sant Ana, W. de O., Back, Álvaro J., Michel, G. P., Ladwig, N. I., & De Conto, D. (2020). Geometrias e posicionamento espacial de antigas cicatrizes de escorregamentos em encostas nas cabeceiras do rio Mãe Luzia, Treviso – Santa Catarina, Brasil. Ciência E Natura, 42, e104. https://doi.org/10.5902/2179460X41558

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