O objetivo do presente trabalho é apresentar uma aplicação do modelo HAND para mapeamento de áreas mais suscetíveis à inundação em uma área do Rio Uruguai e afluentes, próximo à cidade de Itaqui, Estado do Rio Grande do Sul, utilizando como base um evento de inundação ocorrido em 26/10/1997. Uma classificação de uma imagem LANDSAT 5, sensor TM, foi realizada visando gerar um mapa de referência com as áreas de inundação para comparar com as simulações do modelo HAND. A altura da inundação foi definida com base nos dados da cota da estação de Itaqui, localizada no Rio Uruguai, no dia analisado. As simulações pelo modelo HAND e o mapa de referência classificado pela imagem foram comparadas pela similaridade fuzzy, o índice de concordância Kappa e exatidão global. O valor de cota média diária da inundação, de 11,45 m, da estação de Itaqui foi fundamental para ajustar e avaliar a simulação de inundação gerada pelo modelo HAND. Tal valor de cota não é suficiente para inundar a área urbana do munícipio de Itaqui. Simulações de inundação de 15 m, 19 m e 23 m geradas com o modelo HAND apontam que as áreas oeste, norte e sul da cidade de Itaqui são mais suscetíveis à inundação. Considerando a disponibilidade gratuita dos dados e a obtenção rápida e satisfatória de resultados, essa metodologia pode ser empregada em outras regiões, podendo servir como uma ferramenta de planejamento e gestão em áreas de risco a inundações.

This study aimed to evaluate changes in the aboveground net primary productivity (ANPP) of grasslands in the Pampa biome by using experimental plots and changes in the spectral responses of similar vegetation communities obtained by remote sensing and to compare both datasets with meteorological variations to validate the transition scales of the datasets. Two different geographic scales were considered in this study. At the local scale, an analysis of the climate and its direct influences on grassland ANPP was performed using data from a long-term experiment. At the regional scale, the influences of climate on the grassland reflectance patterns were determined using vegetation sensor imagery data. Overall, the monthly variations of vegetation canopy growth analysed using environmental changes (air temperature, total rainfall and total evapotranspiration) were similar. The results from the ANPP data and the NDVI data showed the that variations in grassland growth were similar and independent of the analysis scale, which indicated that local data and the relationships of local data with climate can be considered at the regional scale in the Pampa biome by using remote sensing.

No abstract

Between 2013 and 2014, a kinematic positioning based on the Global Navigation Satellite System (GNSS) was carried out for this research work. This GNSS survey resulted in 275916 points with tridimensional coordinates in the cross-border basin area of 58205 km2 called Mirim Lagoon Hydrographic Basin, located in south of Rio Grande do Sul (Brazil) and west of Uruguay. This study aims at showing the methodology firstly and, furthermore, results regarding the validation of the vertical accuracy of the DEM SRTM through kinematic positioning by GNSS, in the Mirim Lagoon Hydrographic Basin region. Also, the GNSS surveying data was post-processed with the Precise Point Positioning (PPP) method, and the ellipsoidal height was converted into orthometric height through the software INTPT geoid. During this study, the geopotential model (EGM96) was used to transform altitude differences between two countries, Brazil and Uruguay. Results showed that the vertical mean absolute error of the DEM SRTM vary from 0.07 m to ± 9.9m with average of -0.28m. This vertical accuracy is better than the absolute vertical accuracy value of ±16m published in the SRTM data specification and validates the DEM SRTM.