Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiramse 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.Termos para indexação: classificação orientada a objetos, gestão territorial, sensoriamento remoto, resolução espacial, uso e cobertura do solo. Comparative analysis of digital classifiers of Landsat-8 images for thematic mapping proceduresAbstract -The objective of this work was to evaluate the performance of SVM and K-NN digital classifiers for the object-based classification on Landsat-8 images, applied to mapping of land use and land cover of Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, in the state of Minas Gerais, Brazil. The pre-processing step consisted of using radiometric conversion and atmospheric correction. Then the multispectral bands (30 m) were merged with the panchromatic band (15 m). Based on RGP compositions and field inspection, 15 land-use and land-cover classes were defined. For edge segmentation, the bounds were set to 10 and 60 for segmentation configuring and merging in the ENVI software. Classification was done using SVM and K-NN. Both classifiers showed high values for the Kappa index (k): 0.92 for SVM and 0.86 for K-NN, significantly different from each other at 95% probability. A major improvement was observed for SVM by the correct classification of different forest types. The object-based classification is largely applied on high-resolution spatial images; however, the results of the present work show the robustness of the method also for medium-resolution spatial images.Index terms: object-based classification, territorial management, remote sensing, spatial resolution, land use and land cover. IntroduçãoA gestão territorial demanda uma constante caracterização dos recursos naturais, além de seu monitoramento contínuo, com o objetivo de sua utilização de forma racional. A execução de projetos de levantamento e mapeamento da superfície terrestre têm-se beneficiado ...

Resumo: Este artigo trata do mapeamento da favorabilidade hidrogeológica em aquíferos fraturados, na região do Circuito das Águas Paulista. As técnicas de sensoriamento remoto e análise geoespacial foram utilizadas para criação e combinação de mapas geológico, fisiográficos, estrutural, de uso e cobertura do solo e de favorabilidade. Estes dados foram manipulados em sistemas de informação geográfica, visando ao mapeamento da favorabilidade hidrogeológica, utilizando lógica Fuzzy. O mapeamento de favorabilidade se mostrou de acordo com os valores de capacidade específica, e com o padrão de distribuição dos poços. Além disso, a superfície de tendência gerada a partir dos dados de capacidade específica se mostrou em conformidade com o mapa de favorabilidade, corroborando a acurácia do método utilizado e demonstrando uma alta favorabilidade hidrogeológica nos municípios e Águas de Lindóia de Lindóia.Palavras Chaves: Lógica Fuzzy. Análise Geoespacial. Potencial hidrogeológico. Circuito das Águas Paulista.Abstract: This article deals with the mapping of hydrogeological favorability in fractured aquifers, in the so called Circuito das Águas Paulista. Remote sensing and geospatial analysis techniques were used to create and combine geological, physiographic, structural, land cover, and favorability maps. These data were manipulated in geographic information systems, aiming the mapping of hydrogeological favorability, using Fuzzy logic. The favorability mapping was shown according to the specific capacity values and to the distribution pattern of the wells. In addition, the trend surface generated from the specific capacity data was in accordance with the favorability map, corroborating the accuracy of the applied method, showing a high hydrogeological favorability in the Águas de Lindóia and Lindóia municipalities.

De We Are Here (WAH) groep in Amsterdam heeft gebroken met het idee dat ongedocumenteerde migranten geen stem hebben in het publieke debat. Dit interview gaat in op de bestaansgeschiedenis van dit rondtrekkend collectief, en laat zien dat zichtbaarheid een ruimtelijke strategie kan zijn.

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216 soil loss, and attention should be paid to all areas that have soil loss values above what is considered natural. Soil losses for areas in forests were calculated as 0.03 Mg ha-1 year-1, which is well below the average for land under agricultural use (2.03 Mg ha-1 year-1). The results of this research reveal critical hydrosedimentological dynamics in the studied area that affect both the quantity and quality of the water of the Guarani Aquifer System..