Loading...
7 results
Search Results
Now showing 1 - 7 of 7
- Predicting land use and land cover changes for landscape planning: an integration of Markov chains and Cellular automata using GISPublication . Gutierres, F.; Godinho-Ferreira, P.; Reis, Eusébio; Neto, CarlosThe spatial dynamics of landscapes are the consequence of a multiplicity of relations among physical, biological and social forces. So, it is essential the assessment of the driving forces related to Land Use and Land Cover changes (LULC) to understand the change process. The stochastic modeling technique in Geographical Information System (GIS) - Markov Chain (MC) analysis and Cellular Automata (CA) allows the predictions of future changes based on changes that have occurred in the past. This chapter aims to present a dynamic simulation model for LULC changes in ‘Sado Estuary’ and ‘Comporta-Galé’ Natura 2000 Sites (Portugal) for the beginning of the second half of the XXI century by using MC and CA. Regarding the quantification of the fragmentation processes and LULC changes in ‘Sado Estuary’ and ‘Comporta- Galé’ Natura 2000 Sites, these models are able to reveal non-obvious trends in the data and to describe ecological patterns. From an applied research point of view, this approach is useful to identifying adequate planning and management strategies for coastal ecosystems, for monitoring and planning natural and protected environments.
- Remote sensing technologies for the assessment of Marine and Coastal EcosystemsPublication . Gutierres, Francisco; Teodoro, Ana Cláudia; Reis, Eusébio; Neto, Carlos; Costa, José CarlosThis chapter reviews the Remote Sensing (RS) technologies that are particularly appropriate for marine and coastal ecosystem research and management. RS techniques are used to perform analysis of water quality in coastal water bodies; to identify, characterize and analyze river plumes; to extract estuarine/coastal sandy bodies; to identify beach features/patterns; and to evaluate the changes and integrity (health) of the coastal lagoon habitats. For effective management of these ecosystems, it is essential to have satellite data available and complementary accurate information about the current state of the coastal regions, in addition to well-informed forecasts about its future state. In recent years, the use of space, air and ground-based RS strategies has allowed for the rapid data collection, Image processing (Pixel-Based and Object-Based Image Analysis (OBIA) classification) and dissemination of such information to reduce vulnerability to natural hazards, anthropic pressures, and to monitoring essential ecological processes, life support systems and biological diversity.
- Modelação preditiva da vegetação natural potencial do concelho de LouresPublication . Gutierres, Francisco Reis; Gabriel, Leandro; Emídio, António; Mendes, Paula; Neto, Carlos; Reis, EusébioO conceito de Vegetação Natural Potencial (VNP) e a sua representação cartográfica assume uma importância primordial para a maioria dos países europeus nas questões relacionadas com o restauro de habitats. Dada a relação existente entre as séries de vegetação de um território e os factores ambientais, este artigo visa o desenvolvimento de modelação predictiva da VNP para o concelho de Loures (AML). Atendendo à possibilidade de integração de um vasto conhecimento empírico, utilizou-se uma abordagem de modelação precedida de classificação de séries de vegetação (classification-then-modelling). Para averiguar a relação entre 6 séries de vegetação e um conjunto de 8 variáveis ambientais recorreu-se a Modelos de Distribuição de Espécies (SDM) aplicados ao nível da comunidade, suportados em Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e em modelos de regressão, machine learning e rule-based. Os resultados obtidos permitiram aferir o modo como os gradientes ecológicos determinam a ocorrência das séries de vegetação. A cartografia predictiva da VNP resultante do modelo da Máxima Entropia, foi ainda validada com a cartografia oficial da VNP do concelho de Loures (precisão global de 88%). Dado que a gestão e conservação da biodiversidade é frequentemente desenvolvida a escalas de grande detalhe, o SDM possibilita a integração de observações directas de comunidades vegetais, e uma interpretação da distribuição local da VNP ao longo de gradientes ambientais.
- Análise espaço-temporal dos Ecossistemas de SapalPublication . Gutierres, Francisco; Neto, Carlos; Reis, Eusébio; Almeida, Diana; Costa, José Carlos; Godinho-Ferreira, Paulo; APRHEste estudo teve por objectivo a análise da dinâmica espaço-temporal dos ecossistemas de sapal da Reserva Natural do Estuário do Sado. O Estuário do Sado é uma das áreas costeiras onde se antevê que as alterações climáticas possam motivar uma subida significativa do nível do mar. Foram seleccionados sectores com uma maior e menor exposição à ondulação lagunar dominante do Estuário do Sado ('lagoon seiche'). A análise de diferentes coberturas de fotografias aéreas e ortofotomapas, entre 1958 e 2007, com recurso a Tecnologias de Informação Geográfica e Geosimulação (Cadeias de Markov e Autómatos Celulares), permitiu a determinação das taxas de erosão e acreção para os sectores abrigados e expostos à ondulação dominante. Procedeu-se ainda à quantificação e à previsão das alterações ao uso e ocupação do solo, com ênfase nos habitats de sapal baixo e alto. Este trabalho demonstrou que a dinâmica de recuo e as alterações de uso e ocupação do solo são dominantes nos ecossistemas de sapal do Estuário do Sado. Apesar do fenómeno de recuo acelerado dos sapais em todo o Estuário do Sado estar correlacionado com a subida do nível do mar, deve ainda ser considerado o efeito induzido pela ocupação antrópica das margens do Estuário. A abordagem desenvolvida poderá assumir um papel relevante na interpretação das dinâmicas espaciais e temporais dos ecossistemas de sapal, e para a simulação da evolução e reacção do território.
- Modelos espacialmente explícitos de análise de dinâmicas locais: o caso da Vegetação Natural Potencial no apoio ao planeamento e ordenamento territorialPublication . Gutierres, F.; Reis, Eusébio; Neto, Carlos; Costa, J. C.A definição da Vegetação Natural Potencial (VNP) reveste-se de grande utilidade no apoio aos processos de decisão no âmbito do ordenamento territorial. Em territórios classificados em que a vegetação apresenta elevada perturbação, como se verifica em algumas áreas dos Sítios da Rede Natura 2000 “Comporta/Galé” e “Estuário do Sado”, a expressão cartográfica da VNP tem a necessidade de se apoiar num conjunto de elementos que vão além das condições da vegetação atual. A modelação preditiva da distribuição das séries de vegetação possibilita a produção de mapas probabilísticos com base na extrapolação das relações entre as variáveis ambientais e as comunidades vegetais. Os resultados obtidos permitiram aferir o modo como os gradientes ecológicos determinam a ocorrência de diversos tipos de séries de vegetação, tal como, a espacialização da VNP para o território em estudo. A expressão cartográfica da VNP a escalas de pormenor assume um papel importante no planeamento e ordenamento do território.
- Integração da Deteção Remota na Monitorização dos Habitats da Rede Natura 2000Publication . Gutierres, Francisco; Reis, Eusébio; Neto, Carlos; Costa, José Carlos; Godinho-Ferreira, PauloEste estudo teve por objectivo a produção de cartografia pormenorizada dos habitats da Rede Natura 2000 do sistema fluviolagunar de Santo André-Monte Velho com recurso a Detecção Remota Multi-espectral sobre Imagens de Satélite de Muito Grande Resolução Espacial (ISMGRE) GeoEye 2011 (GeoEye Foundation). A metodologia adoptada neste estudo baseou-se num estudo de separabilidade espectral e na abordagem combinada (espectral/espacial), tendo sido aplicadas a classificação de imagem ao nível do pixel e a técnica semi-automatizada de Análise de Imagem Baseada em Objectos (OBIA). Com base nos resultados obtidos, ficou comprovado que a integração de Detecção Remota Multi-espectral pode contribuir para a monitorização da área (localização, tamanho), estrutura e função (em particular ao nível das suas características estruturais) dos habitats da Rede Natura 2000. Em termos de exactidão global obtiveram-se valores de 75% para o mapa de habitats produzido. Conclui-se que a Detecção Remota Multi-espectral além de ser de extrema utilidade na monitorização dos habitats da Rede Natura 2000, constitui uma oportunidade emergente para a harmonização de procedimentos metodológicos na produção semi-automática de cartografia de habitats com elevado nível de detalhe em Portugal.
- Acacia saligna (Labill.) H. Wendl in the Sesimbra County: invaded habitats and potential distribution modelingPublication . Gutierres, F.; Gil, A.; Reis, Eusébio; Lobo, A.; Neto, Carlos; Calado, H.; Costa, J. C.The aim of this study is to establish the spatial pattern of colonization and spread of Acacia saligna by predictive modeling, susceptibility evaluation and to perform a cost-effective analysis in two sites of community importance (Fernão Ferro/Lagoa de Albufeira and Arrábida/Espichel) in the Sesimbra County. The main goal is to increase the knowledge on the invasive process and the potential distribution of the Acacia saligna in Sesimbra County, namely in the Natura 2000 sites. The Artificial Neural Networks model was developed in Open Modeller to predict the potential of occurrence of A. saligna, and is assumed to be conditioned by a set of limiting factors that may be known or modeled. The base information includes a dependent variable (present distribution of specie) and several variables considered as conditioning factors (topographic variables, land use, soils characteristics, river and road distance), organized in a Geographical Information System (GIS) database. This is used to perform spatial analysis, which is focused on the relationships between the presence or absence of the specie and the values of the conditioning factors. The results show a high correspondence between higher values of potential of occurrence and soils characteristics and distance to rivers; these factors seem to benefit the specie’ invasion process. According to the conservation value of each cartographic unit, related to natural habitats included in Habitats Directive (92/43/EEC), the coastal habitats (2130, 2250 and 2230) were the most susceptible to invasion by A. saligna. The predicted A. saligna distribution allows for a more efficient concentration and application of resources (human and financial) in the most susceptible areas to invasion, such as the local and national Protected Areas and the Sites of Community Importance, and is useful to test hypotheses about the specie range characteristics, habitats preferences and habitat partitioning