Habitação e sensoriamento remoto: uma análise da expansão urbana na RMSP por meio de imagens de satélite aplicando o modelo linear de mistura espectral (2016)
- Authors:
- Autor USP: PEDRASSOLI, JULIO CESAR - FFLCH
- Unidade: FFLCH
- Sigla do Departamento: FLG
- Subjects: URBANIZAÇÃO; SENSORIAMENTO REMOTO; HABITAÇÃO; SEGREGAÇÃO URBANA; VERTICALIZAÇÃO
- Keywords: Expansão urbana; Mistura espectral; Spectral Mixture; Urban sprawl
- Language: Português
- Abstract: O objetivo desta pesquisa é analisar, em um período de 30 anos, a expansão urbana do Município de São Paulo e dos municípios da Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) a partir do uso de imagens orbitais obtidas pela série Landsat nos anos de 1986, 1989, 2000, 2006, 2010 e 2015, aplicando o Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME) com uso de membros de referência globais. Os dados obtidos com o uso do MLME foram associados às informações de produção habitacional formal e informal, considerando os empreendimentos imobiliários verticais, as favelas e os loteamentos irregulares (desde 1985 até o ano de 2015), possibilitando a compreensão do comportamento espacial da produção habitacional dessa região ao longo do período analisado. Para cada cena Landsat, foram calculadas as imagens relacionadas à fração Substrato (alto albedo), à fração Vegetação (biomassa) e à fração Sombra (baixo albedo). Durante o desenvolvimento do trabalho, é proposta uma metodologia de modelagem das mudanças do uso e ocupação do solo associados à produção habitacional, partindo da correlação temporal entre as frações. Cada imagem fração foi agregada em três níveis de escala: a escala da própria imagem (pixel de 30m), a escala intraurbana (setores censitários e distritos) e a escala regional (limites da RMSP) o que possibilitou, na escala intraurbana, a associação das informações extraídas do MLME aos dados de produção habitacional e aos censos demográficos de 1991, 2000 e 2010. Os resultados do modelodemonstram que as áreas de produção habitacional verticalizada, no período analisado, são detectadas pelo modelo como uma correlação negativa entre as frações substrato e sombra, indicando que a produção de sombra dos empreendimentos é acompanhada de uma diminuição da detecção da fração substrato, enquanto nas áreas de habitação precárias (favelas e loteamentos irregulares), a mudança detectada pelo modelo é de correlação negativa entre as frações vegetação e substrato e também entre as frações sombra e substrato, sendo indicativo do aumento do substrato para ambos os casos, ao longo do tempo. Os resultados também demonstram alta fidelidade posicional e possibilidade de aplicação geral do modelo proposto para outras categorias de uso do solo, indicando frentes para generalização da técnica aqui proposta.
- Imprenta:
- Data da defesa: 15.09.2016
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ABNT
PEDRASSOLI, Julio Cesar. Habitação e sensoriamento remoto: uma análise da expansão urbana na RMSP por meio de imagens de satélite aplicando o modelo linear de mistura espectral. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8136/tde-13022017-124413/. Acesso em: 05 out. 2024. -
APA
Pedrassoli, J. C. (2016). Habitação e sensoriamento remoto: uma análise da expansão urbana na RMSP por meio de imagens de satélite aplicando o modelo linear de mistura espectral (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8136/tde-13022017-124413/ -
NLM
Pedrassoli JC. Habitação e sensoriamento remoto: uma análise da expansão urbana na RMSP por meio de imagens de satélite aplicando o modelo linear de mistura espectral [Internet]. 2016 ;[citado 2024 out. 05 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8136/tde-13022017-124413/ -
Vancouver
Pedrassoli JC. Habitação e sensoriamento remoto: uma análise da expansão urbana na RMSP por meio de imagens de satélite aplicando o modelo linear de mistura espectral [Internet]. 2016 ;[citado 2024 out. 05 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/8/8136/tde-13022017-124413/
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