scholarly journals COBERTURA DA TERRA E QUALIDADE AMBIENTAL DA BACIA HIDROGRÁFICA DO CÓRREGO VILA PINHEIROS, CURITIBA, PARANÁ.

2021 ◽  
Vol 22 (80) ◽  
pp. 153-168
Author(s):  
Gabriela Muller Gouvea ◽  
João Carlos Nucci ◽  
Eduardo Liberti
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Google Street View ◽  
Street View

A fragmentação e supressão das áreas com vegetação e o aumento das superfícies impermeabilizadas nas cidades colaboram para uma diminuição da qualidade ambiental. O objetivo do estudo foi avaliar a qualidade ambiental da bacia do Córrego Vila Pinheiros, localizada em Curitiba/Paraná (Brasil), com base na cobertura da terra. Foram utilizadas imagens orbitais disponibilizadas pelo Google Earth Pro e Google Street View, ano 2018, nas escalas 1:3.000 e 1:5.000, utilizando-se a quadra como área mínima. O mapeamento foi feito de maneira não automática no software ArcGis, e, posteriormente, foram analisadas as dinâmicas ambientais da bacia, gerando o mapa de qualidade ambiental. Constatou-se que 66,19% (0,98 km²) da bacia são constituídos por espaços edificados, sendo que as edificações de até 4 pavimentos com vegetação nas áreas adjacentes ocupam 46,62% (0,69 km²) da bacia. Os melhores níveis de qualidade ambiental representam 4,04% (0,06 km²) do total da área estudada e são constituídos por espaços não edificados e com vegetação nos estratos arbustivos e/ou herbáceo e solo exposto. Os piores índices de qualidade ambiental da bacia concentram-se nas regiões sudeste, leste e nordeste e representam cerca de 4,05% (0,06 km²) da área total. Esses dados apontam para uma baixa qualidade ambiental na bacia estudada.

scholarly journals ACCURACY ASSESSMENT OF 3D MODELS GENERATED FROM GOOGLE STREET VIEW IMAGERY

2019 ◽  
Vol XLII-2/W9 ◽  
pp. 181-188 ◽  
Author(s):  
N. Bruno ◽  
R. Roncella
Keyword(s):  
Accuracy Assessment ◽  
Average Distance ◽  
3D Models ◽  
Google Earth ◽  
Google Street View ◽  
3D City Model ◽  
Software Packages ◽  
Street View ◽  
Panoramic Images ◽  
City Model

<p><strong>Abstract.</strong> Google Street View is a technology implemented in several Google services/applications (e.g. Google Maps, Google Earth) which provides the user, interested in viewing a particular location on the map, with panoramic images (represented in equi-rectangular projection) at street level. Generally, consecutive panoramas are acquired with an average distance of 5&amp;ndash;10<span class="thinspace"></span>m and can be compared to a traditional photogrammetric strip and, thus, processed to reconstruct portion of city at nearly zero cost. Most of the photogrammetric software packages available today implement spherical camera models and can directly process images in equi-rectangular projection. Although many authors provided in the past relevant works that involved the use of Google Street View imagery, mainly for 3D city model reconstruction, very few references can be found about the actual accuracy that can be obtained with such data. The goal of the present work is to present preliminary tests (at time of writing just three case studies has been analysed) about the accuracy and reliability of the 3D models obtained from Google Street View panoramas.</p>

Using Google Earth and Google Street View To Rate Rock Slope Hazards

2018 ◽  
Vol 24 (2) ◽  
pp. 237-250
Author(s):  
William Swanger ◽  
Yonathan Admassu
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Orientation Data ◽  
Google Street View ◽  
Rockfall Hazard ◽  
Street View ◽  
Discontinuity Orientation ◽  
Measuring Tape ◽  
Study Sites ◽  
Weak Rock Masses ◽  
Geologic Information

Abstract Rockfall hazard from cut slopes along highways are caused primarily by unfavorable orientations of discontinuities, presence of unconsolidated cobble/boulder deposits, undercutting of strong rocks by weaker rocks, or degradation of weak rock masses. The rockfall hazard rating system (RHRS) was introduced in Oregon to evaluate the hazard and associated risk to an adjacent transportation facility for a cut slope's potential for releasing rockfalls. RHRS is a numerical score–based rating of parameters that characterize rockfalls. The parameters include slope geometry (height, angle, roughness, orientation), geologic information (discontinuity characterization, undercutting susceptibility), driver's line of sight, and climate. Geologic information, such as discontinuity orientation data, is traditionally collected using a transit compass and measuring tape at the site. The method is time consuming and expensive and can be dangerous. This study tests the use of Google Earth and Google Street View tools to remotely collect data for selected parameters that characterize rockfall hazard. The selected parameters are categorized under slope profile, geologic characteristics, and impact factor parameters, which are quantitatively and qualitatively measurable using Google Street View and Google Earth. A section of U.S. 33 with a high density of road cuts and two more sites along Interstate 64, all located in Virginia, were selected for the study. Sites were evaluated by using a combination of measurement tools available in Google Earth and a visual inspection of the rock units in Google Street View. The results of seven of the sites were re-evaluated using field-derived data.

scholarly journals Mutações Urbanas na Região Metropolitana de Campinas

2020 ◽  
Vol 6 (2) ◽  
pp. e00100
Author(s):  
Daniel Teixeira Turczyn ◽  
Evandro Ziggiatti Monteiro
Keyword(s):  
Sao Paulo ◽  
Google Earth ◽  
São Paulo ◽  
Google Street View ◽  
Street View

O objetivo da pesquisa foi identificar e analisar áreas que podem ser classificadas como mutações urbanas na Região Metropolitana de Campinas, estado de São Paulo/Brasil, e evidenciar os padrões de paisagens mais recorrentes na sua formação. A Região Metropolitana de Campinas é constituída por vinte municípios e sete deles apresentam áreas que podem ser identificadas como mutações urbanas. Mutação urbana é um conceito forjado por Solà-Morales (2002) que auxilia o entendimento das dinâmicas de formação da cidade contemporânea. O método baseia-se em uma abordagem que utiliza o conceito de mutação como chave para uma sintaxe de leitura espacial, permitindo enfatizar e delimitar as aglomerações urbanas que compartilham o mesmo conjunto de características morfológicas. O método inclui procedimentos de análise de imagens aéreas e de fotografias urbanas disponibilizadas pelas ferramentas Google Earth e Google Street View. Os resultados apontam a formação de um eixo metropolitano que concentra vinte e uma mutações urbanas e extensas áreas de vazios urbanos. A paisagem urbana que está sendo formada é genérica e carente de elementos típicos da cidade tradicional pública e democrática, sendo estruturada por um conjunto de vinte e cinco padrões de paisagens, que retratam o ambiente construído na escala do pedestre.

scholarly journals Desenvolvimento de Metodologia Para Mapeamento da Estimativa de Geração Distribuída com Sistemas Fotovoltaicos em Áreas Urbanas

2016 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
Author(s):  
Giuliano Arns Rampinelli ◽  
Caio Scardueli
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Santa Catarina ◽  
Google Street View ◽  
Street View

O presente trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia para o cálculo do potencial de geração distribuída com sistemas fotovoltaicos utilizando a área das coberturas de edificações já existentes. A metodologia desenvolvida também foi aplicada em duas regiões distintas da cidade de Araranguá, Santa Catarina. Para tanto, primeiramente foram realizadas estimativas das áreas em potencial através do uso dos programas Google Earth e Google Street View. Em um segundo momento, foi realizada a classificação das coberturas quanto ao seu ângulo de inclinação e orientação. Por fim, foi utilizado porcentagens da área total como área real disponível, de acordo com a classificação da cobertura, e após realizou-se simulações utilizando esta área. A partir dos resultados obtidos, pode-se concluir que a geração fotovoltaica das regiões estudas apresentam um potencial muito maior que suas demandas.

scholarly journals Mapas fotográficos do Google:

ALCEU ◽  
2020 ◽  
Vol 20 (40) ◽  
pp. 104-122
Author(s):  
Grécia Desirée Falcão de Araujo
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Google Maps ◽  
Google Street View ◽  
Street View

Os sistemas de mapeamento geográfico do Google (Google Maps) e demais softwares acopladosao serviço (Google Earth e Google Street View) utilizam o registro fotográfico como principal121ALCEU – v. 20 – n. 40 – jan-jul/2020ferramenta de documentação e de mapeamento da geografia terrestre. Para a ciência cartográfica,a fotografia aérea é uma importante ferramenta de análise e de gerenciamento de informaçõesgeográficas, sendo a técnica ideal para a criação de uma narrativa visual, que preza pelaverossimilhança, ou seja: pela “melhor” e “mais fiel” representação possível do espaço. Por outrolado, neste paper, gostaria de problematizar o sentido comunicacional dos registros fotográficosfornecidos pelos mapas Google a partir da análise de duas séries fotográficas criadas por MishkaHenner: artista belga conhecido por utilizar, como fonte de pesquisa para suas obras, arquivosfotográficos disponíveis online. Ao que parece, as estratégias de apropriação, produção e montagemexpositiva operacionalizadas pelo artista são capazes de multiplicar as formas de comunicação dasimagens fotográficas, e de “fazer variar” o sentido deste conjunto de “fotografias-mapa” geradas pelaempresa Google.

scholarly journals Comparison of different methods to assess the distribution of alien plants along the road network and use of Google Street View panoramas interpretation in Sicily (Italy) as a case study

2021 ◽  
Vol 9 ◽  
Author(s):  
Giulio Barone ◽  
Gianniantonio Domina ◽  
Emilio Di Gristina
Keyword(s):  
Road Network ◽  
Google Earth ◽  
Alien Plants ◽  
Aerial Images ◽  
Photo Interpretation ◽  
Aerial Photos ◽  
Google Street View ◽  
The Road ◽  
Street View ◽  
Complete Survey

The survey by foot in the field is compared to the survey from a car, the photo-interpretation of Google Street View (GSV) panoramas continuously and at intervals of 1.5 km and the photo-interpretation of Google Earth aerial images on a 10 km stretch of road in Sicily. The survey by foot was used as reference for the other methods. The interpretation of continuous GSV panoramas gave similar results as the assessment by car in terms of the number of species identified and their location, but with lower cost. The interpretation online of aerial photos allowed the identification of a limited number of taxa, but gave a good localisation for them. Interpretation of GSV panoramas, each of 1.5 km, allowed the recognition of twice as many taxa as the interpretation of aerial photos and taking half the time, but did not allow a complete localisation. None of these methods alone seems sufficient to carry out a complete survey. A mixture of different techniques, which may vary according to the available resources and the goal to be achieved, seems to be the best compromise. To further test the capabilities of the survey using the interpretation of GSV panoramas every 1.5 km along the roads, we proceeded to study the alien plants along 3500 km of the road network on the island of Sicily. This survey identified only 10% of the known species for the region, but allowed us to trace the distribution of invasive species whose distribution is currently poorly recorded.

scholarly journals (Web) cartografia e realidade aumentada: novos caminhos para o uso das tecnologias digitais no ensino de geografia

Geosaberes ◽  
2017 ◽  
Vol 9 (17) ◽  
pp. 1
Author(s):  
Ana Maria Ferreira dos Santos
Keyword(s):  
Web 2.0 ◽  
Google Earth ◽  
Google Street View ◽  
Web 3.0 ◽  
Street View

O uso das tecnologias digitais, em especial na educação pode tornar aulas mais atrativas e influenciar diretamente na evolução cognitiva e no bem-estar no ambiente escolar. Equipamentos eletrônicos ligados à internet tornaram-se indispensáveis para grande parte da população. Os smartphones, especialmente, são hoje os equipamentos mais populares do mundo. Nesse sentido, foram esboçadas algumas possíveis intervenções didáticas para o ensino, especialmente de geografia, fundamentados no contexto da WEB 2.0 e WEB 3.0, utilizando as tecnologias digitais e virtuais, que, por sua vez, são acessadas por esses dispositivos. Destacam-se a (WEB) Cartografia, a Realidade Aumentada (RA), e o (GEO) Entretenimento, instrumentados em plataformas Google Earth, Google Street View, aplicativos para RA e jogos online.

scholarly journals ОСВІТНІ МОЖЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ РЕСУРСІВ GOOGLE В ПРОЦЕСІ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ НАВЧАЛЬНОЇ ІНФОРМАЦІЇ

2020 ◽  
Vol 76 (2) ◽  
pp. 96-107
Author(s):  
Тетяна Володимирівна Бондаренко
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Google Maps ◽  
Google Street View ◽  
Street View

З педагогічної точки зору візуалізацію інформації варто трактувати як інструмент фіксації і трансляції унаочненого навчального матеріалу. У статті розглянуто особливості роботи ресурсів Google, підкреслено їх відкритість, доступність та значний потенціал під час інтеграції навчальних дисциплін природничо-математичного та суспільно-гуманітарного циклу в процесі візуалізації навчальної інформації. Проаналізовано додатки Google Earth, Google Mars, Google Moon, Google Sky, Google Maps, Google My Business, Google Art Project та інструмент Google Street View. Вони при підвищеному попиті на сприйняття великої кількості інформації дозволяють спрощувати подання даних через електронні засоби та ефективно сприймаються всіма учасниками навчально-виховного процесу. У статті описані можливості створення власних карт Google, які сприяють уточненню та деталізації об’єкта, що вивчається, та наведено приклади їх використання. Враховуючи певну трансдисциплінарність таких засобів картографування, подано тематику карт для предметних напрямків з географії, біології, іноземної мови, української літератури, математики, інформатики, історії, мистецтва, хімії, фізики. Розглянуто функцію панорамного перегляду вулиць Google Street View та представлено приклад використання панорамного зображення з кругозором в 360 градусів. Запропоновано поповнити інформаційний банк даних візуальною інформацією, створюючи локацію свого навчального закладу разом з додатком «Google My Business». Описано інтерактивний освітній проєкт Google Art Project, за допомогою якого створюють власні галереї, порівнюють мистецькі твори, деталізовано вивчають оцифровані об’єкти культурної спадщини світової спільноти. Виділено дослідницький, проєктний, міжпредметний та інформаційно-комунікаційний підходи, завдяки яким забезпечується активне використання геоінформаційних ресурсів у ряді предметів природничо-математичного та суспільно-гуманітарного циклів.

scholarly journals Mapeo de cangahuas mediante teledetección en el Ecuador

Siembra ◽  
2018 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
pp. 038-050
Author(s):  
Wilmer Jiménez ◽  
Verónica Loayza ◽  
Eric Metzler
Keyword(s):  
Google Earth ◽  
Google Street View ◽  
Street View

Los paisajes de la Sierra de Ecuador están estrechamente ligados a las actividades volcánicas suscitadas hace miles de años. Durante estos eventos se expulsaron materiales volcánicos y cenizas formando lodos volcánicos que se difundieron y endurecieron en las zonas de influencia de los volcanes. Luego el material fue cubierto por ceniza volcánica que desarrollo el suelo superficial. Los habitantes locales llaman a este material endurecido “cangahua”, que en idioma quichua quiere decir “tierra dura”. El mal manejo del suelo provocado por la presión sobre la tierra ha generado un proceso erosivo que ha arrastrado el suelo superficial y descubierto la cangahua interior de baja calidad agrícola. En la actualidad, el desarrollo de la agricultura en las zonas de cangahua es muy difícil y los agricultores tienden a abandonar estas tierras empobrecidas. El objetivo de este estudio fue generar el mapa de cangahuas superficiales del Ecuador a escala 1:25.000 para puntualizar la localización de la cangahua aflorante (expuesta en la superficie) y la cangahua en profundidad hasta 60 cm (cubierta por suelo u otro material). Se analizaron los factores decisivos para la afloración de cangahua como sistema volcánico, altitud, relieve, patrones de erosión y deposición, suelos y cobertura visible. Estos factores permitieron establecer la dinámica de comportamiento y presencia de este material en el paisaje mediante ortofotografía e imágenes satelitales de alta resolución espacial que se encuentran disponibles en las plataformas de Google Earth Pro y ArcGIS Earth, entre ellas DigitalGlobe y CNES/Airbus. El estudio se apoyó con información levantada en campo mediante GPS e información secundaria como mapas de suelos, geopedología, Modelo Digital del Terreno, curvas de nivel e imágenes Google Street View. Se demostró que, a nivel nacional, el área total de cangahuas superficiales es de 181.487 ha, de las cuales 13.162 ha corresponden a cangahua aflorante y 168.325 ha a cangahua en profundidad de hasta 60 cm.

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