20 datasets found
  1. a

    BancosPesca Costeros

    • acceso-datos-ambientales-invemar.hub.arcgis.com
    Updated Feb 3, 2022
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    Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras (2022). BancosPesca Costeros [Dataset]. https://acceso-datos-ambientales-invemar.hub.arcgis.com/datasets/bancospesca-costeros
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    Dataset updated
    Feb 3, 2022
    Dataset authored and provided by
    Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras
    Area covered
    Description

    Es una capa vector (shapefile)que contiene información suministrada por Zapata et al., 1999. Prospección de los principales Bancos de pesca en el Pacifico colombiano, durante noviembre de 1998. Boletín Científico INPA No. 6. Pp. 111 - 175.Escala 1:250.000

  2. July 2020's flood database in the Taquari-Antas river basin / Banco de dados...

    • zenodo.org
    • data.niaid.nih.gov
    bin, tiff
    Updated May 1, 2021
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    Bruna Baggio Giordani; Bruna Baggio Giordani; Fernando Mainardi Fan; Fernando Mainardi Fan; Maria Eduarda Pereira Alves; Maria Eduarda Pereira Alves (2021). July 2020's flood database in the Taquari-Antas river basin / Banco de dados da inundação de julho de 2020 na bacia do rio Taquari-Antas [Dataset]. http://doi.org/10.5281/zenodo.4730371
    Explore at:
    tiff, binAvailable download formats
    Dataset updated
    May 1, 2021
    Dataset provided by
    Zenodohttp://zenodo.org/
    Authors
    Bruna Baggio Giordani; Bruna Baggio Giordani; Fernando Mainardi Fan; Fernando Mainardi Fan; Maria Eduarda Pereira Alves; Maria Eduarda Pereira Alves
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Area covered
    Taquari River
    Description

    This dataset contains points demarcated through non-systematic data from videos and images recorded during the July 2020 flood in the Taquari-Antas river basin. Flood mapping simulated with the hydrological MGB model (https://www.ufrgs.br/hge/mgb/) is also presented, for the 8th, 9th and 12th of July 2020, the same dates as the non-systematic data obtained.

    The regional model used had its hydrodynamic module calibrated using non-systematic information and validated using systematic information from fluviometric stations in the region.

    The simulated flood mapping (raster .tif files) with the Manning coefficients (n) of 0.030 and 0.045 are valid for the entire hydrographic basin of the Taquari-Antas River. But the demarcated points (shapefile .shp files) are found only in the Vale do Taquari region.

    For further details please contact Bruna Baggio Giordani at 'brunagiordani2@gmail.com'

    ----

    Este conjunto de dados contém pontos demarcados através de dados não sistemáticos de vídeos e imagens registrados durante a inundação de julho de 2020 na bacia do rio Taquari-Antas. Também são apresentadas as manchas de inundação simuladas com o modelo hidrológico MGB (https://www.ufrgs.br/hge/mgb/) para os dias 08, 09 e 12 de julho de 2020, mesmas datas que os dados não sistemáticos obtidos.

    O modelo regional utilizado teve seu módulo hidrodinâmico calibrado utilizando as informações não sistemáticas e validado utilizando informações sistemáticas das estações fluviométricas da região.

    As manchas de inundação simuladas (arquivos raster .tif) com os coeficientes de Manning (n) de 0,030 e 0,045 são válidas para toda bacia hidrográfica do rio Taquari-Antas. Mas os pontos demarcados (arquivos shapefile .shp) se encontram somente na região do Vale do Taquari.

    Para obter mais detalhes, entre em contato com Bruna Baggio Giordani em 'brunagiordani2@gmail.com'

  3. a

    BC250 Município (Polígono) - 1:250.000

    • hub.arcgis.com
    Updated Apr 2, 2018
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    Instituto Estadual do Ambiente (2018). BC250 Município (Polígono) - 1:250.000 [Dataset]. https://hub.arcgis.com/maps/inea::bc250-munic%C3%ADpio-pol%C3%ADgono-1250-000
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    Dataset updated
    Apr 2, 2018
    Dataset authored and provided by
    Instituto Estadual do Ambiente
    Area covered
    Description

    A classe Município faz parte da categoria Limites da Base Cartográfica Contínua do Brasil na escala 1:250.000 (BC250) sendo um conjunto de dados geoespaciais de referência, estruturados em bases de dados digitais, permitindo uma visão integrada do território nacional nesta escala. Este mapeamento foi atualizado e complementado em regiões de vazio cartográfico e naquelas previamente definidas pela defasagem de informações. A BC250 encontra-se estruturada, conforme a Especificação Técnica para a Estruturação de Dados Geoespaciais Vetoriais (ET-EDGV). Correspondente aos elementos geográficos que representam o território nacional nessa escala. Possui atributos geométricos e semânticos associados a banco de dados permitindo consultas espaciais e semânticas.Download: Shapefile e KML.Download em outros formatos: Acesse aqui, clique em "Layer Preview" no lado esquerdo da página.Acesse este metadado na página do IBGE.

  4. Compartimentos do relevo

    • idesisema.meioambiente.mg.gov.br
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    Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), Compartimentos do relevo [Dataset]. https://idesisema.meioambiente.mg.gov.br/geonetwork/srv/api/records/30e4bf09-934c-40cc-aa77-96433b0740c1
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    www:download-1.0-http--download, www:link-1.0-http--linkAvailable download formats
    Dataset provided by
    Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticahttps://www.ibge.gov.br/
    Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável (Semad)
    Area covered
    Description

    O Mapa de Compartimentos de Relevo do Brasil, elaborado no escopo da publicação Macrocaracterização dos Recursos Naturais do Brasil, apresenta parte dos resultados obtidos ao longo do projeto Mapeamento dos Recursos Naturais, que mapeou e descreveu os recursos naturais brasileiros, na escala 1:250 000, relativos aos temas Geologia (rochas), Geomorfologia (relevo), Pedologia (solos) e Vegetação.

        Os dados originais fazem parte do acervo do Banco de Dados de Informações Ambientais (https://bdiaweb.ibge.gov.br/#/home) e foram elaborados a partir da interpretação visual de imagens de satélite – CBERS, LANDSAT 5, LANDSAT 7 e LANDSAT 8 – e do modelo digital de terreno do projeto da NASA Shuttle Radar Topography Mission – SRTM, além do levantamento bibliográfico e de trabalhos de campo que percorreram parte do território nacional com coleta de informações in loco. As informações vetoriais relacionadas às massas d´água continentais e ao limite do país foram compiladas do produto Base Cartográfica Contínua do Brasil, escala 1:250.000 – BC250.
    
        Os Compartimento de Relevo do Brasil representam tipologias de relevo com fisionomias semelhantes que se repetem pelo país, identificando feições genéricas de relevo, tais como serras, patamares e planaltos, sem individualização ou destaque para qualquer feição singular. O Manual Técnico de Geomorfologia (2ª edição) do IBGE define os Compartimentos de Relevo, assim como a estrutura taxonômica do mapeamento geomorfológico do IBGE. Estes Compartimentos foram elaborados a partir da reinterpretação das Unidades de Geomorfológicas e/ou Modelados, com auxílio das informações do modelo digital de terreno do Topodata/INPE (em cima dos dados da SRTM/NASA).
    
  5. a

    BCIM Capital (Ponto) - 1:1.000.000

    • hub.arcgis.com
    Updated Apr 2, 2018
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    Instituto Estadual do Ambiente (2018). BCIM Capital (Ponto) - 1:1.000.000 [Dataset]. https://hub.arcgis.com/datasets/inea::bcim-capital-ponto-11-000-000
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    Dataset updated
    Apr 2, 2018
    Dataset authored and provided by
    Instituto Estadual do Ambiente
    Area covered
    Description

    A classe Capital faz parte da categoria Localidades da Base Cartográfica Contínua do Brasil, ao milionésimo – 1: 1.000.000 (BCIM), é um conjunto de dados geoespaciais de referência, estruturados em bases de dados digitais, permitindo uma visão integrada do território nacional nesta escala. A classe foi gerada a partir da integração da vetorização das folhas da Carta Internacional do Mundo ao milionésimo – (CIM), estruturada, conforme a Especificação Técnica para a Estruturação de Dados Geoespaciais Vetoriais (ET-EDGV), correspondente aos elementos geográficos que representam o território nacional nesta escala. Possui atributos geométricos e semânticos associados a um banco de dados permitindo consultas espaciais e semânticas.Download: Shapefile e KML.Download em outros formatos: Acesse aqui, clique em "Layer Preview" no lado esquerdo da página.Acesse este metadado na página do IBGE.

  6. Banco de dados das cheias na Região Hidrográfica do Lago Guaíba em Maio de...

    • zenodo.org
    bin, csv
    Updated May 23, 2024
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    Iporã Possantti; Iporã Possantti; Ana Aguirre; Camila Alberti; Laura Azeredo; Mariana Barcelos; Gabriel Cantor; Thauana Cardozo; Giúlia Carrard; Rafaela Cazanova; Pedro Camargo; Mariana Castilhos; Walter Collishonn; Antonio Cornely; Santiago Costa; Fernando Dornelles; Rafael Eckhardt; Fernando Fan; Mariana Froner; Sophie Giasson; Joel Goldenfum; Edson Guimarães; Miguel Krasnet; Priscila Kipper; Luana Krob; Paola Kuele; Leonardo Laipelt; Leonardo Laipelt; Vicente Lutz; Fernando Magalhães; Jamile Mallet; Bruna Marques; Guilherme Marques Iablonovski; Guilherme Marques Iablonovski; Guilherme Marques; Fernando Meirelles; Gean Michel; Mariana Mincarone; José Augusto Muller; Érico Neves; Igor Nicolini; Lara Nonnemacher; Millena Oliveira; Guilherme Oliveira; Paulo Ott; Rodrigo Paiva; Rodrigo Quintela; Alfonso Risso; Geisa Rorato; Sofia Royer; Anderson Ruhoff; Matheus Sampaio; Bruno Saul; Leonardo Sousa; Aline Souza; Matheus Schiaffino; Ariane Sigalis; Larissa Soares; Leonardo Ucha; Glauco Umbelino; Elisa Utzig; Ana Aguirre; Camila Alberti; Laura Azeredo; Mariana Barcelos; Gabriel Cantor; Thauana Cardozo; Giúlia Carrard; Rafaela Cazanova; Pedro Camargo; Mariana Castilhos; Walter Collishonn; Antonio Cornely; Santiago Costa; Fernando Dornelles; Rafael Eckhardt; Fernando Fan; Mariana Froner; Sophie Giasson; Joel Goldenfum; Edson Guimarães; Miguel Krasnet; Priscila Kipper; Luana Krob; Paola Kuele; Vicente Lutz; Fernando Magalhães; Jamile Mallet; Bruna Marques; Guilherme Marques; Fernando Meirelles; Gean Michel; Mariana Mincarone; José Augusto Muller; Érico Neves; Igor Nicolini; Lara Nonnemacher; Millena Oliveira; Guilherme Oliveira; Paulo Ott; Rodrigo Paiva; Rodrigo Quintela; Alfonso Risso; Geisa Rorato; Sofia Royer; Anderson Ruhoff; Matheus Sampaio; Bruno Saul; Leonardo Sousa; Aline Souza; Matheus Schiaffino; Ariane Sigalis; Larissa Soares; Leonardo Ucha; Glauco Umbelino; Elisa Utzig (2024). Banco de dados das cheias na Região Hidrográfica do Lago Guaíba em Maio de 2024 [Dataset]. http://doi.org/10.5281/zenodo.11185049
    Explore at:
    bin, csvAvailable download formats
    Dataset updated
    May 23, 2024
    Dataset provided by
    Zenodohttp://zenodo.org/
    Authors
    Iporã Possantti; Iporã Possantti; Ana Aguirre; Camila Alberti; Laura Azeredo; Mariana Barcelos; Gabriel Cantor; Thauana Cardozo; Giúlia Carrard; Rafaela Cazanova; Pedro Camargo; Mariana Castilhos; Walter Collishonn; Antonio Cornely; Santiago Costa; Fernando Dornelles; Rafael Eckhardt; Fernando Fan; Mariana Froner; Sophie Giasson; Joel Goldenfum; Edson Guimarães; Miguel Krasnet; Priscila Kipper; Luana Krob; Paola Kuele; Leonardo Laipelt; Leonardo Laipelt; Vicente Lutz; Fernando Magalhães; Jamile Mallet; Bruna Marques; Guilherme Marques Iablonovski; Guilherme Marques Iablonovski; Guilherme Marques; Fernando Meirelles; Gean Michel; Mariana Mincarone; José Augusto Muller; Érico Neves; Igor Nicolini; Lara Nonnemacher; Millena Oliveira; Guilherme Oliveira; Paulo Ott; Rodrigo Paiva; Rodrigo Quintela; Alfonso Risso; Geisa Rorato; Sofia Royer; Anderson Ruhoff; Matheus Sampaio; Bruno Saul; Leonardo Sousa; Aline Souza; Matheus Schiaffino; Ariane Sigalis; Larissa Soares; Leonardo Ucha; Glauco Umbelino; Elisa Utzig; Ana Aguirre; Camila Alberti; Laura Azeredo; Mariana Barcelos; Gabriel Cantor; Thauana Cardozo; Giúlia Carrard; Rafaela Cazanova; Pedro Camargo; Mariana Castilhos; Walter Collishonn; Antonio Cornely; Santiago Costa; Fernando Dornelles; Rafael Eckhardt; Fernando Fan; Mariana Froner; Sophie Giasson; Joel Goldenfum; Edson Guimarães; Miguel Krasnet; Priscila Kipper; Luana Krob; Paola Kuele; Vicente Lutz; Fernando Magalhães; Jamile Mallet; Bruna Marques; Guilherme Marques; Fernando Meirelles; Gean Michel; Mariana Mincarone; José Augusto Muller; Érico Neves; Igor Nicolini; Lara Nonnemacher; Millena Oliveira; Guilherme Oliveira; Paulo Ott; Rodrigo Paiva; Rodrigo Quintela; Alfonso Risso; Geisa Rorato; Sofia Royer; Anderson Ruhoff; Matheus Sampaio; Bruno Saul; Leonardo Sousa; Aline Souza; Matheus Schiaffino; Ariane Sigalis; Larissa Soares; Leonardo Ucha; Glauco Umbelino; Elisa Utzig
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Time period covered
    May 13, 2024
    Area covered
    Guaíba River
    Description

    ATENÇÃO: LEIA ATÉ O FINAL

    Este é o banco de dados das cheias na Região Hidrográfica do Lago Guaíba em Maio de 2024, ainda em curso no Rio Grande do Sul. A Região Hidrográfica do Lago Guaíba não inclui toda a extensão do Rio Grande do Sul. Existem outras áreas afetadas.

    Este é um esforço emergencial e voluntário entre diversos pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Sul e colaborações externas. Confira outros esforços voluntários na plataforma: Rio Grande do Sul | 2024 (arcgis.com).

    Este é um esforço ainda em andamento.

    continue lendo

    Observações importantes

    1. Confira as versões do banco de dados na barra lateral para obter os dados mais recentes ou não corrompidos;
    2. Os dados primários obtidos estão no arquivo geopackage cheias_rhguaiba_2024_db_{versao}.gpkg;
    3. As camadas do geopackage estão catalogadas no arquivo CSV de glossário cheias_rhguaiba_2024_db_{versao}_glossario.csv;
    4. ADA significa área diretamente afetada.
    5. Uma análise na escala municipal da ADA pelas cheias em 6 de Maio de 2024 é apresentada no arquivo CSV analise_ada_rhguaiba_municipios_{data}.csv;
    6. O arquivo CSV rs_crise_abrigos_{data}.csv apresenta a relação atualizada de abrigos mapeados durante o enfrentamento da crise. Essa relação inclui cozinhas, centro de coletas de doações e abrigos de animais.
    7. As metodologias ainda estão sendo documentadas e detalhadas. Confira aqui as Notas Técnicas.

    continue lendo

    Nomenclatura

    • ada = Área Diretamente Afetada
    • poa = Porto Alegre
    • rmpa = Região Metropolitana de Porto Alegre
    • rhguaiba = Região Hidrográfica do Lago Guaíba
    • rs = Rio Grande do Sul

    continue lendo

    Como citar

    Citação simplificada para reportagens e visualizações (infográficos):

    Possantti et al. (2024). Banco de dados das cheias na Região Hidrográfica do Lago Guaíba em Maio de 2024 (v.0.5) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.11166770

    Citação completa para referência bibliográfica:

    Possantti, I.; Aguirre, A.; Alberti, C.; Azeredo, L.; Barcelos, M.; Bedin, M.; Camana, M.; Camargo, P.; Cantor, G.; Cardozo, T.; Carrard, G.; Castilhos, M.; Cazanova, R.; Chiarelli, F.; Collishonn, W.; Cornely, A.; Cunha, L.; Cunha, R.; Dornelles, F.; Eckhardt, R.; Fan, F.; Froner, M.; Giasson, S.; Goldenfum, J.; Gonçalves, C.; Guimarães, E.; Guimarães, E.; Hellmann, A.; Horstmann, G.; Iablonovski, G.; Kipper, P.; Krasner, M.; Krob, L.; Kuele, P.; Laipelt, L.; Lutz, V.; Magalhães, F.; Mallet, J.; Marques, B.; Marques, G.; Meirelles, F.; Michel, G.; Mincarone, M.; Müller, J.; Neves, É.; Nicolini, I.; Nonnemacher, L.; Oliveira, G.; Oliveira, M.; Ott, P.; Paiva, R.; Quintela, R.; Ramos, M.; Risso, A.; Rorato, G.; Royer, S.; Ruhoff, A.; Sampaio, M.; Schabbach, L.; Schiaffino, M.; Sigalis, A.; Silva, S.; Soares, L.; Sousa, L.; Souza, A.; Tschiedel, A.; Umbelino, G.; Ucha, L.; Utzig, E. (2024). Banco de dados das cheias na Região Hidrográfica do Lago Guaíba em Maio de 2024 (v.0.5) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.11166770

    continue lendo

    Principais camadas no geopackage

    • Mapas da mancha de inundação (água e lama) observada em 6 de Maio de 2024 obtidas por métodos de sensoriamento remoto.
    • Mapa de abrigos na Região Metropolitana de Porto Alegre.
    • Mapa da infraestrutura de saneamento na Região Metropolitana de Porto Alegre.

    continue lendo

    Dados de insumos

    Dados de insumos (inputs) para análises diversas estão disponíveis em geopackages para conveniência (economia de tempo e recursos computacionais em meio ao enfrentamento da crise). Não somos autores dessas fontes e recomendamos validações a partir da fonte original.

    SEMA/RS - Base cartográfica 1:25000 do RS. Arquivo: insumos_semars_basecarto25k_rs.gpkg. Fonte: portal está fora do ar pois inundou o Centro Administrativo do Estado, incluindo os servidores. Temos os dados em razão de espelhos mantidos por cientistas. Comentário: mapas diversos da base cartográfica do RS, hidrografia, pontes, estradas principais, bacias hidrograficas.

    Malhas de setores censitários (2010 e 2022) e municípios IBGE no RS. Arquivo: insumos_ibge_rs.gpkg. Fonte: Malhas territoriais | IBGE. Comentário: malha dos censos de 2010 e 2022 com os microdados básicos agregados.

    CNEFE - Cadastro Nacional de Endereços para Fins Estatísticos no RS. Arquivo: insumos_ibge_cnefe_enderecos_2022_rs.gpkg. Fonte: Cadastro Nacional de Endereços para Fins Estatísticos | IBGE. Comentário: pontos dos endereços com a codificação do tipo de estabelecimento.

    Edificações Open Buildings V3 Polygons na região hidrográfica. Arquivo: insumos_googlebuildings_edificacoes_rhguaiba.gpkg. Citação: W. Sirko, S. Kashubin, M. Ritter, A. Annkah, Y.S.E. Bouchareb, Y. Dauphin, D. Keysers, M. Neumann, M. Cisse, J.A. Quinn. Continental-scale building detection from high resolution satellite imagery. arXiv:2107.12283, 2021. Fonte: Open Buildings V3 Polygons. Comentário: polígonos de edificações extraídos para a Região Hidrográfica do Lago Guaíba.

    Vias urbanas e estradas Open Street Maps (OSM) na região hidrográfica. Arquivo: insumos_openstreetmaps_vias_rhguaiba.gpkg. Fonte: Index of /south-america/brazil (geofabrik.de)

    continue lendo

    Notas

    • O geopackage nas versões v.0.1 e v.0.2 está corrompido. Usar versões mais recentes.
    • Para ajustar qualquer problemas entrar em contato com possantti@gmail.com

    Você pode parar de ler aqui

    Notas técnicas

    Manchas de inundação Planet e Skysat

    Autores: Guilherme Garcia de Oliveira , Rafael Rodrigo Eckhardt.

    Mancha de inuncadao gerada a partir de cenas Planet e Skysat em 06/05/2024 e MDE FABDEM e pontos coletados em campo. A mancha de inundação foi gerada a partir da integração de imagens ópticas de sensoriamento remoto (Planet e Skysat, obtidas em 06/05/2024), modelo digital de elevação FABDEM e pontos coletados em campo, durante ou próximo do pico da inundação. As imagens foram utilizadas para extração de pontos limites da inundação, por interpretação visual, de modo a identificar não somente os limites com água em superfície, mas também os limites identificáveis com lama/detritos, indicando a provável passagem da onda de cheia pelo local. Esses pontos foram utilizados para extração de cota de inundação ao longo do vale. A cota de inundação foi interpolada pelo método de krigagem ordinária. Após isso, foi realizada a subtração da cota de inundação interpolada pela elevação obtida por meio do MDE, resultando em profundidades estimadas de água e limites da mancha de inundação. Os pontos de campo foram usados para validação do produto.

    Camadas:

    • rhguaiba-cai_planet-skysat_inundacao_obs_06052024
    • rhguaiba-pardo_planet-skysat_inundacao_obs_06052024
    • rhguaiba-taquari_planet-skysat_inundacao_obs_06052024

    Manchas de água e lama Sentinel 2

    Autores: Laipelt, L.; Iablonovski, G.; Alberti, C.; Mincarone, M.; Possantti, I.; Rorato, G.;

    A partir de imagem de satélite do sensor Sentinel-2 do dia 06/05/2024, foram classificadas as áreas inundadas (por índice normalizado de água - NDWI) e cobertas por lama (por índice normalizado de lama - BSI) da região da Bacia Hidrográfica do Lago Guaiba para obter a Área Diretamente Afetada. O resultado de água foi validado manualmente a partir da interpretação visual da imagem em cor natural.

    Camadas:

    • rhguaiba_sentinel2_agua_obs_06052024
    • rhguaiba_sentinel2_agua_obs_06052024_validada
    • rhguaiba_sentinel2_lama_obs_06052024

    Simulação Hidrodinâmica HEC-RAS

    Autores: Laipelt, L.

    Mancha de inundacao simulada (modelo HEC RAS) para ajusatar o nivel em 550cm no Cais Maua. Inclui também mapa de severidade física do escoamento simulado. Classes de severidade física: 1 – Baixa severidade 2 - Média 3 – Alta. Este é um mapa de perigo baseado na equação IP= Veloc x Profundidade de. Não temos tanta confiança na profundidade dos modelos hidrodinâmicos em escala regional visto que não possuimos as batimetria dos rios. Além da resolução espacial. Classificação foi feita baseada nos artigos:

    https://www.scielo.br/j/mercator/a/bYfg3jbM7cgqNzyZq5dyDKt/?format=html&lang=pt# https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1462075802000328

  7. Principais trechos viários de Minas Gerais

    • idesisema.meioambiente.mg.gov.br
    Updated Feb 29, 2024
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    Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) (2024). Principais trechos viários de Minas Gerais [Dataset]. https://idesisema.meioambiente.mg.gov.br/geonetwork/srv/api/records/b4c09898-bb5d-4aff-824d-b79c8a3a3557
    Explore at:
    www:link-1.0-http--link, www:download-1.0-http--downloadAvailable download formats
    Dataset updated
    Feb 29, 2024
    Dataset provided by
    Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticahttps://www.ibge.gov.br/
    Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável (Semad)
    Area covered
    Description

    A categoria Sistema de Transporte da Base / Subsistema Rodoviário da Base Cartográfica Contínua do Brasil na escala 1:250 000 (BC250) é um conjunto de dados geoespaciais de referência, estruturados em bases de dados digitais, permitindo uma visão integrada do território nacional nesta escala. Foi gerada a partir da integração das folhas do mapeamento sistemático brasileiro, na escala de 1:250 000, conforme a Especificação Técnica para a Estruturação de Dados Geoespaciais Vetoriais, versão 3.0 (ET-EDGV 3.0). A categoria está dividida em classes de elementos, correspondentes aos elementos geográficos que representam o território nacional nessa escala. Cada classe de elementos possui atributos geométricos e semânticos associados a banco de dados, permitindo consultas espaciais e semânticas. A categoria está inserida na Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais do Brasil (INDE). Nesta Categoria a BC250 versão 2023 contempla as seguintes classes: Via_Deslocamento e Trecho_Rodoviario

      Base obtida na INDE e recortada para o Estado de MG, para fins de representação na IDE-Sisema.
    
  8. d

    Bici. Áreas de descanso

    • datos.gob.es
    • data.wu.ac.at
    Updated Nov 30, 2016
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    Cite
    Ayuntamiento de Madrid (2016). Bici. Áreas de descanso [Dataset]. https://datos.gob.es/ca/catalogo/l01280796-bici-areas-de-descanso
    Explore at:
    Dataset updated
    Nov 30, 2016
    Dataset authored and provided by
    Ayuntamiento de Madrid
    License

    https://datos.madrid.es/egob/catalogo/aviso-legalhttps://datos.madrid.es/egob/catalogo/aviso-legal

    Description

    Las áreas de descanso están distribuidas de forma regular a lo largo del Anillo Verde Ciclista. La mayoría están dotadas de bancos, fuentes de agua potable y arcos para apoyar o candar la bici. Atención : en este conjunto de datos, existen dos formatos de descarga que son el formato SHP y el formato XLS . Ambos ficheros no contienen la misma información . El fichero zip, esta comprimiendo y agrupando todos los ficheros necesarios para la representación de la información en formato vectorial (ESRI shapefile), para su representación en su GIS . Sin embargo, el fichero en formato EXCEL, muestra solamente una parte de la información, los atributos asociados a los elementos geográficos.

  9. s

    SIPAMCIDADE - Município de Santarém - PA

    • panorama.sipam.gov.br
    Updated Jul 2, 2021
    + more versions
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    Sistema de Proteção da Amazônia - Centro Regional de Belém - Divisão de Proteção Ambiental (2021). SIPAMCIDADE - Município de Santarém - PA [Dataset]. https://panorama.sipam.gov.br/geonetwork/srv/api/records/dd0b4af3-1b06-4489-baf8-60d746fb0b05
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    www:download-1.0-http--downloadAvailable download formats
    Dataset updated
    Jul 2, 2021
    Dataset provided by
    Sistema de Proteção da Amazônia - Centro Regional de Belém - Divisão de Proteção Ambiental
    Area covered
    Description

    O SIPAMCidade é um programa do CENSIPAM que busca integrar as iniciativas desenvolvidas por cada um dos seus Centros Regionais com o objetivo de fornecer às prefeituras municipais da Amazônia Legal um instrumento de apoio ao planejamento municipal, facilitando a tomada de decisões, com vistas ao progresso socioeconômico e ambiental dos municípios, e a conseqüente melhoria na qualidade de vida de suas populações.

    O SIPAMCidade oferece aos planejadores municipais um banco de dados composto por uma base cartográfica digital que contém informações temáticas individualizadas por município, e um programa de capacitação que visa estimular o uso de geotecnologias e a utilização/manipulação do software TerraView, que é um software livre de tecnologia nacional e de fácil manuseio, escolhido para operacionalizar o SIPAMCidade.

  10. Data from: Ferrovias

    • idesisema.meioambiente.mg.gov.br
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    Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), Ferrovias [Dataset]. https://idesisema.meioambiente.mg.gov.br/geonetwork/srv/api/records/5845c2bb-eaed-4c2b-b91a-b318d192b66d
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    www:download-1.0-http--download, www:link-1.0-http--linkAvailable download formats
    Dataset provided by
    Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticahttps://www.ibge.gov.br/
    Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável (Semad)
    Area covered
    Description

    A categoriaSistema de Transporte / Subsistema Ferroviárioda Base Cartográfica Contínua do Brasil na escala 1:250 000 (BC250) é um conjunto de dados geoespaciais de referência, estruturados em bases de dados digitais, permitindo uma visão integrada do território nacional nesta escala. Foi gerada a partir da integração das folhas do mapeamento sistemático brasileiro, na escala de 1:250 000, conforme a Especificação Técnica para a Estruturação de Dados Geoespaciais Vetoriais, versão 3.0 (ET-EDGV 3.0). A categoria está dividida em classes de elementos, correspondentes aos elementos geográficos que representam o território nacional nessa escala. Cada classe de elementos possui atributos geométricos e semânticos associados a banco de dados, permitindo consultas espaciais e semânticas. A categoria está inserida na Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais do Brasil (INDE). Nesta Categoria a BC250 versão 2023 contempla a seguinte classe: Trecho_Ferroviario.

      Base obtida na INDE e recortada para o Estado de MG, para fins de representação na IDE-Sisema.
    
  11. a

    Capa de Autorizaciones de Uso y Aprovechamiento de Agua de la DHS

    • aquacoope.org
    Updated Nov 7, 2017
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    Capa de Autorizaciones de Uso y Aprovechamiento de Agua de la DHS (2017). Capa de Autorizaciones de Uso y Aprovechamiento de Agua de la DHS [Dataset]. https://www.aquacoope.org/cat_amlat/ecuador/api/records/3dfbde4a-0bd9-46e1-babc-af9d08f87eab
    Explore at:
    Dataset updated
    Nov 7, 2017
    Dataset provided by
    Capa de Autorizaciones de Uso y Aprovechamiento de Agua de la DHS
    Area covered
    Description

    Capa tematica vestorial formato shape (*.shp) de Autorizaciones de Uso y Aprovechamiento de Agua de la Demarcacion Hidrográfica Santiago, generada a partir de la información del Banco Nacional de Autorizaciones entregada por los CAC.

  12. s

    vsats - Sipam - antenas instaladas na Amazônia Legal - Informação de...

    • panorama.sipam.gov.br
    Updated Dec 16, 2024
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    Sistema de Proteção da Amazônia - Centro Regional de Porto Velho - Divisão de Sensoriamento Remoto (2024). vsats - Sipam - antenas instaladas na Amazônia Legal - Informação de localização dos arquivos shapes [Dataset]. https://panorama.sipam.gov.br/geonetwork/srv/api/records/63f1a997-4431-465c-928b-69cf734c4929
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    Dataset updated
    Dec 16, 2024
    Dataset provided by
    Sistema de Proteção da Amazônia - Centro Regional de Porto Velho - Divisão de Sensoriamento Remoto
    Area covered
    Description

    Criação dos dados espaciais referentes à localizações das antenas VSAT's do SIPAM. Metadados somente para informação de localização. Arquivo no formato shapefile encontra-se (download via QGIS) no Banco de Dados do SIPAM.

  13. H

    Sub-bacia do rio Muriaé

    • hydroshare.org
    • search.dataone.org
    zip
    Updated Oct 14, 2024
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    Larissa Rangel; Jader Lugon Jr.; Antônio J. da Silva Neto (2024). Sub-bacia do rio Muriaé [Dataset]. https://www.hydroshare.org/resource/dbcfe2e94d994a86bab8290dd303f21a
    Explore at:
    zip(1.8 KB)Available download formats
    Dataset updated
    Oct 14, 2024
    Dataset provided by
    HydroShare
    Authors
    Larissa Rangel; Jader Lugon Jr.; Antônio J. da Silva Neto
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Area covered
    Description

    Esta é uma coleção de um conjunto de dados públicos sobre a sub-bacia do rio Muriaé que foram reunidos para desenvolvimento de Digital Twin de uma bacia de estudo. A sub-bacia do rio Muriaé pertence à Região Hidrográfica do Baixo Paraíba do Sul e Itabapoana (RH-IX). Para construção do Modelo Digital do Terreno, calibração e posterior validação do modelo hidrológico utilizado, foram necessários alguns desses arquivos.

    O compartilhamento desse levantamento dos dados dessa região tem o intuito de auxiliar o desenvolvimento de trabalhos futuros. Estão incluídos mapas dos municípios com sua estrutura viária em arquivo dwg, extensão do AutoCAD; arquivos shapefile com divisas municipais, rede hidrometeorológica, tipos de solo, áreas de preservação permanente e de reserva legal, uso e cobertura da terra e vigor da pastagem e rede de drenagem nacional; dados de séries históricas de precipitação em csv e hdf5; perfil transversal, vazão e levantamentos topobatimétricos do rio Muriaé, dentre outros.

    Essa coleção foi separada em seções para as diferentes fontes de dados. Os provedores desses dados para esta coleção são a Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA), Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), Defesa Civil, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), Instituto Brasileiro de Pesquisas Espaciais (INPE), MapBiomas Brasil e Sistema Nacional de Cadastro Ambiental Rural (SICAR).

    Esses dados foram coletados em datas anteriores a setembro/2024. Para dados mais recentes, é interessante a busca diretamente na fonte de dados.

    O banco de dados intitulado Sub-bacia do rio Muriaé é resultado do trabalho desenvolvido na pesquisa de Tese de Larissa Carneiro Rangel para o Programa de Pós-Graduação em Modelagem e Tecnologia para Meio Ambiente Aplicadas em Recursos Hídricos (AmbHidro) do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Fluminense. Essa pesquisa teve orientação dos professores Dr. Jader Lugon Junior e Dr. Antônio J. da Silva Neto.

    O detalhamento desses dados por provedor e links de acesso às páginas consultadas para compor a coletânea estão disponíveis na página do programa AmbHidro:

    https://portal1.iff.edu.br/o-iffluminense/pesquisa/pos-graduacao-stricto-sensu/doutorado-ambhidro/producao-tecnica-do-programa/2024

    Além do acesso à dados atualizados, esses links podem servir de caminho norteador para a busca de informações a respeito de outros períodos e outras bacias hidrográficas.

  14. W

    Mapa de Geologia da Folha SF.22 - Paranapanema

    • cloud.csiss.gmu.edu
    get
    Updated Aug 13, 2019
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    Brazil (2019). Mapa de Geologia da Folha SF.22 - Paranapanema [Dataset]. https://cloud.csiss.gmu.edu/uddi/dataset/mapa-de-geologia-da-folha-sf-22-paranapanema
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    getAvailable download formats
    Dataset updated
    Aug 13, 2019
    Dataset provided by
    Brazil
    Description

    Mapa produzido a partir de interpretação de imagens de satélites LandSat 8, ortorretificadas, campanhas de campo, compilação de trabalhos anteriores, reinterpretação, edição gráfica para validação topológica, carga no Banco de Dados e informações Ambientais- BDIA e conversão dos arquivos para o format shapefile.

  15. g

    Pedologia 1:1.500.000

    • metadados.geo.mt.gov.br
    Updated Apr 25, 2017
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    Prodeagro (2017). Pedologia 1:1.500.000 [Dataset]. https://metadados.geo.mt.gov.br/geonetwork/srv/api/records/b3edd30a-cdff-4ae6-a647-ccb2ff6e4ddf
    Explore at:
    www:download-1.0-http--downloadAvailable download formats
    Dataset updated
    Apr 25, 2017
    Dataset provided by
    Secretaria de Estado de Planejamento de Mato Grosso
    Prodeagro
    Area covered
    Description

    Tendo o Zoneamento do Estado de Mato Grosso como meta final, foi realizado o Levantamento de Reconhecimento dos Solos do Estado, pertinente ao nível compilatório da metodologia adotada e parte integrante dos levantamentos realizados para elaboração do Diagnóstico Sócio-Econômico-Ecológico do Estado. O referido levantamento foi elaborado a nível de Reconhecimento de Baixa Intensidade e os mapas foram publicados na escala 1:250.000, em 67 encartes distintos. O trabalho no seu todo teve alguns momentos distintos. Um primeiro que consistiu no levantamento, organização e atualização de todos os dados pedológicos (perfis de solos) existentes no Estado, provenientes de vários trabalhos de levantamento em níveis diversos, que foram devidamente organizados na forma de Banco de Dados, ao mesmo tempo em que se procurou sintetizar em forma de mapa na escala 1:1.500.000, todas as informações cartográficas disponíveis. Em outro momento se elaborou o Levantamento dos Solos do Estado a nível de Reconhecimento de Baixa Intensidade, que constou de trabalhos de campo visando, além de uma melhoria e atualização dos conhecimentos, um adensamento da amostragem pré-existente, de forma que esta ficasse compatível com o detalhamento requerido pela escala estabelecida de 1:250.000, junto a uma reinterpretação pedológica sistemática de todo o Estado, com uso de imagens de satélite e radar. Um terceiro momento foi marcado pela elaboração do mapa de solos na escala 1:1.500.000 para o Estado e respectivo relatório técnico de acompanhamento, que são os objetos do presente relatório. Visando atender aos objetivos do Diagnóstico Sócio-Econômico-Ecológico, que permite entre outras coisas a possibilidade de se dispor de uma visão integrada do Estado, algumas etapas do trabalho foram executadas de forma conjunta com as equipes responsáveis por outros temas componentes do meio-físico, tais como geologia e geomorfologia. Outro aspecto importante foi a utilização preferencial por ocasião das interpretações das imagens, de alguns tipos de sensores para determinadas regiões, como por exemplo as imagens de radar para as regiões de topografia muito acidentada e em contrapartida as imagens de satélite em locais mais homogêneos, onde a cobertura vegetal e o uso agrícola assumiram maior relevância. O presente trabalho trouxe significativas alterações na distribuição geográfica e mesmo no conhecimento dos solos do Estado, considerando-se, obviamente, aqueles existentes anteriormente. Várias regiões importantes puderam desta feita serem visitadas por acesso terrestre, o que promoveu consideráveis modificações no panorama geral dos solos. De maneira análoga, várias distorções com relação aos limites e composição de unidades de mapeamento puderam ser corrigidas.

  16. d

    BAse Nationale des Commerces Ouverte

    • data.gouv.fr
    csv, geojson
    Updated Apr 30, 2025
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    Ça reste ouvert (2025). BAse Nationale des Commerces Ouverte [Dataset]. https://www.data.gouv.fr/en/datasets/base-nationale-des-commerces-ouverte/
    Explore at:
    csv, geojsonAvailable download formats
    Dataset updated
    Apr 30, 2025
    Dataset authored and provided by
    Ça reste ouvert
    License

    Open Database License (ODbL) v1.0https://www.opendatacommons.org/licenses/odbl/1.0/
    License information was derived automatically

    Description

    BANCO recense les commerces ouverts au public en France. Il contient 497 214 commerces lors de sa toute première publication le 19 février 2021. Initialement constitué de tous les commerces recensés en France dans la base de données OpenStreetMap, il vise à centraliser des données open data variées au sein d'une même base de données. Si vous disposez d'une base de données et que vous souhaitez l'intégrer à BANCO, vous pouvez : intégrer vos données directement dans OpenStreetMap publier vos données en open data et nous faire parvenir le lien à l'adresse contact@caresteouvert.fr Téléchargement des données Ces fichiers sont proposés sous forme de : fichiers CSV (projection WGS84/EPSG:4326, UTF-8) fichiers Shapefile (EPSG:4326 et UTF-8) Il est possible de télécharger des extraits par commune, EPCI ou département sur le site Internet de GéoDataMine. Documentation La documentation complète est disponible ici Structure des données X : longitude (WGS84, degrés décimaux) Y : latitude (WGS84, degrés décimaux) osm_id : identifiant OpenStreetMap. Rajouter "https://www.openstreetmap.org/" avant cette valeur pour retrouver l'URL originel (exemple : node/6348068921 devient https://www.openstreetmap.org/node/6348068921) type : catégorie de commerce (au sens large) issue d'OpenStreetMap. Les tag utilisés sont détaillés dans la (documentation complète) name : nom du commerce (tel qu'affiché sur le terrain) (documentation complète) brand : enseigne ou marque associée au commerce. La marque commerciale est souvent plus facilement reconnaissable que le nom du gestionnaire (operator) (documentation complète). operator : nom de l'organisation, de l'entreprise, de la personne ou de toute autre entité directement en charge de l'exploitation du commerce (documentation complète). wheelchair : indique l'accessibilité aux fauteuils roulants. Si l'attribut prend la valeur yes, alors les fauteuils roulants peuvent circuler sans contraintes. L'entrée est sans marches et les pièces sont sans marches ou équipées pour l'accès en fauteuil roulant. Si l'attribut prend la valeur limited, alors les fauteuils roulants ont un accès partiel au commerce. Certains endroits peuvent être accessibles et d'autres non, ou bien l'assistance d'une personne pour pousser le fauteuil roulant sur une marche assez élevée est requise. L'entrée a une marche ne dépassant pas une hauteur de 7 cm ; seules les pièces les plus importantes sont démunies de marches. Si l'attribut prend la valeur no, alors il n'existe pas d’accès pour les fauteuils roulants (Par ex: des escaliers) (documentation complète). opening_hours : horaires d'ouverture (documentation complète) level : niveau sur lequel se situe le commerce (documentation complète). siret : numéro unique permettant l'identification de l'établissement, tel que défini par l'Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE) dans le Système d'Identification du Répertoire des Établissements (documentation complète). wikidata : code Wikidata de l'operateur. Ajouter https://www.wikidata.org/wiki/ avant pour retrouver l'URL source (par exemple une station-essence ESSO indiquera la référence Q2350336 qui renvoit vers la page de la marque ESSO sur le site de Wikidata : https://www.wikidata.org/wiki/Q2350336) website : URL du site Internet officiel (documentation complète) phone : numéro de téléphone (documentation complète) email : adresse email (documentation complète) facebook : nom de la page Facebook (documentation complète) professional_ref : identifiant du commerce au sein de la profession (code FINESS pour les pharmacies, CNC pour les cinémas, prix-carburants pour les stations-services, LaPoste pour les bureaux de poste...) address : numéro et nom de rue com_insee : numéro INSEE de la commune sur laquelle se situe le commerce com_nom : nom de la commune sur laquelle se situe le commerce last_update : date de dernière modification dans OpenStreetMap OpenStreetMap OpenStreetMap est « le Wikipédia de la cartographie », une communauté mondiale coordonnée, auto-organisée, créant des données librement exploitables. OpenStreetMap est aujourd’hui considérée comme la base de données cartographique ouverte la plus exhaustive au Monde. En France, l'association OpenStreetMap France soutient la communauté.

  17. Unidades geomorfológicas

    • idesisema.meioambiente.mg.gov.br
    Updated Jul 10, 2021
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    Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) (2021). Unidades geomorfológicas [Dataset]. https://idesisema.meioambiente.mg.gov.br/geonetwork/geonetwork/api/records/1cb02225-49a6-45b0-b4a4-a4d4824a21c7
    Explore at:
    www:link-1.0-http--link, www:download-1.0-http--downloadAvailable download formats
    Dataset updated
    Jul 10, 2021
    Dataset provided by
    Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticahttps://www.ibge.gov.br/
    Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável (Semad)
    Area covered
    Description

    Representação das unidades geomorfológicas em Minas Gerais, mapeados a partir da Base Contínua de Geomorfologia do Brasil, parte integrante do Banco de Dados e Informações Ambientais (BDIA). O produto integra o Mapeamento de Recursos Naturais do IBGE que, em sua constituição, inclui também as bases de dados de Geologia, Pedologia e Vegetação, ajustados à Base Cartográfica Contínua do Brasil na escala 1:250 000 (BC250).

        O mapeamento geomorfológico do BDIA considera o ordenamento dos fatos geomorfológicos em uma taxonomia hierarquizada, identificando, de acordo com a ordem de grandeza, subconjuntos que incluem os Domínios Morfoestruturais, as Regiões Geomorfológicas, as Unidades Geomorfológicas, os Modelados e as Formas de Relevo Simbolizadas. Esta metodologia encontra-se descrita no Manual Técnico de Geomorfologia (2ª edição), produzido pelo IBGE.
    
        Neste produto, são encontrados, portanto, polígonos de Domínios Morfoestruturais, Regiões Geomorfológicas, Unidades Geomorfológicas e Modelados de Relevo contendo sua forma e natureza genética, organizados em níveis hierárquicos do mais abrangente para o de maior detalhe.
    
        As metodologias e procedimentos realizados para a elaboração desta base são herança e evolução de métodos desenvolvidos ao longo do Projeto RADAM/RADAMBRASIL, além de textos e mapas publicados em textos e mapas nos volumes da série MRN (Mapeamento De Recursos Naturais).
    
  18. s

    Banco de Información Petrolera: Pozos

    • datos.sgc.gov.co
    • datos.icde.gov.co
    • +2more
    Updated Sep 13, 2022
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    ServicioGeologicoColombiano (2022). Banco de Información Petrolera: Pozos [Dataset]. https://datos.sgc.gov.co/maps/55f871d861624b9996e865349ef67253_0/about
    Explore at:
    Dataset updated
    Sep 13, 2022
    Dataset authored and provided by
    ServicioGeologicoColombiano
    License

    Attribution 4.0 (CC BY 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
    License information was derived automatically

    Area covered
    Description

    Los principales atributos que se cargan en el feature de pozos corresponden a campo, contrato, fechas de inicio y terminacion, tipo de desviación, estado final y clasificacion lahee. se adicionan campos para completitud de la data a partir de noviembre 2017.

  19. m

    Altimetria (Modelo Digital de Elevação - MDE)

    • idesisema.meioambiente.mg.gov.br
    Updated Apr 10, 2023
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    Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) (2023). Altimetria (Modelo Digital de Elevação - MDE) [Dataset]. https://idesisema.meioambiente.mg.gov.br/geonetwork/geonetwork/api/records/e2544c02-65f3-4380-b78e-76606f08653b
    Explore at:
    www:download-1.0-http--download, www:link-1.0-http--linkAvailable download formats
    Dataset updated
    Apr 10, 2023
    Dataset provided by
    Secretaria de Estado de Meio Ambiente e Desenvolvimento Sustentável (Semad)
    Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
    Area covered
    Description

    Mapa altimétrico do Estado de Minas Gerais, elaborado a partir da classificação temática, por níveis de altitude, do Modelo Digital de Elevação (MDE) extraído do Banco de Dados Geomorfométricos do Brasil (TOPODATA), com área de pixel de 30 metros (compatível com a escala 1:100.000)

  20. d

    SIG Floresta

    • data.rio
    Updated Nov 22, 2016
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    Prefeitura da Cidade do Rio de Janeiro (2016). SIG Floresta [Dataset]. https://www.data.rio/app/sig-floresta
    Explore at:
    Dataset updated
    Nov 22, 2016
    Dataset authored and provided by
    Prefeitura da Cidade do Rio de Janeiro
    Area covered
    Description

    MONITORAMENTO DA COBERTURA VEGETAL E DO USO DAS TERRAS DO MUNICÍPIO DO RIO DE JANEIROEsta aplicação apresenta os resultados do programa de monitoramento realizado para os anos de 2010, 2014, 2016 e 2018.Trata-se de um trabalho inovador e único no Brasil uma vez que, ao lado da caracterização em grande escala das florestas do bioma de Mata Atlântica da cidade, alia a utilização de geotecnologias e os conhecimentos das ciências naturais. Seu banco de dados permite que os órgãos municipais que atuam na questão ambiental tenham um instrumento de gestão mais seguro e preciso para tomada de decisões, nas áreas de fiscalização, licenciamento, recuperação e proteção climática.Florestas cariocas: o maior patrimônio da CidadeO trabalho demonstra o compromisso da Prefeitura do Rio com o maior patrimônio da cidade, a natureza carioca. A cidade possui um dos maiores valores de cobertura vegetal nativa do país, representado por florestas presentes em encostas, baixadas e enseadas. No contexto dos biomas brasileiros, o território do Rio de Janeiro está integralmente situado no domínio da Mata Atlântica. A sua paisagem é marcada pela presença de elevações montanhosas cobertas de vegetação florestal, em diversos estados de conservação, muito próximos ou em contato direto com o arco de praias, e pelas baixadas com suas lagunas, brejos alagadiços, mangues e restingas.A cidade é privilegiada pela coexistência e permanência de diversas formações vegetais típicas deste bioma, tornando-se um verdadeiro laboratório das intensas transformações pelas quais passou a extensa faixa litorânea brasileira desde o início da ocupação.As maiores concentrações de fragmentos de vegetação nativa estão presentes na Zona Oeste, nas Áreas de Planejamento 4 e 5. As dez principais áreas de Mata Atlântica da cidade:1. Florestas do Gericinó-Mendanha2. Florestas da Tijuca3. Florestas da Pedra Branca4. Campos de Sernambetiba5. Restinga da Marambaia6. Parque Natural Municipal de Grumari7. Parque Natural Municipal da Prainha8. Reserva Biológica e Arqueológica de Guaratiba9. Área de Proteção Ambiental das Brisas10. Área de Proteção Ambiental das TabebuiasSão as seguintes áreas que se benificiam diretamente do trabalho:1. FISCALIZAÇÃO AMBIENTAL – Fornece aos órgãos de controle urbano informações para o combate às ocupações em áreas de preservação permanente, como florestas, manguezais, restingas e unidades de conservação, intensamente pressionadas pelas atividades urbanas.2. LICENCIAMENTO AMBIENTAL MUNICIPAL, uma vez que o sistema exibe as características do fragmento a sofrer interferência (diversidade florística, tamanho, forma e estágio sucessional), permitindo que os técnicos tenham maior segurança na análise dos pedidos de implantação de atividades. Com os resultados do mapeamento e sua disponibilização em tempo real através de sistema na web, os técnicos poderão ter maior segurança na análise dos pedidos de implantação das atividades econômicas que interfiram em áreas vegetadas e viabilizar com maior rapidez a emissão de licenças. Vantagem também poderá ser observada quando se determina a localização de áreas prioritárias para a implantação de Medidas Compensatórias, quando autorizado o corte de vegetação para estabelecimento de novas edificações.3. A RECUPERAÇÃO DE FLORESTAS se beneficiará do Sistema na medida em que áreas que atualmente estão desprovidas de vegetação e com maior possibilidade de sucesso poderão contar com o trabalho de replantio de espécies nativas, protegendo encostas, rios e baixadas dos fenômenos climáticos, tão típicos do verão carioca, como enchentes e escorregamentos.Em resumo, quanto à recuperação, o trabalho permite:· A identificação das áreas atualmente desprovidas de vegetação, com potencial de replantio.· O estudo para a definição de corredores ecológicos visando reestabelecer a conectividade entre fragmentos isolados.· Definir fragmentos onde o enriquecimento florístico é necessário para amenizar a perda de biodiversidade pelo uso do banco de dados do mapeamento.3. Ao mesmo tempo, em épocas de mudanças climáticas globais e intensificação do Efeito Estufa, as grandes cidades representam papel fundamental na PROTEÇÃO DO CLIMA. Através do Protocolo de Intenções do Rio (Decreto 27.595/2007), a Prefeitura comprometeu-se com os esforços de todo o planeta na luta contra o aquecimento global. Neste sentido, o sistema vai permitir reconhecer o balanço entre aquilo que se perde e se conquista em termos florestais e promover ações para reduzir as emissões de gases de efeito estufa que ocorrem na cidade ou que contribuem para o seqüestro de carbono pela floresta.Com base neste trabalho, a Prefeitura do Rio se insere num contexto de mais alto aperfeiçoamento das tecnologias de informação ambiental e oferece aos seus técnicos e à população um serviço de grande valor na gestão urbana e na educação ambiental, mostrando o compromisso institucional para com a sociedade no sentido de fornecer informações ambientais de alta qualidade.

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Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras (2022). BancosPesca Costeros [Dataset]. https://acceso-datos-ambientales-invemar.hub.arcgis.com/datasets/bancospesca-costeros

BancosPesca Costeros

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Dataset updated
Feb 3, 2022
Dataset authored and provided by
Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras
Area covered
Description

Es una capa vector (shapefile)que contiene información suministrada por Zapata et al., 1999. Prospección de los principales Bancos de pesca en el Pacifico colombiano, durante noviembre de 1998. Boletín Científico INPA No. 6. Pp. 111 - 175.Escala 1:250.000

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