23 resultados para Investigação de alta resolução

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A tecnologia de sensoriamento remoto é uma das mais importantes fontes de informação para subsídios na identificação e no monitoramento de mudanças na cobertura da Terra. Objeto dessa tecnologia, a classificação supervisionada, por meio do algoritmo da máxima verossimilhança, tem sido um dos métodos mais utilizados para a extração de informações, principalmente em imagens de média resolução espacial. Utilizando parâmetros estatísticos, esse algoritmo pressupõe a ponderação das distâncias entre as médias dos níveis digitais das classes. Este trabalho objetivou a aplicação desse algoritmo em imagem de satélite de alta resolução. Para isso, foi necessário minimizar a intensidade de informações disponibilizadas por esses sensores, alterando a resolução espacial para 4 m e a radiométrica para 8 bit e, ainda, fazer uma filtragem pós-processamento. O presente trabalho, parte integrante de um projeto de monitoramento orbital de grandes obras de engenharia em infraestrutura, avaliou um método para a extração de informações para o monitoramento dessas obras, inseridas em meio rural ou urbano. A finalidade desse procedimento é subsidiar a análise da dinâmica de desenvolvimento dessas obras em relação a situações precedentes, assim como a possíveis intervenções no seu entorno. O projeto de monitoramento dessas obras utiliza imagens de satélites de vários sensores de alta resolução espacial, captadas em diferentes datas. No entanto, a aplicação do método apresentado neste trabalho exemplifica a utilização de imagem do satélite Ikonos 2 em uma única data. Para a imagem Ikonos 2, foi obtido um índice Kappa geral de 0,84 e apenas a classe caracterizada como Pastagem apresentou concordância relativamente mais baixa (0,71) em comparação a outras classes, mas ainda assim considerada uma boa classificação. Diante disso, a padronização proposta com a finalidade de minimizar as informações em imagens de alta resolução juntamente com o algoritmo da máxima verossimilhança e a posterior filtragem mostraram-se eficientes como suporte para a avaliação da ocupação das terras tomadas pelas obras (área de influência direta) e do seu entorno.

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A proteção da natureza não é um fenômeno exclusivo dos dias atuais. A preocupação com a preservação dos recursos naturais já se constituía em um desafio para as sociedades antigas. O desenvolvimento de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento contribuem sobremaneira com esse objetivo, tendo em vista a possibilidade de avaliações de uso e cobertura das terras nas mais diversas escalas de análise. O presente trabalho teve como objetivo mapear o uso e cobertura da terra de uma bacia de área de montanha no Rio de Janeiro, utilizando-se uma imagem de alta resolução do ano de 2010. Pretende-se, nesse trabalho, apresentar resultados referentes ao mapeamento no ano de 2010 e compará-lo com o mapeamento já realizado na área, no ano de 2004, e assim caracterizar as mudanças de uso e cobertura da terra na bacia.

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A dinâmica do uso das terras no Brasil determina que os censos agrícolas, realizados somente a cada 10 anos, estejam desatualizados quando são publicados. Além disso, existe uma carência metodológica no que se refere à geração de informações atuais sobre o uso da terra de forma mais ágil. Como nos demais municípios, em Holambra no estado de São Paulo, há falta de informações atuais sobre a área rural. Assim, o objetivo deste trabalho foi construir a tipologia dos usos das terras em Holambra-SP, por intermédio de imagem de satélite de alta resolução espacial, o que possibilita geração de informações mais frequentes, precisas e atualizadas. Sendo assim, o suporte metodológico apoiou-se no geoprocessamento, utilizando imagem de satélite de alta resolução espacial, com identificação visual do uso atual da terras. Os resultados mostraram a importância e a operacionalidade no uso de imagem de satélite de alta definição espacial como ferramenta metodológica para levantar o uso das terras por base municipal, usando o instrumental oferecido pelos Sistemas de Informações Geográficas. A metodologia mostrou-se adequada aos estudos propostos para este trabalho e representa, portanto, um interessante caminho para pesquisa futuras sobre análises do uso das terras.

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Para culturas agrícolas que abrangem grandes áreas, como é o caso da cana-de-açúcar no Brasil, técnicas de geoprocessamento aplicadas a imagens orbitais de alta resolução temporal apresentam grande potencial de mapear e monitorar os ciclos fenológicos/agronômicos das lavouras. Para essa finalidade, destaca-se o uso de séries temporais de índices espectrais de vegetação (IV) como NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e EVI (Enhanced Vegetation Index) calculados a partir das imagens orbitais de reflectância. Este documento apresenta resultados de uma pesquisa que avaliou a utilização de um método de suavização de perfis temporais de IV e a posterior derivação de parâmetros do ciclo fenológico/agrícola de talhões de cana-de-açúcar, com o objetivo de monitorar e mapear áreas ocupadas por cana-de-açúcar e de distinguir áreas de cana-planta e cana-soca. Foram utilizadas séries temporais de NDVI e EVI do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Terra referentes a uma região do Nordeste do Estado de São Paulo, densamente ocupada por cana-de-açúcar. Os resultados obtidos mostraram grande utilidade das séries temporais de IV do MODIS para monitorar o ciclo agronômico/fenológico de talhões de cana-de-açúcar. Foi possível acompanhar o desenvolvimento da cana-de-açúcar e identificar a ocorrência de cana-planta ou cana-soca para um determinado talhão. O cultivo de uma cultura de ciclo mais curto, ao fazer a reforma do talhão de cana-de-açúcar, também foi identificado nos perfis temporais. A metodologia desenvolvida para classificação de áreas de cana-de-açúcar obteve erro de comissão relativamente pequeno (<10%), mas ao custo de erro de emissão mais elevado (>40%). A classificação realizada para distinção entre áreas de cana-planta e cana-soca também apresentou resultados interessantes, com erro de emissão em torno de 4% e erro de comissão >30%.

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Para culturas agrícolas que abrangem grandes áreas, como é o caso da cana-de-açúcar no Brasil, técnicas de geoprocessamento aplicadas a imagens orbitais de alta resolução temporal apresentam grande potencial de mapear e monitorar os ciclos fenológicos/agronômicos das lavouras. Para essa finalidade, destaca-se o uso de séries temporais de índices espectrais de vegetação (IV) como NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e EVI (Enhanced Vegetation Index) calculados a partir das imagens orbitais de reflectância. Este documento apresenta resultados de uma pesquisa que avaliou a utilização de um método de suavização de perfis temporais de IV e a posterior derivação de parâmetros do ciclo fenológico/agrícola de talhões de cana-de-açúcar, com o objetivo de monitorar e mapear áreas ocupadas por cana-de-açúcar e de distinguir áreas de cana-planta e cana-soca. Foram utilizadas séries temporais de NDVI e EVI do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Terra referentes a uma região do Nordeste do Estado de São Paulo, densamente ocupada por cana-de-açúcar. Os resultados obtidos mostraram grande utilidade das séries temporais de IV do MODIS para monitorar o ciclo agronômico/fenológico de talhões de cana-de-açúcar. Foi possível acompanhar o desenvolvimento da cana-de-açúcar e identificar a ocorrência de cana-planta ou cana-soca para um determinado talhão. O cultivo de uma cultura de ciclo mais curto, ao fazer a reforma do talhão de cana-de-açúcar, também foi identificado nos perfis temporais. A metodologia desenvolvida para classificação de áreas de cana-de-açúcar obteve erro de comissão relativamente pequeno (<10%), mas ao custo de erro de omissão mais elevado (>40%). A classificação realizada para distinção entre áreas de cana-planta e cana-soca também apresentou resultados interessantes, com erro de omissão em torno de 4% e erro de comissão >30%.

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Metodologia de produção de plantas livres de vírus; Indução de parte aérea; Crescimento dos microbulbos; Indexação de plantas; Produção de alho-semente livre de vírus em condições fitossanitárias controladas.

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2004