Método de extração de informações para monitoramento da ocupação das terras por grandes obras de infraestruturas a partir de imagens de satélite de alta resolução.

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.

Procedimentos para instalação e aumento da resolução de medida de um atmômetro modificado.

2004

Uso de meios alternativos para a produção de bioinseticidas à base de Bacillus thuringiensis.

2005

Qualidade na extração plasmidial de Bacillus thuringiensis com diferentes meios de cultura.

2009

Novos algoritmos para resolução do problema de roteamento.

O projeto Análise de Redes com Sistemas de Informações Geográficas - ARSIG, tem como uma de suas metas a especialização de soluções de roteamento de veículos em uma dada área (rural ou urbana).

Décimo ciclo de seleção entre e dentro de famílias de meios-irmãos na variedade de milho BR 5011 - Sertanejo.

1996

Décimo primeiro ciclo de seleção entre e dentro de progenies de meios-irmãos na variedade de milho Br 5011-sertanejo.

1998

Ciclo XII de seleção entre e dentro de progênies de meios-irmãos na variedade de milho BR 5011 sertanejo.

1998

Ciclos X e XI de seleção entre e dentro de progênies de meios-irmãos na variedade de milho BR 5033 - Asa Branca.

1998

Ciclo II de seleção entre e dentro de progênies de meios-irmãos na população de milho CMS 453.

1998

Ciclo XI de seleção entre e dentro de progênies de meios-irmãos na variedade de milho BR 5028 - São Francisco.

1998

Ciclo inicial de seleção entre e dentro de progênies de meios-irmãos na produção de milho CMS-35 no Nordeste brasileiro.

1999

Ciclo III de seleção entre e dentro de progênies de meios irmãos na população de milho CMS-453.

1999

Ciclo XIII de seleção entre e dentro de progênies de meios-irmãos na variedade de milho BR-5011 Sertanejo.

1999

Ciclo XII de seleção entre e dentro de progênies de meios-irmãos na variedade de milho BR-5028 São Francisco.

1999