5 resultados para Satélite CBERS 2B

em Repositório Alice (Acesso Livre à Informação Científica da Embrapa / Repository Open Access to Scientific Information from Embrapa)


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A importância que a vegetação de margem de rios representa para o meio ambiente exercendo funções tais como proteção de mananciais e do solo e manutenção do equilíbrio ecológico do ecossistema, faz com que seja fundamental a sua conservação. Este trabalho tem por objetivo identificar padrões de vegetação ciliar em imagens CBERS do Mato Grosso do Sul e seu respectivo estado de conservação. Foram utilizadas imagens do sensor CCD do satélite CBERS-2B do ano de 2007 e informações de campo, coletadas em 368 pontos de imagem referentes a 14 desses 368 pontos que representam áreas de vegetação ciliar ocupadas por campos úmidos, vegetação arbustiva e vegetação arbórea, além de áreas impactadas por cultivo de arroz, desmatamentos, implantação de pasto exótico, erosão e assoreamento de cursos d'água. De maneira geral, a vegetação ciliar do Estado encontra-se impactada ou ausente na maior parte das áreas observadas.

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A degradação das pastagens pode ser definida como um processo evolutivo de perda de vigor, produtividade e capacidade de recuperação natural, e é atualmente um dos maiores problemas para a pecuária brasileira. Estudos recentes com imagens de satélites de sensoriamento remoto apresentam resultados promissores para identificar e mapear diferentes níveis de degradação em pastagens. Estas imagens também permitem monitor ao longo dos anos o processo de degradação em escala local ou regional. O objetivo do presente estudo consiste em avaliar o uso de imagens fusionadas dos sensores HRC e CCD do satélite CBERS-2B, para identificar e caracterizar áreas com pastagens degradadas nos municípios de Corguinho e Rio Negro no Estado de Mato Grosso do Sul. As imagens foram processadas utilizando o aplicativo SPRING. A classificação foi baseada na segmentação, no MAXVER e na Bhattacharya gerando um mapa temático das áreas de pastagens degradadas na escala de 1:50.000.

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O trabalho tem por objetivo maior obter inferências sobre o direcionamento da produção científica da Embrapa Monitoramento por Satélite a partir da análise do comportamento dos artigos de periódicos publicados pela instituição, no período de 2010 a 2014. Nessa vertente, busca-se conhecer o impacto gerado na comunidade científica, medido pelo número de citações, bem como os principais artigos e periódicos utilizados para publicação.

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As imagens de satélite constituem o material básico mais utilizado para o mapeamento da cobertura vegetal. No entanto, a localização, o número de bandas e a época do imageamento influenciam na diferenciação de classes de cobertura. Tal fato se aplica à distinção entre classes de cobertura com características espectrais parecidas como é o caso das áreas com cobertura de cana-de-açúcar e de pastagem. O objetivo deste trabalho foi verificar a possibilidade de distinção dessas classes a partir de imagens dos sensores Landsat TM e ETM+ e do sensor CCD-CBERS obtidas nos períodos chuvoso e seco. O estudo foi realizado na região úmida do Estado de Alagoas. As coberturas de cana- de- açúcar e de pastagem foram obtidas no contexto do mapeamento do uso e da cobertura das terras de Alagoas, como parte do projeto de zoneamento agroecológico. Utilizou-se a classificação supervisionada pelo método da máxima verossimilhança. A separabilidade espectral das classes foi avaliada pelo método da divergência transformada. A presença de bandas sensíveis aos teores de umidade da planta na região do espectro do infravermelho médio nos sensores Landsat TM e ETM+ possibilitou a separação das duas classes em imagens da época seca. Nas imagens da época úmida a resposta espectral da cana-de-açúcar e da pastagem foi semelhante em todas as bandas desses sensores. A ausência de bandas nesta região do espectro para o sensor CBERS impede a diferenciação desses alvos.

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Nosso objetivo neste estudo foi avaliar espacialmente, usando geoestatística, a variação do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NVDI) em dois tipos de sistemas de pastejo: rotacionado e contínuo. A obtenção do NDVI ocorreu por meio de imagens do satélite Landsat 8 de 2013 a 2015, tratadas usando o software ArcGIS 10.3. Os valores de NDVI foram atribuídos a cada pixel (30 x 30 m) da imagem. As datas das imagens foram agrupadas em duas estações, seca (de abril a setembro) e chuvosa (de outubro a março), e os valores de NDVI foram analisados usando estatística descritiva e geoestatística, incluindo análise dos semivariogramas e interpolação por krigagem ordinária em uma grade de 1 x 1 m. Os parâmetros de dependência espacial obtidos pelo ajuste do semivariograma foram utilizados para a interpolação por krigagem ordinária, e os mapas foram elaborados. Houve dependência espacial para o NDVI nos dois sistemas de produção de pecuária, com melhor representação da variabilidade na estação seca de 2013, pois o padrão de variabilidade espacial do semivariograma escalonado indica maior homogeneidade dos dados da área de estudo nessa época em relação às demais. Os mapas resultantes da krigagem permitiram identificar, com maior precisão, a interferência da condição de estresse hídrico no desenvolvimento da pastagem, mais vigorosa no sistema rotacionado. A utilização de NDVI obtido por imagens de satélite Landsat 8 demonstrou potencial para o acompanhamento do vigor da vegetação em áreas de pastagem.