515 resultados para termografia infravermelho


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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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O ácido 2-metoxicinamalpirúvico (2-MeO-HCP) foi sintetizado e caracterizado por ressonância magnética nuclear (¹H and 13C NMR), espectrometria de massas (MS), espectroscopia na região do infravermelho (FTIR) e calorimetria exploratória diferencial (DSC). A técnica DSC foi usada para determinação da pureza do composto e as principais bandas de absorção na região do infravermelho foram atribuídas utilizando-se o programa GaussView 3.0.

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Dez amostras de cálculos renais foram estudadas por Análise Elementar de CHN (EA), Espectroscopia de Absorção no Infravermelho (IV) e Difração de raios X pelo método de Pó (XRD). O comportamento térmico das amostras foi estudado por Termogravimetria/Termogravimetria Derivada (TG/DTG) e por Calorimetria Exploratória Diferencial (DSC). Os resultados de EA, Espectroscopia de Absorção IV e XRD mostraram a presença de estruvita [NH4Mg(PO4).6H2O], apatita, oxalato de cálcio monohidratado e oxalato de cálcio dihidratado. As curvas TG e DSC permitiram classificar as amostras em dois grupos diferentes: Grupo I mostrando comportamento térmico típico de estruvita e Grupo II apresentando um perfil termoanalítico característico de mistura de oxalatos.

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O presente trabalho utilizou ferramentas de sensoriamento remoto e sistema de informação geográfica, aliadas às informações espectrais do solo e quantitativas e qualitativas do relevo, para a caracterização e discriminação das classes de solos desenvolvidos do Grupo Barreiras na região do município de Porto Grande, Amapá. Após o mapeamento semidetalhado de solos, realizou-se a caracterização pontual das amostras dos perfis por meio de espectroscopia de visível e infravermelho (400-2500 nm), e a análise espacial das redes de drenagem e relevo a partir de fotos aéreas e imagens de radar. As informações quantitativas do relevo foram mais eficientes na caracterização e discriminação dos solos estudados do que as qualitativas, enquanto as informações espectrais permitiram caracterizar os solos em nível pontual. Métodos espaciais utilizando redes de drenagem e relevo e métodos espectrais utilizando amostras pontuais complementam-se na caracterização e discriminação de solos na paisagem.

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As condições meteorológicas são determinantes para a produção agrícola; a precipitação, em particular, pode ser citada como a mais influente por sua relação direta com o balanço hídrico. Neste sentido, modelos agrometeorológicos, os quais se baseiam nas respostas das culturas às condições meteorológicas, vêm sendo cada vez mais utilizados para a estimativa de rendimentos agrícolas. Devido às dificuldades de obtenção de dados para abastecer tais modelos, métodos de estimativa de precipitação utilizando imagens dos canais espectrais dos satélites meteorológicos têm sido empregados para esta finalidade. O presente trabalho tem por objetivo utilizar o classificador de padrões floresta de caminhos ótimos para correlacionar informações disponíveis no canal espectral infravermelho do satélite meteorológico GOES-12 com a refletividade obtida pelo radar do IPMET/UNESP localizado no município de Bauru, visando o desenvolvimento de um modelo para a detecção de ocorrência de precipitação. Nos experimentos foram comparados quatro algoritmos de classificação: redes neurais artificiais (ANN), k-vizinhos mais próximos (k-NN), máquinas de vetores de suporte (SVM) e floresta de caminhos ótimos (OPF). Este último obteve melhor resultado, tanto em eficiência quanto em precisão.