Métodos para extração de informações a partir de imagens multiespectrais de escalas grandes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Formação de imagens multiespectrais por meio de fusão de imagens adquiridas por múltiplas câmaras

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Inferência espacial de clorofila a por redes neurais artificiais aplicadas a imagens multiespectrais e medidas tomadas in situ

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Análise discriminatória de alvos da paisagem urbana em imagens aéreas multiespectrais

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Imagens aéreas multiespectrais na identificação de zonas de manejo em áreas de algodão para aplicação localizada de insumos

Crop yield is influenced by several factors with variability in time and space that are associated with the variations in the plant vigor. This variability allows the identification of management zones and site-specific applications to manage different regions of the field. The purpose of this study was the use of multispectral image for management zones identification and implications of site-specific application in commercial cotton areas. Multispectral airborne images from three years were used to classify a field into three vegetation classes via the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The NDVI classes were used to verify the potential differences between plant physical measurements and identify management zones. The cotton plant measurements sampled in 8 repetitions of 10 plants at each NDVI class were Stand Count, Plant Height, Total Nodes and Total Bolls. Statistical analysis was performed with treatments arranged in split plot design with Tukey’s Test at 5% of probability. The images were classified into five NDVI classes to evaluate the relationship between cotton plant measurement results and sampling location across the field. The results have demonstrated the possibility of using multispectral image for management zones identification in cotton areas. The image classification into three NDVI classes showed three different zones in the field with similar characteristics for the studied years. Statistical differences were shown for plant height, total nodes and total bolls between low and high NDVI classes for all years. High NDVI classes contained plants with greater height, total nodes and total bolls compared to low NDVI classes. There was no difference in Stand Count between low and high NDVI classes for the three studied years. The final plant stand was the same between all NDVI classes for 2001 and 2003 as it was expected due to the conventional seeding application with the same rate of seeds for the entire field.

Uma análise da infestação por plantas aquáticas utilizando imagens multiescala e redes neurais artificiais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A transformada wavelet na fusão de imagens de sensoriamento remoto

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Classificação da cobertura da terra da RPPN Foz do Rio Aguapeí: abordagem booleana para a integração de imagens TM-Landsat e dados multifonte

The Companhia Energetica de Sao Paulo - CESP owns six hydroelectric dams in the state of São Paulo. The dams, both in its construction and in operation, cause some environmental impacts, most of them negatives, for example, the flooding in regions before not flooded, deviation of the river’s course, among others, bringing harm to flora and fauna of these environments. As a way to compensating these damages, the CESP has acquired a region that was influenced by Sérgio Motta Hydroelectric Plant Engineer, or Porto Primavera, and turned it into Reserva Particular do Patrimônio Natural Foz do Rio Aguapeí. By law it fits in a Conservation Unit, and thus should be contemplate for a management plan, ie, a multidisciplinary technical document which allows, simply, the practice of actions within and around in a sustainably way. This work aimed at developing a land cover map of the reserve for this plan can be made and executed more efficiently. Initially, the project included field visits and meetings with members of the CESP to be specified classes contained on the map. Later, we ran different types of classifications of multispectral images (TM / Landsat 5)... (Complete abstract click electronic access below)

Uso do sensoriamento remoto orbital no monitoramento da dispersão de macrófitas nos reservatórios do complexo Tietê

A presença de algumas substâncias na água, como pigmentos fotossintetizantes, particulados, etc., afeta sua cor, provocando mudanças na radiância da água registrada por sensores orbitais. Nesse sentido, o sensoriamento remoto pode se constituir em uma fonte complementar de dados para o monitoramento da qualidade da água em grandes reservatórios (Novo et al., 1994). No contexto de um projeto de pesquisa realizado na AES Tietê S.A., com o objetivo de desenvolver técnicas para a avaliação da área com infestação de plantas aquáticas, imagens orbitais multiespectrais foram usadas tanto para mapear a dispersão espacial e estimar a área de ocorrência de macrófitas aquáticas, em duas épocas distintas, quanto para orientar a definição de pontos de amostragem in loco, visando a coleta e posterior análise da água e de sedimentos nos reservatórios. Este trabalho apresenta uma descrição do procedimento metodológico adotado na análise das imagens multiespectrais, bem como os resultados obtidos na caracterização dos reservatórios de Barra Bonita, Bariri, Ibitinga, Promissão e Nova Avanhandava, em termos de seu dimensionamento, variabilidade espectral da água e presença de macrófitas emersas, nas duas épocas do ano consideradas.

SIG e sensoriamento remoto aplicado ao estudo dos processos de inundação e mapeamento da cobertura vegetal na planície fluvial do alto Rio Paraná

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise da reconstrução 3D a partir de um par estereoscópico HR-CCD/CBERS-2 usando dois modelos matemáticos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Sensoriamento remoto e geoestatística na caracterização espaço-temporal de plantas aquáticas

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Caracterização espectral e espacial de áreas infestadas por nematóides e Migdolus fryanusem em cultura canavieira

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Desenvolvimento de uma Plataforma de Software para a Modelagem Digital de Terrenos baseada em TIN

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo comparativo de métodos geoestatísticos aplicados em agricultura de precisão

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)