48 resultados para airborne sensor

em Scielo Saúde Pública - SP


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A evapotranspiração define a perda total de água do sistema solo-planta para a atmosfera. Nas áreas agrícolas, particularmente onde se pratica algum tipo de irrigação, a determinação da evapotranspiração, por via de sensoriamento remoto, vem ganhando cada vez mais importância, pois possibilita identificar a eficiência com que a água tem sido utilizada. Nesse contexto, este trabalho tem o objetivo de determinar a evapotranspiração real diária (ETr diária), com a utilização de produtos do sensor MODIS, nas sub-bacias do Ribeirão Entre Ribeiros e Rio Preto, que ficam entre os Estados de Goiás e Minas Gerais. O SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) foi utilizado para a obtenção da ETr diária em quatro dias diferentes, no período de julho a outubro de 2007. Os resultados encontrados foram compatíveis com os citados em outras literaturas e a comparação entre a evapotranspiração, obtida pelo SEBAL, e a evapotranspiração da cultura (ETc) demonstraram que esse algoritmo pode ser utilizado como boa opção para determinar, com a utilização de produtos do sensor MODIS, a evapotranspiração diária nas condições das sub-bacias do ribeirão Entre Ribeiros e rio Preto.

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ABSTRACT The efficiency of nitrogen fertilizer in corn is usually low, negatively affecting plant nutrition, the economic return, and the environment. In this context, a variable rate of nitrogen, prescribed by crop sensors, has been proposed as an alternative to the uniform rate of nitrogen traditionally used by farmers. This study tested the hypothesis that variable rate of nitrogen, prescribed by optical sensor, increases the nitrogen use efficiency and grain yield as compared to uniform rate of nitrogen. The following treatments were evaluated: 0; 70; 140; and 210 kg ha-1 under uniform rate of nitrogen, and 140 kg ha -1 under variable rate of nitrogen. The nitrogen source was urea applied on the soil surface using a distributor equipped with the crop sensor. In this study, the grain yield ranged from 10.2 to 15.5 Mg ha-1, with linear response to nitrogen rates. The variable rate of nitrogen increased by 11.8 and 32.6% the nitrogen uptake and nitrogen use efficiency, respectively, compared to the uniform rate of nitrogen. However, no significant increase in grain yield was observed, indicating that the major benefit of the variable rate of nitrogen was reducing the risk of environmental impact of fertilizer.

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Knowledge of anemophilous fungi in a given city or region is important for the ecological diagnosis and specific treatment of allergic manifestations induced by inhaled allergens. In order to diagnose the presence of anemophilous fungi, several qualitative and quantitative techniques are used depending on the study place. This study of fungal air spores was performed with a Rotorod Sampler®, an equipment which samples the air through a plastic rod attached to an electric engine that makes it spin fast enough to collect the particles in the air. The samples were collected once a week during 24 hours using the standard cycle of the manufacturers. A total of 52 samples were obtained from April 2000 through March 2001. The results revealed prevalence of ascosporos (50.49%), Cladosporium (17.86%), Aspergillus/Penicillium (15.03%), basidiosporos (3.84%), rusts (3.82%), and Helminthosporium (2.49%), and a lesser frequency of Botrytis (1.22%), Alternaria (1.19%), smuts (0.90%), Curvularia (0.87%), Nigrospora (0.61%), and Fusarium (0.08%). Also, 1.59% of the spores detected here could not be identified by the systematic key used. More fungal spores were observed during the summer than during the autumn.

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Airbone fungi are considered important causes of allergic rhinitis and allergic asthma. The knowledge of these fungi in a city or region is important for the ecological diagnosis and specific treatment of allergic manifestations induced by inhalation of fungal allergens. The airborne fungi of Fortaleza, State of Ceará, Brazil, were studied during a one year period. Five hundred and twenty Petri dishes with Sabouraud dextrose agar medium were exposed at ten different locations in the city. The dishes exposed yielded one thousand and five hundred and twenty one colonies of twenty four genera. The most predominants were: Aspergillus (44.7%), Penicillium (13.3%), Curvularia (9.8%), Cladosporium (6.8%), Mycelia sterilia (6.0%), Fusarium (3.5%), Rhizopus (3.1%), Drechslera (2.6%), Alternaria (2.4%) and Absidia (2.2%). The results shown that Aspergillus, Penicillium, Mycelia sterilia, Fusarium and Alternaria were found during all months in the year. Absidia was more frequent during the dry season. Anemophilous fungi and the high concentration of spores in the air are important because may result in an increased number of people with allergic respiratory disease.

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Introduction: This study aimed to identify airborne fungi in São Luis, Maranhão, Brazil, to determine the prevalent genera and to correlate these genera with the area and season. Methods: In total, 1,510 colony-forming units (CFUs) of airborne fungi were isolated from the north, south, east and west sides and from the center of the city from January to December 2007. The samples were collected on Petri dishes that were exposed to the fungi by the gravitational method. Results: Twenty genera of fungi were isolated; the most common were Aspergillus (33.5%), Penicillium (18.8%), Cladosporium (14.2%), Curvularia (10.6%) and Fusarium (7.6%). The CFUs of the fungi were statistically significant (p < 0.0001). Fungal biological diversity was present all year, without any large seasonal variations but with slight increases in May, August and September. Conclusions: The fungal genera identified in this study were correlated with natural systems and could be useful when evaluating the impact of environmental changes on the region.

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Técnicas de sensoriamento remoto são fundamentais para o monitoramento das mudanças de uso da terra, principalmente em áreas extensas como a Amazônia. O mapeamento de uso da terra, geralmente é realizado por métodos de classificação manual ou digital pixel a pixel, os quais consomem muito tempo. Este estudo aborda a aplicação do modelo linear de mistura em uma imagem Landsat-TM segmentada para o mapeamento das classes de uso da terra na região do reservatório de Tucuruí-PA para os anos de 1996 e 2001.

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O objetivo desta pesquisa foi avaliar os dados do sensor MODIS para detectar e monitorar cicatrizes de áreas recém queimadas. Utilizamos imagens da reflectância de superfície do sensor MODIS: produto MOD09 (dia 5 de outubro) e produto MOD13A1 (meses de outubro e novembro). Foi avaliada também uma série temporal de um ano dos índices de vegetação (IV) EVI e NDVI (produto MOD13A1). Uma imagem do sensor ETM+ (dia 5 de outubro) foi utilizada como base para a delimitação dos polígonos amostrais e avaliação dos dados MODIS devido a sua melhor resolução espacial. A metodologia focou na aplicação do modelo linear de mistura espectral nas imagens reflectância para a geração das imagens fração sombra. Análises de regressão foram efetuadas para comparação entre o percentual de sombra derivado da imagem ETM+ e das imagens MODIS. As alterações multitemporais nas imagens IV foram avaliadas com base no teste de Tukey. Os resultados mostraram que a imagem fração sombra gerada a partir do produto MOD09 apresentou um R² = 0,66 (p < 0,01) em relação aos dados ETM+. Para as imagens do produto MOD13A1 não foram identificadas relações significativas. Os IV dentro dos mesmos polígonos apresentaram uma variação sazonal durante o ano. No entanto, não houve uma diminuição significativa dos valores destes índices nos meses onde foram observadas as cicatrizes de áreas recém queimadas. Portanto, o produto MOD09 mostrou-se mais eficiente que o produto MOD13A1 para a detecção de cicatrizes de áreas recém queimadas. A análise multitemporal dos IV sugeriu que não foi possível detectar este mesmo padrão na área de estudo.

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Este estudo apresenta um mapa da cobertura vegetal da planície de inundação do Rio Amazonas entre as cidades de Parintins (AM) e Almeirim (PA), com base em imagens Landsat-MSS adquiridas entre 1975 e 1981. O processamento digital dessas imagens envolveu a transformação para imagens-fração de vegetação, solo e água escura (sombra), seguido da aplicação de técnicas de segmentação e classificação por região. O mapa resultante da classificação foi organizado em quatro classes de cobertura do solo: floresta de várzea, vegetação não-florestal de várzea, solo exposto e água aberta. A precisão do mapa foi estimada a partir de dois tipos de informações coletadas em campo: 1) pontos de descrição: para validação das classes de cobertura não sujeitas a grandes alterações, como é o caso dos corpos d'água permanentes, e identificação de indicadores dos tipos de cobertura original presentes na paisagem na ocasião da obtenção das imagens (72 pontos); 2) entrevistas com moradores antigos para a recuperação da memória sobre a cobertura vegetal existente há 30 anos (44 questionários). Ao todo foram coletadas informações em 116 pontos distribuídos ao longo da área de estudo. Esses pontos foram utilizados para calcular o Índice Kappa de concordância entre os dados de campo e o mapa resultante da classificação automática, cujo valor (0,78) indica a boa qualidade do mapa de cobertura vegetal da várzea. Os resultados mostram que a região possuía uma cobertura florestal de várzea de aproximadamente 8.650 km2 no período de aquisição das imagens.

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Given the limitations of different types of remote sensing images, automated land-cover classifications of the Amazon várzea may yield poor accuracy indexes. One way to improve accuracy is through the combination of images from different sensors, by either image fusion or multi-sensor classifications. Therefore, the objective of this study was to determine which classification method is more efficient in improving land cover classification accuracies for the Amazon várzea and similar wetland environments - (a) synthetically fused optical and SAR images or (b) multi-sensor classification of paired SAR and optical images. Land cover classifications based on images from a single sensor (Landsat TM or Radarsat-2) are compared with multi-sensor and image fusion classifications. Object-based image analyses (OBIA) and the J.48 data-mining algorithm were used for automated classification, and classification accuracies were assessed using the kappa index of agreement and the recently proposed allocation and quantity disagreement measures. Overall, optical-based classifications had better accuracy than SAR-based classifications. Once both datasets were combined using the multi-sensor approach, there was a 2% decrease in allocation disagreement, as the method was able to overcome part of the limitations present in both images. Accuracy decreased when image fusion methods were used, however. We therefore concluded that the multi-sensor classification method is more appropriate for classifying land cover in the Amazon várzea.

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OBJETIVO: Analisar o desempenho da estimulação cardíaca artificial com marcapasso do tipo VVIR cujo sensor é regulado pelas variações do sistema nervoso autônomo em pacientes chagásicos com distúrbio no sistema de condução. MÉTODOS: Estudados 47 chagásicos, 28 do sexo masculino, com idades entre 24 e 68 anos, 36 tinham bloqueio atrioventricular (AV) total; 8, bloqueio AV de 2º grau 2; e 3 doença do nódulo sinusal, e encontravam-se, de acordo com a NYHA, em classe I (4), II (15), III (16) e IV (12). Após o implante de marcapasso do tipo VVIR os pacientes foram acompanhados durante 12 meses. A resposta de freqüência foi registrada em gravações de Holter de 24h e divididos em dois grupos de acordo com a FC em repouso - grupo 1: >65bpm e grupo 2: <=65bpm, para estudo comparativo, considerando: 1) FC em exercício no período de pós-implante; 2) PA em repouso após o implante e 3) avaliação dos grupos de eletrodos identificados como TIR-60-UP e outros eletrodos. RESULTADOS: O grupo 1 teve em exercício menor variação entre seus valores, do que o grupo 2, indicando que esse tipo de sistema de estimulação permite controlar individualmente cada paciente. Os valores de PA em repouso e em exercício não foram diferentes entre os grupos. O eletrodo do tipo TIR-60-UP, comportou-se como os demais eletrodos. CONCLUSÃO: O marcapasso do tipo VVIR cujo sensor é regulado pelas variações do SNA propicia o restabelecimento dos mecanismos fisiológicos em chagásicos, sendo que 74% deles tiveram melhora de uma ou duas classes funcionais da NYHA.

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Variable-rate nitrogen fertilization (VRF) based on optical spectrometry sensors of crops is a technological innovation capable of improving the nutrient use efficiency (NUE) and mitigate environmental impacts. However, studies addressing fertilization based on crop sensors are still scarce in Brazilian agriculture. This study aims to evaluate the efficiency of an optical crop sensor to assess the nutritional status of corn and compare VRF with the standard strategy of traditional single-rate N fertilization (TSF) used by farmers. With this purpose, three experiments were conducted at different locations in Southern Brazil, in the growing seasons 2008/09 and 2010/11. The following crop properties were evaluated: above-ground dry matter production, nitrogen (N) content, N uptake, relative chlorophyll content (SPAD) reading, and a vegetation index measured by the optical sensor N-Sensor® ALS. The plants were evaluated in the stages V4, V6, V8, V10, V12 and at corn flowering. The experiments had a completely randomized design at three different sites that were analyzed separately. The vegetation index was directly related to above-ground dry matter production (R² = 0.91; p<0.0001), total N uptake (R² = 0.87; p<0.0001) and SPAD reading (R² = 0.63; p<0.0001) and inversely related to plant N content (R² = 0.53; p<0.0001). The efficiency of VRF for plant nutrition was influenced by the specific climatic conditions of each site. Therefore, the efficiency of the VRF strategy was similar to that of the standard farmer fertilizer strategy at sites 1 and 2. However, at site 3 where the climatic conditions were favorable for corn growth, the use of optical sensors to determine VRF resulted in a 12 % increase in N plant uptake in relation to the standard fertilization, indicating the potential of this technology to improve NUE.

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Generally, in tropical and subtropical agroecosystems, the efficiency of nitrogen (N) fertilization is low, inducing a temporal variability of crop yield, economic losses, and environmental impacts. Variable-rate N fertilization (VRF), based on optical spectrometry crop sensors, could increase the N use efficiency (NUE). The objective of this study was to evaluate the corn grain yield and N fertilization efficiency under VRF determined by an optical sensor in comparison to the traditional single-application N fertilization (TSF). With this purpose, three experiments with no-tillage corn were carried out in the 2008/09 and 2010/11 growing seasons on a Hapludox in South Brazil, in a completely randomized design, at three different sites that were analyzed separately. The following crop properties were evaluated: aboveground dry matter production and quantity of N uptake at corn flowering, grain yield, and vegetation index determined by an N-Sensor® ALS optical sensor. Across the sites, the corn N fertilizer had a positive effect on corn N uptake, resulting in increased corn dry matter and grain yield. However, N fertilization induced lower increases of corn grain yield at site 2, where there was a severe drought during the growing period. The VRF defined by the optical crop sensor increased the apparent N recovery (NRE) and agronomic efficiency of N (NAE) compared to the traditional fertilizer strategy. In the average of sites 1 and 3, which were not affected by drought, VRF promoted an increase of 28.0 and 41.3 % in NAE and NRE, respectively. Despite these results, no increases in corn grain yield were observed by the use of VRF compared to TSF.

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Um estudo foi realizado sob condições de laboratório e de campo objetivando avaliar um sensor de solo utilizado para determinação da temperatura e da tensão da água no solo. Devido à solubilidade do gesso, material poroso utilizado na fabricação dos sensores, houve redução em área da seção transversal e volume, e aumento da porosidade efetiva desses sensores, em relação aos valores observados antes do início dos testes. Os valores médios da temperatura observados com os sensores foram praticamente iguais aos observados com um termômetro de referência com precisão de 0,1°C. Quando sensores saturados foram instalados a 5 cm de profundidade em um solo franco-argilo-siltoso secado ao ar, em relação a valores de Delta T, o tempo de resposta do sensor à secagem foi um pouco superior a 24 horas. Valores de Delta T observados, tanto no laboratório quanto no campo, apresentaram maior variabilidade na faixa representativa de solo seco, em comparação com o solo úmido. Sob condições de campo, não houve diferença estatística (teste F; 5%) entre as médias de Delta T obtidas com os sensores de dissipação de calor instalados a 10 cm de profundidade e as médias de tensão obtidas com tensiômetros e transformadas para Delta T.

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Dados hiperespectrais coletados no Brasil pelo sensor AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) foram utilizados para a caracterização espectral de uma típica cena agropastoril e para testar o uso da técnica Spectral Feature Fitting (SFF) na identificação de minerais argilosos na imagem. Utilizou-se um modelo linear de mistura espectral, usando como membros de referência a vegetação verde e seca, a água, e os solos Nitossolo Vermelho, Latossolo Vermelho e Neossolo Quartzarênico órtico. Na identificação dos minerais, foram selecionados espectros de referência da biblioteca espectral do JPL/NASA. Os espectros dos pixels e das referências foram normalizados pelo método do contínuo espectral, entre 2.100 e 2.330 nm, e depois comparados quanto à similaridade com o uso da técnica SFF. A caulinita predomina na cena, cuja identificação remota é dependente do tipo de solo e das proporções dos componentes da cena no interior do pixels. Os melhores resultados foram obtidos em solos de reflectância intermediária a alta e em pixels com valor de abundância da fração solo superior a 70%. Isto ocorreu devido, respectivamente, à menor quantidade de substâncias opacas nestes solos e à redução nos pixels dos efeitos espectrais da lignina-celulose. Estes fatores tendem a mascarar as bandas de absorção das argilas.

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O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de soja no Rio Grande do Sul, nas safras de 2000/2001 a 2002/2003, por meio de um modelo agronômico implementado em um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Duas abordagens foram utilizadas: o modelo agronômico (AGRO), com valores de índice de área foliar (IAF) obtidos da literatura; e o modelo agronômico-espectral (AGROESPEC), com valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer). As estimativas de produtividade obtidas pelo modelo foram comparadas àquelas fornecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com o uso do teste t para pares de observação. Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, não foram observadas diferenças significativas. Para 2002/2003, o modelo subestimou o valor de produtividade em 7,87 e 7,04%, nas abordagens AGRO e AGROESPEC, respectivamente, em comparação à produtividade fornecida pelo IBGE. Ambas as abordagens do modelo permitiram avaliação objetiva e quantitativa do efeito das condições meteorológicas sobre a produtividade de soja. Entretanto, o AGROESPEC forneceu estimativas mais detalhadas, no que se refere à variação espacial da produtividade, em razão do emprego dos valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS.