977 resultados para Interpretação de imagens


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O uso dos métodos tradicionais de levantamento do uso das terras, em razão do custo elevado dos instrumentos e a dificuldade de disponibilizar as informações de maneira rápida aos tomadores de decisão, torna proibitivo seu emprego de forma sistemática e repetitiva sobre grandes extensões de território. Desta forma, existe a necessidade de se utilizar métodos que possibilitem o levantamento do uso das terras de maneira eficiente, rápida e que tenham relativamente baixo custo. Neste contexto, a forma mais eficiente e rápida para caracterizar o uso atual das terras é por meio dos recursos instrumentais oferecidos pelo sensoriamento remoto (SR), com auxílio dos Sistemas de Informações Geográficas (SIGs) e dos Sistema de Posicionamento Global (GPSs). O processo de levantamento e caracterização do uso das terras, nesse caso, pode ser grandemente facilitado pela utilização de imagens de satélites e outros recursos de sensoriamento remoto, que podem gerar dados passíveis de serem geocodificados, ou seja, integrados, relacionados e espacializados nos SIGs. Esses, em conjunto com os GPSs, são considerados, atualmente, como a maneira mais eficiente de levantamento e identificação do uso das terras. Desta forma, o trabalho teve como objetivo o mapeamento de uso das terras utilizando o processamento digital de imagem de sensoriamento remoto, utilizando-se a interpretação visual, a classificação digital supervisionada, e a classificação híbrida (classificação digital + interpretação visual), utilizando-se imagem TM do satélite LANDSAT 7.

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A dinâmica do uso das terras no Brasil determina que os censos agrícolas, realizados somente a cada 10 anos, estejam desatualizados quando são publicados. Além disso, existe uma carência metodológica no que se refere à geração de informações atuais sobre o uso da terra de forma mais ágil. Como nos demais municípios, em Holambra no estado de São Paulo, há falta de informações atuais sobre a área rural. Assim, o objetivo deste trabalho foi construir a tipologia dos usos das terras em Holambra-SP, por intermédio de imagem de satélite de alta resolução espacial, o que possibilita geração de informações mais frequentes, precisas e atualizadas. Sendo assim, o suporte metodológico apoiou-se no geoprocessamento, utilizando imagem de satélite de alta resolução espacial, com identificação visual do uso atual da terras. Os resultados mostraram a importância e a operacionalidade no uso de imagem de satélite de alta definição espacial como ferramenta metodológica para levantar o uso das terras por base municipal, usando o instrumental oferecido pelos Sistemas de Informações Geográficas. A metodologia mostrou-se adequada aos estudos propostos para este trabalho e representa, portanto, um interessante caminho para pesquisa futuras sobre análises do uso das terras.

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O Programa de Aceleração do Crescimento do Governo Federal (PAC) é baseado no conceito de investimentos em infraestrutura que, aliados a medidas econômicas, visam estimular os setores produtivos e, ao mesmo tempo, levar benefícios sociais para todas as regiões do Brasil. A Casa Civil e o Gabinete de Segurança Institucional da Presidência da República, a Secretaria de Planejamento e Investimentos Estratégicos (SPI) do Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão, e a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento são parceiros no Projeto 10 do PAC Embrapa (PAC 10) ? ?Monitoramento orbital das obras do PAC e avaliação dos seus impactos?, executado pela equipe da Gestão Territorial Estratégica (GTE) da área técnica da Embrapa Monitoramento por Satélite. Devido à variedade de obras, diversas são as informações necessárias para o seu acompanhamento. Para organizar todas as informações, foi criado um banco de metadados digital.

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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.

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2003

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O conhecimento do uso atual e cobertura do solo é imprescindível em qualquer projeto de caracterização e monitoramento ambientais, permitindo demarcar os diferentes usos da terra e vegetação, bem como subsidiar o planejamento e gestão ambientais. O presente trabalho abrange a totalidade do Estado do Rio de Janeiro, compreendido entre os meridianos 410 e 450 de longitude Oeste e os paralelos 200 30? e 230 30? de latitude Sul, estendendo-se por aproximadamente 44.000 km2. Tem como objetivo inventariar e mapear o estado atual da ocupação dos solos, distinguindo e quantificando os principais tipos de uso do solo e de cobertura vegetal, apresentados numa escala generalizada de 1:250.000. Para tal, fez-se um mapeamento preliminar com base nos padrões espectrais das imagens de satélite Landsat ETM7+, cedidas pela EMATER-RJ, utilizando-se de diferentes algoritmos de classificação espectral. Durante a elaboração da versão final do Mapa de Uso Atual e Cobertura Vegetal dos Solos do Estado do Rio de Janeiro, foram viagens de verificação in situ a fim de esclarecer dúvidas e subsidiar ajustes e modificações posteriores. O trabalho de pré-processamento, interpretação e classificação das imagens para a produção e edição final do Mapa de Uso Atual e Cobertura Vegetal realizou-se no período de março de 2002 a fevereiro de 2003, pelas equipes técnicas da CPRM (Serviço Geológico Brasileiro), Divisão de Geoprocessamento - DIGEOP, Departamento de Informações Institucionais (DEINF) e o Laboratório de Geoinformação da Embrapa Solos. Foram identificadas e mapeadas 13 grandes classes de uso e ocupação do solo, algumas delas subdivididas em tipos, assim classificadas e distribuídas: 1 ? Mata Atlântica (Remanescente/Secundária e Ciliar); 2 ? Mangue (Mangue e Mangue Degradado); 3 ? Restinga; 4 - Pecuária (Pastagem Plantada e Campo / Passtagem em Zona Úmida); 5 ? Agricultura; 6 ? Reflorestamento; 7 ? Afloramento de Rocha; 8 ? Solo Exposto; 9 ? Corpo d?Água; 10 ? Salina; 11 ? Extração de Areia / Mineração; 12 ? Praia e Duna; 13 ? Área Urbana.

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Espaço de cores RGB (red, green, blue). Espaço de cores IHS (intensity, hue, saturation). Espaço de cores LHS (lightness, hue, saturation). Métodos de interpolação. Estudo de caso.

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O objetivo deste trabalho foi estudar, mediante a geoestatística e análise multivariada, a variabilidade espacial da produção de milho e feijào e investigar metodologia que permita a estimativa da produção, através da redução de variáveis envolvidas, cultivadas em Latossolo vermelho-escuro, textura argilosa, durante cinco anos consecutivos (1992 - 1996), sob três sistemas de preparo (arado, grade e plantio direto) na Embrapa Arroz e Feijão, em Santo Antonio de Goiás, GO. O método dos componentes principais reduziu consideravelmente a dimensão do problema, facilitando a interpretação. Entretanto, os modelos de regressão linear múltipla baseados nos componentes principais como variáveis regressoras, apresentaram estimativa da produção mais distantes dos valores obtidos quando do uso do modelo baseado nas variáveis originais.

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Nos últimos anos, as imagens de sensores remotos orbitais têm sido uma fonte importante de informação para estudos geográficos, agrometeorológicos e ambientais em nível regional, por oferecerem a necessária repetitividade temporal da superfície terrestre. Um sensor particularmente importante é o Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), a bordo da série de satélites da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).

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RESUMO: Existem vários métodos para avaliar o crescimento da vegetação e a taxa de cobertura do solo. Medidas precisas e rápidas podem ser obtidas do tratamento digital de imagens geradas de câmeras fotográficas ou dedeo. Há disponível, no mercado, diversos processadores de imagens que apresentam funções básicas semelhantes, mas com certas particularidades que poderão trazer maior benefício para o usuário, dependendo da aplicação. O SPRING, desenvolvido pelo INPE, é de domínio público, sendo mais abrangente do que um processador de imagens, incluindo funções de geoprocessamento. O ENVI foi desenvolvido para a análise de imagens multiespectrais e hiperespectrais, podendo também ser utilizado para o processamento de imagens obtidas de câmeras dedeo, por exemplo. O KS-300 é um conjunto de hardware e de software destinado ao processamento e à quantificação de imagens microscópicas, permitindo a captação direta das imagens geradas por meio de lupas, microscópios eletrônicos ou câmeras dedeo. O SIARCS foi desenvolvido pela Embrapa Instrumentação Agropecuária para tornar mais ágil o processo de captação de dados de um sistema. Este trabalho apresenta os fundamentos teóricos básicos envolvidos na técnica de análise de imagens, com as principais características dos softwares citados acima e sua aplicação na quantificação da taxa de crescimento e da cobertura do solo por espécies vegetais. ABSTRACT: Several methods exist to evaluate the growth of the vegetation and the tax of covering of the soil. Necessary and fast measures can be obtained of the digital treatment of generated images of photographic cameras or of video. There is available, in the market, several processors of images that you/they present similar basic functions, but with certain particularities that can bring larger benefit for the user, depending on the application. SPRING, developed by INPE, it is public domain, being including than a processor of images, including functions. ENVI was developed for the analysis of images multiespectrais and hiperespectrais, could also be used for the processing of obtained images of video cameras, for instance. The KS-300 it is a hardware group and software destined to the processing and quantification of microscopic images, allowing the direct reception of the images generated through magnifying glasses, eletronic microscopes or video cameras. SIARCS was developed by Embrapa Agricultural Instrumentation to turn more agile the process of reception of data of a system. This work presents the basic theoretical foundations involved in the technique of analysis of images, with the main characteristics of the softwares mentioned above and his application in the quantification of the growth tax and of the covering of the soil for vegetable species.

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Contributos de diferentes áreas disciplinares têm vindo a questionar as imagens que construímos histórica e socialmente de criança e infância, não sendo a educação de infância alheia a essa construção. A imagem da criança competente, reafirmada e fortalecida na sua dimensão social, desafia as pedagogias da infância a constituírem-se com a participação das próprias crianças. Este desafio questiona o conhecimento, as crenças dos profissionais, o modo de se pensarem enquanto educadores de infância e, sobretudo, exige uma atitude investigativa que sustente uma prática inclusiva de crianças e infâncias diferentes. Este trabalho partiu da possibilidade do educador-investigador-com crianças para o desenvolvimento de uma experiência na formação inicial de educadores de infância. Assumindo um referencial possível para o desenvolvimento de pedagogias participadas pelas crianças, inspirado em diferentes abordagens de investigação com crianças, foi lançado aos alunos no estágio pedagógico supervisionado e aos seus educadores cooperantes um desafio de investigação-acção-formação. Tendo como referência em investigação o “paradigma do pensamento do professor” constituiu-se um corpus de análise de abordagem qualitativa a partir de um inquérito para identificação de concepções prévias dos alunos, da documentação do processo de investigação-acção-formação presente nos portefólios dos alunos e da avaliação do projecto pelos participantes (alunos e educadoras cooperantes) com base numa entrevista. A partir do processo analítico e da sua interpretação discutem-se potencialidades e limitações quanto à possibilidade do educador-investigador-com-crianças.