1000 resultados para 02231700 TM-5


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"A reprint of former EM 1110-345-282, June 1955, including effective pages from changes no. 1, 2, and 3. Redesignated TM 5-820-2 by DA Cir 310-28, 17 March 1965."

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The current study approaches the sugarcane culture expansion in Southwestern Goiás, especially in Mineiros, Quirinópolis and Rio Verde counties, which represent different times and responses to this process. The current logistics structure and future prospects for sugarcane and its derivatives transportation are studied at national level with emphasis to the aforementioned micro-region. Maps showing land use and land cover in three different years were generated from Landsat TM-5 satellite images and they were used to analyze the dynamics of changes in land use and in land cover. The region is marked by strong and rapid growth in the agricultural sector and its sugar-energy industry has been expanding in recent years, although with different aspects among its counties. Since it is a promising region in this sector, due to the favorable soil and weather conditions to the crop, the region requires more investment and planning in logistics to ensure production flow and to make it stronger within domestic and foreign markets.

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A caracterização ambiental da microbacia estudada foi realizada com o objetivo de criar um conjunto de planos de informação (PI's), de modo a permitir um conhecimento apropriado do local pela equipe do projeto, o planejamento de atividades de pesquisa e a identificação de áreas de risco. A microbacia do Córrego Espraiado está localizada entre os municípios de Ribeirão Preto e Cravinhos. As informações básicas utilizadas na caracterização ambiental foram: I) conjunto de cartas planialtimétricas, escala 1:10.000 (IGC, 1992); II) mapa de solos, escala 1:25.000 (MIKLOS, 1996); III) imagem de satélite LANDSAT TM 5, passagem 01/09/93, bandas 3, 4 e 5. A partir destas informações foram gerados os planos: limite da microbacia, redes de drenagem e viária, modelo numérico de terreno (MNT), classes de declive, uso da terra (1995) e solos. Outros planos foram gerados a partir do cruzamento dos anteriores: potencial de infiltração e escoamento superficial da água, potencial natural de erosão, perdas de solo e expectativa de erosão. A versão do IDRISI utilizada foi a 4.1 (DOS). Para a entrada de dados vetoriais foi utilizado o TOSCA 2.12. Na geração dos mapas foi utilizado o COREL DRAW 4. Os planos foram exportados do IDRISI para o COREL DRAW no formato TIF. O limite da microbacia foi traçado sobre as cartas planialtimétricas e posteriormente digitalizado. Com este PI foi construída uma máscara, utilizada para extrair as células que não pertenciam à microbacia em vários procedimentos posteriores. As redes de drenagem e viária foram digitalizadas a partir das informações contidas nas cartas planialtimétricas e rasterizadas pelo módulo LINERAS, gerando os PI's correspondentes. As informações de altimetria passaram por processo semelhante ao anterior, porém na rasterização foi também usado o módulo POINTRAS. Posteriormente as informações de altimetria, já rasterizadas foram interpoladas de modo a preencher todas as células (módulo INTERCON), gerando o MNT da microbacia. Para eliminar os defeitos nas bordas da microbacia, foram também digitalizadas algumas informações de altitude fora do limite da microbacia. Finalmente, para excluir os resultados da interpolação, fora da área de interesse, foi utilizada a máscara realizando-se uma multiplicação entre planos, função presente no módulo OVERLAY. As classes de declive foram obtidas após o calculo da declividade por meio de função presente no módulo SURFECE e o MNT, resultando em um PI intermediário com os valores de declividade em cada célula. Então, utilizou-se o módulo RECLASS para agrupar as células em 7 classes. A imagem em "falsa cor" (composição colorida) foi obtida usando-se o módulo COMPOSIT e posteriormente registrada por meio do módulo RESAMPLE. As coordenadas UTM dos pontos de controle foram extraídos das cartas planialtimetricas. O PI-Uso Atual, foi obtido das informações também retiradas das cartas planialtimetricas, análise da imagem de satélite e de visitas ao campo, realizadas no ano de 1995. O arquivo vetorial produzido foi editado no TOSCA e os polígonos gerados, com o uso do módulo CYCLE. Finalmente o arquivo com os polígonos foi rasterizado (POLYRAS). O PI-Solos foi gerado da digitalização do mapa de solos semidetalhado produzido por MIKLOS (1996). Novamente foi utilizado o TOSCA, seguido dos módulos CYCLE e POLYRAS para produzir o arquivo matricial correspondente. O PI-Potencial de infiltração e Escoamento Superficial da Água foi obtido pelo cruzamento das informações de condutividade hidráulica dos solos e da declividade do terreno. Este PI e um passo intermediário de um método proposto para a identificação das áreas de risco de contaminação por agrotóxicos, apresentado em LUIS (1996) e GOMES (1996). Foram também gerados alguns PI's relacionados com o estudo de erosão na microbacia, utilizando a Equação Universal de Perdas de Solo - EUPS. O IDRISI forneceu os recursos necessários aos objetivos do trabalho. As principais deficiências encontradas são a interface homem/máquina e a criação dos polígonos com a TOSCA, onde há necessidade de informar para cada arco digitado os identificadores dos polígonos por ele dividido. Esta operação consome um esforço considerável e está sujeita a freqüentes erros.

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The objective of this work was to compare the soybean crop mapping in the western of Parana State by MODIS/Terra and TM/Landsat 5 images. Firstly, it was generated a soybean crop mask using six TM images covering the crop season, which was used as a reference. The images were submitted to Parallelepiped and Maximum Likelihood digital classification algorithms, followed by visual inspection. Four MODIS images, covering the vegetative peak, were classified using the Parallelepiped method. The quality assessment of MODIS and TM classification was carried out through an Error Matrix, considering 100 sample points between soybean or not soybean, randomly allocated in each of the eight municipalities within the study area. The results showed that both the Overall Classification (OC) and the Kappa Index (KI) have produced values ranging from 0.55 to 0.80, considered good to very good performances, either in TM or MODIS images. When OC and KI, from both sensors were compared, it wasn't found no statistical difference between them. The soybean mapping, using MODIS, has produced 70% of reliance in terms of users. The main conclusion is that the mapping of soybean by MODIS is feasible, with the advantage to have better temporal resolution than Landsat, and to be available on the internet, free of charge.

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The objective of this study was to analyze changes in the spectral behavior of the soybean crop through spectral profiles of the vegetation indexes NDVI and GVI, expressed by different physical values such as apparent bi-directional reflectance factor (BRF), surface BRF, and normalized BRF derived from images of the Landsat 5/TM. A soybean area located in Cascavel, Paraná, was monitored by using five images of Landsat 5/TM during the 2004/2005 harvesting season. The images were submitted to radiometric transformation, atmospheric correction and normalization, determining physical values of apparent BRF, surface BRF and normalized BRF. NDVI and GVI images were generated in order to distinguish the soybean biomass spectral response. The treatments showed different results for apparent, surface and normalized BRF. Through the profiles of average NDVI and GVI, it was possible to monitor the entire soybean cycle, characterizing its development. It was also observed that the data from normalized BRF negatively affected the spectral curve of soybean crop, mainly, during the phase of vegetative growth, in the 12-9-2004 image.

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The objective of this work was to evaluate the seasonal variation of soil cover and rainfall erosivity, and their influences on the revised universal soil loss equation (Rusle), in order to estimate watershed soil losses in a temporal scale. Twenty-two TM Landsat 5 images from 1986 to 2009 were used to estimate soil use and management factor (C factor). A corresponding rainfall erosivity factor (R factor) was considered for each image, and the other factors were obtained using the standard Rusle method. Estimated soil losses were grouped into classes and ranged from 0.13 Mg ha-1 on May 24, 2009 (dry season) to 62.0 Mg ha-1 on March 11, 2007 (rainy season). In these dates, maximum losses in the watershed were 2.2 and 781.5 Mg ha-1 , respectively. Mean annual soil loss in the watershed was 109.5 Mg ha-1 , but the central area, with a loss of nearly 300.0 Mg ha-1 , was characterized as a site of high water-erosion risk. The use of C factor obtained from remote sensing data, associated to corresponding R factor, was fundamental to evaluate the soil erosion estimated by the Rusle in different seasons, unlike of other studies which keep these factors constant throughout time.

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O objetivo deste trabalho foi ajustar modelos para estimar características dendrométricas da Caatinga brasileira a partir de dados do sensor TM do Landsat 5. Medidas de diâmetro e altura das árvores foram obtidas de 60 parcelas de inventário (400 m2), em dois municípios do Estado de Sergipe. A área basal e o volume de madeira foram estimados com uso de equação alométrica e de fator de forma (f = 0,9). As variáveis explicativas foram obtidas do sensor TM, após correção radiométrica e geométrica, tendo-se considerado, na análise, seis bandas espectrais, com resolução espacial de 30 m, além dos índices de razão simples (SR), de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e de vegetação ajustado ao solo (Savi). Na escolha das melhores variáveis explicativas, foram considerados coeficiente de determinação (R2), raiz do erro quadrático médio (RMSE) e critério bayesiano de informação (CBI). A área basal por hectare não apresentou correlação significativa com nenhuma das variáveis explicativas utilizadas. Os melhores modelos foram ajustados à altura média das árvores por parcela (R2 = 0,4; RMSE = 13%) e ao volume de madeira por hectare (R2 = 0,6; RMSE = 42%). As métricas derivadas do sensor TM do Landsat 5 têm grande potencial para explicar variações de altura média das árvores e do volume de madeira por hectare, em remanescentes de Caatinga situados no Nordeste brasileiro.

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Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de imagens do sensor TM/Landsat 5 na diferenciação de plantios comerciais de Eucalyptus dunnii e Eucalyptus urograndis com diferentes idades. Demarcaram-se parcelas para identificar as duas espécies, em dois períodos distintos (2009 e 2011), a idades de 3 e 5 anos, para E. dunnii, e 2,2 e 4,2 anos para E. urograndis. Avaliaram-se seis bandas do sensor TM/Landsat 5 (B1, B2, B3, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação: razão simples (SR); índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI); índice de vegetação ajustado ao solo (Savi)-0,25; Savi-0,5; índice de vegetação por diferença normalizada com uso da banda verde (GNDVI); e índice de umidade na vegetação (MVI). O processamento digital das imagens consistiu de correção geométrica, radiométrica e atmosférica. Os plantios de E. dunnii e E. urograndis foram diferenciados por meio de cinco bandas do Landsat (B2, B3, B4, B5 e B7) e três índices de vegetação (Savi-0,5, Savi-0,25 e GNDVI), no ano de 2009, e por quatro bandas do Landsat (B2, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação (NDVI, SR, Savi-0,5, Savi-0,25, MVI e GNDVI) no ano de 2011. Os dados espectrais extraídos das imagens TM/Landsat 5 são eficazes, tanto para distinguir as espécies de eucalipto como também a mesma espécie em plantios equiâneos.

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Variáveis climáticas são essenciais para a compreensão das condições ambientais que influenciam o crescimento e o desenvolvimento vegetal. Nos últimos anos, as pesquisas que utilizam dados climáticos e técnicas de sensoriamento remoto em análises espaço-temporais da demanda por água e energia das plantas têm-se intensificado. O SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land) é um dos algoritmos mais destacados em estudos que envolvem estimativas dos fluxos de energia em grandes áreas, e pode ser aplicado com poucas medições de campo. Este trabalho, realizado no Município de Santa Bárbara, Minas Gerais, objetivou estimar os componentes do balanço de energia e, por conseguinte, a evapotranspiração em plantios de eucalipto com aplicação do algoritmo SEBAL e de imagem do sensor TM do satélite Landsat 5. As estimativas foram realizadas para cena do dia 20/06/2003. Considerando apenas as áreas referentes aos plantios de eucalipto (sete anos de idade), foram obtidos valores médios de saldo de radiação (Rn), fluxo de calor no solo (G), fluxo de calor sensível (H), fluxo de calor latente (LE) de 420,12 W m-2, 81,80 W m-2, 149,93 W m-2, 188,39 W m-2, respectivamente. Para a evapotranspiração real horária (ETr h), o valor médio obtido foi de 0,28 mm h-1. As estimativas mostraram-se condizentes com dados da literatura, no entanto pesquisas com maior controle experimental devem ser realizadas.

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O objetivo deste trabalho foi comparar mapeamentos de semeadura da cultura da soja na região oeste do Paraná, realizados com imagens MODIS/Terra e TM/Landsat 5. Primeiramente, construiu-se máscara de referência, considerando seis imagens TM ao longo do ciclo da cultura, utilizando-se dos algoritmos Paralelepípedo e MaxVer com posterior análise visual. As imagens MODIS foram classificadas com o algorítimo Paralelepípedo, em quatro passagens referentes ao pico vegetativo. O desempenho das classificações foi avaliado por meio de Matrizes de Erros, calculadas pela análise de 100 pontos amostrais (soja ou não-soja), aleatoriamente distribuídos em cada um dos oito municípios da área de estudo. Os principais resultados mostraram que a Exatidão Global (EG) e o Índice Kappa (IK), que variaram entre 0,55 e 0,80, em ambos os sensores, são considerados bons a muito bons. Quando EG e IK dos sensores TM e MODIS foram comparados, não se encontrou diferença significativa. O mapeamento da soja utilizando o sensor MODIS produziu 70% de confiabilidade sob o ponto de vista do usuário. A principal conclusão é a viabilidade de mapear a soja pelo sensor MODIS com as vantagens de que as imagens MODIS têm melhor resolução temporal e são disponibilizadas gratuitamente na Internet.

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O objetivo deste trabalho foi estudar as mudanças no comportamento espectral da cultura da soja, por meio dos perfis espectrais temporais dos índices de vegetação NDVI e GVI, expressos em diferentes valores físicos: fator de reflectância bidirecional (FRB) aparente, de superfície e normalizado derivados de imagens Landsat 5/TM. Foi monitorada área de cultura de soja localizada próxima ao município de Cascavel - PR, utilizando cinco imagens da safra de 2004/2005, sendo realizados nessas imagens os procedimentos de transformação radiométrica, correção atmosférica e normalização, determinando valores físicos dos fatores de reflectância bidirecional aparente, de superfície e normalizado, respectivamente. Com o intuito de caracterizar a resposta espectral da biomassa da soja, geraram-se imagens referentes aos índices de vegetação NDVI e GVI. Como resultado, a cultura mostrou-se diferente para os tratamentos dos fatores de reflectância bidirecional aparente, de superfície e de normalização. Por meio dos perfis médios espectrais do NDVI e GVI, foi possível acompanhar todo o ciclo da cultura da soja, caracterizando o seu desenvolvimento. Observou-se, ainda, que os dados provenientes do fator de reflectância bidirecional normalizado descaracterizaram a curva espectral da cultura da soja, principalmente em meio à fase de crescimento vegetativo, na data de 9-12-2004.

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The ground surface net solar radiation is the energy that drives physical and chemical processes at the ground surface. In this paper, multi-spectral data from the Landsat-5 TM, topographic data from a gridded digital elevation model, field measurements, and the atmosphere model LOWTRAN 7 are used to estimate surface net solar radiation over the FIFE site. Firstly an improved method is presented and used for calculating total surface incoming radiation. Then, surface albedo is integrated from surface reflectance factors derived from remotely sensed data from Landsat-5 TM. Finally, surface net solar radiation is calculated by subtracting surface upwelling radiation from the total surface incoming radiation.