868 resultados para spatial resolution


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

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Pós-graduação em Biologia Geral e Aplicada - IBB

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

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As informações topográficas existentes para o território brasileiro, na escala 1:100.000, cobrem apenas 75,39% da área nacional, restando ainda imensos vazios cartográficos, principalmente na região Amazônica. Essas informações eram oriundas de métodos de restituição aerofotogramétricas, aplicados em fotos aéreas das décadas de 60 a 80. Devido à grande complexidade dos métodos empregados e a outros problemas de ordem técnico-financeira, grande parte das cartas plani-altimétricas está desatualizada, fato que compromete a utilização das mesmas. Atualmente, as informações topográficas são largamente extraídas a partir de modelos digitais de elevação, como por exemplo, as imagens do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Neste trabalho, o modelo de elevação do SRTM foi analisado com base no Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) altimétrico, na atualização altimétrica da carta Plani-altimétrica Salinópolis do ano de 1982. A análise do PEC altimétrico do SRTM referente à região de Salinópolis, revelou que o mesmo pode ser utilizado na escala 1:50.000 classe C e escala 1:100.000 classe A. Já que as imagens SRTM são compatíveis com a escala e classe da carta Salinópolis, utilizou-se a versão original do SRTM (90 metros resolução espacial) para atualização altimétrica da carta Salinópolis e imagens TM Landsat-5, como base planimétrica, seguindo os parâmetros adotados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Com a atualização da carta constatou-se várias diferenças, principalmente em relação à planimetria. A atualização das cartas é de grande importância, principalmente em regiões costeiras, devido à dinâmica e intensidade dos diferentes processos naturais e antrópicos atuantes, além disso, esta metodologia pode servir de base para a atualização de outras cartas e até mesmo a geração de novas cartas em locais de vazios cartográficos, resolvendo assim a questão da falta de informação topográfica em determinadas escalas. Palavras-chave: SRTM, atualização cartográfica, carta plani-altimétrica, Amazônia.

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This paper reports the results that are part of a series of experiments designed to evaluate aspects of the spatial resolution of the visual system of the opossum, Didelphis marsupialis aurita. This nocturnal marsupial presents a well-developed eye, displaying features that reflect specialization for operation at low levels of luminosity. The species was shown to be slightly myopic, a feature that may prove to be valuable because of the increased depth of field. Opossum visual acuity has been previously evaluated by means of determining the Contrast Sensitivity Function (CSF). The results indicate rather poor visual acuity compared with other nocturnal animals. In this paper, we describe the results obtained for the optical quality of the opossum's eye using a single-pass method. The results suggest that the opossum's optical system is capable of forming images that can be resolved when separated by an angular distance on the order of 6 minutes of arc.

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Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

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