978 resultados para Kinect depth sensor
Resumo:
Este trabalho teve como objetivo geral avaliar o potencial das imagens do sensor ASTER, utilizando a região do infravermelho de ondas curtas (SWIR), para discriminação espectral de rochas carbonáticas aflorantes na região Noroeste do Estado do Rio de Janeiro, complementando produtos existentes de mapeamento geológico. As rochas carbonáticas servem de matéria-prima para produção de cimento, que atualmente apresenta forte demanda dado o crescimento de obras civis devido à expansão da infraestrutura do Estado do Rio de Janeiro. Este crescimento no consumo oferece desafios às companhias produtoras, tornando-se de vital importância a identificação de novas áreas para exploração de insumos para a indústria civil. Neste sentido, o carbonato tem sofrido grande pressão com relação a sua produção pois é a principal matéria-prima utilizada na fabricação do cimento. Imagens do sensor Aster vem sendo utilizadas na área da geologia com êxito, discriminando litologias e minerais como quartzo, óxido de ferro e calcita. Na região do intervalo de ondas entre 2,235-2,285 μm e 2,295-2,365 μm , as bandas 7 e 8 do sensor ASTER na região do SWIR, mostram-se adequadas para a identificação de minerais de calcita e dolomita. Como metodologia, foram aplicadas as técnicas de razões de bandas para separação de calcários e dolomitos e para a classificação espectral, foi utilizada a técnica SAM. Tornou-se como referência para a classificação espectral amostras de áreas de rochas carbonáticas aflorantes e espectros da biblioteca espectral da USGS. As classificações espectrais obtiveram resultados significativos na discriminação espectral das áreas carbonáticas, no entanto as técnicas de razões de bandas não obtiveram resultados suficientes para a discriminação de calcários e dolomitos. Para trabalhos futuros sugere-se a realização de trabalho de campo para a coleta de espectros, através da espectrorradiometria dos afloramentos dos carbonatos.
