969 resultados para Remote-sensing Data
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Background: American cutaneous leishmaniasis (ACL) is a re-emerging disease in the state of Sao Paulo, Brazil. It is important to understand both the vector and disease distribution to help design control strategies. As an initial step in applying geographic information systems (GIS) and remote sensing (RS) tools to map disease-risk, the objectives of the present work were to: (i) produce a single database of species distributions of the sand fly vectors in the state of Sao Paulo, (ii) create combined distributional maps of both the incidence of ACL and its sand fly vectors, and (iii) thereby provide individual municipalities with a source of reference material for work carried out in their area. Results: A database containing 910 individual records of sand fly occurrence in the state of Sao Paulo, from 37 different sources, was compiled. These records date from between 1943 to 2009, and describe the presence of at least one of the six incriminated or suspected sand fly vector species in 183/645 (28.4%) municipalities. For the remaining 462 (71.6%) municipalities, we were unable to locate records of any of the six incriminated or suspected sand fly vector species (Nyssomyia intermedia, N. neivai, N. whitmani, Pintomyia fischeri, P. pessoai and Migonemyia migonei). The distribution of each of the six incriminated or suspected vector species of ACL in the state of Sao Paulo were individually mapped and overlaid on the incidence of ACL for the period 1993 to 1995 and 1998 to 2007. Overall, the maps reveal that the six sand fly vector species analyzed have unique and heterogeneous, although often overlapping, distributions. Several sand fly species - Nyssomyia intermedia and N. neivai - are highly localized, while the other sand fly species - N. whitmani, M. migonei, P. fischeri and P. pessoai - are much more broadly distributed. ACL has been reported in 160/183 (87.4%) of the municipalities with records for at least one of the six incriminated or suspected sand fly vector species, while there are no records of any of these sand fly species in 318/478 (66.5%) municipalities with ACL. Conclusions: The maps produced in this work provide basic data on the distribution of the six incriminated or suspected sand fly vectors of ACL in the state of Sao Paulo, and highlight the complex and geographically heterogeneous pattern of ACL transmission in the region. Further studies are required to clarify the role of each of the six suspected sand fly vector species in different regions of the state of Sao Paulo, especially in the majority of municipalities where ACL is present but sand fly vectors have not yet been identified.
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Tropical vegetation is a major source of global land surface evapotranspiration, and can thus play a major role in global hydrological cycles and global atmospheric circulation. Accurate prediction of tropical evapotranspiration is critical to our understanding of these processes under changing climate. We examined the controls on evapotranspiration in tropical vegetation at 21 pan-tropical eddy covariance sites, conducted a comprehensive and systematic evaluation of 13 evapotranspiration models at these sites, and assessed the ability to scale up model estimates of evapotranspiration for the test region of Amazonia. Net radiation was the strongest determinant of evapotranspiration (mean evaporative fraction was 0.72) and explained 87% of the variance in monthly evapotranspiration across the sites. Vapor pressure deficit was the strongest residual predictor (14%), followed by normalized difference vegetation index (9%), precipitation (6%) and wind speed (4%). The radiation-based evapotranspiration models performed best overall for three reasons: (1) the vegetation was largely decoupled from atmospheric turbulent transfer (calculated from X decoupling factor), especially at the wetter sites; (2) the resistance-based models were hindered by difficulty in consistently characterizing canopy (and stomatal) resistance in the highly diverse vegetation; (3) the temperature-based models inadequately captured the variability in tropical evapotranspiration. We evaluated the potential to predict regional evapotranspiration for one test region: Amazonia. We estimated an Amazonia-wide evapotranspiration of 1370 mm yr(-1), but this value is dependent on assumptions about energy balance closure for the tropical eddy covariance sites; a lower value (1096 mm yr(-1)) is considered in discussion on the use of flux data to validate and interpolate models.
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[1] The retrieval of aerosol optical depth (Ta) over land by satellite remote sensing is still a challenge when a high spatial resolution is required. This study presents a tool that uses satellite measurements to dynamically identify the aerosol optical model that best represents the optical properties of the aerosol present in the atmosphere. We use aerosol critical reflectance to identify the single scattering albedo of the aerosol layer. Two case studies show that the Sao Paulo region can have different aerosol properties and demonstrates how the dynamic methodology works to identify those differences to obtain a better T a retrieval. The methodology assigned the high single scattering albedo aerosol model (pi o( lambda = 0.55) = 0.90) to the case where the aerosol source was dominated by biomass burning and the lower pi(o) model (pi(o) (lambda = 0.55) = 0.85) to the case where the local urban aerosol had the dominant influence on the region, as expected. The dynamic methodology was applied using cloud-free data from 2002 to 2005 in order to retrieve Ta with Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer ( MODIS). These results were compared with collocated data measured by AERONET in Sao Paulo. The comparison shows better results when the dynamic methodology using two aerosol optical models is applied (slope 1.06 +/- 0.08 offset 0.01 +/- 0.02 r(2) 0.6) than when a single and fixed aerosol model is used (slope 1.48 +/- 0.11 and offset - 0.03 +/- 0.03 r(2) 0.6). In conclusion the dynamical methodology is shown to work well with two aerosol models. Further studies are necessary to evaluate the methodology in other regions and under different conditions.
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Surface roughness is an important geomorphological variable which has been used in the Earth and planetary sciences to infer material properties, current/past processes, and the time elapsed since formation. No single definition exists; however, within the context of geomorphometry, we use surface roughness as an expression of the variability of a topographic surface at a given scale, where the scale of analysis is determined by the size of the landforms or geomorphic features of interest. Six techniques for the calculation of surface roughness were selected for an assessment of the parameter`s behavior at different spatial scales and data-set resolutions. Area ratio operated independently of scale, providing consistent results across spatial resolutions. Vector dispersion produced results with increasing roughness and homogenization of terrain at coarser resolutions and larger window sizes. Standard deviation of residual topography highlighted local features and did not detect regional relief. Standard deviation of elevation correctly identified breaks of slope and was good at detecting regional relief. Standard deviation of slope (SD(slope)) also correctly identified smooth sloping areas and breaks of slope, providing the best results for geomorphological analysis. Standard deviation of profile curvature identified the breaks of slope, although not as strongly as SD(slope), and it is sensitive to noise and spurious data. In general, SD(slope) offered good performance at a variety of scales, while the simplicity of calculation is perhaps its single greatest benefit.
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A large area in northeastern Marajo Island, northern Brazil, has been characterized geomorphologically, applying information acquired from Landsat imagery. This study was combined with detailed sedimentologic analysis of continuous cores, which provided a record of depositional settings developed in this area through the Holocene. The results revealed well-preserved, meandering to anastomosed drainage networks of wide palaeochannels that were superimposed by a narrower palaeochannel system. In both cases, the sedimentary record consists of sands, heterolithic deposits and muds, locally rich in plant debris. The strata are organized into fining upward successions that reach approximately 18 m thick in the wide channels and 4 m thick in the narrow channels. Sedimentary features suggestive of a coastal location for the wider palaeochannels and reworking of sediments by tidal currents include the prevalence of well to moderately sorted, rounded to sub-rounded, fine- to medium-grained sands displaying foreset packages separated by mud couplets, suggestive of tidal cycles. The data presented herein point to a rise in relative sea level reaching the Lake Arari area during the early to late/mid Holocene. This event was followed by a relative sea level drop. Tectonics seem to have contributed to an overall lowering in relative sea level in the study area since the mid-Holocene, which does not follow the same pattern recorded in other areas along the northern Brazilian coast.
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Marajo Island is located in a passive continental margin that evolved from rifting associated with the opening of the Equatorial South Atlantic Ocean in the Late Jurassic/Early Cretaceous period. This study, based on remote sensing integrated with sedimentology, as well as subsurface and seismographic data available from the literature, allows discussion of the significance of tectonics during the Quaternary history of marginal basins. Results show that eastern Marajo Island contains channels with evidence of tectonic control. Mapping of straight channels defined four main groups of lineaments (i.e. NNE-SSW, NE-SW, NW-SE and E-W) that parallel main normal and strike-slip fault zones recorded for the Amazon region. Additionally, sedimentological studies of late Quaternary and Holocene deposits indicate numerous ductile and brittle structures within stratigraphic horizons bounded by undeformed strata, related to seismogenic deformation during or shortly after sediment deposition. This conclusion is consistent with subsurface Bouguer mapping suggestive of eastern Marajo Island being still part of the Marajo graben system, where important fault reactivation is recorded up to the Quaternary. Together with the recognition of several phases of fault reactivation, these data suggest that faults developed in association with rift basins might remain active in passive margins, imposing important control on development of depositional systems. Copyright (C) 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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Planning policies in several European countries have aimed at hindering the expansion of out-of-town shopping centers. One argument for this is concern for the increase in transport and a resulting increase in environmental externalities such as CO2-emissions. This concern is weakly founded in science as few studies have attempted to measure CO2-emissions of shopping trips as a function of the location of the shopping centers. In this paper we conduct a counter-factual analysis comparing downtown, edge-of-town and out-of-town shopping. In this comparison we use GPS to track 250 consumers over a time-span of two months in a Swedish region. The GPS-data enters the Oguchi’s formula to obtain shopping trip-specific CO2-emissions. We find that consumers’ out-of-town shopping would generate an excess of 60 per cent CO2-emissions whereas downtown and edge-of-town shopping centers are comparable.
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Digital elevation model (DEM) plays a substantial role in hydrological study, from understanding the catchment characteristics, setting up a hydrological model to mapping the flood risk in the region. Depending on the nature of study and its objectives, high resolution and reliable DEM is often desired to set up a sound hydrological model. However, such source of good DEM is not always available and it is generally high-priced. Obtained through radar based remote sensing, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) is a publicly available DEM with resolution of 92m outside US. It is a great source of DEM where no surveyed DEM is available. However, apart from the coarse resolution, SRTM suffers from inaccuracy especially on area with dense vegetation coverage due to the limitation of radar signals not penetrating through canopy. This will lead to the improper setup of the model as well as the erroneous mapping of flood risk. This paper attempts on improving SRTM dataset, using Normalised Difference Vegetation Index (NDVI), derived from Visible Red and Near Infra-Red band obtained from Landsat with resolution of 30m, and Artificial Neural Networks (ANN). The assessment of the improvement and the applicability of this method in hydrology would be highlighted and discussed.
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Microwave remote sensing has high potential for soil moisture retrieval. However, the efficient retrieval of soil moisture depends on optimally choosing the soil moisture retrieval parameters. In this study first the initial evaluation of SMOS L2 product is performed and then four approaches regarding soil moisture retrieval from SMOS brightness temperature are reported. The radiative transfer equation based tau-omega rationale is used in this study for the soil moisture retrievals. The single channel algorithms (SCA) using H polarisation is implemented with modifications, which includes the effective temperatures simulated from ECMWF (downscaled using WRF-NOAH Land Surface Model (LSM)) and MODIS. The retrieved soil moisture is then utilized for soil moisture deficit (SMD) estimation using empirical relationships with Probability Distributed Model based SMD as a benchmark. The square of correlation during the calibration indicates a value of R2 =0.359 for approach 4 (WRF-NOAH LSM based LST with optimized roughness parameters) followed by the approach 2 (optimized roughness parameters and MODIS based LST) (R2 =0.293), approach 3 (WRF-NOAH LSM based LST with no optimization) (R2 =0.267) and approach 1(MODIS based LST with no optimization) (R2 =0.163). Similarly, during the validation a highest performance is reported by approach 4. The other approaches are also following a similar trend as calibration. All the performances are depicted through Taylor diagram which indicates that the H polarisation using ECMWF based LST is giving a better performance for SMD estimation than the original SMOS L2 products at a catchment scale.
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Distributed energy and water balance models require time-series surfaces of the meteorological variables involved in hydrological processes. Most of the hydrological GIS-based models apply simple interpolation techniques to extrapolate the point scale values registered at weather stations at a watershed scale. In mountainous areas, where the monitoring network ineffectively covers the complex terrain heterogeneity, simple geostatistical methods for spatial interpolation are not always representative enough, and algorithms that explicitly or implicitly account for the features creating strong local gradients in the meteorological variables must be applied. Originally developed as a meteorological pre-processing tool for a complete hydrological model (WiMMed), MeteoMap has become an independent software. The individual interpolation algorithms used to approximate the spatial distribution of each meteorological variable were carefully selected taking into account both, the specific variable being mapped, and the common lack of input data from Mediterranean mountainous areas. They include corrections with height for both rainfall and temperature (Herrero et al., 2007), and topographic corrections for solar radiation (Aguilar et al., 2010). MeteoMap is a GIS-based freeware upon registration. Input data include weather station records and topographic data and the output consists of tables and maps of the meteorological variables at hourly, daily, predefined rainfall event duration or annual scales. It offers its own pre and post-processing tools, including video outlook, map printing and the possibility of exporting the maps to images or ASCII ArcGIS formats. This study presents the friendly user interface of the software and shows some case studies with applications to hydrological modeling.
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As técnicas de sensoriarnento remoto e geoprocessamento são fundamentais para processamento e integração de dados de mapeamento geológico/geotécnico, principalmente estudos de gerenciamento e planejamento. A área estudada compreende o município de Três Cachoeiras. Litoral Norte do Rio Grande do Sul o qual inclui-se na "Reserva da Biosfera da Mata Atlântica". O município tem st: deparado com problemas de localização de sitios adequados à disposição final dos resíduos sólidos. bem como o assentamento de loteamentos residenciais e industriais, localização de jazidas de extração de material para construção, fontes de abastecimento de água e necessidade de criação de áreas de preservação ambiental. O objetivo deste trabalho foi produzir mapeamentos da área em questão, através da pesquisa geológico-geotécnica desenvolvida com emprego de imagens de satélite e fotografias aéreas, em que as informações foram cruzadas no SIG. Baseado nisto, investigaram-se os aspectos acima mencionados. a partir de uma contribuição geológico/geotécnica ao município, incluindo-se levantamento de campo, fotointerpretação, processamento e classificação de imagens do município de Três Cachoeiras, sendo os dados integrados num sistema de geoprocessamento. Utilizando-se cartas planialtimétricas, fotografias aéreas e imagem de satélite LANDSAT TM5. foram criados planos de informação como o limite da área estudada, a estrutura viária municipal, a delimitação de reservas ecológicas baseadas na legislação ambiental vigente e, por meio do modelo numérico do terreno, a carta de declividade. A fotointerpretação gerou planos de rede de drenagem, litológica. morfoestruturas e formações superficiais. Os dados de campo. sobrepostos às litológicas obtidas por fotointerpretação, produziram a carta litológica. No tratamento das imagem, foram gerados produtos com contraste, operações entre bandas, filtragens e análise de componentes principais, os quais contribuíram parira classificação da imagem e resultando nos planos de rochas/solos e cobertura/uso do solo (carta de uso atual do solo). O cruzamento destas informações permitiu a obtenção da carta de formações superficiais, lidrogeológica que, juntamente com as cartas litológica, declividades e uso atual do solo distribuíram os atributos do meio físico em planos elaborados por novos cruzamentos, que satisfazem o objetivo do estudo, sendo estes planos o produto final, ou seja, cartas de recomendação: a extração de materiais para construção civil; a implantação de obras de infraestrutura; a disposição de resíduos sólidos e loteamentos; geotécnica à agricultura; à implantação de áreas destinadas à preservação ambienta1 e recuperação.
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O presente trabalho discute os terraços lagunares da margem leste da Laguna dos Patos, localizados próximo à cidade de Mostardas. Através desse estudo é apresentado um novo modelo evolutivo para os últimos 5.000 anos no Litoral Médio do Rio Grande do Sul. Novas ferramentas foram utilizadas pela primeira vez no estudo da planície costeira do Rio Grande do Sul. Com respeito a aquisição dos dados de subsuperfície foi utilizado com êxito um GPR (Ground Penetretion Radar). Na análise e interpretação dos dados foi feita uma tentativa de aplicação da estratigrafia de seqüências. Através do uso de um scanner foram elaborados perfis dos testemunhos de sondagem, identificando aspectos distintos na composição e porosidade de diferentes litologias. Outras ferramentas utilizadas constam de sensoriamento remoto, nivelamento altimétrico e batimétrico, vibracore e datação radiométrica. Dessa forma, foram definidas três feições de terraceamento lagunar de idade holocênica na área de estudo, cada uma relacionada a um nível lagunar distinto. Através dos dados obtidos em subsuperfície foi possível traçar um esboço cronoestratigráfico, bem como uma curva de variação relativa do nível lagunar para a região. Também, como resultado dos dados geológicos de superfície, associados a novas interpretações baseadas em fotografias aéreas e imagens de satélite, foi elaborado um mapa geológico atualizado.
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A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais.
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Os processamentos de imagens orbitais efetuados através de técnicas de sensoriamento remoto geraram informações qualitativas de natureza textural (morfo-estruturas). Estas permitiram (1) o reconhecimento de áreas com diferentes padrões estruturais tendo diferentes potencialidades para a prospecção de fluorita, (2) a identificação de novos lineamentos estruturais potencialmente favoráveis à mineralização e (3) evidenciaram prolongamentos extensos para as principais estruturas mineralizadas, (4) às quais se associam um grande número de estruturas, antes desconhecidas, com grande potencial prospectivo. O aprimoramento de técnicas de classificação digital sobre produtos de razões de bandas e análise por componentes principais permitiu identificar a alteração hidrotermal associada às estruturas, incorporando novos critérios para a prospecção de fluorita. Buscando-se quantificar os dados de alteração hidrotermal, foi efetuada a análise espectrorradiométrica das rochas do distrito fluorítico. Integrando estas informações com dados TM LANDSAT 5, em nível de reflectância, obteve-se a classificação espectral das imagens orbitais, o que permitiu a identificação de estruturas menores com um detalhe nunca antes obtido. Os processamentos de dados aerogeofísicos forneceram resultados sobre estruturas (magnetometria) e corpos graníticos afetados por alteração hidrotermal (aerogamaespectrometria). Estes produtos foram integrados com dados TM LANDSAT 5 associando o atributo textural da imagem orbital ao comportamento radiométrico das rochas. Diagnosticou-se o lineamento Grão-Pará como o principal prospecto do distrito. E levantaram-se uma série de dados sobre a compartimentação tectônica da região, a zonação de fácies das rochas graníticas (rocha fonte do flúor) e as alterações hidrotermais associadas ao magmatismo granítico. Isto permitiu a compreensão da distribuição regional dos depósitos de fluorita, adicionando-se um novo critério à prospecção de fluorita, a relação espacial entre a mineralização e a rocha fonte de F. Esta última corresponde à fácies granítica da borda do Maciço Pedras Grandes.
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Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.