927 resultados para Espectroscopia de alta resolução


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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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O Baixe e Use reúne mais de 200 produções originais da TV Câmara disponíveis para download gratuito, no endereço www.tv.camara.gov.br/baixeeuse. São documentários, reportagens e interprogramas (programas curtos) organizados em oito eixos temáticos: cidadania, comunicação, economia, educação, humanidades, meio ambiente, política e saúde. Todo esse conteúdo tem o objetivo de promover a educação, o debate público e o exercício da cidadania.

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Áreas alagadas são importantes devido à grande biodiversidade que sustentam e aos serviços ambientais gerados pela sua conservação. Essas áreas, quando dominadas por macrófitas, tendem a suportar grande biodiversidade e assumir grande valor de conservação. Assim, o monitoramento do estabelecimento deste importante componente do ecossistema durante um projeto de recuperação de ecossistemas é importante para avaliar o sucesso da sua recuperação. Este trabalho teve como objetivo estimar aquantidade de biomassa por área acumulada em um ecossistema ao longo de um gradiente de recuperação. Através da classificação não supervisionada gerada a partir de de imagens de satélite de alta resolução (GeoEye-1) e amostragem destrutiva foram estimadas quantidades de biomassa por área em três alagados em recuperação na Reserva Ecológica Guapiaçú. A classificação não supervisionada se mostrou uma ferramenta acurada e eficiente no mapeamento de classes de vegetação. Os alagados estudados apresentam uma taxa de acúmulo de carbono anual estimada em 1,12 MgC.hec-1 atingindo um máximo de 5.55 MgC.hec-1 no terceiro ano. Adicionalmente, foi observada uma correlação negativa entre biomassa e profundidade.

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No Brasil, entre as áreas protegidas e regulamentadas por lei estão às denominadas Unidades de Conservação (UC) e são definidas assim por possuírem características ambientais, estéticas, históricas ou culturais relevantes, importantes na manutenção dos ciclos naturais, demandando regimes especiais de preservação, conservação ou exploração racional dos seus recursos. O Parque Estadual da Serra da Tiririca (PESET), criado pela Lei 1.901, de 29 de novembro de 1991 localizado entre os municípios de Niterói e Maricá no Estado do Rio de Janeiro, enquadra-se na categoria de UC de Proteção Integral abrigando uma extensa faixa de Mata Atlântica em seus limites. Para a presente pesquisa foi feita uma classificação de Uso da terra e cobertura vegetal, refinada por pesquisas feitas através do trabalho de campo, que subsidiou a elaboração da proposta de Zoneamento Ambiental para o parque. O processamento digital da imagem foi feito utilizando-se o sistema SPRING desenvolvido pelo Instituto de Pesquisas Espaciais (INPE). A confecção dos mapas temáticos foi feita com apoio do sistema Arcgis desenvolvido pela ESRI. O Sistema de Informação Geográfica (SIG) foi empregado para as modelagens ambientais. Nessa etapa foram consideradas, de forma integrada, a variabilidade taxonômica, a expressão territorial e as alterações temporais verificáveis em uma base de dados georreferenciada. A tecnologia SIG integra operações convencionais de bases de dados, relativas ao armazenamento, manipulação, análise, consulta e apresentação de dados, com possibilidades de seleção e busca de informações e suporte à análise geoestatística, conjuntamente com a possibilidade de visualização de mapas sofisticados e de análise espacial proporcionada pelos mapas. A opção por esta tecnologia busca potencializar a eficiência operacional e permitir planejamento estratégico e administração de problemas, tanto minimizando os custos operacionais como acelerando processos decisórios. O estudo feito através da modelagem computacional do PESET apresentará o emprego das técnicas amplamente utilizadas no monitoramento ambiental, sendo úteis aos profissionais destinados à gestão e aos tomadores de decisão no âmbito das políticas públicas relacionadas à gestão ambiental de Unidades de Conservação.

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A genética forense tem grande importância na geração de provas em casos de violência sexual, paternidade criminal, identificação de cadáveres e investigação de evidências de locais de crime. A análise de STRs apresenta grande poder de discriminação, mas é uma metodologia multi-etapas, trabalhosa, cara e em muitos casos a análise genética é prejudicada pela baixa quantidade e qualidade das evidências coletadas. Este estudo teve como objetivo desenvolver e caracterizar uma metodologia de triagem de amostras forenses através da análise de perfis de dissociação em alta resolução (HRM) de regiões do DNA mitocondrial, o qual está presente em maior número de cópias e mais resistente a degradação. Para tanto, foram extraídos DNAs de 68 doadores. Estas amostras foram sequenciadas e analisadas por HRM para sete alvos no DNA mitocondrial. Também foram realizados ensaios para determinar a influência do método de extração, da concentração e nível de degradação do DNA no perfil de HRM obtido para uma amostra. Os resultados demonstraram a capacidade da técnica de excluir indivíduos com sequências diferentes da referência comparativa em cinco regiões amplificadas. Podem ser analisadas em conjunto, amostras de DNA com variação de concentração de até a ordem de 100 vezes e extraídas por diferentes metodologias. Condições de degradação de material genético não prejudicaram a obtenção de perfis de dissociação em alta resolução. A sensibilidade da técnica foi aprimorada com a análise de produtos de amplificação de tamanho reduzido. A fim de otimizar o ensaio foi testada a análise de HRM em reações de PCR duplex. Um dos pares de amplificação forneceu perfis de HRM compatíveis com resultados obtidos de reações com amplificação de apenas um dos alvos. Através da análise conjunta das cinco regiões, esta metodologia visa a identificação de indivíduos não relacionados com as referências comparativas, diminuindo o número de amostras a serem analisadas por STRs, reduzindo gastos e aumentando a eficiência da rotina de laboratórios de genética forense.

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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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A proteção da natureza não é um fenômeno exclusivo dos dias atuais. A preocupação com a preservação dos recursos naturais já se constituía em um desafio para as sociedades antigas. O desenvolvimento de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento contribuem sobremaneira com esse objetivo, tendo em vista a possibilidade de avaliações de uso e cobertura das terras nas mais diversas escalas de análise. O presente trabalho teve como objetivo mapear o uso e cobertura da terra de uma bacia de área de montanha no Rio de Janeiro, utilizando-se uma imagem de alta resolução do ano de 2010. Pretende-se, nesse trabalho, apresentar resultados referentes ao mapeamento no ano de 2010 e compará-lo com o mapeamento já realizado na área, no ano de 2004, e assim caracterizar as mudanças de uso e cobertura da terra na bacia.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Química e Biológica

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Química e Biológica

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Química e Biológica

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Dissertação de Mestrado em Gestão do Território, Especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica

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Este caso de estudo tem como objetivo demonstrar a utilidade da utilização de imagens de satélite de alta resolução para a produção de cartografia temática em áreas urbanas, bem como, experimentar a extracção de elementos de uma imagem de alta resolução a partir de protocolos de segmentação, aplicando uma abordagem orientada por regiões, e recorrendo a dados de uma cena do satélite WorldView2 com as suas novas 4 bandas adicionais. Definiu-se uma nomenclatura de ocupação de solo com base na fotointerpretação da imagem, criou-se uma legenda hierarquizada por 3 níveis de desagregação. No primeiro nível incluiu-se sete classes, no segundo nível as classes foram classificadas pelo nome dos objetos identificados na fotointerpretação, e o terceiro nível foram classificados pelas características dos objetos definidos no nível anterior. Foram criados segmentos de treino através do algoritmo da segmentação, que tem como função criar segmentos vetoriais com base na similaridade espectral e no valor espectral dos conjuntos dos pixéis vizinhos, testou-se varios parâmetros de segmentação de modo a obter o nível de segmentação que visivelmente na imagem se aproximasse mais aos objetos reconhecidos, para assim se gerar as assinaturas espectrais dos objetos representados pela segmentação, procedendo-se à classificação de ocupação de solo baseada nos segmentos.