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Área de identificação
Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3GDQRFL
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/06.03.23.00
Última Atualização2014:06.24.18.05.29 administrator
Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/06.03.23.00.29
Última Atualização dos Metadados2020:10.01.15.57.50 administrator
ISSN1415-4366
Rótulolattes: 9857505876280820 3 LopesBarNovAndCha:2014:MoQuÁg
Chave de CitaçãoLopesBarNovAndCha:2014:MoQuÁg
TítuloModelagem da qualidade das águas a partir de sensoriamento remoto hiperespectral
Ano2014
Data de Acesso08 mar. 2021
Tipo de Trabalhoconference paper
Número de Arquivos1
Tamanho1107 KiB
Área de contextualização
Autor1 Lopes, Fernando Bezerra
2 Barbosa, Cláudio Clemente Faria
3 Novo, Evlyn Márcia Leão de Moraes
4 Andrade, Eunice M. de
5 Chaves, Luiz C. G.
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JGSB
3 8JMKD3MGP5W/3C9JH39
Grupo1
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 DENA/CCA/UFC
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 DENA/CCA/UFC
5 DENA/CCA/UFC
Endereço de e-Mail do Autor1 lopesfb@yahoo.com.br
2 claudio@dpi.inpe.br
3 evlyn@dsr.inpe.br
4 eandrade@ufc.br
5 luizcarlosguerreiro@gmail.com
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental
Volume18
Número(Suplemento)
PáginasS13-S19
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaA2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS A2_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B1_INTERDISCIPLINAR B1_GEOGRAFIA B2_MATERIAIS B2_ENGENHARIAS_III B2_ENGENHARIAS_I B2_GEOCIÊNCIAS B2_BIODIVERSIDADE B3_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS B3_CIÊNCIA_DE_ALIMENTOS B3_BIOTECNOLOGIA B3_ENGENHARIAS_IV B4_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_II B4_ENGENHARIAS_II B4_MEDICINA_VETERINÁRIA B5_ENSINO B5_QUÍMICA C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_III C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
Histórico2014-06-03 23:00:29 :: lattes -> administrator ::
2020-10-01 15:57:50 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
Área de conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveregião semiárida, sensores hiperespectrias, água, semi-arid region, monitoring of water quality, hyperspectral sensor.
ResumoEste estudo objetiva estimar as variáveis limnológicas a partir de dados de sensoriamento remoto. Os dados foram coletados em 20 pontos no reservatório Orós, Ceará, em março de 2011 e agosto de 2012. Foram analisados os atributos: transparência de Secchi, turbidez, sedimentos inorgânicos em suspensão (SIS), condutividade elétrica da água (CE) e dados radiométricos. Posteriormente, foram realizadas análises de correlação entre o fator de reflectância bidirecional - FR e os dados de SIS, CE, turbidez e transparência e gerados os modelos de regressão simples. Para o atributo SIS o modelo ajustado foi o potencial (SIS = 860,1679*FRl7201/0,6427), com um coeficiente de determinação (R2) de 0,90. Para a variável turbidez, o modelo de regressão ajustado foi Turb = ((FRl720 0,0217)/0,0017) e com R2 de 0,90. O modelo de regressão ajustado para a transparência foi Transp = ((-FRl653 + 0,171)/0,1375) e com R2 de 0,92. O modelo de regressão ajustado para a condutividade elétrica foi CE = ((-FRl632 + 0,5352)/1,6278) e com R2 igual a 0,93. Para todos os modelos os valores de p (p-value) foram menores que 0,001. Os modelos desenvolvidos indicam que as variáveis limnológicas podem ser quantificadas remotamente. ABSTRACT: This study aimed to estimate limnological parameters using remote sensing data. Data were sampled in 20 sites in the Orós reservoir in Ceará State, Brazil in March/2011 and August/2012. Secchi transparency, turbidity, suspended inorganic sediments (SIS), transparency, electrical conductivity of water (CE), and radiometric data were analysed. After sampling the data were submitted to correlation and regression analysis between the bidirectional reflectance factor (FR) and SIS, CE, turbidity and transparency data. For estimating SIS the adjusted model was the potential model (SIS = 860.1679*FRl7201/0.6427) with a coefficient of determination (R2) of 0.90. For turbidity the best model was represented by euqation Turb = (FRl720 0.0217)/0.0017 providing a R2 of 0.90 and the best model for transparency was Transp = (-FRl653 + 0.171)/0.1375 with an R2 of 0.92. For the electrical conductivity of water the CE = (-FRl632 + 0.5352)/1.6278 was the best with a R2 of 0.93. For all these models, p-value was smaller than 0.001. These models seems to be reliable and indicate that these limnological variables can be estimated using in situ remote sensing data.
AreaSRE
Arranjo 1INPE > Produção > DIDPI > Modelagem da qualidade...
Arranjo 2INPE > Produção > DIDSR > Modelagem da qualidade...
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Idiomapt
Arquivo AlvoLopes et al 2014.pdf
Grupo de Usuárioslattes
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Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGPCW/3ER446E
URL (dados não confiáveis)http://www.agriambi.com.br/revista/v18ns/v18nsa03.pdf
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO; SCOPUS.
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
NotasSetores de Atividade: Outras atividades profissionais, científicas e técnicas.
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