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A expressão de busca foi <secondaryty pn and ref journal and firstg DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR and y 2014 and not dissemination websci and issn *>.
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Data e hora local de busca: 26/02/2021 16:06.
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7EL5
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.32
Última Atualização2015:01.16.11.46.26 administrator
Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.32.01
Última Atualização dos Metadados2021:02.13.04.10.52 administrator
ISSN0560-4613
1808-0936
Rótulolattes: 9191097222405687 3 AlvesFlorAlvePere:2014:MALAUS
Chave de CitaçãoAlvesFlorAlvePere:2014:MaLaUs
TítuloMapping land use and land cover changes in a region of sugarcane expansion using tm and modis data / Mapeamento de Mudanças de Uso e Cobertura da Terra em uma Região de Expansão de Cana-de-açúcar Utilizando TM e MODIS
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho465 KiB
Área de contextualização
Autor1 Alves, Claudia Durand
2 Florenzano, Teresa Gallotti
3 Alves, Diógenes Salas
4 Pereira, Madalena Niero
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9T
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGTS
4 8JMKD3MGP5W/3C9JHNH
Grupo1
2
3
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume66
Número2
Páginas337-347
Tipo SecundárioPRE PN
Histórico2014-12-01 12:32:01 :: lattes -> administrator ::
2021-02-13 04:10:52 :: administrator -> marciana :: 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-Chave: Land Use/cover Change, TM Data, EVI2-MODIS, Sugarcane, Object-based Image Analysis, Mudanças de Uso e Cobertura da Terra, Dados TM, EVI2-MODIS, Cana-de-açúcar, Análise Baseada em Objetos.
ResumoLand use/cover change (LUCC) is a cross-disciplinary research fi eld in which remote sensing and geographic information systems (GIS) techniques have played an important role. Sugarcane expansion a major LUCC process in Brazil - has been monitored by INPEs CANASAT project since 2003 (http://www.dsr.inpe.br/canasat/). In this study, an assessment of land use/cover conversion is presented in a region of important sugarcane expansion, the município of Barretos, in São Paulo State, in the 2003-2009 period. Detection of land use/cover changes is performed by classifi - cation of 2003 land use/cover and comparing 2003 classes with 2009 CANASAT maps. Land use/cover classifi cation uses Landsat TM, and MODIS EVI2 time series, and two different techniques, segmentation followed by supervised classifi cation, and object-based image analysis (OBIA) combining remotely sensed imagery and ancillary data. Results show that at least 40% of the increases in sugarcane area were due to conversion of pasture land; comparison of the two classifi cation techniques shows better results by the OBIA technique, but both approaches agreed that most sugarcane expansion occurred on pastureland. RESUMO: As mudanças de uso e cobertura da terra (MUCT) constituem o objeto de um campo de pesquisa multidisciplinar em que as técnicas de sensoriamento remoto e sistemas de informação geográfi ca tem tido um papel importante. A expansão da cana-de-açúcar, um processo maior de MUCT no Brasil, tem sido monitorada pelo projeto CANASAT do INPE desde 2003 (http://www.dsr.inpe.br/canasat/). Este estudo avaliou a conversão de uso e cobertura da terra numa área de importante expansão da cana, o município de Barretos, Estado de São Paulo, no período 2003-2009. A detecção das mudanças de cobertura e uso da terra foi realizada através da classifi cação do uso e cobertura da terra em 2003 S B CAlves C. D. et al. 338 Revista Brasileira de Cartografi a, Rio de Janeiro, N0 66/2, p. 337-347, Mar/Abr/2014 e comparação das classes de uso e cobertura em 2003 com o mapa do projeto CANASAT de 2009. A classifi cação do uso e cobertura da terra utilizou dados do sensor TM/Landsat e séries temporais MODIS EVI2, e duas técnicas distintas, segmentação seguida de classifi cação supervisionada e análise de imagens baseada em objetos (OBIA do nome em inglês object-based image analysis), combinando-se imagens de sensoriamento remoto e dados auxiliares. Os resultados mostraram que pelo menos 40% da expansão da área da cana decorreram da conversão de pastagens; a comparação das duas técnicas de classifi cação mostrou que a técnica OBIA produziu resultados melhores, mas ambas classifi cações concordaram que a maior parte da expansão da cana-de-açúcar ocorreu em pastagens.
AreaSRE
Arranjo 1Repositório da BDMCI > Fonds INPE > Produção > DIDPI > Mapping land use...
Arranjo 2Repositório da BDMCI > Fonds INPE > Produção > DIDSR > Mapping land use...
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URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W/3HG7EL5
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Idiomapt
Arquivo Alvo545-3440-2-PBclaudia.pdf
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VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3GDQ83H
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/06.03.19.28
Última Atualização2014:06.25.20.57.10 administrator
Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/06.03.19.28.48
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.30 administrator
ISSN0560-4613
1808-0936
Rótulolattes: 1861914973833506 3 AndradeFranAlme:2014:DeClPa
Chave de CitaçãoAndradeFranAlme:2014:DeClPa
TítuloDesempenho de Classificadores Paramétrico e Não-Paramétrico na Classificação da Fisionomia Vegetal
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho1168 KiB
Área de contextualização
Autor1 Andrade, Alexandre Curvelo
2 Francisco, Cristiane Nunes
3 Almeida, Cláudia Maria de
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JGS3
Grupo1
2
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2
3 almeida@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume65
Número2
Páginas227-242
Tipo SecundárioPRE PN
Histórico2014-06-03 19:28:48 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:30 :: administrator -> marciana :: 2014
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Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãofinaldraft
Palavras-Chavesensoriamento remoto, classificação de vegetação, QuickBird satellite, maxver, support vector machines, índices de concordância.
ResumoO objetivo do presente trabalho é o estudo comparativo entre dois algoritmos estatísticos e supervisionados, MAXVER (Máxima Verossimilhança) e SVM (Suport Vector Machine), respectivamente paramétrico e não paramétrico, aplicados na classifi cação da fisionomia da vegetação em imagens de altíssima resolução espacial, com ênfase na avaliação do desempenho das classifi cações derivadas do incremento no número de atributos . A base de dados foi constituída pelas bandas do QuickBird fusionadas e por imagens geradas pelas transformações das bandas originais, além de dados de relevo do banco de dados TOPODATA. A área de estudo, com 16 km2, situa-se no município de Nova Friburgo, na região serrana do estado do Rio de Janeiro. No total, foram realizados quatro experimentos combinando o classifi cador com o número de atributos utilizados, considerando, em dois experimentos, apenas as quatro bandas espectrais corrigidas geométrica e radiometricamente e, nos outros dois, um espaço de atributos com 18 planos de informação. Os índices Kappa alcançados pelo classifi cador MAXVER variaram entre 0,64 e 0,66. Já os alcançados pelos experimentos conduzidos com o algoritmo SVM variaram entre 0,52 e 0,80. Considerando os índices alcançados, conclui-se que o número de planos de informação no espaço de atributos não aumenta signifi cativamente a acurácia do desempenho do algoritmo MAXVER, mas possui grande infl uência no desempenho do SVM.
AreaSRE
ArranjoINPE > Produção > DIDSR > Desempenho de Classificadores...
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Idiomapt
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self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
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VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
NotasSetores de Atividade: Agricultura, Pecuária e Serviços Relacionados, Atividades dos serviços de tecnologia da informação, Pesquisa e desenvolvimento científico.
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark month nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission rightsholder secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarytype url
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e-Mail (login)marciana
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7F8G
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.38.56
Última Atualização2015:01.16.10.27.51 administrator
Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.38.57
Última Atualização dos Metadados2021:02.24.02.56.58 administrator
ISSN0103-8427
Rótulolattes: 4375690234648247 2 ChavesMataJust:2014:USMOES
Chave de CitaçãoChavesMataJust:2014:UsMoEs
TítuloUso da modelagem estatística para monitoramento da vegetação no parque nacional da serra da canastra, minas gerais
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho329 KiB
Área de contextualização
Autor1 Chaves, Michel Eustáquio Dantas
2 Mataveli, Guilherme Augusto Verola
3 Justino, Rodrigo Cesário
Grupo1
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Federal de Alfenas – UNIFAL-MG
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaCaderno de Geografia
Volume24
Número1 Número Especial
Páginas120-132
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_GEOGRAFIA B3_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO B3_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B3_INTERDISCIPLINAR B4_EDUCAÇÃO B4_ENSINO B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_BIODIVERSIDADE
Histórico2014-12-01 12:38:57 :: lattes -> administrator ::
2021-02-24 02:56:58 :: administrator -> marciana :: 2014
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Transferível1
Tipo do ConteudoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveBiodiversidade, Unidades de Conservação, Análise temporal, Índices de vegetação, Biodiversity, Conservation Units, Temporal series, Vegetation index.
ResumoO manejo sustentável e a conservação ambiental são elementos-chave para assegurar as condições de vida na Terra. Diversos pesquisadores buscam alternativas que mitiguem a ação antrópica sobre os recursos terrestres. O avanço da investigação espacial facilitou o acesso a imagens produzidas por satélites para a detecção de mudanças na vegetação. Os Índices de Vegetação, por exemplo, possuem enorme aplicabilidade para monitorar a cobertura vegetal. Um deles, o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), foi utilizado neste trabalho para avaliar as mudanças no vigor da biomassa da cobertura vegetal do Parque Nacional da Serra da Canastra (PNSC)-MG, entre os anos de 2008 e 2011. Aliada a estes índices, a modelagem estatística dá suporte estatístico de exatidão em pesquisas destinadas à conservação ambiental. Foi gerada uma série temporal de NDVI para o PNSC, com valores médios de dez pontos diferentes espalhados pelo parque. Com a finalidade de extrair maiores informações sobre a dinâmica temporal do índice, foi realizada a análise desta série temporal, a partir de técnicas apresentadas na literatura. Por fim, por meio da abordagem Box-Jenkins, foi ajustado um modelo estatístico ARIMA (1,1,2)(1,1,0) de comportamento e previsão da série temporal, que descreve a série investigada. ABSTRACT: The sustainable management and conservation are key elements to ensure the conditions for life on Earth. Several researchers seeking alternatives that mitigate the anthropic activities on land resources. The advance of spacial research facilitated the access to images produced by satellites to detect changes in vegetation. The vegetation indexes, for example, have huge applicability to monitor vegetation cover. One of them, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was used in this study to evaluate the effect of changes in biomass of vegetation of the Serra da Canastra National Park, in Minas Gerais, between 2008 and 2011. Allied to these indexes, statistical.
AreaSRE
Arranjo
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URL dos dadoshttp://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W/3HG7F8G
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Idiomapt
Arquivo Alvo7596-28006-1-PBchaves.pdf
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VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
URL (dados não confiáveis)http://periodicos.pucminas.br/index.php/geografia/article/view/P.2318-2962.2014v24nespp120/6622
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarytype
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7B2A
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.11.47.32   (acesso restrito)
Última Atualização2015:02.10.18.47.40 administrator
Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.11.47.33
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.33 administrator
ISSN2237-8111
Rótulolattes: 2084527326378812 2 LuizEberSchuForm:2014:VIDAIM
Chave de CitaçãoLuizEberSchuForm:2014:ViDaIm
TítuloVisualização de dados de imagens de sensoriamento remoto
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho94 KiB
Área de contextualização
Autor1 Luiz, Alfredo José Barreto
2 Eberhardt, Isaque Daniel Rocha
3 Schultz, Bruno
4 Formaggio, Antonio Roberto
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JGJQ
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
3 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaRevista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto
Volume30
Número2
Páginas260-265
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E C_ADMINISTRAÇÃO,_CIÊNCIAS_CONTÁBEIS_E_TURISMO C_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS
Histórico2014-12-01 11:47:33 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:33 :: 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-ChaveProcessamento gráfico, rotina R, frequência, imagens de sensoriamento remoto.
ResumoGeralmente, os dados de sensoriamento remoto são representados em imagens que reproduzem feições da superfície terrestre. Entretanto, imagens são compostas por dados quantitativos multivariados que podem ser trabalhados de diversas formas para produzir visualizações diferentes das reproduções pictóricas tradicionais. Dados que podem parecer sem valor, como das áreas cobertas por nuvens, podem revelar-se fonte de importante informação para o planejamento de trabalhos futuros. O Brasil tem grande importância na produção agrícola mundial e as culturas mais importantes no país são a soja, o milho e a cana-de-açúcar, que ocuparam 27,7, 15,9 e 8,7 milhões de hectares, respectivamente, na safra 2012/2013. Aproximadamente 40% desta produção se localiza em São Paulo, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Imagens de satélite mostram potencial na estimativa de áreas ocupadas pela agricultura de larga escala. Entretanto, para que se possa obter imagens úteis é preciso que não haja nuvens, o que não é comum nos períodos chave dentro do calendário agrícola dessas culturas na região estudada. Obter imagens livres de nuvens ainda é um grande desafio para o monitoramento da agricultura em escala estadual ou nacional. Este trabalho objetivou demonstrar que o tratamento gráfico de dados oriundos de imagens de sensoriamento remoto pode produzir resultados úteis. Para tanto, foi analisada a frequência de imagens livres de nuvens sobre estados ou mesorregiões, ao longo dos meses, com base em uma série temporal de 2000 a 2013, a partir de dados obtidos pelo sensor MODIS e extraídos utilizando uma rotina do R. ABSTRACT: Our goal was to demonstrate that the graph data processing of remote sensing images can produce useful results. We analyzed the frequency of cloud free images over Brazilian states, using a time series from 2000 to 2013, extracted from the MODIS sensor data and using a routine R.
AreaSRE
Arranjo 1INPE > Produção > DIDSR > Visualização de dados...
Arranjo 2INPE > Produção > SER > Visualização de dados...
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Idiomapt
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
Área de fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
URL (dados não confiáveis)http://www.cead.ufop.br/jornal/index.php/rest/article/view/519/423
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn lineage mark month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype
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e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
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Tipo de ReferênciaJournal Article
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7F8E
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.38.54
Última Atualização2015:02.10.18.15.50 administrator
Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.38.55
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.37 administrator
ISSN1808-0936
Rótulolattes: 4375690234648247 1 MataveliOliPerMorCar:2014:DIFOQU
Chave de CitaçãoMataveliOliPerMorCar:2014:DiFoQu
TítuloDinâmica dos focos de queimada em cana-de-açúcar no estado de são paulo entre 2008 e 2011
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho2794 KiB
Área de contextualização
Autor1 Mataveli, Guilherme Augusto Verola
2 Oliveira, Bruno Silva
3 Pereira, Gabriel
4 Moraes, Elisabete Caria
5 Cardozo, Francielle da Silva
Identificador de Curriculo1
2
3
4 8JMKD3MGP5W/3C9JH24
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
3
4 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
5 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade Federal de São João Del Rey (UFSJ)
4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 mataveli@dsr.inpe.br
2 bruno.so@dsr.inpe.br
3 pereira@ufsj.edu.br
4 bete@dsr.inpe.br
5 cardozo@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaRBC. Revista Brasileira de Cartografia
Volume66
Número2
Páginas379-392
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB1_GEOGRAFIA B1_INTERDISCIPLINAR B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_BIODIVERSIDADE B5_ENGENHARIAS_IV B5_MEDICINA_VETERINÁRIA B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_LETRAS_/_LINGUÍSTICA C_EDUCAÇÃO C_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E
Histórico2014-12-01 12:38:55 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:37 :: 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-ChaveSensoriamento Remoto, Cana-de-açúcar, Estimador de Densidade por Kernel, Transformada de Wavelet, Remote Sensing, Sugarcane, Kernel Density Estimator, Wavelet Transform.
ResumoAs queimadas atingem grandes áreas da superfície em todo o planeta, provocando diversos impactos no ambiente assim como atuando para a formação dos ecossistemas. A atividade humana é a causa mais comum da queima de biomassa na região Tropical, sendo que a utilização do fogo ocorre principalmente na agropecuária, em atividades como a colheita da cana-de-açúcar, na qual facilita o corte a partir da queima da palhada. Com o objetivo de acabar com essa prática no Estado de São Paulo devido aos seus impactos negativos sobre o meio ambiente e a saúde, em 2002 foi aprovada a Lei Estadual 11.241 e em 2007 o Protocolo Etanol Verde, que estabeleceram um cronograma para a eliminação da queimada pré-colheita da cana-de-açúcar. Dentro deste contexto, o presente estudo avaliou a distribuição espacial e temporal dos focos de queimada em áreas de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo entre 2008 e 2011 por meio de sensoriamento remoto orbital usando dados dos sensores MODIS, AVHRR, SEVIRI e GOES Imager. Normalmente, as queimadas são espacialmente associadas à cultura da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, sendo o SEVIRI, a bordo do satélite METEOSAT, o mais efi ciente para a detecção de focos de quiemada em cana-de-açúcar, chegando a detectar um número de focos 10 vezes maior que o MODIS e 8,5 vezes maior que o AVHRR durante o período de estudo. A Região Administrativa do Estado de São Paulo que geralmente apresentou a maior densidade média de focos estimada com o uso do estimador por Kernel foi a de Ribeirão Preto, e as densidades médias mínimas foram encontradas na sua maioria na Região Administrativa de Sorocaba. A distribuição temporal dos focos de queimada foi avaliada utilizando a Transformada de Wavelet, que mostrou um padrão consistente com a época de colheita da cana-de-açúcar, com um ciclo a cada 256 dias aproximadamente. Novas metodologias aplicadas ao monitoramento de queimadas podem ser desenvolvidas integrando-se dados de sensores a bordo de satélites de órbita geoestacionária com dados sensores a bordo de satélites de órbita polar, o que parece ser o caminho mais eficiente para detecção de focos em áreas de queimada de cana-de-açúcar ABSTRACT: Fires occur in large areas and in different landscapes across the planet, provoking impacts in surface as well as acting like an agent for the formation of ecosystems. During sugarcane harvest, is common to burn straw to facilitate harvest. With the objective to eliminate this practice in São Paulo State due to the negative impacts over environment and health, in 2002 was approved the State Law 11.241 and in 2007 the Green Ethanol Protocol, which defi ned a schedule for the elimination of pre-harvest burning in sugarcane areas. In this context, this study aims to evaluate the spatial and temporal distribution of fi res in sugarcane areas of São Paulo State between 2008 and 2011 through orbital remote sensing using data from MODIS, AVHRR, SEVIRI and GOES Imager sensors. Usually, fi res are spatially associated with sugarcane crop, being SEVIRI onboard METEOSAT satellite the most effi cient sensor evaluated for identifying sugarcane pre-harvest burning fi res, detecting a number of fi res 10 times greater than MODIS and 8,5 times greater than AVHRR during the study period. The Administrative Region of São Paulo State which generally presented the highest average density of fi res estimated using Kernel estimator was Ribeirão Preto, and the lowest average density was usually found in the Administrative Region of Sorocaba. Temporal distribution of fi res was evaluated using Wavelet Transform, showing a pattern consistent with sugarcane harvest season, with a cycle of approximately 256 days. New methodologies applied for monitoring fi res can be developed by integrating data from sensors onboard polar orbit satellites and sensors onboard geostationary orbit satellites, which seems to be the most effi cient way to detect sugarcane pre-harvest burning fires.
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ISSN0560-4613
1808-0936
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Chave de CitaçãoMeneghettiKux:2014:MaCoTe
TítuloMapeamento da cobertura da terra no município de Raposa (MA) utilizando imagens WorldView-2, o aplicativo InterIMAGE e mineração de dados
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho2054 KiB
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Autor1 Meneghetti, Graziela Thaís
2 Kux, Hermann Johann Heinrich
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHCD
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2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
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RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume66
Número2
Páginas365-377
Tipo SecundárioPRE PN
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ISSN0560-4613
1808-0936
Rótuloself-archiving-INPE-MCTI-GOV-BR
Chave de CitaçãoPonzoniMacaSantSant:2014:CoFaRe
TítuloComparação entre Fatores de reflectância gerados a partir de dados dos sensores TM/Landsat 5 e MODIS/Terra aplicando diferentes metodologias de conversão de dados
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho407 KiB
Área de contextualização
Autor1 Ponzoni, Flávio Jorge
2 Macarringue, Lucrêncio Silvestre
3 Santos, Sandra Benfica dos
4 Santos Junior, Juvenal Lima dos
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JH4G
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 YYY-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailflavio@dsr.inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume2
Número66
Páginas263-270
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaA2_ARQUITETURA_E_URBANISMO A2_INTERDISCIPLINAR A2_GEOGRAFIA B1_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_CIÊNCIAS_SOCIAIS_APLICADAS_I B4_ENGENHARIAS_III B5_ENGENHARIAS_II B5_BIODIVERSIDADE B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_ENGENHARIAS_IV C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E C_ZOOTECNIA_/_RECURSOS_PESQUEIROS C_ASTRONOMIA_/_FÍSICA
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Tipo de ReferênciaJournal Article
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Última Atualização2014:07.03.12.21.33 hermann@dsr.inpe.br
Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2014/07.03.12.21.33
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.03.04.21 administrator
ISSN0560-4613
1808-0936
Rótuloself-archiving-INPE-MCTI-GOV-BR
Chave de CitaçãoSouzaAlveKux:2014:VeHiRe
TítuloVery high resolution satellite data for the analysis of socio-spatial inequality measurements, test site São José dos Campos, Brazil
Ano2014
Data de Acesso26 fev. 2021
Tipo de Trabalhojournal article
Número de Arquivos1
Tamanho949 KiB
Área de contextualização
Autor1 Souza, Iris de Marcelhas e
2 Alves, Claudia Durand
3 Kux, Hermann Johann Heinrich
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHDJ
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHCD
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2
3 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mailhermann@dsr.inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume66
Número2
Páginas271-284
Tipo SecundárioPRE PN
Histórico2014-07-03 12:21:33 :: hermann@dsr.inpe.br -> administrator ::
2018-06-04 03:04:21 :: administrator -> hermann@dsr.inpe.br :: 2014
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AreaSRE
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Conteúdo da Pasta agreement
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Arquivo AlvoSouza Alves & Kux, paper RBC 2014.pdf
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
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Identificador8JMKD3MGP3W/3HG7FJM
Repositóriosid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.43.31
Última Atualização2015:02.09.12.05.20 administrator
Metadadossid.inpe.br/plutao/2014/12.01.12.43.32
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.23.39.39 administrator
ISSN1808-0936
Rótulolattes: 3233696672067020 2 SouzaKux:2014:GeMiDa
Chave de CitaçãoSouzaKux:2014:GeMiDa
TítuloGeobia e mineração de dados na classificação da cobertura do solo urbano em São Luis (MA) com imagens WorldView-2 e o sistema Interimage
Ano2014
Mêsmaio/jun.
Data de Acesso26 fev. 2021
Número de Arquivos1
Tamanho873 KiB
Área de contextualização
Autor1 Souza, Ulisses Denache Vieira
2 Kux, Hermann Johann Heinrich
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHCD
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 ulissesdenache@hotmail.com
2 hermann@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaRBC. Revista Brasileira de Cartografia
Volume66
Número3
Páginas433-450
Tipo SecundárioPRE PN
Nota SecundáriaB1_GEOGRAFIA B1_INTERDISCIPLINAR B1_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA B2_ARQUITETURA_E_URBANISMO B2_CIÊNCIAS_AMBIENTAIS B2_GEOCIÊNCIAS B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B4_BIODIVERSIDADE B5_ENGENHARIAS_IV B5_MEDICINA_VETERINÁRIA B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I C_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I C_LETRAS_/_LINGUÍSTICA C_EDUCAÇÃO C_CIÊNCIA_DA_COMPUTAÇÃO C_MATEMÁTICA_/_PROBABILIDADE_E
Histórico2014-12-01 12:43:32 :: lattes -> administrator ::
2018-06-04 23:39:39 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2014
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Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveWorldView-2, Mineração de dados, GEOBIA - Geographic Object-based Image Analysis, Manguezais, Dunas, São Luis (MA).
ResumoAs áreas urbanas caracterizam-se por ser um espaço em transformação. Quando estão localizadas em ambientes costeiros, tornam-se ainda mais frágeis pela presença de ecossistemas como os manguezais e as dunas. Para o processamento e a avaliação de dados dos novos sensores orbitais utiliza-se o paradigma de GEOBIA. Neste trabalho foram usadas imagens do satélite WorldView-II de alta resolução espacial com 0,50m de resolução e oito bandas multiespectrais. O objetivo deste estudo foi avaliar a capacidade do uso dessas imagens aliadas a técnicas de mineração de dados, para a classificação da cobertura do solo urbano em áreas urbanas costeiras. Os testes foram realizados em duas áreas-piloto no setor norte da cidade de São Luís - MA (Ilha do Maranhão). Inicialmente foram realizados testes com um modelo de classificação para as áreas-piloto, considerando somente uma análise exploratória a partir das ferramentas implementadas no software InterIMAGE (Teste AI e BI). Para efeito de comparação, foi elaborado um modelo de conhecimento que, com base nos resultados da mineração de dados por árvore de decisão com um número mínimo de folhas, indicava os melhores limiares e atributos para classifi car as imagens. Este modelo foi adaptado a concepção do software InterIMAGE (Teste AII e BII). Através de avaliações estatísticas foi possível optar pelas classificações com maior precisão que obtiveram índices Kappa de 0,8354 (teste AII) e 0,8446 (teste BII). Desta forma foi possível customizar os atributos anteriormente validados na classificação de cobertura da terra, obtendo-se índices Kappade 0,7924 para área A e 0,7631 para área B. ABSTRACT: Urban areas are characteristic spaces under dynamic changes. Such areas are especially fragile when they are located in coastal regions with mangrove vegetation and dune ecosystems. Data processing of the new high resolution remote sensing satellite systems considers the GEOBIA paradigm. In this study, the following multispectral data from the WorldView-II satellite were used: bands Red, Green and Blue in the visible spectrum and a near infrared band. The objective of this study was to evaluate the capability of these datasets for the classifi cation of land use/land cover in urban coastal areas. Two test-sites were considered at the northern section of São Luís city (Maranhão State, Brazil). Initially tests were made with a classifi cation model, considering only those tools implemented at the InterIMAGE classification software (Tests AI and BI). For comparison purposes a model was developed, based on the results of data mining by decision tree, with a minimum number of leaves, which indicates the best thresholds and attributes for image classification. This model was adapted to the concept of the InterIMAGE software (Tests AII and BII). After a statistical evaluation, those classifi cations with highest Kappa indices were considered, namely: test AII (0.8354) and BII (0.8446). So it was possible to customize the attributes validated earlier at the land cover classifi cation to the model used to map land use, obtaining Kappa indices of 0.7924 for area A and 0.7631 for area B.
AreaSRE
ArranjoINPE > Produção > DIDSR > Geobia e mineração...
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Área de fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Repositório Espelhoiconet.com.br/banon/2006/11.26.21.31
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
URL (dados não confiáveis)http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php/rbc/article/view/913/691
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
Área de notas
NotasSetores de Atividade: Administração pública, defesa e seguridade social.
Informações Adicionais: Abstract: Urban areas are characteristic spaces under dynamic changes. Such areas are especially fragile when they are located in coastal regions with mangrove vegetation and dune ecosystems. Data processing of WorldView-2 satellite systems considers the GEOBIA paradigm. In this study, the following multispectral data from this satellite were used: bands red, green and blue in the visible spectrum and a near infrared band. The objective of this study was to evaluate the capability of these datasets for the classification of land use/land cover in an urban coastal area. Two test sites were considered at the northern section of São Luis city (Maranhão State, Brazil). Initially tests were made with a classification model, considering only those tools implemented at the InterIMAGE software package (Test A1 and B1). For comparison purposes, a model was developed, based on the results of data mining by decision tree, with a minimum number of leaves, which indicates the best thresholds and atributes for image classification. This model was adapted to the concept of the InterIMAGE software (Test A11 and B11). After a statistical evaluation, those classifications with highest Kappa indices were considered, namely: test A11 (0,8354) and B11 (0,8446). So it was possible to customize the atributes validated earlier at the land cover classification to the model used to map land use, obtaining Kappa indicesof 0,7924 for área A and 0,7631 for área B..
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn lineage mark nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project rightsholder secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype typeofwork
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