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Data e hora local de busca: 16/05/2024 13:40.

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Identificador8JMKD3MGPDW34M/46TDL68
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m16b/2022/05.19.19.13
Última Atualização2022:05.19.19.13.40 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m16b/2022/05.19.19.13.40
Última Atualização dos Metadados2022:06.02.14.01.08 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoCaonMeAnCaMeOl:2018:MaPaMe
TítuloMapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS
Ano2018
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho465 KiB
2. Contextualização
Autor1 Caon, Ivã Luis
2 Mercante, Erivelto
3 Antunes, João Francisco Gonçalves
4 Cattani, Carlos Eduardo Vizzotto
5 Mendes, Isaque Souza
6 Oldoni, Lucas Volochen
Grupo1
2
3
4
5
6 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)
2 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)
3 Embrapa Informática Agropecuária
4 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)
5 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)
Endereço de e-Mail do Autor1 iva.caon@unioeste.br
2 erivelto.mercante@unioeste.br
3 joao.antunes@embrapa.br
4 carlos.cattani@unioeste.br
5 isaque.mendes@unioeste.br
6 lucasoldoni@outlook.com
EditorSilva, João dos Santos Vila da
Namikawa, Laércio Massaru
Nome do EventoSimpósio de Geotecnologias no Pantanal 7, (GEOPANTANAL)
Localização do EventoJardim
Data20-24 out. 2018
Editora (Publisher)Embrapa Informática Agropecuária, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraCampinas, São José dos Campos.
Páginas686-694
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2022-05-19 19:14:09 :: simone -> administrator :: 2018
2022-06-02 14:01:08 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesensoriamento remoto
sensor orbital
processamento de imagens
mineração de dados
fusão de imagens
classificação de imagens
remote sensing
orbital sensor
image processing
data mining
image fusion
image classification
ResumoO sensoriamento remoto mostra-se eficiente no mapeamento de grandes áreas geográficas, executado a partir de imagens orbitais. A alta resolução espacial presente em sensores tem permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre, porém a resolução temporal também se mostra importante, devido a constante mudança que ocorre nos ecossistemas. Desse modo os algoritmos de predição se mostram de grande valia, uma vez que são capazes de unir a alta resolução espacial de um sensor a alta resolução temporal de outro. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento das áreas de pastagem presentes na extensão do município de São Gabriel do Oeste - MS, bem como avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de classificação em diferentes séries temporais, sendo uma composta apenas de imagens Landsat e outra composta de imagens geradas pelo algoritmo de predição STARFM (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model). Sendo que o algoritmo Random Forest, na série temporal composta pelas imagens geradas pelo algoritmo STARFM e com a adição de métricas fenológicas apresentou as melhores acurácias, obtendo índice Kappa superior a 0,85 e exatidão global superior a 92,5%. ABSTRACT: Remote sensing is efficient in the mapping of large geographic areas, executed from orbital images. The high spatial resolution present in sensors has allowed the detailed mapping of the terrestrial surface, but the temporal resolution is also important due to the constant change that occurs in the ecosystems. In this way the prediction algorithms prove to be of great value, since they are capable of joining the high spatial resolution of one sensor with high temporal resolution of another. The objective of this work was to map the pasture areas present in the extension of São Gabriel do Oeste - MS, as well as to evaluate the performance of different classification algorithms in different time series, one composed only of Landsat images and another composed of images generated by the STARFM (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model) prediction algorithm. The Random Forest algorithm, in the time series composed of the images generated by the STARFM algorithm and the addition of phenological metrics, showed the best accuracy, obtaining a Kappa index higher than 0.85 and a global accuracy greater than 92.5%.
ÁreaSRE
TipoFauna e Vegetação
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mapeamento de pastagens...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGPDW34M/46TDL68
URL dos dados zipadoshttp://mtc-m16b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGPDW34M/46TDL68
Idiomapt
Arquivo Alvop99.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.19
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m17@80/2006/12.08.10.39
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
Acervo Hospedeirocptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition format holdercode isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark tertiarytype url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3S5GE5B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2018/10.30.14.03
Última Atualização2018:10.30.14.03.15 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2018/10.30.14.03.15
Última Atualização dos Metadados2019:01.14.17.06.38 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
Chave de CitaçãoCaonMeAnCaMeOl:2018:MaPaMe
TítuloMapeamento de pastagens por meio da classificação da fusão de imagens Landsat-8/OLI e MODIS no município de São Gabriel do Oeste - MS
Ano2018
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho465 KiB
2. Contextualização
Autor1 Caon, Ivã Luis
2 Mercante, Erivelto
3 Antunes, João Francisco Gonçalves
4 Cattani, Carlos Eduardo Vizzotto
5 Mendes, Isaque Souza
6 Oldoni, Lucas Volochen
Grupo1
2
3
4
5
6 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)
2 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)
3 Embrapa Informática Agropecuária
4 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)
5 Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)
6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 ivan.caon@unioeste.br
2 erivelto.mercante@unioeste.br
3 joao.antunes@embrapa.br
4 carlos.cattani@unioeste.br
5 isaque.mendes@unioeste.br
6 lucas.oldoni@inpe.br
Nome do EventoSimpósio de Geotecnologias no Pantanal, 7 (GeoPantanal)
Localização do EventoJardim, MS
Data20-24 out.
Páginas686-694
Título do LivroAnais
Histórico (UTC)2018-10-30 14:03:15 :: simone -> administrator ::
2019-01-14 17:06:38 :: administrator -> simone :: 2018
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavesensoriamento remoto
sensor orbital
processamento de imagens
mineração de dados
fusão de imagens
classificação de imagens
ResumoO sensoriamento remoto mostra-se eficiente no mapeamento de grandes áreas geográficas, executado a partir de imagens orbitais. A alta resolução espacial presente em sensores tem permitido o mapeamento detalhado da superfície terrestre, porém a resolução temporal também se mostra importante, devido a constante mudança que ocorre nos ecossistemas. Desse modo os algoritmos de predição se mostram de grande valia, uma vez que são capazes de unir a alta resolução espacial de um sensor a alta resolução temporal de outro. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento das áreas de pastagem presentes na extensão do município de São Gabriel do Oeste - MS, bem como avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de classificação em diferentes séries temporais, sendo uma composta apenas de imagens Landsat e outra composta de imagens geradas pelo algoritmo de predição STARFM (Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model). Sendo que o algoritmo Random Forest, na série temporal composta pelas imagens geradas pelo algoritmo STARFM e com a adição de métricas fenológicas apresentou as melhores acurácias, obtendo índice Kappa superior a 0,85 e exatidão global superior a 92,5%.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Mapeamento de pastagens...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 30/10/2018 11:03 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3S5GE5B
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3S5GE5B
Idiomapt
Arquivo Alvocaon_mapeamento.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citando
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Siteplutao.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
IdentificadorJ8LNKAN8RW/38JE6T8
Repositóriodpi.inpe.br/plutao/2010/11.11.16.13
Última Atualização2010:12.17.11.26.27 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/plutao/2010/11.11.16.13.04
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.12.17 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN0560-4613
1808-0936
Rótulolattes: 3801760595415178 2 AlvesFlorPere:2010:MaÁrUr
Chave de CitaçãoAlvesFlorPere:2010:MaÁrUr
TítuloMapeamento de áreas urbanizadas com imagens Landsat e classificação baseada em objeto
Ano2010
Mêsjun.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho969 KiB
2. Contextualização
Autor1 Alves, Claudia Durand
2 Florenzano, Teresa Gallotti
3 Pereira, Madalena Niero
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JJ9T
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHNH
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1
2 teresa@ltid.inpe.br
Endereço de e-Mailteresa@ltid.inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume62
Número2
Páginas189-198
Nota SecundáriaB5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B3_ENGENHARIAS_I B4_ENGENHARIAS_III B5_ENGENHARIAS_IV B2_GEOCIÊNCIAS B2_GEOGRAFIA B2_INTERDISCIPLINAR B2_PLANEJAMENTO_URBANO_E_REGIONAL_/_DEMOGRAFIA
Histórico (UTC)2010-12-06 14:15:17 :: lattes -> ricardo :: 2010
2010-12-07 11:40:30 :: ricardo -> marciana :: 2010
2010-12-17 11:26:27 :: marciana -> administrator :: 2010
2018-06-05 00:12:17 :: administrator -> marciana :: 2010
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Palavras-ChaveAnálise Baseada em Objeto
Áreas Urbanizadas
Sensoriamento Remoto
Object Based Image Analysis
Urban Areas
Remote Sensing
ResumoEste estudo tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia de classificação automática de áreas urbanizadas contínuas e dispersas que seja replicável em diferentes regiões do Brasil. Com essa metodologia busca-se o aumento da exatidão do mapeamento bem como reduzir a subjetividade e o tempo empregado no procedimento. Para este fim, aplicou-se, usando o software Definiens, a classificação baseada em Objeto em imagem LANDSAT da região de Piracicaba, Limeira e Rio Claro, do estado de São Paulo, obtida em 2007. Este procedimento consiste na segmentação multiresolução das imagens e na classificação baseada na lógica fuzzy. Na avaliação dos resultados foram utilizadas imagens de alta resolução, disponíveis no Google Earth. O bom desempenho obtido na classificação automática da área de estudo (índice global de 0,94 e Kappa de 0,72) indica a viabilidade do método aplicado para outras áreas urbanizadas. ABSTRACT This study attempts to develop an automatic method to map urban areas and urban sprawl, and that have the possibility of replicating to different urbanization regions of Brazil. The objective is to achieve a methodology for the increase of precision and reduction of processing time and subjectivity. Object-based Image Analysis with Definiens software and LANDSAT images (acquired in 2007) of the Piracicaba, Limeira and Rio Claro region (São Paulo state) were used. The object based approach is a spatial analysis method based essentially on segmentation and classification outputs. Primitive objects are created on given space scale levels with different resolution, and classification rules are applied based on a fuzzy rule decision tree classifier. High resolution images available at Google Earth were used for accuracy assessment. The good results obtained (Overall Accuracy: 0.94 and Kappa Index: 0.72) from automatic classification of the study area indicate that the object-based method can be suitable for semi-automatic urban mapping.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Mapeamento de áreas...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/J8LNKAN8RW/38JE6T8
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/J8LNKAN8RW/38JE6T8
Idiomapt
Arquivo Alvoalves.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
lattes
marciana
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Leituraallow from all
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/09.13.21.11 5
DivulgaçãoPORTALCAPES
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01
6. Notas
NotasSetores de Atividade: Outras atividades de serviços.
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel documentstage doi format isbn lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup rightsholder schedulinginformation secondarydate session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNB8z
Repositóriosid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.07.48
Última Atualização2014:12.23.11.18.25 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/iris@1912/2005/07.19.07.48.33
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.00.56.13 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-2661-TDL/119
Rótulo12
Chave de CitaçãoGodoy:1982:MaGeGr
TítuloMapeamento geológico do grupo Bauru no Estado de São Paulo, através de imagens LANDSAT
Título AlternativoGeologic mapping of the Bauru Group in Sao Paulo state by LANDSAT images
CursoSER-SPG-INPE-BR
Ano1982
Data1982-08-31
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas115
Número de Arquivos15
Tamanho104705 KiB
2. Contextualização
AutorGodoy, Antonio Misson
GrupoSER-SPG-INPE-BR
BancaBatista, Getúlio Teixeira (presidente)
Barcelos, José Humberto (orientador)
Kux, Hermann Johann Heinrich (co-orientador)
Fúlfaro, Vicente José
Barbosa, Marx Prestes
Endereço de e-Mailivone@sid.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSao Jose dos Campos
Histórico (UTC)2008-09-10 21:38:05 :: administrator -> jefferson ::
2009-03-09 14:23:16 :: jefferson -> administrator ::
2009-07-08 20:35:29 :: administrator -> jefferson ::
2010-07-07 18:45:24 :: jefferson -> marciana ::
2010-10-13 12:22:32 :: marciana -> viveca@sid.inpe.br :: 1983
2011-04-10 16:23:58 :: viveca@sid.inpe.br -> sabrina :: 1983
2011-06-10 17:08:31 :: sabrina -> amandinha_cta@hotmail.com :: 1983
2011-12-07 14:52:19 :: amandinha_cta@hotmail.com -> dan_begin@hotmail.com :: 1983
2012-02-07 12:01:09 :: dan_begin@hotmail.com -> luis.cpv@hotmail.com :: 1983
2012-06-22 19:31:58 :: luis.cpv@hotmail.com -> ivone@sid.inpe.br :: 1983
2012-06-28 17:04:29 :: ivone@sid.inpe.br :: 1983 -> 2012
2012-06-29 12:51:43 :: ivone@sid.inpe.br -> administrator :: 2012
2013-09-12 17:16:24 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 2012
2013-09-12 17:17:29 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 2012 -> 1983
2013-09-13 17:19:49 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 1983
2013-09-13 17:20:16 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 1983 -> 1982
2013-09-18 13:26:10 :: administrator -> marcelo.pazos@sid.inpe.br :: 1982
2013-09-18 13:27:08 :: marcelo.pazos@sid.inpe.br -> administrator :: 1982
2014-12-22 18:14:29 :: administrator -> sergio :: 1982
2015-07-20 14:16:55 :: sergio -> administrator :: 1982
2018-06-05 00:56:13 :: administrator -> sergio :: 1982
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveGeologia
São Paulo (Estado)
Bauru (SP)
Grupo Bauru
mapeamento geológico
I-100
sistemas multiespectrais de varredura
satélites LANDSAT
litologia
estratigrafia
Grupo Bauru
imagens LANDSAT
Geology
geological mapping
multispectral band scanners
I-100 computer
lithology
stratigraphy
ResumoO presente trabalho consiste no mapeamento das áreas de ocorrência do Grupo Bauru no estado de São Paulo, que se concentram principalmente no Planalto Ocidental Paulista. Compreende o Mapeamento Geológico Regional na escala 1:250.000, através do uso de imagens MSS/LANDSAT. A interpretação visual das imagens consistiu basicamente na identificação e análise das diferentes características espectrais utilizando-se os canais 5 e 7, os quais apresentam uma melhor resposta para a diferenciação das unidades geológicas que constituem este Grupo. Complementando os estudos das imagens, realizou-se uma etapa de tratamento automático no Analisador I-100, com a finalidade de auxiliar a extração de informações, principalmente em áreas de difícil caracterização na interpretação visual. Através das características regionais fornecidas pelas imagens MSS/LANDSAT, aliadas a estudos litoestratigráficos efetuados nas áreas de ocorrência destes sedimentos, foi possível a homogeneização dos critérios para subdivisão deste Grupo; obteve-se assim uma distribuição espacial das unidades mapeadas para todo o estado de São Paulo, correlacionando-as à divisão estratigráfica proposta em 1980 por Soares et alii para o Grupo Bauru: Formação Caiuá, Santo Anastácio, Adamantina e Marília. ABSTRACT: The present work deals with the results of mapping areas of occurrence the Bauru Group in São Paulo State; with emphasis on the western plateu regions. Regional geological mapping was carried out on a 1:250.000 scale with the help of MSS/LANDSAT images. The visual interpretation of images consisted basically of identification of different spectral characteristics of the geological units using channels 5 and 7, which give the best response for this purpose. In addition, complementary studies were made fot treatment of data with an Interative Image (I-100) analyser in order to facilitate the axtraction of information, particularly for areas where visual interpretation proved to be difficult. Regional characteristics provided by MSS/ LANDSAT images, coupled with lithostratigraphic studies carried out in the areas of occurrence of Bauru Group sediments, enabled the homogenization of criteria for subdivision of this group Thus it was possible to obtain a spatial distribution of the mapped units for the entire State of São Paulo and to correlate these with the stratigraphic divisions: Caiuá, Santo Anastácio, Adamantina and Marília Formations proposed by Soares et alli in 1980.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Mapeamento geológico do...
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Conteúdo da Pasta source
Originais 2/Mapa_2661_1.tif 08/07/2010 10:27 137.2 MiB
Originais 2/Mapa_2661_2.tif 08/07/2010 11:14 46.5 MiB
Originais 2/Mapa_2661_3.tif 08/07/2010 11:34 45.9 MiB
Originais 2/Mapa_2661_4.tif 08/07/2010 11:47 45.9 MiB
Originais 2/Mapa_2661_5.tif 08/07/2010 13:16 45.3 MiB
Originais 2/Mapa_2661_6.tif 08/07/2010 13:46 28.7 MiB
Originais/Mapa_2661_7.tif 08/07/2010 13:55 28.7 MiB
Originais/Mapa_2661_8.tif 30/06/2010 13:41 29.3 MiB
Originais/Mapa_2661_9.tif 30/06/2010 13:42 29.1 MiB
Originais/Mapa_2661_10.tif 19/08/2010 09:53 46.0 MiB
Originais/Mapa_2661_11.tif 08/07/2010 09:29 47.1 MiB
Originais/Mapa_2661_12.tif 19/08/2010 09:54 46.6 MiB
Originais/Mapa_2661_13.tif 19/08/2010 10:19 46.4 MiB
Originais/publicacao.pdf 02/04/2012 14:06 7.9 MiB
Originais/Thumbs.db 02/04/2012 14:10 33.0 KiB 
publicacao.pdf 23/12/2014 09:21 8.4 MiB
Conteúdo da Pasta agreement
autorização.pdf 29/06/2012 09:50 293.5 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNB8z
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNB8z
Idiomapt
Arquivo Alvopublicacao.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
ivone@sid.inpe.br
jefferson
pubtc@inpe.br
sergio
viveca@sid.inpe.br
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.18.22.34 1
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52
6. Notas
Notas13 mapas escala 1: 250.000
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format isbn issn lineage mark mirrorrepository nextedition number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)sergio
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaRelatório (Report)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/49SMDTL
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2023/09.25.15.30
Última Atualização2023:09.25.15.35.25 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2023/09.25.15.30.04
Última Atualização dos Metadados2024:01.02.17.16.47 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoSantosOrtiNova:2023:PaEcSã
TítuloMapeamento das áreas verdes dos bairros Campos de São José e Mariana II, utilizando classificação de imagens: uma parceria com Ecomuseu de São José dos Sampos, SP
ProjetoMapeamento das áreas verdes da Zona Leste do Município de São José dos Campos, através de técnicas de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento: um banco de dados para o Ecomuseu
Ano2023
Data de Acesso16 maio 2024
TipoRPQ
Número de Páginas53
Número de Arquivos1
Tamanho1965 KiB
2. Contextualização
Autor1 Santos, Filipe Augusto Silva dos
2 Ortiz, Jussara de Oliveira
3 Novaes Júnior, René Antonio
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHKL
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ5R
Grupo1
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 filipe.a.santos@unesp.br
2 jussara.ortiz@inpe.br
3 rene.novaes@inpe.br
Endereço de e-Mailfilipe.a.santos@unesp.br
InstituiçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2023-09-25 15:35:25 :: simone :: 2022 -> 2023
2023-09-25 15:35:30 :: simone -> administrator :: 2023
2024-01-02 17:16:47 :: administrator -> simone :: 2023
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveárea verde
classificação de imagens
IAV
sensoriamento remoto
Ecomuseu
ResumoA cidade de São José dos Campos, na Zona Leste, cresce em cima de rios, ribeirões e nascentes, o que impacta a flora, a fauna e reduz a permeabilidade do solo. Para amenizar o impacto ambiental deste crescimento urbano são necessárias ações de planejamento com foco em sustentabilidade e neste sentido, a Refinaria Henrique Lage (REVAP/PETROBRAS), em São José dos Campos, mantém uma política de Responsabilidade Social Corporativa, fomentando o diálogo com as comunidades no entorno da refinaria e patrocinando projetos socioambientais. Um destes projetos é o Ecomuseu, com o propósito de provocar exercício de cidadania nos bairros selecionados, a fim de garantir a manutenção dos ecossistemas nestes ambientes. Neste contexto, o Laboratório de Aplicação de Dados Espaciais em Apoio à Sociedade (LADES/INPE) foi procurado com objetivo principal de auxiliar o Ecomuseu na elaboração de um banco de dados para o mapeamento das áreas verdes e da vegetação como um todo. A constituição do banco de dados se baseia na aplicação de métodos de processamento digital de imagens do satélite CBERS-4, livre de custo, em ambiente de Sistemas de Informações Geográficas (SIG) para parte da área definida pela REVAP, com padrões de paisagem diferentes. Foram utilizados para mapeamento da vegetação os seguintes métodos: Índice de Vegetação Normalizado (NVDI), apresentando índice de concordância kappa fraco a moderado, variando entre 0,22 e 0,45; classificador por Máxima verossimilhança (Maxver), com kappa variando de 0,42 a 0,68 e classificador supervisionado por regiões Bhattacharya, com kappa variando de 0,36 a 0,71. Além das imagens e classificações da vegetação, o Banco de Dados também conta com o traçado do corredor ecológico, em ambiente SIG, para um macaquinho em perigo de extinção (Callithrix Aurita), efetuado sobre o mapeamento da vegetação da microbacia do Alambari. Este mapeamento foi realizado com o classificador supervisionado por regiões (Bhattacharya) e apresentou índice Kappa de 0,71. O Banco de Dados com os resultados obtidos, as imagens e a metodologia será repassado para os técnicos do Ecomuseu, de modo que a cada nova área, tenham condições de escolher o melhor método a ser usado. Os resultados nas áreas avaliadas mostraram que a escolha de um método deve considerar a capacidade de discriminação dos diferentes alvos e, também, o custo/benefício do trabalho para obter um bom desempenho da classificação. Assim, quando se trata de pequenas áreas de análise, como é o caso dos bairros analisados, muitas vezes, um método híbrido de classificação digital com correções onde for necessário, pode ser satisfatório se o custo benefício da correção não for elevado. Caso contrário, a interpretação visual, com o conhecimento que os técnicos já possuem da área, pode ser a melhor opção, com resultados de qualidade e poucos erros.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mapeamento das áreas...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COEPE > PIBIC/PIBITI 2023 > Mapeamento das áreas...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2023 > Mapeamento das áreas...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 25/09/2023 12:30 1.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/49SMDTL
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/49SMDTL
Idiomapt
Arquivo AlvoRelatorio_Final_Filipe_Augusto_Silva_dos_Santos.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPDW34P/4A7NFG8
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2023/11.14.02.16 3
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.53.06 1
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory date descriptionlevel dissemination doi edition format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup recipient reportnumber schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/36HQMS5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/12.10.18.41
Última Atualização2013:08.19.18.50.24 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/12.10.18.41.20
Última Atualização dos Metadados2018:06.05.04.36.03 (UTC) administrator
ISSN0560-4613
1808-0936
Chave de CitaçãoAlvesFlorPere:2010:MaÁrUr
TítuloMapeamento de áreas urbanizadas com imagens landsat e classificação baseada em objeto / Mapping of urban areas with LANDSAT images and object based image analysis
Ano2010
Mêsout.
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PN
Número de Arquivos1
Tamanho969 KiB
2. Contextualização
Autor1 Alves, Claudia Durand
2 Florenzano, Teresa Gallotti
3 Pereira, Madalena Niero
Grupo1 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
2 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
3 DSR-OBT-INPE-MCT-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 durand@dsr.inpe.br
2 teresa@dsr.inpe.br
3 madalena@dsr.inpe.br
Endereço de e-Mailmarcelo.pazos@inpe.br
RevistaRevista Brasileira de Cartografia
Volume1
Páginas11
Nota SecundáriaB5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B5_ECOLOGIA_E_MEIO_AMBIENTE B3_ENGENHARIAS_I B3_ENGENHARIAS_II B4_ENGENHARIAS_III B5_ENGENHARIAS_IV B2_GEOCIÊNCIAS B1_GEOGRAFIA B1_INTERDISCIPLINAR
Histórico (UTC)2009-12-10 18:41:20 :: teresagf -> administrator ::
2012-11-21 14:55:56 :: administrator -> banon :: 2008
2013-02-20 14:29:29 :: banon -> administrator :: 2008
2013-08-19 18:56:37 :: administrator :: 2008 -> 2010
2018-06-05 04:36:03 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2010
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chaveanálise baseada em objeto
áreas urbanizadas
sensoriamento remoto
object based image analysis
urban areas
remote sensing
ResumoEste estudo tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia de classificação automática de áreas urbanizadas contínuas e dispersas que seja replicável em diferentes regiões do Brasil. Com essa metodologia busca-se o aumento da exatidão do mapeamento bem como reduzir a subjetividade e o tempo empregado no procedimento. Para este fim, aplicou-se, usando o software Definiens, a classificação baseada em Objeto em imagem LANDSAT da região de Piracicaba, Limeira e Rio Claro, do estado de São Paulo, obtida em 2007. Este procedimento consiste na segmentação multiresolução das imagens e na classificação baseada na lógica fuzzy. Na avaliação dos resultados foram utilizadas imagens de alta resolução, disponíveis no Google Earth. O bom desempenho obtido na classificação automática da área de estudo (índice global de 0,94 e Kappa de 0,72) indica a viabilidade do método aplicado para outras áreas urbanizadas. ABSTRACT: This study attempts to develop an automatic method to map urban areas and urban sprawl, and that have the possibility of replicating to different urbanization regions of Brazil. The objective is to achieve a methodology for the increase of precision and reduction of processing time and subjectivity. Object-based Image Analysis with Definiens software and LANDSAT images (acquired in 2007) of the Piracicaba, Limeira and Rio Claro region (São Paulo state) were used. The object based approach is a spatial analysis method based essentially on segmentation and classification outputs. Primitive objects are created on given space scale levels with different resolution, and classification rules are applied based on a fuzzy rule decision tree classifier. High resolution images available at Google Earth were used for accuracy assessment. The good results obtained (Overall Accuracy: 0.94 and Kappa Index: 0.72) from automatic classification of the study area indicate that the object-based method can be suitable for semi-automatic urban mapping.
ÁreaSRE
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Mapeamento de áreas...
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Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/36HQMS5
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/36HQMS5
Idiomapt
Arquivo Alvo263-738-1-PB.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
banon
marcelo.pazos@inpe.br
teresagf
Grupo de Leitoresadministrator
marcelo.pazos@inpe.br
teresagf
Visibilidadeshown
Política de Arquivamentoallowpublisher allowfinaldraft
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ER446E
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES; SCIELO.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi format isbn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marcelo.pazos@inpe.br
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaRelatório (Report)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34T/47MRP35
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21d/2022/09.28.17.29
Última Atualização2022:09.28.17.29.06 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21d/2022/09.28.17.29.06
Última Atualização dos Metadados2023:01.03.16.46.17 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoSantosOrtiNovaPaul:2022:PaEcSã
TítuloMapeamento das áreas verdes dos bairros Campos de São José e Mariana II, utilizando classificação de imagens: uma parceria com Ecomuseu de São José dos Campos, SP
Ano2022
Data de Acesso16 maio 2024
TipoRPQ
Número de Páginas34
Número de Arquivos1
Tamanho4532 KiB
2. Contextualização
Autor1 Santos, Filipe Augusto Silva dos
2 Ortiz, Jussara de Oliveira
3 Novaes Júnior, René Antonio
4 Paula, Danielle de
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JHKL
3 8JMKD3MGP5W/3C9JJ5R
Grupo1
2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
3 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Estadual Paulista (UNESP)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 CEMADEN
Endereço de e-Mail do Autor1 filipe.a.santos@unesp.br
2 jussara.ortiz@inpe.br
3 rene.novaes@inpe.br
4 danielledepaula@cemaden.gov.br
Endereço de e-Mailfilipe.a.santos@unesp.br
InstituiçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2022-09-28 17:29:57 :: simone :: -> 2022
2022-09-28 17:36:23 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:17 :: administrator -> simone :: 2022
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveárea verde
classificação de imagens
IAV
sensoriamento remoto
Ecomuseu
ResumoEste trabalho apresenta resultados de um banco de dados que está sendo construído em parceria com projeto socioambiental Ecomuseu, patrocinado pela Refinaria Henrique Lage (REVAP/SJC)/Petrobrás e o Laboratório Aplicação de Dados Espaciais em Apoio à Sociedade (LADES/INPE), para mapear as áreas verdes dos bairros abrangidos pelo projeto, combinando métodos de geoprocessamento e técnicas de processamento automático de imagens, integrados a sistemas de informações geográficas. O projeto Ecomuseu teve início de suas atividades em dois bairros do município de São José dos Campos, o Campos de São José e o Jardim Mariana II. Esses dois bairros incluem o parque Alambari, inaugurado em 2008, e que de acordo com a coordenadoria do projeto Ecomuseu, entre as previsões da Prefeitura de São José dos Campos (PMSJC) estava preservar a vegetação nativa remanescente e recompor as de mata ciliar degradadas, adequar o uso de áreas verdes públicas, além de evitar a degradação ambiental naquele local, construir um espaço voltado ao lazer, estimular o desenvolvimento de pesquisas ambientais e promover a Educação Ambiental. Quando do início do desenvolvimento do Ecomuseu no bairro, em 2015, percebeu-se que, embora idealizada, essa programação ainda não havia sido colocada em prática pela Prefeitura. Apresentado pela população como um manancial de problemas, o Parque Alambari era pouco utilizado e muito depredado. A influência do projeto Ecomuseu, sobre a área de estudo, foi o motivo que permeou primeiramente a análise desta região, onde se buscou uma projeção temporal para avaliar as áreas verdes do bairro, além de calcular o indicador de áreas verdes (IAV) para a área que engloba os bairros, seguindo a recomendação da Sociedade Brasileira de Arquitetura e Urbanismo (SBAU), de 15m2 de áreas verdes por habitante. O conceito de áreas verdes que permeou todo o projeto é o mesmo adotado pela PMSJC. A metodologia considera que a mesma deve ser de facilmente replicável pelos técnicos do Ecomuseu, agregando o aprendizado do Sistemas de Informação Geográfica (SIG) SPRING e QuantunGis, além de imagens de satélite que são livres de custo. Para a avaliação temporal foram utilizadas cenas da constelação RapidEye (5m), do Satélite Sentinel 2 (10m) e CBERS 04A(8m), para os anos de 2011, 2016 e 2020, respectivamente. A classificação das imagens foi do tipo supervisionado por regiões, sobre imagem segmentada, com a distância de Bhattacharya, usando a definição de diferentes limiares de área e espectrais. O índice de concordância Kappa entre as classificações e os pontos de referência para os anos de 2011, 2016 e 2020 foi de 92%, 86% e 84%, respectivamente. Mesmo com altos valores de kappa foram observadas algumas inconsistências nos resultados das classificações, indicando que outros limiares para segmentação devem ser testados no processo da classificação. Em relação ao indicador ambiental de áreas verdes, os valores foram de 22,63m²/hab (2011), 22,94m²/hab (2016) e 32,48m²/hab (2020), mostrando-se bem acima do sugerido pela SBAU. Estes valores maiores se devem a grande área de vegetação do parque Alambari na região. Através de mutirões para plantio de árvores e ações para estimular o uso sustentável dos recursos disponíveis, o trabalho do Ecomuseu tem apresentado um novo olhar para a população local sobre o espaço onde vivem, através do exercício da cidadania. Todas as imagens e os resultados obtidos fazem parte de um banco de dados que está sendo elaborado pelo LADES para o Ecomuseu.
ÁreaSRE
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Mapeamento das áreas...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COEPE > PIBIC/PIBITI 2022 > Mapeamento das áreas...
Arranjo 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2022 > Mapeamento das áreas...
Conteúdo da Pasta docacessar
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 28/09/2022 14:29 1.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47MRP35
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/47MRP35
Idiomapt
Arquivo AlvoRelatorio_Final_PIBIC_2021_2022_Filipe_Augusto_Dias_dos_Santos.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Visibilidadeshown
Detentor dos Direitosoriginalauthor yes
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/46KUATE
8JMKD3MGPDW34P/47KJQBP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m16c/2022/09.14.20.14 3
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notas
NotasBolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory date descriptionlevel dissemination doi edition format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup recipient reportnumber schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype translator url versiontype
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3D853E8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/12.17.11.07
Última Atualização2012:12.17.11.07.34 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/12.17.11.07.34
Última Atualização dos Metadados2021:02.28.22.00.38 (UTC) administrator
Chave de CitaçãoParreiraDutr:2012:ClImPa
TítuloClassificação de imagens palsar para mapeamento da mesorregião do Baixo Amazonas
FormatoOn-line.
Ano2012
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho1060 KiB
2. Contextualização
Autor1 Parreira, Michelle de Oliveira
2 Dutra, Luciano Vieira
Grupo1
2 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
EditorCastro, Ana Paula Abrantes de
Shiguemori, Élcio Hideiti
Ramos, Fernando Manuel
Endereço de e-Mailparreira.michelle@gmail.com
Nome do EventoWorkshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 12 (WORCAP).
Localização do EventoSão José dos Campos
Data6-8 nov. 2012
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Título do LivroAnais
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2013-01-16 17:09:08 :: parreira.michelle@gmail.com -> administrator :: 2012
2021-02-28 22:00:38 :: administrator -> simone :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesensoriamento remoto
imagens de radar
texturas
classificação
ResumoEste artigo apresenta um estudo de sensoriamente remoto, de imagens PALSAR, em uma área da mesorregião do Baixo Amazonas. Estas imagens possuem vantagens em relação aos dados ópticos na sua utilização em regiões tropicais, por estas áreas apresentarem alta probabilidade de ocorrência de nuvens. O objetivo foi encontrar bandas de texturas com tamanhos de janelas adequados para encontrar padrões que possam auxiliar na identificação de futuras culturas por sensoriamento remoto da região explorada. As classificações por Máxima Verossimilhança e Máquinas de Vetores Suporte permitiram identificar quais as melhores classes e quais medidas estatísticas mais adequadas para discriminação da área. ABSTRACT: This article presents a remote sensing study of SAR PALSAR images in the middle region of the lower Amazonas. These images show improvements in comparison to optical data when applied to tropical regions that have high probability of clouds occurrence. The objective was to achieve textures bands with appropriate windows sizes to find patterns which can help to identify future cultures by remote sensing in the explored region. The classifications through Maximum Likelihood and Support Vector Machines allowed identify which are the best classes and statistical measures to discriminate the area.
ÁreaCOMP
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Classificação de imagens...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > Classificação de imagens...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 17/12/2012 09:07 0.7 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3D853E8
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/3D853E8
Idiomapt
Arquivo Alvoworcap2012_submission_55 - Michelle de Oliveira Parreira.pdf
Grupo de Usuáriosparreira.michelle@gmail.com
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3EQCCU5
8JMKD3MGP8W/38ELNHL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition electronicmailaddress isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositórioltid.inpe.br/sbsr/2004/11.21.19.08
Última Atualização2005:03.18.20.28.24 (UTC) erich@sid.inpe.br
Repositório de Metadadosltid.inpe.br/sbsr/2004/11.21.19.08.33
Última Atualização dos Metadados2018:06.06.02.42.48 (UTC) administrator
ISBN85-17-00018-8
Chave de CitaçãoGananRochMercAntu:2005:MaCuSo
TítuloMapeamento da cultura da soja com imagens Landsat 5/TM utilizando algoritmos de classificação supervisionada
FormatoCD-ROM, On-line.
Ano2005
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho373 KiB
2. Contextualização
Autor1 Ganan, Juliana Rezeck
2 Rocha, Jansle Vieira
3 Mercante, Erivelto
4 Antunes, João Francisco Gonçalves
Afiliação1 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Agrícola – FEAGRI.
2 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Agrícola – FEAGRI.
3 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Agrícola – FEAGRI.
4 Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Agrícola – FEAGRI.
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Fonseca, Leila Maria Garcia
Endereço de e-Mailjulianar@agr.unicamp.br
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 12 (SBSR)
Localização do EventoGoiânia
Data16-21 abr. 2005
Editora (Publisher)INPE
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas549-556
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioSessão de Artigos de Iniciação Científica
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
Histórico (UTC)2005-04-04 16:31:39 :: sbsr -> administrator ::
2009-06-03 16:02:56 :: administrator -> sbsr ::
2009-06-30 14:26:10 :: sbsr -> erich@sid.inpe.br ::
2010-05-14 02:46:56 :: erich@sid.inpe.br -> marciana ::
2011-02-16 14:00:11 :: marciana -> administrator :: 2005
2018-06-06 02:42:48 :: administrator -> :: 2005
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavecrop monitoring
images digital classification
geotechnology
monitoramento agrícola
classificação digital de imagens
geotecnologia
ResumoThe goal of this study was to produce a map of soybean cultivation areas in west region of Paraná state, through LANDSAT5/TM (Thematic Mapper) images from the 2003/2004 yield, from november 2003 to february 2004. In order to do this, there were made automatic digital classifications, which were based on regions of interest made before, in a study of monitoring that has been made in Cascavel-PR city. With the overlay of the maps generated by the classifications, it was possible to create a map with the soybean area in this region, and then to compare it with official data and selected points in the area; and also prepare a localization reference of soybean areas for the use of AVHRR/NOAA and MODIS images, of the same region, in the future.
ÁreaSRE
TipoAnálise e Aplicação de Imagens Multitemporais
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
Artigo_JulEr_XIISBSR.doc 21/11/2004 19:08 555.0 KiB 
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.21.19.08
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.21.19.08
IdiomaPortuguês
Arquivo Alvo549.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
erich@sid.inpe.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte@80/2007/10.17.19.59
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Nota1
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition electronicmailaddress group identifier issn label lineage nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemarte.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriodpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.14.15.17
Última Atualização2009:03.25.22.07.08 (UTC) administrator
Repositório de Metadadosdpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.14.15.17.12
Última Atualização dos Metadados2022:07.07.03.41.10 (UTC) administrator
ISBN978-85-17-00044-7
Chave de CitaçãoOliveiraVeccMont:2009:CoImSa
TítuloMapeamento da temperatura de superfície de pequenas bacias hidrográficas: comparação de imagens dos satélites LANDSAT 5, LANDSAT 7 e CBERS 2 no estudo de caso do Córrego da Água Quente, São Carlos, SP
FormatoDVD, On-line.
Ano2009
Data de Acesso16 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CN
Número de Arquivos1
Tamanho886 KiB
2. Contextualização
Autor1 Oliveira, Marcos José de
2 Vecchia, Francisco
3 Montaño, Marcelo
Afiliação1 Universidade de São Paulo
2 Universidade de São Paulo
3 Universidade de São Paulo
Endereço de e-Mail do Autor1 marcos.jose.oliveira@usp.br
2 fvecchia@sc.usp.br
3 minduim@sc.usp.br
EditorEpiphanio, José Carlos Neves
Galvão, Lênio Soares
Endereço de e-Mailmarcos.jose@gmail.com
Nome do EventoSimpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 14 (SBSR)
Localização do EventoNatal
Data25-30 abr. 2009
Editora (Publisher)Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Cidade da EditoraSão José dos Campos
Páginas763-770
Título do LivroAnais
Tipo TerciárioArtigo
OrganizaçãoInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Histórico (UTC)2008-11-17 16:37:38 :: marcos.jose@gmail.com -> sbsr ::
2008-12-15 20:15:51 :: sbsr -> administrator ::
2009-04-20 16:23:52 :: administrator -> marcos.jose@gmail.com ::
2009-04-22 01:14:58 :: marcos.jose@gmail.com -> administrator ::
2022-07-07 03:41:10 :: administrator -> :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveCBERS image
remote sensing
land surface temperature (LST)
urban heat island (UHI)
geographic information systems (GIS)
dynamic climatology
sensoriamento remoto
temperatura da superfície terrestre (TST)
ilha de calor urbana (ICU)
sistema de informações geográficas (SIG)
climatologia dinâmica
ResumoThe urban climate results from modifications that areas, materials and activities in urban areas cause in the balances of energy, mass and movement. Given the difficulty of the lack of integration between the approaches of the study of urban climate and the physical and human components of the urban environment, this work assessed the implementation of Remote Sensing and Geographic Information Systems (GIS) in the study of the distribution of land surface temperature (LST) in the Córrego da Água Quente Watershed, located in São Carlos, São Paulo, Brazil. It was used images from the satellites Landsat 7, LANDSAT 5 and CBERS 2, with spatial resolution of 60, 120 and 160 meters, respectively. Concepts of Dynamic Climatology were used as selection criteria for the satellite images. Maximum differences of 6 to 8ºC were identified between urbanized areas and wooded areas closer to the river. The methodology can contribute for a tool in the urban planning process of the land use.
ÁreaSRE
TipoAmbientes Urbanos
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta source
Mapeamento da temperatura de superfície de pequenas bacias hidrográficas.pdf 17/11/2008 14:37 741.8 KiB 
Mapeamento da temperatura de superfície de pequenas bacias hidrográficas.pdf 17/11/2008 14:37 741.8 KiB 
Mapeamento+da+temperatura+de+superfície+de+pequenas+bacias+hidrográficas.pdf 17/11/2008 14:37 741.8 KiB 
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.14.15.17
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.14.15.17
Idiomapt
Arquivo Alvo763-770.pdf
Grupo de Usuáriosmarcos.jose@gmail.com
administrator
Grupo de Leitoresadministrator
marcos.jose@gmail.com
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhodpi.inpe.br/marte1@80/2009/05.26.17.02
Acervo Hospedeirodpi.inpe.br/netuno@1905/2006/07.17.20.18
dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30
6. Notas
Nota1
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi edition group identifier issn label lineage nextedition nexthigherunit notes numberofvolumes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark serieseditor shorttitle sponsor tertiarymark url versiontype volume