Algorítmo para o mapeamento de geleiras a partir de dados de sensores remotos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da FURG (RI FURG) |
Texto Completo: | http://repositorio.furg.br/handle/1/5540 |
Resumo: | O monitoramento da posição das frentes das geleiras por análises automáticas de dados de sensores satelitais normalmente resulta em subestimação das línguas das geleiras. Razões de banda (e.g., infravermelho próximo para o infravermelho médio) e diferenças normalizadas das bandas (e.g., normalized difference snow index e normalized digital vegetation index) não são capazes de identificar áreas de geleiras cobertas de sedimentos. Nós desenvolvemos um algoritmo semiautomático para a delimitação do setor frontal de geleiras de montanha andinas usando dados do China-Brazil Earth-Resources Satellite (CBERS-2) e do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Esse algoritmo apresenta uma precisão horizontal de ±73 m na obtenção de dados para inventários de geleiras. As investigações das variações das frentes das geleiras de montanha aplicando nossa metodologia devem ficar restritas as médias de retração para períodos longos (de dez em dez anos). |
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Algorítmo para o mapeamento de geleiras a partir de dados de sensores remotosAlgorithm for mapping glacier from remote sensors dataGeleiraSensoriamento remotoCBERSGlaciersRemote sensingO monitoramento da posição das frentes das geleiras por análises automáticas de dados de sensores satelitais normalmente resulta em subestimação das línguas das geleiras. Razões de banda (e.g., infravermelho próximo para o infravermelho médio) e diferenças normalizadas das bandas (e.g., normalized difference snow index e normalized digital vegetation index) não são capazes de identificar áreas de geleiras cobertas de sedimentos. Nós desenvolvemos um algoritmo semiautomático para a delimitação do setor frontal de geleiras de montanha andinas usando dados do China-Brazil Earth-Resources Satellite (CBERS-2) e do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Esse algoritmo apresenta uma precisão horizontal de ±73 m na obtenção de dados para inventários de geleiras. As investigações das variações das frentes das geleiras de montanha aplicando nossa metodologia devem ficar restritas as médias de retração para períodos longos (de dez em dez anos).Monitoring of glacier front positions by automatic analysis of satellite sensors data usually results in underestimation of glacier tongues. Band ratios (e.g., near infrared to middle infrared) and normalized bands differences (e.g., normalized difference snow index e normalized digital vegetation index) are not able to identify debris-covered areas of glaciers. We developed a semi-automatic algorithm for delimiting frontal boundaries of Andean mountain glaciers using China-Brazil Earth-Resources Satellite and Shuttle Radar Topography Mission data. This algorithm has a ±73 m horizontal precision for glacier surveys. Investigations on mountain glaciers front variations using our methodology should be restricted to longterm (decanal) retreat averages.2015-11-01T17:43:36Z2015-11-01T17:43:36Z2013info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfRIBEIRO, Rafael da Rocha et al. Algorítmo para o mapeamento de geleiras a partir de dados de sensores remotos. Revista Brasileira de Cartografia, Rio de Janeiro, v. 65, n. 5, p. 985-995, 2013. Disponível em: <http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php/rbc/article/view/721/629>. Acesso em: 31 out. 2015.1808-0936http://repositorio.furg.br/handle/1/5540porRibeiro, Rafael da RochaRamirez, EdsonSimões, Jefferson CardiaArigony Neto, JorgeMendes Júnior, Cláudio Wilsoninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURG2015-11-01T17:43:36Zoai:repositorio.furg.br:1/5540Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestopendoar:2015-11-01T17:43:36Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false |
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