DELINEAMENTO AMOSTRAL EM RESERVATÓRIOS UTILIZANDO IMAGENS LANDSAT-8/OLI: UM ESTUDO DE CASO NO RESERVATÓRIO DE NOVA AVANHANDAVA (ESTADO DE SÃO PAULO, BRASIL)
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Data de Publicação: | 2016 |
Outros Autores: | , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Boletim de Ciências Geodésicas |
Texto Completo: | https://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/47503 |
Resumo: | O uso do sensoriamento remoto voltado para a determinação de amostras de campo é de grande valia para estudos ambientais, uma vez que as imagens de satélite apresentam atributos capazes de avaliar a variabilidade espectral da superfície da água considerando uma área extensa. Desse modo, a abordagem deste trabalho objetiva definir um método de seleção estratificada de amostras baseada na variabilidade de imagens no espectro do visível e infravermelho oriundos do sensor Landsat-8/OLI. O método conta com a utilização de dados raster que representam o desvio padrão de uma série temporal de imagens Landsat-8/OLI e em seguida a definição automática de pontos de campo apoiada na técnica de amostragem estratificada aleatória. A escolha da imagem que deu origem a seleção dos pontos foi baseada na componente de maior variabilidade espectral por meio da técnica de Principal Componente. Como resultado foram obtidos vinte pontos representativos de um total de seis classes espectralmente semelhantes. |
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DELINEAMENTO AMOSTRAL EM RESERVATÓRIOS UTILIZANDO IMAGENS LANDSAT-8/OLI: UM ESTUDO DE CASO NO RESERVATÓRIO DE NOVA AVANHANDAVA (ESTADO DE SÃO PAULO, BRASIL)Geociências; GeodésiaAmostragem, Sensoriamento Remoto, GeoprocessamentoO uso do sensoriamento remoto voltado para a determinação de amostras de campo é de grande valia para estudos ambientais, uma vez que as imagens de satélite apresentam atributos capazes de avaliar a variabilidade espectral da superfície da água considerando uma área extensa. Desse modo, a abordagem deste trabalho objetiva definir um método de seleção estratificada de amostras baseada na variabilidade de imagens no espectro do visível e infravermelho oriundos do sensor Landsat-8/OLI. O método conta com a utilização de dados raster que representam o desvio padrão de uma série temporal de imagens Landsat-8/OLI e em seguida a definição automática de pontos de campo apoiada na técnica de amostragem estratificada aleatória. A escolha da imagem que deu origem a seleção dos pontos foi baseada na componente de maior variabilidade espectral por meio da técnica de Principal Componente. Como resultado foram obtidos vinte pontos representativos de um total de seis classes espectralmente semelhantes.Boletim de Ciências GeodésicasBulletin of Geodetic SciencesFAPESPRodrigues, Thanan Walesza PequenoGuimarães, Ulisses Silvada Silva Rotta, Luiz HenriqueWatanabe, Fernanda Sayuri YoshinoAlcântara, EnnerImai, Nilton Nobuhiro2016-06-29info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/47503Boletim de Ciências Geodésicas; Vol 22, No 2 (2016)Bulletin of Geodetic Sciences; Vol 22, No 2 (2016)1982-21701413-4853reponame:Boletim de Ciências Geodésicasinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRporhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/47503/28499Copyright (c) 2016 Thanan Walesza Pequeno Rodrigues, Ulisses Silva Guimarães, Luiz Henrique da Silva Rotta, Fernanda Sayuri Yoshino Watanabe, Enner Alcântara, Nilton Nobuhiro Imaihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess2016-09-29T20:22:05Zoai:revistas.ufpr.br:article/47503Revistahttps://revistas.ufpr.br/bcgPUBhttps://revistas.ufpr.br/bcg/oaiqdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br||qdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br1982-21701413-4853opendoar:2016-09-29T20:22:05Boletim de Ciências Geodésicas - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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