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INTRODUÇÃO
Neste relatório apresento uma síntese das aulas práticas da disciplina de Sensoriamento e Geoprocessamento, com os temas: sensoriamento remoto, processamento de imagem e interpretação de imagem, evidenciando a importância sobre os temas que foram realizados dentro do laboratório. Também evidencio que não estive presente na primeira aula, entretanto no objeto deste relatório focalizo na importância dos procedimentos e das técnicas sobre o sensoriamento remoto.
Como foi visto nas últimas aulas, o sensoriamento remoto é o emprego de imagens da superfície da Terra para a realização de estudos. Ele refere-se à obtenção de informações sem o contato direto entre o pesquisador ou o equipamento e o objeto de estudo. Pode-se entender por Sensoriamento Remoto, como formas de obtenção de dados sobre um objeto, terreno, espécime.
DESENVOLVIMENTO
Na última aula através INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), foi possível observa a imagens superfície da Terra.
As imagens são registros de cenas focalizadas por sensores com resposta em frequência perfeitamente definidas do espectro. No entanto, os sensores não conseguem captar todo o espectro e registram faixas de frequência. Analogamente, o olho humano capta uma faixa muito estreita do espectro. Várias técnicas codificam as frequências do espectro não-visível de modo a tornar possível a visualização de uma imagem.
Após a captura das imagens, vamos submeter as imagens aéreas obtidas em um software de processamento de imagens. O processamento é capaz de gerar as representações que listamos anteriormente, como Ortomosaico e Modelos Digitais. Diferente do geoprocessamento que pode fazer análises, manipular e extrair outros dados e informações dos produtos do processamento de imagens. Para combinar os resultados gerados no processamento pode ser utilizada as diversas ferramentas dos softwares de SIG, como o QGIS. Por exemplo, neste software é possível visualizar e fazer recortes de arquivos raster (como o Ortomosaico), Todos os conceitos apresentados permitem que você realize análises ainda mais completas e possibilitam a automatização da produção de documentos cartográficos. Rápido, simples e prático.
O histograma é um gráfico que representa visualmente a distribuição das intensidades ou cores dos pixels de uma imagem.
O processamento de imagens abrange um conjunto de procedimentos específicos de correção, classificação e ortoretificação das imagens obtidas por sensoriamento remoto. Os resultados desse processamento são representações cartográficas, como os ortomosaicos. Isso quer dizer que, após a captura das imagens aéreas, precisamos processá-las para obter diferentes representações cartográficas, que podem ser aplicadas em diversas fases do projeto.
A interpretação de imagem, busca a identificação de feições impressas nessas imagens e a determinação de seu significado. Esta técnica é capaz de revelar dados geográficos e até mesmo históricos de espaços naturais, como por exemplo, a distribuição das áreas florestais e o avanço do desmatamento em determinada região.
Resolução: Espacial - tamanho do objeto discriminado; Espectral - sensibilidade espectral do sensor; Radiométrica - Intensidade de energia registrada; Temporal - Frequência de obtenção dos dados.
Elementos de interpretação
Cor (tons de cinza, facilidade de discriminar cor).; Textura (impressão de rugosidade); Tamanho (relacionado com a escala); Forma (visada; objetos naturais e artificiais); Sombra (ajuda; mascara); Altura (pode ser inferida pela sombra); Padrão (arranjo dos elementos); Localização (geográfica, contraste, posição topográfica) e Contexto (conjunto de informações)
Chaves de Interpretação (Modelos)
Exemplos em imagem TM e ETM: 3(B)4(G)5(R)
Área urbana: cor magenta (rosa); textura ligeiramente rugosa; forma irregular; localização junto a rodovias. Estradas: cor branca ou magenta claro; textura lisa; forma linear. Área agrícola: cor magenta para solo preparado ou cultura colhida, solo coberto com palha tende a branco, verde claro para cultura em estágio inicial, e verde mais forte para cultura sadia e madura; textura lisa.
Área de mata: cor verde escuro; textura rugosa; forma irregular. 
Corpos d`água tipo rios, lagos, represas e oceano: cor azul ou até mesmo preto.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
A partir da realização das aulas práticas, foi possível materializar alguns dos conceitos iniciais das aulas práticas sobre sensoriamento remoto, processamento de imagem e interpretação de imagem. De modo geral, o desenvolvimento da atividade no software QGIS, foi necessário criar mapas que se mostrou bastante didática.
Desta forma, análise por sensoriamento remoto mostrou muito importante para o acompanhamento II, pois através das imagens podemos inferir diversas informações principalmente uma retrospectiva do período, demonstrando como o corpo hídrico sofre alterações ao longo dos anos. Imagens de sensoriamento remoto vêm se tornando cada vez mais parte do nosso dia-a-dia.
(e a escala) dificultam a diferenciação dos tipos de vegetação; com esta
composição também é possível ver pequenas manchas urbanas, entretanto, a
escala do mapa também é um fator que dificulta a elucidação desta
característica, e por último, o rio Itapecuru é bem destacado nesta composição,
assim como os demais corpos hídricos de grandes dimensões para esta
escala. Conclui-se que a composição utilizada destaca bem algumas
características da região de Rosário – MA, mas as dimensões espaciais do
recorte nesta escala dificultam a distinção de alguns alvos como a zona
urbana, a escala e a composição também não evidenciam a diferença de
vegetações e os corpos hídricos de pequenas dimensões não são
representados nesta escala.
FITZ, Paulo Roberto. Geoprocessamento sem complicação. São Paulo: 
Oficina de Textos, 2008.
FLORENZANO, Teresa Gallotti. Iniciação em sensoriamento remoto. São
Paulo: Oficina de TextoREFERÊNCIAS
REFERÊNCIAS
FLORENZANO, Teresa Gallotti. Iniciação em sensoriamento remoto. São Paulo: Oficina de Textos, 2007
GONZALEZ, R.C, WOODS, R. Processamento de imagens digitais. Editora Edgard Blucher Ltda. S Paulo.2000.
CRÓSTA, A. P. Processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. Instituto de Geociências, UNICAMP. Campinas, 1993.

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