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Na classificação de dados e aplicação de técnicas de sensoriamento remoto, um dos desafios enfrentados é a classificação de pixels não uniformes, com mistura de componentes como solo, vegetação, rocha e água. Mistura espectral: modelo linear e aplicações aborda as técnicas de caracterização desses dados e de quantificação da mistura nos pixels, permitindo sua utilização.
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Na classificação de dados e aplicação de técnicas de sensoriamento remoto, um dos desafios enfrentados é a classificação de pixels não uniformes, com mistura de componentes como solo, vegetação, rocha e água. Mistura espectral: modelo linear e aplicações aborda as técnicas de caracterização desses dados e de quantificação da mistura nos pixels, permitindo sua utilização.
O livro explica de forma didática os conceitos básicos de mistura espectral, números digitais e sensores orbitais, para em seguida apresentar a técnica de modelo linear de mistura espectral e a geração de imagens-fração. Além de uma sólida base teórica, Mistura espectral traz importantes exemplos de aplicação prática, como em projetos de estimativa e monitoramento de áreas de desmatamento e queimada na Amazônia Legal.
O livro explica de forma didática os conceitos básicos de mistura espectral, números digitais e sensores orbitais, para em seguida apresentar a técnica de modelo linear de mistura espectral e a geração de imagens-fração. Além de uma sólida base teórica, Mistura espectral traz importantes exemplos de aplicação prática, como em projetos de estimativa e monitoramento de áreas de desmatamento e queimada na Amazônia Legal.
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Especificação
| Autor | Yosio Edemir Shimabukuro, Flávio Jorge Ponzoni |
|---|---|
| Sobre o Autor | Yosio Edemir Shimabukuro, Engenheiro florestal formado pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Mestre em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e PhD em Ciências Florestais e Sensoriamento Remoto pela Colorado State University (EUA). Atua como Pesquisador Titular da Divisão de Sensoriamento Remoto do Inpe, onde, desde 1973, vem desenvolvendo estudos voltados à aplicação das técnicas de sensoriamento remoto no estudo da vegetação. Tem sido responsável pela concepção e pelo aprimoramento das metodologias destinadas à identificação e à quantificação de desflorestamentos na região amazônica, as quais têm sido aplicadas nos projetos Prodes e Deter, desenvolvidos pelo Inpe. É docente permanente do curso de pós-graduação em Sensoriamento Remoto do Inpe. Flávio Jorge Ponzoni, Engenheiro florestal formado pela Universidade Federal de Viçosa, Mestre em Ciências Florestais pela Universidade Federal de Viçosa e Doutor em Ciências Florestais pela Universidade Federal do Paraná. Cumpriu programa de pós-doutorado no Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura da Universidade Estadual de Campinas (Cepagri/Unicamp), onde desenvolveu trabalhos voltados para a calibração absoluta de sensores orbitais. Atua como Pesquisador Titular da Divisão de Sensoriamento Remoto do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), onde dedica-se a estudos de caracterização espectral da vegetação e ao desenvolvimento de metodologias voltadas à calibração absoluta de sensores remotamente situados. Atua ainda como docente permanente do curso de pós-graduação em Sensoriamento Remoto do Inpe. |
| Sumário | Sumário |
| Páginas | 128 |
| Sub-Título | modelo linear e aplicações |
| ISBN | 978-85-7975-270-4 |
| eISBN | 978-85-7975-269-8 |
| Publicação | 2017 |
| Formato | 14 x 21 cm |
| Encadernação | Brochura |
| Edição | 1 |
