XX SBSR
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Nome do Campo
Valor do Campo
Tipo de Referência
Artigo em Evento (Conference Proceedings)
Título do Trabalho
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(?)
Tipo Secundário
Evento Nacional
Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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v
1° Autor
(*)
(?)
Grupo (1° Autor)
CGCE
DIPST
DISEP
DICEP
DIAST
DIEEC
DIHPA
DIMEC
DISEP
DIEEC
SEGPR
YYY
CGCT
DIOTG
DIIAV
DIMNT
DIPTC
DISSM
YYY
CGIP
CORCR
COPDT
COMIT
COIDS
YYY
COGPI
DIPE1
DIPE2
DIPE3
DIPE4
SEPEC
SEGQP
YYY
CGGO
COADM
COEAM
COENE
COESU
COTIC
COPOA
COGRH
YYY
COGAB
SEREL
SECOM
YYY
AST
CAP
CMC
CMS
CSE
CST
GES
GESAST
GESATM
MET
PCP
SER
Afiliação (1° Autor)
e-Mail (1° Autor)
Páginas
(*)
Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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O Modelo Linear de Mistura Espectral foi utilizado para estimar a estrutura urbana da cidade de Porto Alegre, gerando as imagens-fração de construções, sombras e vegetação a partir de imagens dos satélites Landsat 5 e 8 adquiridas entre os anos de 1990 e 2022. As imagens-fração foram comparadas com os dados de temperatura de superfície também estimados por imagens Landsat para as mesmas datas de aquisição das imagens ópticas. Pela análise dos diagramas de dispersão, não foi observada relação entre a fração vegetação e a temperatura de superfície. Verificouse uma relação direta entre a fração construções urbanas e a temperatura de superfície e uma relação inversa entre a fração sombra e a temperatura de superfície. ABSTRACT: The Linear Spectral Mixture Model was used to estimate the urban structure, generating fraction-images of buildings, shadows and vegetation from Landsat 5 and 8 satellite images acquired over the city of Porto Alegre between 1990 and 2022. Fraction-images were compared with surface temperature data also estimated by Landsat images. By analyzing the scatter diagrams, no relationship was observed between the vegetation fraction and surface temperature. There was a direct relationship between the urban construction fraction and surface temperature and an inverse relationship between the shade fraction and surface temperature.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
(?)
e-Mail (login)
simone
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