XX SBSR
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Artigo em Evento (Conference Proceedings)
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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
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Grupo (1° Autor)
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Afiliação (1° Autor)
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2° Autor
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Grupo (2° Autor)
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Afiliação (2° Autor)
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3° Autor
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Grupo (3° Autor)
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Afiliação (3° Autor)
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Páginas
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Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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O CN é o principal parâmetro de entrada do modelo SCS-CN, um dos mais difundidos métodos hidrológicos de estimativa de escoamento superficial. A obtenção do CN é facilitada por ferramentas de sensoriamento remoto. Contudo, imprecisões nestes processos, especialmente na determinação da cobertura do solo podem alterar os resultados do CN. Nesse trabalho avaliou-se e comparou-se os valores de CN obtidos a partir da classificação de uso e ocupação do solo de diferentes imagens da bacia urbana do rio do Meio, Florianópolis-SC. Foram usadas ortofotos dos anos de 2010, 2016 e a classificação do solo disponibilizada pelo MapBiomas, referente ao ano de 2020. Os resultados indicam que resoluções baixas e classificações inconsistentes podem deturpar os valores de CN especialmente em pequenas bacias. As diferenças médias obtidas entre os valores de CN de 2,66% entre as imagens de 2010 e 2016, 11,35% entre 2016 e 2020 e, 11,24% entre 2010 e 2020. ABSTRACT: The CN is the main input parameter of the SCS-CN model, one of the most widespread hydrological methods to estimate runoff. Obtaining the CN is facilitated through the use of remote sensing tools. However, inaccuracies in these processes, especially in the determination of land use, can alter the CN results. In this paper we evaluated and compared CN values obtained from different land use and cover classification from different images of Meio river urban catchment, Florianópolis-SC. Were used ortophotos The results indicate that, despite being more recent, 2010 and 2016 orthophotos, and a 2020 land use classification provided by MapBiomas. The results indicate low resolutions and inconsistent classifications could distort the CN values when applied in small basins. The mean differences were obtained between the CN values of 2.66% between classifications 2010 and 2016, 11.35% between 2016 and 2020 and 11.24% between 2010 and 2020.
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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