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
(*)
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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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Geralmente as imagens de Radar de Abertura Sintética (SAR) não são fortemente impactadas por condições atmosféricas, como nuvens, névoa, aerossóis e fumaça. Portanto, aumentam o imageamento efetivo de regiões com alta ocorrência de nuvens, como os sistemas aquáticos da Amazônia. Este artigo descreve um protótipo do algoritmo Sentinel-1 Amazon Water Mask (S1AWM) baseado em processamento em nuvem que mapeia a extensão de águas abertas dos sistemas aquáticos da Amazônia e quantifica a sua superfície a cada 12 dias ao longo da série temporal de imagens S1 de 2017 a 2021. O protótipo foi desenvolvido para o Lago Grande de Curuai (LGC), localizado no Baixo Amazonas (Pará), para fornecer informações relevantes para i) hidrologia, ii) biogeoquímica, iii) geomorfologia, iv) biodiversidade e v) segurança hídrica local. O S1WMA cria máscaras de água de alta resolução espacial (10 metros/pixel), que são derivadas dos coeficientes de retroespalhamento nas polarizações VV e VH do satélite SAR Sentinel-1 (S1). ABSTRACT: Synthetic Aperture Radar (SAR) images are generally not heavily impacted by atmospheric conditions such as clouds, mists, aerosols and smoke. Therefore, they increase the effective imaging of regions with a high occurrence of clouds, such as the aquatic systems of the Amazon. This paper describes a prototype of the Sentinel-1 Amazon Water Mask (S1AWM) algorithm based on cloud processing that maps the open water extent of Amazonian aquatic systems and quantifies its surface every 12 days over the time series of S1 images. from 2017 to 2021. The prototype was developed for Lago Grande de Curuai (LGC), located in Low Amazonas (Pará), to provide information relevant to i) hydrology, ii) biogeochemistry, iii) geomorphology, iv) biodiversity and v) safety local water supply. S1WMA creates high spatial resolution water masks (10 meters/pixel), which are derived from the backscatter coefficients in the VV and VH polarizations of the SAR Sentinel-1 (S1) satellite.
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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