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DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorChaves, Thiago Avelar-
dc.contributor.authorCarvalho Júnior, Osmar Abílio de-
dc.contributor.authorGomes, Roberto Arnaldo Trancoso-
dc.contributor.authorGuimarães, Renato Fontes-
dc.contributor.authorSodré, Robson Veloso Ribeiro-
dc.contributor.authorMachado, Wátila Portela-
dc.contributor.authorOliveira, Sandro Nunes de-
dc.date.accessioned2012-06-04T21:44:48Z-
dc.date.available2012-06-04T21:44:48Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.citationCHAVES, Thiago Avelar et al. Análise da paisagem do maciço de cana brava pelo emprego de imagens de sensoriamento remoto e sistema de informação geográfica. Espaço & Geografia, v. 10, n. 1, p. 191-214, 2010. Disponível em:<http://www.lsie.unb.br/espacoegeografia/index.php/espacoegeografia/article/view/120/118>. Acesso em: 29 maio 2012.en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/10657-
dc.description.abstractNo presente trabalho, é proposto analisar a relação dos dados geológicos emorfométricos com as unidades vegetais detectadas pelo processamento digital deimagens de sensoriamento remoto. A área de estudo, o Complexo de Cana Brava,encontra-se na porção norte do Estado de Goiás. A fisionomia da vegetação no Maciçode Cana Brava apresenta forte controle geológico. O avanço dos estudos da vegetaçãoatravés de sensores remotos permitiu uma redução nos custos e tempo de análise degrandes áreas. A metodologia adotada no trabalho pode ser dividida nas seguintesetapas: (A) Pré-processamento da imagem ASTER; (B) Aplicação do NormalizedDiference of Vegetation Index e classificação espectral a partir do Spectral AngleMapper; (C) Distinção das diferentes unidades fitofisionômicas a partir de uma sucessãode máscaras sobre a imagem ASTER; (D) Processamento da imagem ASTER DEM; e (E)Cruzamento dos dados morfométricos com o mapa de vegetação da área de estudo.Esses procedimentos permitiram identificar padrões na paisagem da área de estudo. _______________________________________________________________________________ ABSTRACTen
dc.description.abstractThe present work aims to evaluate the relation of geologic and morfometricdata with vegetation physiognomy data acquired from remote sensing digital images. The distribution and physiognomy of vegetation in the Cana Brava Massif shows stronggeological control. The improvement of the studies on vegetation by using opticalremote sensing techniques has allowed to increase the operational speed and to decreasethe cost of total coverage of wide areas. The methodology used can be divided into fivestages: (A) Pre-processing of ASTER image; (B) Application of Normalized Difference ofVegetation Index and spectral classification based on the Spectral Angle Mapper; (C)Distinction of vegetation physiognomy based on a series of masks applied over theASTER image; (D) Processing of the ASTER DEM image; and (E) Correlating morfometricdata with the study area vegetation map. These procedures allowed the identification of landscape patterns on the study area.en
dc.language.isoPortuguêsen
dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Geografia do Departamento de Geografiaen
dc.rightsAcesso Abertoen
dc.titleAnálise da paisagem do maciço de cana brava pelo emprego de imagens de sensoriamento remoto e sistema de informação geográficaen
dc.typeArtigoen
dc.subject.keywordCerrados - Brasilen
dc.subject.keywordGeologiaen
dc.subject.keywordFitogeografiaen
dc.rights.licenseEspaço & Geografia está licenciado sob uma licença Creative Commons (Atribuição-Uso não-comercial-Vedada a criação de obras derivadas 3.0 Unported). Fonte: http://www.lsie.unb.br/espacoegeografia/index.php/espacoegeografia/article/view/120/118. Acesso em: 29 maio 2012.en
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