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O livro apresenta as técnicas modernas de sensoriamento remoto aplicadas em diversas disciplinas, faz uma revisão ampla das potencialidades de aplicações dos dados adquiridos por satélites e fornece sucintamente os conhecimentos básicos das diversas disciplinas. Com mais de 900 páginas será vendido em formato digital com possibilidade de compra por capítulos!

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Aplicações de sensoriamento remoto - 2ª ed.

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Lançado exclusivamente em formato digital, ele pode ser adquirido na versão completa ou em capítulos avulsos.

São 16 capítulos – cerca de 900 páginas – repletos de imagens, gráficos e quadros comparativos, nos quais o autor traça um panorama das aplicações do sensoriamento remoto.

Ele se inicia com os fundamentos conceituais, os tipos de satélite e as características dos espectros de solo e vegetação que formam as imagens.

A nova edição conta ainda com um capítulo dedicado ao Modelo Universal de Previsão de Safra Agrícola (MUPSA), um modelo inédito internacionalmente, que pode ser aplicado para quaisquer tipos de vegetação em qualquer área, desde que estejam em nível de um pixel da resolução espacial dos satélites.

Os fundamentos e algorítimos são apresentados em detalhes.

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Especificação

Autor	William Tse Horng Liu
Sumário	Sumário
Degustação	Degustação
eISBN	978-85-7975-177-6
Publicação	2015
Formato	Digital
Edição	2

Especificação de Capítulos

Capítulo 01	Capítulo 1 \| Fundamento Teórico--Descrições do satélite, das interações da radiação solar com a superfície, da atenuação atmosférica e do funcionamento dos sensores de satélite que registram as energias eletromagnéticas da radiação solar refletidas pelos diversos objetos da superfície. Apresentações dos exemplos das aplicações das cinco assinaturas singulares na identificação dos objetos na superfície do globo, incluindo: assinaturas espectral, espacial, angular, temporal e polarizada.
Capítulo 02	Capítulo 2 \|Sistema de Satélites--Os satélites são classificados em órbitas polares, geosincronizada e geoestacionária. Descrições do desenvolvimento dos diferentes sistemas de satélites e as vantagens e desvantagens dos sensores não-imagenadores e imaginadores. Os sensores imaginadores incluem sensores fotográficos, eletro-óticos, microondas e LIDAR. Abordagem das vantagens e limitações dos diferentes sensores baseadas nas resoluções espectrais e espaciais. Apresentações dos diversos satélites, incluindo: Landsat, SPOT, IKNOS, Quickbird, KOMPSAT, EROS, ERS, ENVISAT, OrbView, TERRA, NOAA, GOES, METEOSAT, DMSP, ADEOS, INSAT e CBERS.
Capítulo 03	Capítulo 3 \| Características Espectrais de Solo--Descrições das propriedades físicas e químicas do solo que afetam as refletâncias espectrais do solo, incluindo: perfil, umidade, ar, densidade, absorção de cátions, capacidade de troca de cátions e acidez do solo. Fatores que afetam a refletância espectral do solo, tais como: Cores, composição de minerais, materiais orgânicos, textura, rugosidade, estrutura, emissividade e propriedades de polarização. Apresentações das assinaturas espectrais de vários tipos de solo e suas aplicações da classificação do solo.
Capítulo 04	Capítulo 4 \| Características Espectrais de Vegetação--Descrição da estrutura de uma folha e os fatores que afetam as refletâncias espectrais de vegetação, tais como maturidade de folha, pigmento, orientação estrutural do mesófilo, folhas danificadas, ensolaradas, suculentas, nas sombras e deficiências de nutrientes, vácuos, estrutura da copa de vegetação. Apresentações das refletâncias espectrais típicas de uma copa de vegetação e do monitoramento da vegetação terrestre via satélite.
Capítulo 05	Capítulo 5 \| Aplicações Geológicas--Descrições das técnicas de analise das características físicas e ou químicas do ambiente geológico estático e dinâmico via satélites baseados nas presenças dos minerais no solo que possuem as assinaturas espectrais singulares da energia eletromagnética que são identificadas pelos vários sensores das bandas chaves. As aplicações geológicas incluem geomorfologia, litologia, rochas estruturais e tectônicas, geologia econômica, desastres geológicos, glaciais, geologia marina e geobotânica.
Capítulo 06	Capítulo 6 \| Recursos Hídricos--Interações entre luz e água. Aplicações de sensoriamento remoto na estimativa de profundidade e área superficial da água e nos monitoramentos de água subterrânea, aquíferos rasos de areias e cascalhos, qualidade da água e áreas de inundações. Modelo de previsão e estimativa de áreas de inundação da Bacia do Rio Alto Paraguaia.
Capítulo 07	Capítulo 7 \| Índices de Vegetação--Apresentações e descrições dos diversos tipos de índices de vegetação que são derivados com várias combinações das refletâncias obtidas pelas várias bandas dos sensores de satélites, incluindo RVI, SBI, GVI, GABS, DVI, DNVI, TVI, PVI, SAVI, MSVAI, SARVI, TSAVI, ARVI, TSARVI, TWVI, VCI, TCI, MPDT, SDR, VH, GMVI, AVI e TSAVI. Aplicações de NDVI no monitoramento das condições do crescimento da cultura e nas estimativas de índices de área foliar e radiação fotossintética ativa.
Capítulo 08	Capítulo 8 \| Balanço de Energia da Superfície Terrestre--Descrições dos métodos de estimativas de albedo, emissividade, temperatura da superfície terrestre, radiações solares onda curta incidente e líquida, radiação onda longa líquida, evapotranspiração e balanço de energia da superfície.
Capítulo 09	Capítulo 9 \| Monitoramento das Secas--Definições e medições de potencial da água e tensão da água no solo. Descrições dos movimentos de água no solo, nas plantas e no sistema solo-planta-atmosfera. Descrições de vários índices de seca e o balanço hídrico. Monitoramentos de secas, umidades do solo e variabilidades climáticas via satélites.
Capítulo 10	Capítulo 10\| Usos do Solo Urbano--Descrições dos métodos de classificação de usos do solo urbano, métodos de estimativas de população, qualidade de moradia, monitoramento da conservação de energia e ilha de calor urbano baseando nas evoluções espectrais e temporais via satélites.
Capítulo 11	Capítulo 11 \| Monitoramento de Queimadas--Apresentação dos fatores que afetam comportamentos do fogo, incluindo combustível, microclima e topografia, dos métodos de detecção da ocorrência e estimativa de área de queimadas via satélites e dos modelos de índices de risco de queimadas.
Capítulo 12	Capítulo 12 \| Previsão de Safra Agrícola--Previsão de safra agrícola envolve as estimativas de área plantada e produtividade. Apresentação dos métodos de estimativa de área plantada que incluem as técnicas de regressão estatística e a estratificação e amostragem de segmentos. Os conhecimentos básicos de fisiologias vegetais tais como fotossíntese, eficiência fotossintética, graus dia do crescimento e ciclo fisiológico da cultura são apresentados para facilitar o desenvolvimento dos modelos de estimativa de produtividade que incluem modelos estatísticos agroclimatológicos, modelos de simulação dos processos fisiológicos e modelos de previsão da safra agrícola via satélite. Também são apresentadas as aplicações de dados de satélites no desenvolvimento do sistema operacional de previsão da safra agrícola e do sistema de agricultura de precisão.
Capítulo 13	Capítulo 13 \| Processamentos dos Dados de Satélites--Descrições dos horários locais e deslocamentos dos dias e horários dos satélites NOAA, Landsat e SPOT. Apresentações dos métodos de calibrações radiométricas dos sensores de satélites NOAA, Landsat, EOS, METOSAT e SPOT, os métodos de correções atmosféricas e geométricas, efeitos bidirecionais, eliminação de contaminação de nuvens e as técnicas de filtragem dos ruídos de sinais recebidos pelos sensores. O processamento e a classificação dos dados do satélite SAR também são apresentados.
Capítulo 14	Capítulo 14 \| Classificação de Imagem Digital--Geração de mapa digital baseado nos dados de escala de mapa, projeções, GPS, escaneamento de base cartográfica, georreferenciamento de mapa digital e vetorização. Apresentação das assinaturas espectrais típicas de diversos usos do solo, tais como, água, solo, vegetação, área urbana e seus usos em transições da superfície. A classificação de imagem de satélite envolve as classificações não supervisionada e supervisionada. Os métodos de classificação não supervisionada incluem ISODATA e K-means. Os métodos de classificação supervisionada incluem análise de componentes principais, máxima verossimilhança, análise de textura, mistura linear, paralelapípedo, regressão múltipla, Krigagem, espaço-S, redes neurais, máquinas de vetor de suporte, pós-classificação e perspectivas futuras.
Capítulo 15	Capítulo 15 \| Sistema de Informações Geográficas--Descrições de tipos de dados digitais e do modelo digital de elevação para a construção do SIG dinâmico. Apresentação dos vários modelos de SIG dinâmico, incluem modelo de cadeia markoviana, modelo logístico de difusão, modelo de regressão, autômatos celulares. Três modelos SIG dinâmicos são apresentados como exemplos: modelo dinâmico de processos urbanos, modelo de ciclo hidrológico de uma bacia hidrográfica e modelo de desenvolvimento sustentável da bacia do Rio Miranda.
Capítulo 16	Capítulo 16 \| Modelo Universal de Previsão da Safra Agrícola--Apresentação de um modelo versátil de previsão de safra agrícola para a qualquer cultura em qualquer local em nível de um pixel da resolução espacial dos satélites, chamado Modelo Universal de Previsão de Safra Agrícola (MUPSA). O MUPSA é para atender os satélites do futuro que forneçam as informações digitais de altas resoluções espectrais, espaciais e temporais.

Especificações de Talk

Talk 01	Previsões agrícolas via satélite: aplicando técnicas de redes neurais-- Palestrante: William Tse Horng Liu Duração: 1h O que é abordado: - Modelo universal de previsão da safra agrícola; - Estimativa da produtividade de qualquer cultura; - Dados de diversos tipos de satélite; - Dados agrometeorológicos; - Dados de crescimentos fisiológicos; - Aplicação de técnicas de redes neurais. [Atenção: Esta palestra é gravada]. O acesso ao conteúdo do material digital (vídeo) é realizado na plataforma do site www.ofitexto.com.br após confirmação de pagamento.

Talk 01

Previsões agrícolas via satélite: aplicando técnicas de redes neurais--

Palestrante: William Tse Horng Liu

Duração: 1h

O que é abordado:

- Modelo universal de previsão da safra agrícola;
- Estimativa da produtividade de qualquer cultura;
- Dados de diversos tipos de satélite;
- Dados agrometeorológicos;
- Dados de crescimentos fisiológicos;
- Aplicação de técnicas de redes neurais.

[Atenção: Esta palestra é gravada]. O acesso ao conteúdo do material digital (vídeo) é realizado na plataforma do site www.ofitexto.com.br após confirmação de pagamento.