Sistema para geração automática de produtos derivados de imagens de AVHRR/NOAA.

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Autoria: ESQUERDO, J. C. D. M.; ANTUNES, J. F. G.; ZULLO JÚNIOR, J.

Resumo: Nos últimos anos as imagens de sensores remotos orbitais têm sido uma fonte importante de informação para estudos geográficos, agrometeorológicos e ambientais em nível regional, por proverem a necessária visão temporal da superfície terrestre. Um sensor particularmente importante é o Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), a bordo da série de satélites da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), cujos produtos têm sido aplicados no monitoramento ambiental numa resolução espacial variando de 1,1 a 15 km. Um importante produto das imagens de satélite são os índices de vegetação, obtidos de razões ou combinações de bandas espectrais, com o objetivo de realçar a vegetação. Muitos deles têm sido utilizados em estudos envolvendo modelos agrometeorológicos-espectrais para o monitoramento ou estimativa de rendimento de culturas (Rudorff & Batista, 1990; Gupta, 1993)). O principal deles é o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), derivado dos canais do vermelho e do infravermelho próximo. A alta resolução temporal do sensor AVHRR permite a aquisição diária dos índices de vegetação. Porém, para garantir que o componente espectral desses modelos seja corretamente aplicado é necessário que a fonte da informação apresente suficiente precisão geométrica e radiométrica, o que demanda tempo e trabalho quando se trata de um número elevado de imagens. Uma etapa fundamental no processamento é a correção geométrica precisa e automática das imagens, o que nem sempre é exeqüível por meio dos softwares comuns atualmente disponíveis. Diante dessas dificuldades e da necessidade de se gerar produtos com qualidade de forma automática, o presente trabalho aborda o desenvolvimento de um sistema para o processamento completo das imagens AVHRR/NOAA, sem qualquer intervenção humana.

Ano de publicação: 2005

Tipo de publicação: Resumo em anais e proceedings

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