RESUMO
The present work illustrates the application of remote sensing and image processing methods to define appropriate sites for installing buoy moored telemetric systems at the surface of Amazon floodplain lakes for long-term limnologic-micrometeorologic monitoring. The technique consists essentially of Boolean operations over Amazon plume maps and historic inundation of the Curuai Lake at distinct stages of the hydrologic cycle. The precise location for the long-term monitoring is vital to the development of models concerning air-water trace gas exchange in the Amazon floodplains.
O presente trabalho demonstra a aplicabilidade de imagens de sensoriamento remoto e de métodos de processamento de imagens digitais para definição de locais adequados à instalação de sistemas telemétricos de monitoramento de variáveis ambientais em sistemas aquáticos, localizados em regiões de difícil acesso. A técnica consiste essencialmente da aplicação de operações Booleanas entre mapas da pluma do Rio Amazonas e de zonas inundadas do Lago de Curuai em diferentes etapas do ciclo hidrológico. A localização exata para o sistema de monitoramento telemétrico será vital para o desenvolvimento de modelos de troca de gases traço entre a planície de inundação Amazônica e a atmosfera.
RESUMO
This paper aims to assess the contribution of remote sensing technology in addressing key questions raised by the Large Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia (LBA). The answers to these questions foster the knowledge on the climatic, biogechemical and hydrologic functioning of the Amazon, as well as on the impact of human activities at regional and global scales. Remote sensing methods allow integrating information on several processes at different temporal and spatial scales. By doing so, it is possible to perceive hidden relations among processes and structures, enhancing their teleconnections. Key advances in the remote sensing science are summarized in this article, which is particularly focused on information that would not be possible to be retrieved without the concurrence of this technology.
Este artigo se propõe a apresentar exemplos de questões científicas que puderam ser respondidas no contexto do Projeto LBA (Large Sale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia) graças à contribuição de informações derivadas de sensoriamento remoto. Os métodos de sensoriamento remoto permitem integrar informações sobre os vários processos físicos e biológicos em diferentes escalas de tempo e espaço. Nesse artigo, são enfatizados aqueles avanços de conhecimento que jamais seriam alcançados sem a concorrência da informação derivada de sensoriamento.
RESUMO
Remote sensing techniques are mandatory for monitoring land use changes in large areas such as the Amazon. Land use mapping is usually performed by both manual and digital pixel based classification methods which are cost and time-consuming. In this study an image segmentation approach is applied to unmix TM-Landsat images for mapping land use classes in Tucuruí-PA reservoir region to 1996 and 2001.
Técnicas de sensoriamento remoto são fundamentais para o monitoramento das mudanças de uso da terra, principalmente em áreas extensas como a Amazônia. O mapeamento de uso da terra, geralmente é realizado por métodos de classificação manual ou digital pixel a pixel, os quais consomem muito tempo. Este estudo aborda a aplicação do modelo linear de mistura em uma imagem Landsat-TM segmentada para o mapeamento das classes de uso da terra na região do reservatório de Tucuruí-PA para os anos de 1996 e 2001.