| 1. Identity statement | |
| Reference Type | Journal Article |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Holder Code | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identifier | J8LNKAN8RW/38MQPRJ |
| Repository | dpi.inpe.br/plutao/2010/12.02.13.11.22 |
| Last Update | 2011:02.10.12.07.27 (UTC) administrator |
| Metadata Repository | dpi.inpe.br/plutao/2010/12.02.13.11.23 |
| Metadata Last Update | 2018:06.05.00.12.28 (UTC) administrator |
| Secondary Key | INPE--PRE/ |
| ISSN | 0104-5490 |
| Label | lattes: 3368934680028882 2 HawakawaZanAndBerRos:2010:IdPaBa |
| Citation Key | HawakawaZanAndBerRos:2010:IdPaBa |
| Title | Identificação de paleocanais na bacia Amazônica a partir de dados de sensoriamento remoto  |
| Year | 2010 |
| Month | Set. |
| Access Date | 2024, May 18 |
| Secondary Type | PRE PN |
| Number of Files | 1 |
| Size | 1496 KiB |
| 2. Context | |
| Author | 1 Hawakawa, Ericson Hideki 2 Zani, Hiran 3 Andrades Filho, Clódis Oliveira 4 Bertani, Thiago 5 Rossetti, Dilce de Fátima |
| Resume Identifier | 1 2 3 4 5 8JMKD3MGP5W/3C9JGTQ |
| Group | 1 2 3 4 5 DSR-OBT-INPE-MCT-BR |
| Affiliation | 1 Aluno de doutorado do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais e Professor Assistente da Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL) 2 Aluno de doutorado do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais e Professor Assistente da Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL) 3 4 Bolsista de mestrado CNPq e aluno do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Author e-Mail Address | 1 2 hzani@dsr.inpe.br |
| e-Mail Address | hzani@dsr.inpe.br |
| Journal | Revista de Geografia (Recife) |
| Volume | 27 |
| Number | 1 Esp |
| Pages | 20-33 |
| Secondary Mark | B4_ANTROPOLOGIA_/_ARQUEOLOGIA B5_CIÊNCIAS_AGRÁRIAS_I B5_CIÊNCIAS_BIOLÓGICAS_I B4_ENGENHARIAS_II B4_GEOCIÊNCIAS B3_GEOGRAFIA B3_INTERDISCIPLINAR |
| History (UTC) | 2010-12-06 14:15:27 :: lattes -> ricardo :: 2010 2010-12-07 11:40:40 :: ricardo -> marciana :: 2010 2011-11-01 18:39:16 :: marciana -> administrator :: 2010 2018-06-05 00:12:28 :: administrator -> marciana :: 2010 |
| 3. Content and structure | |
| Is the master or a copy? | is the master |
| Content Stage | completed |
| Transferable | 1 |
| Content Type | External Contribution |
| Version Type | publisher |
| Keywords | paleocanais Amazônia PALSAR SRTM Landsat-5/TM paleochannels Amazonian PALSAR SRTM Landsat-5/TM |
| Abstract | A reconstituição paleogeográfica dos sistemas de drenagem é fundamental na identificação e compreensão de variáveis (p.e., clima, relevo, solo, litologia, tectônica, vegetação, nível do mar) que conduziram sua evolução, principalmente na Era Cenozóica. A identificação de feições como paleocanais pode auxiliar nesta complexa tarefa de reconstituição da evolução de sistemas fluviais. Diferentes dados de sensoriamento remoto e técnicas de processamento digital de imagens podem dinamizar esta tarefa, principalmente na Amazônia, onde a dimensão da área e o restrito acesso dificultam estudos desse caráter. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é utilizar diferentes dados de sensoriamento remoto e técnicas de processamento digital de imagens para identificar paleocanais e demais feições fluviais no ambiente amazônico. Este trabalho baseia-se no processamento digital e análise de imagens Landsat-5/TM, de modelos digitais de elevação (MDE) provenientes da SRTM e de imagens do radar PALSAR. Os resultados indicam que as imagens de radar provenientes do sensor PALSAR em polarização HH foram eficientes na distinção e delimitação das áreas de planície de inundação. Já a identificação dos paleocanais obteve melhor resultado na polarização HV. Os resultados obtidos pelo processamento dos MDE-SRTM revelaram demais paleocanais que estavam ocultos e/ou mascarados dado à densa cobertura vegetal. ABSTRACT The paleogeographic reconstitution of drainage systems is essential in order to identify the variables (e.g., climate, topography, soil, lithology, tectonics, vegetation, sea level) that control its evolution, particularly during the Cenozoic Era. The identification of paleochannels features can assist the identification of ancient fluvial systems. Currently, remote sensing data and its respective techniques (e.g., digital image processing) can aid broad observations and are essential for environments like Amazon, where the size and difficult access can hinder studies of this character. In this sense, our objective apply remote sensing data and techniques of digital image processing to identify paleochannels and modern rivers in the Amazon, aiming to extract features to help us characterize the area as well as in its paleogeographic reconstruction. This work is based on digital processing and image analysis of the following products: Landsat-5/TM, SRTM digital elevation model and PALSAR imagery. The results indicate that the radar images from PALSAR sensor in HH polarization were effective in the distinction and delimitation of floodplains. On the other hand, PALSAR images with HV polarization had a better performance for identification of paleochannels. The results obtained with SRTM enhanced paleochannels that were hidden due to dense vegetation cover. Key Words: paleochannels, Amazonian, PALSAR, SRTM, Landsat-5/TM. |
| Area | SRE |
| Arrangement | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Identificação de paleocanais... |
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| source Directory Content | there are no files |
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| 4. Conditions of access and use | |
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| 5. Allied materials | |
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| 6. Notes | |
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