Unicamp Diretoria Acadêmica

GG070 - Sensoriamento Remoto Aplicado ao Monitoramento de Biomas Brasileiros - 1S/2024 Imprimir

Pós-Graduação

Informações da disciplina

Ementa:

Uso e ocupação histórica dos biomas brasileiros. Histórico e apresentação dos principais programas de monitoramento dos biomas no Brasil.

Noções de princípios físicos de sensoriamento remoto, de comportamento espectral de alvos e de satélites e sensores. Obtenção de imagens de satélite e noções de pré-processamento. Métodos para detecção de desmatamento, degradação, mineração e queimadas em diferentes ambientes no Cerrado, na Amazônia e no Pantanal (indentificação por meio de interpretação visual em composições coloridas, de modelo linear de mistura espectral, de índice de vegetação, por análise de mudança e por classificação de imagens). Aquisição de dados de desmatamento, degradação e de queimadas por meio de plataformas na internet e análises em Sistema de Informação Geográfica. Os efeitos do desmatamento e da degradação da floresta amazônica.

Bibliografia:

•ALMEIDA, C. A. et al . Metodologia utilizada nos sistemas PRODES e DETER Programa. São José dos Campos: INPE, 2022.
• CRÓSTA, A. P.. Processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. Campinas: Unicamp, 1992.
• DINIZ, C. G. et al. DETER-B: The new Amazon near real-time deforestation detection system. IEEE Journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing, v. 8, n. 7, p. 3619-3628, 2015.
• FEARNSIDE, P. M. Desmatamento na Amazônia brasileira: história, índices e consequências. Megadiversidade, v. 1, n. 1, jul. 2005.
• FERREIRA, M. C. Iniciação à análise geoespacial. Rio Claro: UNESP, 2014.
• GATTI, Luciana V. et al. Increased Amazon carbon emissions mainly from decline in law enforcement. Nature, v. 621, n. 7978, p. 318-323, 2023.
• GATTI, Luciana V. et al. Amazonia as a carbon source linked to deforestation and climate change. Nature, v. 595, n. 7867, p. 388-393, 2021.
• JENSEN, J. R. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. Tradução: EPIPHANIO, J. C. N. et. al. São José dos Campos: Parênteses, 2009.
• MARTINEZ, J. A. C. et al. Enhancing deforestation monitoring in the Brazilian Amazon: A semi-automatic approach leveraging uncertainty estimation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 210, p. 110-127, 2024.
• MENEZES, P. R.; SANO, E. E. Classificação pixel a pixel e imagens. In.: MENEZES, P. R.; ALMEIDA, T.  Introdução ao processamento de imagens de sensoriamento remoto. Brasília: UNB, 2012.
• MESSIAS, C. G.; SILVA, D. E.; SILVA, M. B.; LIMA, T. C.; ALMEIDA, C. A. Análise das taxas de desmatamento e seus fatores associados na Amazônia Legal Brasileira nas últimas três décadas. RA’E GA – o espaço geográfico em análise, v. 52, 2021.
• MESSIAS, C. G.; FERREIRA, M. C.; AFFONSO, A. G.; MAURANO, L. E. P.; ALMEIDA, C. A. Distribuição espacial do desmatamento de fitofisionomias no Cerrado brasileiro: uma análise a partir dos dados do sistema PRODES. In: SEABRA. G. Educação ambiental: uso, manejo e gestão dos recursosambientais. Ituiutaba, MG: Editora Barlavento, 2022.
• MESSIAS, C. G.; XAUD, H. ; XAUD, M. R. ; ADAMI, M. Relatório técnico descritivo de pontos de trabalho de campo: observações em áreas constituídas por fitofisionomias florestais e não florestais em Roraima, no âmbito dos projetos PRODES e DETER. São José dos Campos: INPE, 2023 (Relatório de campo).
• NOVO, E. M. L. M. Sensoriamento remoto: princípios e aplicações – 4ª ed. São Paulo: Edgar Blücher Ltda, 2010.
• PIVELLO, Vânia R. et al. Understanding Brazil’s catastrophic fires: Causes, consequences and policy needed to prevent future tragedies. Perspectives in Ecology and Conservation, v. 19, n. 3, p. 233-255, 2021.
• PONZONI, F. J.; SHIMABUKORO, Y. E.; KUPLICH, T. M. Sensoriamento remoto da vegetação – 2ª ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2012.
• SOLER, L. S. Et al. PROMISING ADVANCES OF AMAZONIAN MONITORING SYSTEMS THROUGHOUT VANGUARD TECHNOLOGY AND SCIENTIFIC KNOWLEDGE. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. XLIII-B3-2021, p. 843-849, 2021.
• SHIMABUKURO, Y. E.; DUTRA, A. C.; ARAI, E.. Modelo Linear de Mistura Espectral: Conceitos Teóricos, Algoritmos e Aplicações em Estudos na Amazônia Legal. Revista Brasileira de Cartografia, v. 72, n. Esp., p. 1140-1169, 2020.

Ano de Catálogo: 2024

Créditos: 4

Turma: A Vagas: 20

Número de alunos matriculados: 12

Tipo Oferecimento: Eventual

Local Oferecimento:

Horários/Salas:

Não possui horários cadastrados.

Docentes:

  • Cassiano Gustavo Messias

Reservas:

Não possui reservas.

Horários

Esta disciplina não possui horário.

Compartilhar: