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| Miura,Adalberto K.; Formaggio,Antonio R.; Shimabukuro,Yosio E.; Anjos,Sergio D. dos; Luiz,Alfredo J. B.. |
| A humanidade sempre utilizou a biomassa para fins energéticos, porém com o aumento da demanda, ameaças à segurança energética e os danos para o ambiente e para a saúde decorrentes da utilização dos combustíveis fósseis, a importância desta fonte renovável vem sendo resgatada. Neste cenário, o planejamento agroenergético passa a ser de grande importância para países tropicais como o Brasil, pois permite viabilizar a produção de biomassa para energia onde esta é requerida, de forma sustentável, sem deixar de considerar os aspectos sociais e ambientais. Desta forma, o presente artigo tem por objetivo apresentar importantes questões relacionadas ao planejamento energético regional, como forma de contribuir para soluções e políticas públicas relacionadas à... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Agroenergia; Biocombustíveis; SIG; Sensoriamento remoto; Modelagem dinâmico-espacial; Modelo conceitual. |
| Ano: 2011 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162011000300020 |
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| Tisot,Daniela A.; Formaggio,Antonio R.; Rennó,Camilo D.; Galvão,Lênio S.. |
| O objetivo desta pesquisa foi avaliar o uso de dados hiperespectrais Hyperion/EO-1 na discriminação de alvos agrícolas, comparando a acurácia de classificação obtida pelos dados desse sensor à obtida por dados multiespectrais ETM+/Landsat-7. Para isso, alvos agrícolas da região de Franca - SP, com diferenças espectrais bem definidas e outros alvos com diferenças espectrais sutis, imageados por ambos os sensores, em 16 de julho de 2002, foram discriminados utilizando o classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança (MaxVer). Os alvos agrícolas com diferenças espectrais bem definidas foram caracterizados por seis classes de uso e cobertura do solo; já os com diferenças espectrais sutis, por cinco classes de variedades de cana-de-açúcar. Quando os... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Classificação digital; Dados hiperespectrais; Dados multiespectrais. |
| Ano: 2007 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162007000300021 |
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