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      <title>ETAPAS DE COLETA DE DADOS GEOGRÁFICOS  by Ruth Barbosa</title>
      <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt</link>
      <description>TRABALHO REALIZADO POR: RUTH, PEDRO LUCAS, JUCILENE, LUANA, MATEUS, JOÃO PAULO, DALIANE.</description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2021-06-21 15:17:33 UTC</pubDate>
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      <item>
         <title>1.0 - ETAPAS DE COLETAS DE DADOS DE SATELITES</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617854806</link>
         <description><![CDATA[<div>Os satélites artificiais: são plataformas estruturadas para suportar o funcionamento de instrumentos de diversos tipos e, por isso, elas são equipadas com sistemas de suprimento de energia (painéis solares que convertem a energia radiante do Sol em energia elétrica e a armazena em baterias), de controle de temperatura, de estabilização, de transmissão de dados, etc.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:18:15 UTC</pubDate>
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         <title>1.2</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617862828</link>
         <description><![CDATA[<div>Sensores remotos podem ser colocados em aeronaves, foguetes e balões para obter imagens da superfície da Terra, entretanto estas <strong>plataformas</strong> são operacionalmente caras e limitadas. Uma boa idéia neste caso é utilizar satélites artificiais para instalar esses sistemas. Um satélite pode ficar girando em órbita da Terra por um longo tempo e não necessita combustível para isso; alem do mais, a sua altitude permite que sejam obtidas imagens de grandes extensões da superfície terrestre de forma repetitiva e a um custo relativamente baixo.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:23:14 UTC</pubDate>
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         <title>1.3</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617865695</link>
         <description><![CDATA[<div>Os satélites de observação da Terra são plataformas com a estrutura que tem como instrumento principal um sistema sensor capaz de produzir imagens da superfície da Terra em várias bandas simultâneas; neste caso, o imageador orbital funciona basicamente como a câmara digital que analisamos e com as adaptações necessárias para gerar imagens em muitas bandas.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:25:02 UTC</pubDate>
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         <title>1.4</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617871549</link>
         <description><![CDATA[<div>As fitas magnéticas contendo a gravação das linhas de varredura produzidas pelo imageador orbital são então processadas nos computadores das estações terrenas, para gerar as cenas correspondentes a cada banda. Neste caso, cada cena é um conjunto de linhas cuja quantidade é suficiente para gerar imagens no formato estabelecido para cada tipo de imageador orbital.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:28:45 UTC</pubDate>
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         <title>2.0 - NÍVEIS DE COLETA DE DADOS</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617877732</link>
         <description><![CDATA[<div>Os dados de sensoriamento remoto podem ser coletados em diferentes níveis:<br><br></div><div>• terrestre;<br>&nbsp;• aéreo;<br>&nbsp;• orbital.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:32:53 UTC</pubDate>
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         <title>2.1</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617880130</link>
         <description><![CDATA[<div>Em função dos níveis de coleta, são utilizados diferentes sensores e obtidos diferentes dados. A figura 1 dá um exemplo dos níveis de coleta de dados em sensoriamento remoto.<br><br>Dependendo do nível de coleta os dados apresentam diferentes resoluções espaciais e temporais, assim dados coletados de satélites podem ser utilizados para:<br><br><strong>Figura 1 - Diferentes níveis de coleta de dados em sensoriamento remoto: terrestre (a poucos metros da superfície), aéreo (aeronave) e orbital (satélite).</strong><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:34:26 UTC</pubDate>
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         <title>2.2</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617883450</link>
         <description><![CDATA[<div><strong><em>• estudos continentais</em></strong>, tais como mapeamento e monitoramento de massas d’água oceânicas ou de toda a extensão territorial do país, utilizando-se os dados do satélite NOAA-AVHRR (Figura 2)<br><br><strong>Figura 2 – Mosaico de Imagens NOAA-AVHRR da América do Sul</strong><br><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:36:40 UTC</pubDate>
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         <title>2.3</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617889727</link>
         <description><![CDATA[<div><strong><em>• estudos regionais</em></strong>, tais como mapeamento de uma região inteira ou da área de um estado, utilizando imagens do sensor do sensor WFI do satélite CBERS;<br><br></div><div><strong><em>• estudos regionais/locais</em></strong>, utilizando-se por exemplo dados do sensor TM pancromática do satélite LANDSAT 7, imagens do satélite SPOT ou do sensor CCD do CBERS para planejamento urbano-regional, estudos de áreas agrícolas em média escala ou em escala mais local;<br><br></div><div><strong><em>• estudos em detalhe</em></strong>, de áreas urbanas em escala local, que permite distinguir um quarteirão, utilizando-se imagens do satélite IKONOS (Figura 3)<br><br><strong>Figura 3 – Imagens de Foz do Iguaçu – sensor WFI do satélite CBERS (escala regional), sensor TM do satélite LANDSAT (escala regional/local) e imagem do satélite IKONOS escala de detalhe), respectivamente<br></strong><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:40:33 UTC</pubDate>
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         <title>3.0 - Cararterística Espectral</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617895751</link>
         <description><![CDATA[<div>Uma imagem de sensoriamento remoto colorida é resultante da combinação das três cores básicas (azul, verde e vermelho), associadas através de filtros às imagens individuais obtidas em diferentes comprimentos de onda ou faixas espectrais.</div><div>Vemos que um mesmo objeto, por exemplo uma floresta, pode aparecer em tonalidade verde escuro, vermelho ou verde intenso, dependendo da associação feita entre as cores e as imagens obtidas nas diferentes faixas espectrais do sensor.</div><div>As imagens apresentadas nestas figuras foram obtidas pelo sensor Enhanced Thematic Mapper (ETM+) a bordo de um dos satélites americanos da série Landsat. Cabe lembrar que o sensor capta a energia refletida pelo objeto num determinado comprimento de onda, portanto, objetos claros refletem muita energia (p. ex. solo exposto) enquanto objetos escuros (p. ex. água sem sedimentos) refletem pouca energia.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:44:19 UTC</pubDate>
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         <title>3.1</title>
         <author>ruthk13</author>
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         <description><![CDATA[<div>A vegetação reflete uma quantidade muito pequena de energia na faixa espectral do vermelho pois ela utiliza boa parte desta energia no processo da fotossíntese e, portanto, aparece em tonalidade escura na banda TM-3 que correspondente à faixa do vermelho.</div><div>Já na faixa do infravermelho próximo a vegetação reflete muita energia, em função da estrutura celular das folhas, de tal forma que aparece em tonalidade clara na banda TM-4 que corresponde à faixa do infravermelho próximo.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:45:13 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617903617</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>Figura 1 – Imagem em composição colorida utilizando as bandas TM-1 (azul), TM-2 (verde) e TM-3 (vermelho) do sensor ETM+ do satélite Landsat-7 (órbita 224, ponto 78) de 05 de agosto de 1999.</strong></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:49:04 UTC</pubDate>
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      </item>
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         <title></title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617909722</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>Figura 2 – Imagem em composição colorida utilizando as bandas TM-2 (verde), TM-3 (vermelho) e TM-4 (infravermelho próximo) do sensor ETM+ do satélite Landsat-7 (órbita 224, ponto 78) de 05 de agosto de 1999.</strong></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:53:05 UTC</pubDate>
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      </item>
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         <title></title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617912345</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>Figura 3 – Imagem em composição colorida utilizando as bandas TM-3 (vermelho), TM-4 (infravermelho próximo) e TM-5 (infravermelho médio) do sensor ETM+ do satélite Landsat-7 (órbita 224, ponto 78) de 05 de agosto de 1999.</strong></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:54:48 UTC</pubDate>
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         <title>Característica Espacial versus Temporal</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617914619</link>
         <description><![CDATA[<div>Existe uma relação entre o nível de detalhe (resolução espacial) e a freqüência de observação (resolução temporal) da superfície terrestre pelo satélite.</div><div>A Figura abaixo é uma representação da órbita de imageamento dos três sensores do satélite CBERS – CCD, IRMSS e WFI. O sensor CCD distingue objetos com dimensões de até 20 metros e sua largura de órbita é de 120 km, fazendo com que a freqüência de revisita seja de 26 dias.O sensor WFI, que distingue objetos com dimensões de 260 metros, possui uma largura de órbita de imageamento de 890 km e recobre todo o planeta em apenas 5 dias.&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:56:08 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title>Neste momento podemos perguntar – qual destes sensores é melhor? E a resposta vai depender do que estamos querendo observar na superfície terrestre.</title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617916582</link>
         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:57:12 UTC</pubDate>
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      </item>
      <item>
         <title></title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617918151</link>
         <description><![CDATA[<div>Se estamos querendo monitorar o andamento do cultivo da soja no Paraná certamente vamos optar pelas imagens do WFI, pois o objetivo é observar grandes áreas várias vezes ao longo do ciclo de desenvolvimento da cultura. Se por outro lado, quisermos mapear as áreas plantadas com café no estado do Paraná vamos optar pelas imagens do CCD, pois queremos observar áreas pequenas e basta uma cobertura de imagens do estado por ano para realizarmos este mapeamento anualmente.</div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:58:08 UTC</pubDate>
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      </item>
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         <title></title>
         <author>ruthk13</author>
         <link>https://padlet.com/ruthk13/4527plprjkkxqlbt/wish/1617919608</link>
         <description><![CDATA[<div><strong>Figura 8 – As diferentes órbitas de imageamento dos sensores a bordo do CBERS-1: WFI – 890 km; CCD – 120 km; e IRMSS – 113 km.</strong></div>]]></description>
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         <pubDate>2021-06-21 15:58:57 UTC</pubDate>
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