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    ALGORÃTMO PARA O MAPEAMENTO DE GELEIRAS A PARTIR DE DADOS DE SENSORES REMOTOS
    (2014) Rafael da Rocha Ribeiro; Edson Ramírez; Jefferson Cárdia Simões; Jorge Arigony Neto; Cláudio Wilson Mendes Júnior
    O monitoramento da posição das frentes das geleiras por análises automáticas de dados de sensores satelitais normalmente resulta em subestimação das línguas das geleiras. Razões de banda (e.g., infravermelho próximo para o infravermelho médio) e diferenças normalizadas das bandas (e.g., normalized difference snow index e normalized digital vegetation index) não são capazes de identificar áreas de geleiras cobertas de sedimentos. Nós desenvolvemos um algoritmo semiautomático para a delimitação do setor frontal de geleiras de montanha andinas usando dados do China-Brazil Earth-Resources Satellite (CBERS-2) e do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Esse algoritmo apresenta uma precisão horizontal de ±73 m na obtenção de dados para inventários de geleiras. As investigações das variações das frentes das geleiras de montanha aplicando nossa metodologia devem ficar restritas as médias de retração para períodos longos (de dez em dez anos).
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    ALGORITMO PARA O MAPEAMENTO DE GELEIRAS A PARTIR DE DADOS DE SENSORES REMOTOS
    (Federal University of Uberlândia, 2013) Rafael da Rocha Ribeiro; Edson Ramírez; Jefferson Cárdia Simões; Jorge Arigony Neto; Cláudio Wilson Mendes Júnior
    O monitoramento da posição das fi·entes das geleiras por análises automáticas de dados de sensores satelitais normalmente resulta em subestimação das línguas das geleiras. Razões de banda (e.g., infravermelho próximo para o infi·avetmelho médio) e diferenças notmalizadas das bandas (e.g., normaiized difference snow inde.x e normaiized digitai vegetation inde.x) não são capazes de identificar áreas de geleiras cobertas de sedimentos. Nós desenvolvemos um algoritmo semiautomático para a delimitação do setor frontal de geleiras de montanha andinas usando dados do China.-BrazilEarth-Resources Satellite (CBERS-2) e do Shuttle Radar Topography MISSion (SRTM). Esse algoritmo apresenta uma precisão horizontal de ±73 m na obtenção de dados para inventários de geleiras. As investigações das variações das fi·entes das geleiras de montanha aplicando nossa metodologia devem ficar restritas as médias de retração para períodos longos (de dez em dez anos).