Como resolver o problema de misturas no pixel?

capa_mistura_espectral4Na classificação de dados e aplicação de técnicas de sensoriamento remoto, um dos desafios enfrentados é a classificação de pixels não uniformes, com mistura de componentes como solo, vegetação, rocha e água. O livro Mistura espectral: modelo linear e aplicações aborda as técnicas de caracterização desses dados e de quantificação da mistura nos pixels, permitindo sua utilização. As aplicações da técnica são múltiplas: na avaliação de recursos florestais, agricultura, estudos urbanos ou avaliação de áreas inundadas, entre outras.

A obra explica de forma didática os conceitos básicos de mistura espectral, números digitais e sensores orbitais, para em seguida apresentar a técnica de modelo linear de mistura espectral e a geração de imagens-fração. Além de uma sólida base teórica, Mistura espectral traz importantes exemplos de aplicação prática, como em projetos de estimativa e monitoramento de áreas de desmatamento e queimada na Amazônia Legal.

O livro será lançado durante o XVIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, em Santos e contará com a presença dos autores. Estamos fazendo uma Pré-venda promocional da obra para ser retirado durante o Simpósio e autografado! Veja como funciona aqui e reserve já o seu!

Para conhecer mais sobre nosso novo lançamento, veja o sumário aqui

Sobre os autores

Yosio Edemir Shimabukuro é engenheiro florestal formado pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Mestre em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e PhD em Ciências Florestais e Sensoriamento Remoto pela Colorado State University (EUA).
Atua como Pesquisador Titular da Divisão de Sensoriamento Remoto do Inpe, onde, desde 1973, vem desenvolvendo estudos voltados à aplicação das técnicas de sensoriamento remoto no estudo da vegetação. Tem sido responsável pela concepção e pelo aprimoramento das metodologias destinadas à identificação e à quantificação de desflorestamentos na região amazônica, as quais têm sido aplicadas nos projetos Prodes e Deter, desenvolvidos pelo Inpe. É docente permanente do curso de pós-graduação em Sensoriamento Remoto do Inpe.

Flávio Jorge Ponzoni é engenheiro florestal formado pela Universidade Federal de Viçosa, Mestre em Ciências Florestais pela Universidade Federal de Viçosa e Doutor em Ciências Florestais pela Universidade Federal do Paraná. Cumpriu programa de pós-doutorado no Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura da Universidade Estadual de Campinas (Cepagri/Unicamp), onde desenvolveu trabalhos voltados para a calibração absoluta de sensores orbitais. Atua como Pesquisador Titular da Divisão de Sensoriamento Remoto do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), onde dedica-se a estudos de caracterização espectral da vegetação e ao desenvolvimento de metodologias voltadas à calibração absoluta de sensores remotamente situados. Atua ainda como docente permanente do curso de pós-graduação em Sensoriamento Remoto do Inpe.