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dc.contributor.advisorDelgado, Rafael Coll-
dc.contributor.authorTito, Tiago Marques-
dc.date.accessioned2018-08-21T13:47:03Z-
dc.date.available2018-08-21T13:47:03Z-
dc.date.issued2016-12-02-
dc.identifier.urihttps://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/3136-
dc.description.abstractO presente trabalho traz uma proposta de material didático para turmas de sensoriamento remoto, divulgando ferramentas de tratamento de imagens baseadas no algoritmo SEBAL e software ERDAS IMAGINE 2014 para produtos do satélite Landsat 8. As imagens foram obtidas gratuitamente através do site do serviço geológico americano (USGS), e tiveram a sua calibração radiométrica executada utilizando-se coeficientes de calibração do Landsat 5. Posteriormente, foram calculados os índices de vegetação NDVI, IAF e SAVI, que se mostraram coerentes nas suas estatísticas geradas.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectLandsat 8pt_BR
dc.subjectSEBALpt_BR
dc.subjectÍndice de vegetaçãopt_BR
dc.titleProposta de material didático para turmas de sensoriamento remoto utilizando o algoritmo Sebalpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.membersDelgado, Rafael Coll-
dc.contributor.membersCorreia, Tamíres Partélli-
dc.contributor.membersChagas, Mariana Campista-
dc.degree.levelbachareladopt_BR
dc.description.abstractOtherThe present work presents a didactic material proposal for remote sensing lessons, disseminating image processing tools based on the SEBAL algorithm and ERDAS IMAGINE 2014 software for Landsat 8 satellite products. The images were obtained free of charge through the website of the American geological service (USGS) and had their radiometric calibration performed using Landsat 5 calibration coefficients. The NDVI, LAI and SAVI vegetation indexes were then calculated, which were consistent in their generated statistics.pt_BR
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