ArcGis 9.4 – O que vem por ai ….

No ArcGis 9.4, a ESRI vai se concentrar mais na interoperabilidade entre CAD e GIS com especial ênfase na melhoria e simplificação de como os arquivos do Microstation e AutoCAD  são integrados no Arcmap e como  migrar para o geodatabase. Isto incluirá a melhoria do modo que os  dados do SIG são  compartilhados com os usuários Microstation. Melhorias do plug-in  AutoCAD para ArcGIS, também estão em curso. Estas mudanças tem como  objectivo  tornar ArcGIS para AutoCAD um editor de geodatabase e um cliente poderoso do ArcGIS Server.

Fonte:ESRI

Terra vista do espaço : Delta do Rio Amarelo - China

 

Rio amarelo – Imagem Landsat ETM 2000

 

Rio Amarelo – Imagem Landsat MSS 1977

Rio Amarelo na China, ou Huang He, é o rio que transporta a maior carga de sedimentos no mundo. Medindo cerca de  5475 km  do leste do Tibete até a foz, o rio percorre  planícies siltosas e argilosas recebendo  uma enorme carga de sedimentos duraten sua viagem. O cor amarela do rio vem de do sedimento rico em pequenas partículas de mica, quartzo e feldspato.
Além da coloração amarela do rio, os sedimentos tambem redesenharam a costa. O sensor ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus) no satélite Landsat 7 da NASA adquiriu a imagem superior em 2 de maio de 2000. O scanner multiespectral (MSS) a bordo do satélite Landsat 3 da NASA adquiriu a imagem de baixo, em 27 de maio de 1979. Nestas imagens em falsa cor, vermelho indica vegetação, azul indica água, bege  indica solo nú.
Em comparação com a imagem anterior, a imagem de 2000 mostra um aumento no uso da terra e uma ligeira diminuição na vegetação. A mais notável diferença entre as duas imagens, porém, é a forma da costa. O constante transporte de sedimentos expandiu o delta do rio Amarelo sobre o mar  como um enorme gancho. Sedimentos coloriram as águas costeiras azuis com tons amarelados. Este processo de construção do delta acrescentou várias centenas de quilômetros quadrados de terras para a costa da China.

Fonte : Nasa – Observatório da terra

Apresentação : Introdução ao SIG

Introdução ao SIG

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Apresentação : Fotogrametria Digital

Fotogrametria digital

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Apresentação : Cartografia e SIG

Cartografia

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Blog do Geoprocessamento de roupa nova

Aproveitei os dias chuvosos para atualizar o layout do Blog do Geoprocessamento. Espero que voces gostem. Críticas e sugestões são muito bem vindas. Poste um comentário aqui. Procuro colabadores para ajudar na missão de manter o blog atualizado e postar novidades e tutoriais. Se você quer ser um colaborador me envie um email : elpidio.solos@gmail.com.

Aplicações de SIG e Sensoriamento Remoto em Agrometeorologia

Este texto aborda as aplicações de SIG e sensoriamento remoto em agrometeorologia. 

O texto esta dispónivel para download gratuito no formato PDF, bastando clicar no link.

Remote sensing and GIS applications in agrometeorology

CONTENTS

12.1. Introduction to Remote Sensing Science 

12.1.1. Reflective Remote Sensing 

12.1.2. Thermal Remote Sensing 

12.1.3. Microwave Remote Sensing 

12.1.4. Earth Satellites 

12.1.5. Weather Satellites 

12.1.6. Derived products

12.2.1 Storing geographical data 

12.2.2. Raster format 

12.2.3. Vector format 

12.2.4. Requirements of a GIS 

12.2.5. Basic components of GIS

12.3. Integration of Remote sensing and GIS 

12.3.1. Data Integration 

12.3.2. Data Acquisition 

12.3.3. Data Processing 

12.3.3. 1. Geometric Rectification 

12.3.3. 2. Data Conversion 

12.3.3.3. Data Analysis 

12.3.3.4. Classification System 

12.3.3.5. Data Generalization 

12.3.3.6. Error Assessment 

12.3.3.7. Sampling 

12.3.3.8. Spatial Autocorrelation 

12.3.3.9. Locations Accuracy 

12.3.3.10. Final Product Presentation Error 

12.3.3.11. Decision Making 

12.3.3.12. Implementation 

12.3.3.13. Theory of Vegetation Indices

12.4. Operational Agrometeorological Products Employing Remote Sensing and GIS 

12.4.1. Assessment of Meteorological and Agronomic Conditions to Aid Decision on Drought using Remote Sensing and GIS 

12.4.1.1. Precipitation 

12.4.1.2. Solar Radiation 

12.4.1.3. Agronomic Conditions 

12.4.2. Operational Use of Remote Sensing and GIS for Irrigation Scheduling 

12.4.3. Remote Sensing for Soil and Crop Management 

12.4.3.1. Evaporation 

12.4.3.2. Soil Salinity 

12.4.3.3. Remote Sensing for Precision Agriculture 

12.4.3.4. Crop Growth and Intercepted Radiation 

12.4.3.5. Nutrient Management 

12.4.3.6. Pest Management 

12.4.3.7. Selection of Growth Traits 

12.4.3.8. Crop Yield Estimation 

12.4.4. Assessing Environmental Sensitive Areas for Desertification Risk through Remote Sensing and GIS

12.4.5. Aquaculture and Remote Sensing

12.4.6. Operational use of Remote Sensing for Identification of Fishing Zones 

12.4.7 . Forest Management through Remote Sensing

12.5 Collaborations for resource sharing in GIS and Remote Sensing