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1. Raimundo Almeida Filho. Estudo Maciço alcalino de Poços de Caldas através de imagens landsat com ênfase em mineralizações radioativas.

Degree: 1976, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)

Interpretações visuais e automáticas de imagens e fitas compatíveis com computador do sistema LANDSAT, integradas a dados geológicos, geofísicos, geocronológicos e altimetricos, permitiram definir os principais parâmetros condicionantes das mineralizacoes radioativas no Maciço Alcalino de Poços de Caldas, bem como delinear certos aspectos da evolução tectono-magmatica desenvolvida na area. Verificou-se que as anomalias radiometricas e as ocorrências minerais radioativas conhecidas, estão relacionadas a presença de estruturas circulares secundarias menores, associadas a caldeira principal do Maciço. A identificação de várias destas estruturas circulares e altamente sugestiva como guia para a prospecção de novos depósitos na área.

Visual and automatic interpretation of multiespectral images and computer compatible tapes of LANDSAT System, allowed us to disclose the main controls of the radioative deposits (Uranium and Thorium) in the PoÇos de Caldas Alkaline Complex. These results agree with available geological, geochronological, altimetric and geophysical data. It was verified that known radiometric anomalies and mineral occurrences are located around secondary circular strctures associated with the main caldera. The identification of several favorable circular structures is highly suggestive as guide for prospection of new deposits in the area. deposits in the area.

Advisors/Committee Members: Ralf Gielow, Gilberto Amaral, Joao Batista Moreschi, Yociteru Hasui, Marx Prestes Barbosa, Antonio Tebaldi Tardin.

Subjects/Keywords: geologia; Poços de Caldas (mg); minerais; radioatividade; satélites landsat; urânio; caldeiras; maciço alcalino; sistemas multiespectrais de varredura; geology; minerals; radioactivity; landsat satellites; alkalies; uranium; multispectral band scanners

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APA (6th Edition):

Filho, R. A. (1976). Estudo Maciço alcalino de Poços de Caldas através de imagens landsat com ênfase em mineralizações radioativas. (Thesis). Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Retrieved from http://urlib.net/sid.inpe.br/[email protected]/2005/07.15.22.28.26

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Filho, Raimundo Almeida. “Estudo Maciço alcalino de Poços de Caldas através de imagens landsat com ênfase em mineralizações radioativas.” 1976. Thesis, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Accessed February 26, 2021. http://urlib.net/sid.inpe.br/[email protected]/2005/07.15.22.28.26.

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MLA Handbook (7th Edition):

Filho, Raimundo Almeida. “Estudo Maciço alcalino de Poços de Caldas através de imagens landsat com ênfase em mineralizações radioativas.” 1976. Web. 26 Feb 2021.

Vancouver:

Filho RA. Estudo Maciço alcalino de Poços de Caldas através de imagens landsat com ênfase em mineralizações radioativas. [Internet] [Thesis]. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE); 1976. [cited 2021 Feb 26]. Available from: http://urlib.net/sid.inpe.br/[email protected]/2005/07.15.22.28.26.

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Council of Science Editors:

Filho RA. Estudo Maciço alcalino de Poços de Caldas através de imagens landsat com ênfase em mineralizações radioativas. [Thesis]. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE); 1976. Available from: http://urlib.net/sid.inpe.br/[email protected]/2005/07.15.22.28.26

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2. Getúlio Vargas de Assunção. Avaliação de áreas preparadas para plantio (SOLONU) utilizando dados do satélite LANDSAT.

Degree: 1982, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)

The objectives of thid work were: a) to establish a methodology to estimate areas of cultivated soil for planting, trough the use of sensing techiques with emphasis on visual and digital analysis of MSS data and visual analysis of RBV data from LANDSAT satellite; b) to determine the most efficient algorithm for cultivated usig the interactive multispectral image analysis system (Image-100); c) to verify the changes in cultivated areas as a function of three acquisition dates, and; d) identify the targets that are frequently mistaken with cultivated soils. A study area in the Ribeirão Preto DIRA was used in this work. An automatic interpretation of the LANDSAT data was made using three different algorithms (SINGLE-CELL, MAXVER, and MEDIA K). After, photographic transparencies were obtained, projected and visually interpreted. The results obtained show that: a) the MAXVER algorithm presented a better classification performance; b) the verification of the changes in cultivated áreas using data from the three different acquisition dates was possible; c) the water bodies, degraded lands, urban areas, and fallow fields were frequently mistaken by cultivated soils; d) the use of projected photographic transparencies furnished satisfactory results, besides reducing the time spent on the Image-100 system.

Este trabalho teve como objetivo: a) estabelecer uma metodologia para estimar áreas de solo preparado para plantio, através da utilização de técnicas de sensoriamento remoto com ênfase na análise visual e automática de dados MSS e análise de dados RBV de satélite LANDSAT; b) verificar o algoritmo mais eficiente para determinar áreas preparadas para plantio utilizando o analisador de imagens multiespectrais (Image-100); c) acompanhar a dinâmica das áreas preparadas para plantio em função de três datas de aquisição de imagens e; d) verificar os alvos que se confundem com o solo preparado. Para isso utilizou-se uma área de estudo na DIRA de Ribeirão Preto. Foi feito um tratamento automático usando três diferentes algoritmos (SINGLE-CELL, MAXVER e MEDIA K). Posteriormente foram obtidos dispositivos que foram projetados e interpretados visualmente. Os resultados obtidos mostram que: a)o algoritmo MAXVER apresentou um melhor desempenho de classificação correta; b) foi possível fazer um acompanhamento da dinâmica das áreas agrícolas utilizando dados das três datas em estudo; c) as massas d água, áreas de pastagem degradada, áreas urbanas e áreas em pousio confundiram-se com as de solo preparado; d) a técnica de projeção de diapositivos permitiu atingir resultados satisfatórios além de reduzir o tempo gasto no Image-100.

Advisors/Committee Members: Nelson Delfino d Ávila Mascarenhas, Ícaro Vitorello, Antonio Tebaldi Tardin, Liovando Marciano da Costa, Getulio Teixeira Batista.

Subjects/Keywords: Agricultura; Ribeirão Preto (SP); fotointerpretação; mapeamento do solo; identificação de cultura; solos; interpretação visual; sistemas multiespectrais de varredura; satélites LANDSAT; I-100; RBV; LANDSAT; uso da terra; algoritmos; imagens LANDSAT; data reduction; farmlands; land use; photointerpretation; soil mapping; algorithms; multispectral band scanners

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APA (6th Edition):

Assunção, G. V. d. (1982). Avaliação de áreas preparadas para plantio (SOLONU) utilizando dados do satélite LANDSAT. (Thesis). Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Retrieved from http://urlib.net/sid.inpe.br/[email protected]/2005/07.18.23.56.35

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Assunção, Getúlio Vargas de. “Avaliação de áreas preparadas para plantio (SOLONU) utilizando dados do satélite LANDSAT.” 1982. Thesis, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Accessed February 26, 2021. http://urlib.net/sid.inpe.br/[email protected]/2005/07.18.23.56.35.

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MLA Handbook (7th Edition):

Assunção, Getúlio Vargas de. “Avaliação de áreas preparadas para plantio (SOLONU) utilizando dados do satélite LANDSAT.” 1982. Web. 26 Feb 2021.

Vancouver:

Assunção GVd. Avaliação de áreas preparadas para plantio (SOLONU) utilizando dados do satélite LANDSAT. [Internet] [Thesis]. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE); 1982. [cited 2021 Feb 26]. Available from: http://urlib.net/sid.inpe.br/[email protected]/2005/07.18.23.56.35.

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Council of Science Editors:

Assunção GVd. Avaliação de áreas preparadas para plantio (SOLONU) utilizando dados do satélite LANDSAT. [Thesis]. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE); 1982. Available from: http://urlib.net/sid.inpe.br/[email protected]/2005/07.18.23.56.35

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