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Previous issue date: 2017-02-22 / Mining is an economic activity that has many negative impacts on the environment. Water resources are the most affected by mining, the huge dams are built to store the tailings of the activity, and these, can contain leaks, infiltrations and even break. The rupture of the Fund?o dam in Mariana caused the greatest environmental disaster in Brazil. On November 5, 2015, the rejects stored in the dam are violently applied in the rivers downstream, in great concentration of the rivers Gualaxo do Norte and Carmo, until at Risoleta Neves and then down Rio Doce, until the Atlantic Ocean. This work, organized in two chapters, analyzed the physical-chemical characteristics of the water of the Gualaxo do Norte and Carmo Rivers in relation to Resolution 357/05 of CONAMA, after the dam disruption of Fund?o and related Sentinel-2A and Lansat-8. 36 physico-chemical samples were collected in six by six samples (without satellite scan day, or near data, and without the same points) in six months (April to September 2016), while The images were approved in April, July, August and September 2016 (as of May and June were discarded by the high cloud cover they presented). Random Forest and Linear Regression prediction methods were applied to satellite bands and spectral indices (NDWI, MNDWI, AWEIsh, AWEInsh, WRI, KT Wetness, NDVI). The results showed that the values of metals, color and turbidity and other variables of the polluted waters of the rivers polluted by the mining waste presented values higher than those allowed in CONAMA Resolution 357/05 and highly correlated with the spectral indices, the band 8 Sentinel ? 2A and Lansat-8 band 5. It was concluded that as images of the satellites Landsat 8 and Sentinel-2A, it can be used to estimate and monitor how the physico-chemical characteristics of the waters of the rivers affected by the rupture of the Fund?o dam, which can be used to verify if waters of other rivers Come to acquire these characteristics as a form of monitoring and other changes caused by the exploitation of ores in the springs / A minera??o ? uma atividade econ?mica que gera muitos impactos negativos no meio ambiente. Os recursos h?dricos s?o os mais expostos a sofrerem tais impactos em fun??o das imensas barragens que s?o constru?das para armazenar os rejeitos da atividade, e estas, podem conter vazamentos, infiltra??es e at? se romper. O rompimento da barragem de Fund?o, em Mariana, causou o maior desastre ambiental do Brasil. No dia 5 de novembro de 2015, os rejeitos armazenados na barragem atingiram violentamente os rios a sua jusante, em maior concentra??o os rios Gualaxo do Norte e do Carmo, at? a usina de Risoleta Neves e ap?s ela, o Rio Doce, at? o oceano Atl?ntico. Este trabalho, organizado em dois cap?tulos, analisou a situa??o das caracter?sticas f?sico-qu?micas da ?gua dos rios Gualaxo do Norte e do Carmo em rela??o a Resolu??o 357/05 do CONAMA, ap?s o rompimento da barragem de Fund?o, e relacionou com as caracter?sticas espectrais nos mesmos pontos usando imagens Sentinel-2 e Lansat-8, Foram coletadas trinta e seis amostras f?sico-qu?micas distribu?das em seis amostras por m?s (no dia da varredura do sat?lite, ou pr?ximo ? data, e sempre nos mesmos pontos) em seis meses (abril a setembro de 2016), enquanto as imagens utilizadas foram as de abril, julho, agosto e setembro de 2016 (as de maio e junho foram descartadas pela alta cobertura de nuvens que apresentaram). Foram analisadas a turbidez, cor e metais dissolvidos e suspensos da ?gua e utilizados os m?todos de predi??o por Random Forest e Regress?o Linear para com as bandas dos sat?lites e ?ndices espectrais (NDWI, MNDWI, AWEIsh, AWEInsh, WRI, K-T Wetness, FII, NDVI). Os resultados mostraram que os teores de metais, cor e turbidez e demais vari?veis das ?guas contaminadas dos rios polu?dos pelo rejeito de minera??o apresentaram valores acima dos permitidos na Resolu??o 357/05 CONAMA, e estiveram altamente correlacionadas com os ?ndices espectrais, a banda 8 Sentinel-2 e banda 5 Lansat-8. Concluiu-se que as imagens dos sat?lites Landsat 8 e Sentinel 2A, podem ser usadas para estimar e monitorar as caracter?sticas f?sico-qu?micas nas ?guas dos rios afetadas pelo rompimento da barragem de Fund?o, o que pode servir para verificar se ?guas de outros rios v?m adquirindo estas caracter?sticas, como forma de monitoramento e demais altera??es causadas pela explora??o de min?rios nos mananciais
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:jspui/2257 |
| Date | 22 February 2017 |
| Creators | Foesch, Meri Diana Strauss |
| Contributors | Francelino, M?rcio Rocha, Carvalho Junior, Waldir de, Mendon?a, Bruno Ara?jo Furtado de |
| Publisher | Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncias Ambientais e Florestais, UFRRJ, Brasil, Instituto de Florestas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRRJ, instname:Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, instacron:UFRRJ |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | ABNT-Associa??o. Brasileira de. Normas T?cnicas. NBR 9898. Preserva??o e t?cnicas de amostragem de efluentes l?quidos e corpos receptores. JUN 1987. AB?SABER, Aziz Nacib. Os Dom?nios de Natureza no Brasil. Potencialidades Paisag?sticas. 4? Ed. Atelier Editorial, 2007. AKBAR, T. A.; HASSAN, Q. A.; ACHARI, G. A Remote sensing based framework for predicting water quality of different source waters. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVIII?Part 1, ISPRS, Calgary: Canad?. 2010. ANA (Brasil). Encarte especial sobre a Bacia do Rio Doce. Conjuntura dos Recursos h?dricos do Brasil, informe 2015, SPR - Superintend?ncia de Planejamento de Recursos H?dricos, Ag?ncia Nacional de ?guas ? ANA. Bras?lia, 2015. Dispon?vel em: http://www2.ana.gov.br/paginas/riodoce/default.aspx. Acessado em: junho 2016. AZEVEDO, R.P. Uso da ?gua subterr?nea em sistema de abastecimento p?blico de comunidade de v?rzeas na Amaz?nia Central. Acta Amaz?nica, 36 (4)?313-320. 2006. BARBOSA, S.E.S; BARBOSA J?NIOR, A.R.; SILVA, G.Q. da; CAMPOS, E.N.B; RODRIGUES, V.C. Gera??o de modelos de regionaliza??o de vaz?es m?ximas, m?dias de longo per?odo e m?nimas de sete dias para a Bacia do Rio do Carmo, Minas Gerais Eng. sanit. ambient.Vol.10 - N? 1 - jan/mar 2005, 64-71. 2005. BHERING, S. B.; CHAGAS, C. S. ; CARVALHO JUNIOR, Waldir de ; PEREIRA, N. R.; CALDERANO FILHO, B.; PINHEIRO, H. S. K.. Mapeamento digital de areia, argila e carbono org?nico por modelos Random Forest sob diferentes resolu??es espaciais. Pesquisa Agropecu?ria Brasileira (Online), v. 51, p. 1359-1370, 2016. BILOTTA, G. S.; BRAZIER, R. E. Understanding the influence of suspended solids on water quality and aquatic biota, Water Research. 42 (12): 2849-2861. 2008. BOWKER, L.N. AND CHAMBERS, D.M. The risk, public liability and economics of tailings storage facility failures. Center for Science and Public Participation - Technical Reports. July 21, 2015, http://www.csp2.org/technical-reports. Acesso: Outubro, 2016. BREIMAN, L. RANDOM FORESTS. 2001. BREZONIK, P. L.; OLMANSON, L. G.; FINLAY, J. C.; BAUER, M. E. Factors affecting the measurement of CDOM by remote sensing of optically complex inland waters. Remote Sensing of Environment, v. 157, p. 199-215, 2015. CETESB (S?o Paulo). Guia nacional de coleta e preserva??o de amostras: ?gua, sedimento, comunidades aqu?ticas e efluentes l?quidos / Companhia 71 Ambiental do Estado de S?o Paulo; Organizadores: Carlos Jesus Brand?o ... [et al.]. -- S?o Paulo: CETESB; Bras?lia: ANA, 2011. 326 p.: il CASSETI, V. Geomorfologia, 2013. Acessado em maio de 2016. CHAMBERS, J. M. Linear models. Chapter 4 of Statistical Models in S eds J. M. Chambers and T. J. Hastie, Wadsworth & Brooks/Cole. 1992. CHEN, Q.L.; ZHANG, Y.Z.; EKROOS, A.; HALLIKAINEN, M. The role of remote sensing technology in the EU water framework directive (WFD). Environ. Sci. Policy, 7, 267?276. 2004. CONAMA ? Conselho Nacional do Meio Ambiente. RESOLU??O No 357, DE 17 DE MAR?O DE 2005. Publicada no DOU n? 053, de 18/03/2005, p?gs. 58-63. Alterada pela Resolucao 410/2009 e pela 430/2011. 2005. COSTA, A. T. Geoqu?mica das ?guas e dos Sedimentos da Bacia do Rio Gualaxo do Norte, leste-Sudeste do Quadril?tero Ferr?fero (MG): Estudo de uma ?rea Afetada por Atividades de Extra??o Mineral. Disserta??o de Mestrado. Universidade Federal de Ouro Preto. Departamento de Geologia Ouro Preto, mar?o 2001. CPRM (Brasil). a. Servi?o Geol?gico do Brasil. DIGEOB - Divis?o de Geologia B?sica, DIGEOP - Divis?o de Geoprocessamento, SU REG/BH - Superintend?ncia Regional de Belo Horizonte, GEREM I/BH - Gerencia de Geologia de Recursos Minerais, GERIDE/BH - Gerencia de Rela??es Institucionais e Desenvolvimento. Mapa geol?gico do estado de Minas Gerais. Consolida??o dos dados em Sistemas de Informa??es Geogr?ficas ? SIG. www.cprm.gov.br. 2014. Acesso em: dezembro, 2016. CPRM (Brasil). b. Servi?o Geol?gico do Brasil. Monitoramento Especial da Bacia do Rio Doce ? Relat?rio 1. 33p. 2015. CRIST E. P.; CICONE R. C. A. Physically - Based Transformation of Thematic Mapper Data--The TM Tasseled Cap, in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 22, No. 3, pp. 256-263. 1984. DRUSCH, M., et al. Sentinel-2: ESA's optical high-resolution mission for GMES operational services. Remote Sens. Environ. 120, 25?36. 2012. DU, Y.; ZHANG, Y.; LING, F.; WANG, Q.; LI, W.; LI., X. Water Bodies? Mapping from Sentinel-2 Imagery with Modified Normalized Difference Water Index at 10-m Spatial Resolution Produced by Sharpening the SWIR Band. Remote Sensing. 8, 354. 22 April 2016. EMBRAPA (Brasil). Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecu?ria. http://www.sat.cnpm.embrapa.br/conteudo/missaolandsat.php. 2016. Acesso: fevereiro, 2016. 72 ENDO, I. An?lise estrutural qualitativa do min?rio de ferro e encaixantes da Mina de Timbopeba ? borda leste do Quadril?terio Ferr?fero, Mariana, MG. Universidade Federal da Ouro Preto, Ouro Preto, Disserta??o de Mestrado, 130f. 1988. EPIPHANIO, J.C.N. CBERS-3/4: caracter?sticas e potencialidades. Anais XV Simp?sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.9009. 2011. ESA - European Spacy Acency. User Guides ? Sentinel-2-MSI. https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi. 2000-2016. Acesso: Janeiro, 2016. FASSONI-ANDRADE. Dados MODIS e Landsat-8 para an?lise da ?gua da Lagoa dos Patos, RS. Disserta??o de Mestrado. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Mar?o de 2015. FERNANDES, G.W.; GOULART, F.F.; RANIERID, B.D.; COELHO, M.S.; DALES, K.; Nina BOESCHE, Mercedes BUSTAMANTE, CARVALHO, F.A; CARVALHO, D.C. DIRZO, R. FERNANDES, S.; GALETTI JR., P.M.; Garcia MILLAN, V.E.G.; MIELKE, C. RAMIREZ, J. L.; NEVES, A.; ROGASS, C.; RIBEIRO, S. P.; SCARIOT, A.; SOARES-FILHO, B. Deep into the mud: ecological and socio-economic impacts of the dam breach in Mariana, Brazil. Natureza & Conserva??o, 14, 35?45, 2016. FEYSA, G. L.; MEILBY, H.; FENSHOLT, R.; PROUD, S. R. Automated Water Extraction Index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery. Remote Sensing of Environment 140, 23?35. 2014. FRAGA, R.S.; TAVARES, V.E.Q.; TIMM, L.C.; ESTRELA, C.C.; BARTELS, G.K.. Influ?ncia da precipita??o sobre par?metros de qualidade da ?gua utilizada para irriga??o do morangueiro no munic?pio de Turu?u-RS. Revista Bras. Agroci?ncia, Pelotas, v.18 n. 1-4, p.81-94, jan-mar, 2012. FRITZSONS, E.; HINDI, E. C.; MANTOVANI, L. E. et al. As altera??es da qualidade da ?gua do rio Capivari com o defl?vio: um instrumento de diagn?stico de qualidade ambiental. Engenharia Sanit?ria e Ambiental. v. 8, n. 4, p. 239-248, 2003. GON?ALVES, I. S.; DIAS, H. C. T.; MARTINS, S. V.; SOUZA, A.L. de. Fatores ed?ficos e as varia??es flor?sticas de um trecho de mata ciliar do rio Gualaxo do Norte, Mariana, MG. Revista ?rvore - v.35, n.6, 2011. HAGOLLE, O., et al. SPOT-4 (take 5): Simulation of Sentinel-2 time series on 45 large sites. Remote Sens. 7, 12242?12264. 2015. HAZEN, A. The Measurement of the Colors of Natural Waters. American Chemist Journal. (18:264), 1896. IBAMA (Brasil). a. Laudo T?cnico Preliminar: Impactos ambientais decorrentes do desastre envolvendo o rompimento da barragem de Fund?o, em Mariana, Minas 73 Gerais. In: Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renov?veis ? IBAMA. Minas Gerais, 2015. Dispon?vel em: http://www.ibama.gov.br/phocadownload/noticias_ambientais/laudo_tecnico_preliminar.pdf. Acesso em: 20 de junho. 2016. IBAMA (Brasil). b. Termo de Transa??o e de Ajustamento de Conduta Relativo ao Rompimento da Barragem do Fund?o em Mariana/MG. Nota T?cnica n? 1/2016-PRESID/IBAMA. Componente: Programas Socioambientais. Bras?lia: 29/02/2016. IBRAM - Instituto Brasileiro de Minera??o. Informa??es e An?lises da Economia Mineral Brasileira. 7? edi??o. 2015. Dispon?vel em: http://www.ibram.org.br/sites/1300/1382/00002806.pdf. Acesso em: janeiro, 2016. IGAM (Minas Gerais). a. Relat?rio de 17 de Novembro de 2015. Instituto Mineiro de Gest?o das ?guas. Dispon?vel em: http://www.igam.mg.gov.br/component/content/article/16/1632-monitoramento-da-qualidade-das-aguas-superficiais-do-rio-doce-no-estado-de-minas-gerais. Acesso em: 16/05/2016. IGAM (Minas Gerais). b. Encarte especial sobre a qualidade da ?gua do Rio Doce ap?s o rompimento de barragem da Samarco no distrito de Bento Rodrigues. http://www.igam.mg.gov.br/images/stories/2016/QUALIDADE/ENCARTE_ESPECIAL_SOBRE_A_QUALIDADE_DA_%C3%81GUA_DO_RIO_DOCE_AP%C3%93S_O_ROMPIMENTO_DE_BARRAGEM_DA_SAMARCO_NO_DISTRITO_DE_BENTO_RODRIGUES.pdf. 2016. IGAM (Minas Gerais). c. http://portalinfohidro.igam.mg.gov.br/publicacoes-tecnicas/qualidade-das-aguas/qualidade-das-aguas-superficiais/dados-serie-historica-de-monitoramento /9648-2015. 2015. INMET - INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA. Precipita??o Acumulada Mensal e Anual (mm): 1961?1990. C?pia arquivada desde o original em 4 de maio de 2014. Consultado em 17 de janeiro de 2017. JENSEN, J. R. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres; Tradu??o: Jos? Carlos Neves Epiphanio et al.(coord.). S?o Jos? dos Campos: Par?ntese. Livro, 589 p. 2009. KABBARA, N. BENKHELIL, J. AWAD, M., BARALE, V Monitoring water quality in the coastal area of Tripoli (Lebanon) using high-resolution satellite data. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 63, 488?495. 2008. KABATA-PENDIAS, A. Trace Elements in Soils and Plants. CRC Press Taylor & Francis Group. Fourth edition. 505p. 2011. KALINOWSKI, A.; OLIVER, S. ASTER Mineral Index Processing Manual, Remote Sensing Applications; Geoscience. Australia: Canberra, Australia, 2004. 74 KAUTH R. J., THOMAS G. S. The Tasselled Cap- a Graphic Description of the Spectral-Temporal Development of Agricultural Crops as seen by Landsat, Proc. Of The Symposium on Machine Processing of Remotely Sensed Data, Purdue University, West Lafayette, Indiana, pp. 4B-41- 4B-50. 1976. KEMKER, C. Stream flow and turbidity are often directly related, 2014. Dispon?vel em: <http://www.fondriest.com/environmental-measurements/wp-content/uploads/2014/06/480x195xturbidity_streamflow.jpg.pagespeed.ic.3561OncUTC.jpg>. Environmental measurements. Online. Acesso em: 15 out. 2016. KNIGHT, E.J., & KVARAN, G. Landsat-8 Operational Land Imager Design, Characterization and Performance. Remote Sensing. 6, 10286-10305. 2014. ISSN 2072-4292. www.mdpi.com/journal/remotesensing. Acesso em: Janeiro, 2016. K?EPPEN W. Climatologia. Ed. Fund. de Cult. Econ?mica. 478p. M?xico, 1948. LABONNE, B. Mining dam failure: business as usual? Extr.Ind. Soc. 3, 651?652. 2016. LIAW, A.; WIENER, M. Classification and regression by randomForest. R News, v.2/3, p.18-22, 2002. LOUIS, J., A. CHARANTONIS, A., BERTHELOT, B. Cloud Detection for Sentinel-2. Proceedings of ESA Living Planet Symposium 2010. 2010. MALTHUS, T.J.; HESTIR, E.L; DEKKER, A.G.; BRANDO, V. E. The case for a global inland water quality product. Environmental Earth Observation Program, Division of Land and Water, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Canberra, Australia. IGARSS 2012. MCFEETERS, S. K. The use of Normalized DifferenceWater Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17, 1425?1432. (1996). MMA. Encarte especial sobre a Bacia do Rio Doce: Rompimento da Barragem em Mariana - MG. Ag?ncia Nacional de ?guas. Minist?rio do Meio Ambiente. Superintend?ncia de Planejamento de Recursos H?dricos ? SPR. Bras?lia ? DF. 2016. MONTANHER, O. C.; SOUZA FILHO, E. E. de. Gera??o de algoritmos para predi??o de carga em suspens?o em corpos h?dricos da bacia hidrogr?fica do Rio Paran? com uso de imagens Landsat TM5. XV Simp?sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, p. 5340?5347, 2011. MONTANHER, O. C., NOVO, E. M., BARBOSA, C. C., RENN?, C. D., SILVA, T. S. Empirical models for estimating the suspended sediment concentration in Amazonian white water rivers using Landsat 5/TM. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 29, 67-77. 2014. 75 OLIVEIRA, B. S. S.; da CUNHA, A. C. Correla??o entre qualidade da ?gua e variabilidade da precipita??o no sul do Estado do Amap?. Revista Ambiente & ?gua; Taubat?. (Apr-Jun 2014): vol 2. 261-275. 2014. PARRA, R.R.; ROESER, H.M.P.; LEITE, M.G.P., et al. Influ?ncia antr?pica na geoqu?mica de ?gua e sedimentos do rio Concei??o, quadril?tero ferr?fero, Minas Gerais ? Brasil. Geochimica Brasiliensis, 21(1)036 - 049, 2007. POLIDORIO, A. M., FLORES, F. C., IMAI, N. N., TOMMASELLI, A. M. ?ndice indicador de corpos d??gua para imagens multiespectrais. I Simp?sio Brasileiro de Ci?ncias Geod?sicas e Tecnologias da Geoinforma??o (SIMGEO). 2004. Dispon?vel em: https://www.ufpe.br/cgtg/ISIMGEO/CD/html/Fotogrametria%20e%20Sensoriamento%20Remoto/Artigos/f027.pdf. Acessado em novembro 2016. QUEIROZ, Corina Jar? de. An?lise de Transforma??es Geom?tricas para o Georreferenciamento de Imagens do Sat?lite CBERS-I. Disserta??o de Mestrado. UFRGS - CEPSRM, 2003. Dispon?vel: www.ufrgs.br/srm/Disserta??esPos/A18.html. RITCHIE, J.C., SCHIEBE, F.R & MCHENRY, J.R. Remote Sensing of Suspended Sediment in Surface Water. Photographic Engineering Remote Sensing, 42, 1539- 1545. 1976. RITCHIE, J. C., ZIMBA, P. V., & EVERITT, J. H. Remote sensing techniques to assess water quality. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 69, 695?704. 2003. ROUSE, J.W.; HAAS, R.H.; SCHELL, J.A.; DEERING, D.W. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. In Earth Resources Tecnology Satellite- 1 Symposium,3, 1973. Proceedings. Washington, 1973, v.1, Sec. A, p. 309-317. ROY, D.P.; WULDER, M.A.; LOVELAND, T.R.; WOODCOCK, C.E.; ALLEN, R.G.; ANDERSON, M.C.; HELDER, D.; IRONS, J.R.; JOHNSON, D.M.; KENNEDY, R.; et al. Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research. Remote Sens. Environ. 145, 154?172. 2014. RYU, J-H.; WON, J-S.; MIN, K. D. Waterline extraction from Landsat TM data in a tidal flat A case study in Gomso Bay, Korea. Remote Sensing of Environment 83 442?456. 2002. SAMPAIO, A.C.S. Metais pesados na ?gua e sedimentos dos rios da bacia do Alto Paraguai. Campo Grande: UFMS. Disserta??o. 76p. 2003. SILVA, A. E. P.; ANGELIS, C.F. MACHADO, L.A.T. WAICHAMAN, A.V. Influ?ncia da precipita??o na qualidade da ?gua do Rio Purus. Acta Amaz?nica, Manaus, v. 38, n. 4, p. 733-742, dezembro, 2008. SCHAEFER, C.E.G.R.; SANTOS, E.E.; FERNANDES FILHO, E.I.; ASSIS, I.R. de. Paisagens de Lama: Os Tecnossolos para recupera??o ambiental de ?reas 76 afetadas pelo desastre da barragem do Fund?o, em Mariana. Boletim informativo Sociedade Brasileira de Ci?ncia do Solo. Sociedade Brasileira de Ci?ncia do Solo - Campinas: SBCS.v.: Volume 42. N?mero 1. www.sbcs.org.br Janeiro/Abril de 2016 SCHROETER, L.; GL??ER, C. Analyses and monitoring of lignite mining lakes in Eastern Germany with spectral signatures of Landsat TM satellite data. International Journal of Coal Geology, v. 86, n. 1, p. 27?39, 2011. SEGL, K., GUANTER, L., GASCON, F., KUESTER, T., ROGASS, C., MIELKE, C., S2eteS: An end-toend modeling tool for the simulation of Sentinel-2 image products. IEEE Trans. Geosciences Remote Sensing. 53, 5560?5571. 2015. SMICHOWSKI, P., MARRERO, J., G?MEZ, D. Inductively coupled plasma optical emission spectrometric determination of trace element in PM2,5 airborne particulate matter collected in an industrial area of Argentina. Microchemical Journal, 80, p.9? 17. 2005. SOUZA, L. A.; SOBREIRA, F. G.; PRADO FILHO, J. F. Cartografia e diagn?stico geoambiental aplicados ao ordenamento territorial do munic?pio de Mariana MG. Revista Brasileira de Cartografia, v.57, n.3, p.189-204, 2005. THE R FOUNDATION. R: the R project for statistical computing. Vienna: The R Foundation, 2012. UFV - CETEC - UFLA - FEAM. Mapa de solos do Estado de Minas Gerais. Belo Horizonte, Funda??o Estadual do Meio Ambiente, 2010. 49p. Dispon?vel em: <http://www.feam.br/noticias/1/949-mapas-de-solo-do-estado-de-minas-gerais> Acesso em: novembro, 2016. USALI, N., ISMAIL, Mohd Hasmadi. Use of remote sensing and GIS in monitoring water quality. Journal of sustainable development, v. 3, n. 3, p. 228, 2010. WANG, Q.; SHI, W.; LI, W.; ATKINSON, P.M. Fusion of Sentinel-2 images. Remote Sensing of Environment. 187 ed. 241?252p. 2016. WILKINSON, G. N., ROGERS, C. E. Symbolic descriptions of factorial models for analysis of variance. Applied Statistics, 22, 392?9. 1973. Xu, H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, 27, 3025?3033. 2006. |
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