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Dejanira Luderitz Saldanha  - - - 
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Laurindo Antonio Guasselli

13 shared publications

Programa de Pós-graduação em Sensoriamento Remoto/Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Gabriel De Oliveira

8 shared publications

Department of Geography and Atmospheric Science, University of Kansas, 1475 Jayhawk Blvd., Lawrence, KS 66045, USA

Guilherme Garcia De Oliveira

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Universidade Federal do Rio Grand do Sul - UFRGS

M. C. Lima E Cunha

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Universidade Federal do Rio Grande do Sul; Instituto de Geociências; Centro de Estudos em Petrologia e Geoquímica

Eliana L. Da Fonseca

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Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre

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Article 0 Reads 0 Citations MODELOS DE PREVISÃO E ESPACIALIZAÇÃO DAS ÁREAS INUNDÁVEIS EM MONTENEGRO, RIO GRANDE DO SUL, BRASIL. Guilherme Garcia De Oliveira, Laurindo Antonio Guasselli, De... Published: 16 September 2013
Revista Brasileira de Geomorfologia, doi: 10.20502/rbg.v13i4.249
DOI See at publisher website
Article 0 Reads 0 Citations Multivariate approach to change detection from fraction images Hélio Radke Bittencourt, Dejanira Luderitz Saldanha, Victor ... Published: 13 September 2013
Canadian Journal of Remote Sensing, doi: 10.5589/m13-029
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Article 0 Reads 0 Citations ANÁLISE COMPARATIVA DO NDVI EM FITOFISIONOMIAS NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SÃO MARCOS Aline Biasoli Trentin, Dejanira Luderitz Saldanha, Tatiana M... Published: 01 July 2013
REVISTA GEOGRÁFICA ACADÊMICA, doi: 10.18227/1678-7226rga.v7i1.2994
DOI See at publisher website ABS Show/hide abstract
Resumo Este trabalho objetivou a comparação da fenologia de fitofisionomias de cerrado e classes de cobertura da terra utilizando o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) na Bacia Hidrográfica do rio São Marcos. As etapas de trabalho foram: (1) identificação espacial de cada classe de cobertura da terrautilizando o mapa de vegetação PROBIO; (2) vetorização de amostras em cada uma das áreas; (3) extração das médias de NDVI para todas as cenas MODIS entre os anos 2001 e 2011 e (4) elaboração dos gráficos da série temporal para cada fitofisionomia e classe de cobertura da terra. Os resultados mostraram semelhança na distribuição sazonal do NDVI para as áreas de savana parque e gramíneo-lenhosa, sendo que as diferenças anuais se dão em função da época chuvosa ou seca. A área de agricultura apresentou diferença anual mais abrupta devido à ocorrência de monocultura. Na área de atividade pecuária ocorreu diferença sazonal em função das épocas chuvosa e seca, e alteração para valores maiores de NDVI a partir do ano 2005, possivelmente pela inserção de pastagem plantada no local. A utilização do NDVI permitiu a comparação entre afenologia dasfitofisionomias e o entendimento da dinâmica de cobertura da terraque ocorre na área de estudo
Article 0 Reads 0 Citations Análise dos Classificadores Baysianos utilizando dados hiperespectrais Hyperion / EO1 Alan Bernardo Arruda Bisso, Laurindo Antonio Guasselli, Deja... Published: 22 April 2013
Geosul, doi: 10.5007/28884
DOI See at publisher website
Article 0 Reads 0 Citations MODELS FOR SPATIALIZATION AND FORECASTING OF FLOODED AREAS IN THE SÃO SEBASTIÃO DO CAÍ URBAN ZONE, RIO GRANDE DO SUL STA... Guilherme Garcia De Oliveira, Dejanira Luderitz Saldanha, La... Published: 31 August 2011
Pesquisas em Geociências, doi: 10.22456/1807-9806.26379
DOI See at publisher website ABS Show/hide abstract
The study aims at developing models for the spatialization and forecasting of floods in the urban area of São Sebastião do Caí, RS, Brazil. For the calculation of return period (RP), and in order to analyze the seasonality of floods, streamflow data from the station located in the city were used. However, for the development of a mathematical model for flood forecasting, the time series of a station upstream was also used in order to perform a regression with the quotas recorded in both seasons. For the identification of flood plains, a digital terrain model was produced based on elevation data in scales between 1:2,000 and 1:10,000. The QuickBird satellite image (spatial resolution of 0.61 m) was used only for the spatialization of the land use and land cover reached by each flood scenario. Mapping and 3D simulation of the areas affected by flooding were obtained for RP of 2, 5, 10 and 30 years. The following results are most significant: i) the river water level rises between 9.28 m and 11.98 m for RP of 2 to 30 years; ii) along the historical series, 75% of floods have occurred between June and October; iii) the mathematical model for flood forecasting showed an average error of 0.72 m, and the accuracy varies between 0.62 m and 1.84 m, according to the expected magnitude; iv) it was observed that 93 hectares of urban area in São Sebastião do Caí are hit by floods with a RP of 30 years (23% of the urban area); v) modelling of a recent flood event dated of 24/09/2007 has resulted in similar values for the simulated and observed flooded area.
Article 0 Reads 1 Citation Quantificação da dinâmica dos remanescentes florestais no município de Jaquirana, RS, em imagens de satélite Maria Do Carmo Lima E Cunha, Michele Monguilhott, Dejanira L... Published: 01 August 2011
Revista Árvore, doi: 10.1590/s0100-67622011000500012
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