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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
23/11/2017 |
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Data da última atualização: |
10/11/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
SOARES, R.; SANTOS, M. C. B.; MADDOCK, J. E. L.; MACHADO, W. T. V.; BERTOLINO, L. C.; CAMPOS, D. V. B. de; FREIRE, A. S.; SANTELLI, R. E. |
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Afiliação: |
RICARDO SOARES, INEA; MARIA CARLA B. SANTOS, UFF; JOHN EDMUND L. MADDOCK, UFF; WILSON THADEU V. MACHADO, UFF; LUIZ CARLOS BERTOLINO, CENTRO DE TECNOLOGIA MINERAL-RJ; DAVID VILAS BOAS DE CAMPOS, CNPS; ALINE S. FREIRE, UFRJ; RICARDO E. SANTELLI, UFRJ. |
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Título: |
Avaliação do risco ambiental e comportamento geoquímico de metais em área impactada por resíduos industriais em Queimados (RJ). |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Virtual de Química, Niterói, v. 9, n. 5, p. 2151-2176, set./out. 2017. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.21577/1984-6835.20170128 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Áreas contaminadas por metais podem configurar sério risco à saúde pública e ao meio ambiente. No final da década de 1980 foi instalado um pátio de estocagem provisória de resíduos industriais perigosos na área da empresa Centro Tecnológico de Resíduos (CENTRES), no município de Queimados, RJ. A gestão inadequada destes resíduos proporcionou um grande impacto ambiental ao solo da região. Então, em 2009 foram amostrados solos desta empresa para que fossem avaliadas a mobilidade, toxicidade, biodisponibilidade e risco ambiental de Cd, Cr, Cu, Ni, Pb e Zn utilizando extração sequencial para o fracionamento geoquímico (BCR), determinando-se as concentrações destes metais por ICP OES. A soma de todas as frações geoquímicas mostraram que a amostra P1 é severamente contaminada por Zn, que as amostras P5 e P5.1 são contaminadas por Cu, Ni, Pb e Zn, que a amostra P5.2 é contaminada por Ni, Pb e Zn e que a amostra P6 possui concentrações de Ni que ultrapassam o valor de investigação industrial preconizado pela legislação brasileira. Geralmente, o Cd, o Ni e o Zn se mostraram como os metais mais móveis, devido ao enriquecimento das suas concentrações na fração solúvel e trocável do solo (F1). O Pb só se mostrou altamente solúvel e trocável em amostras de solos que foram severamente contaminadas com este metal. Por outro lado, o Cu e o Cr se mostraram pouco móveis, preferindo estar adsorvidos à fração oxidável do solo (F3) ou ao resíduo (R) que contém a matriz silicática e óxihidróxidos de alta cristalinidade. Finalmente, o código de avaliação de risco (RAC) se mostrou uma ferramenta limitada ao superestimar o risco ambiental do Cd e do Ni e subestimar o do Cu. MenosÁreas contaminadas por metais podem configurar sério risco à saúde pública e ao meio ambiente. No final da década de 1980 foi instalado um pátio de estocagem provisória de resíduos industriais perigosos na área da empresa Centro Tecnológico de Resíduos (CENTRES), no município de Queimados, RJ. A gestão inadequada destes resíduos proporcionou um grande impacto ambiental ao solo da região. Então, em 2009 foram amostrados solos desta empresa para que fossem avaliadas a mobilidade, toxicidade, biodisponibilidade e risco ambiental de Cd, Cr, Cu, Ni, Pb e Zn utilizando extração sequencial para o fracionamento geoquímico (BCR), determinando-se as concentrações destes metais por ICP OES. A soma de todas as frações geoquímicas mostraram que a amostra P1 é severamente contaminada por Zn, que as amostras P5 e P5.1 são contaminadas por Cu, Ni, Pb e Zn, que a amostra P5.2 é contaminada por Ni, Pb e Zn e que a amostra P6 possui concentrações de Ni que ultrapassam o valor de investigação industrial preconizado pela legislação brasileira. Geralmente, o Cd, o Ni e o Zn se mostraram como os metais mais móveis, devido ao enriquecimento das suas concentrações na fração solúvel e trocável do solo (F1). O Pb só se mostrou altamente solúvel e trocável em amostras de solos que foram severamente contaminadas com este metal. Por outro lado, o Cu e o Cr se mostraram pouco móveis, preferindo estar adsorvidos à fração oxidável do solo (F3) ou ao resíduo (R) que contém a matriz silicática e óxihidróxidos... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
BCR e avaliação do risco ambiental. |
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Thesagro: |
Poluição do Solo. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/167389/1/2017-052.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
01/12/2005 |
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Data da última atualização: |
20/03/2023 |
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Autoria: |
ANTUNES, J. F. G. |
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Afiliação: |
JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA. |
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Título: |
Aplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA. |
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Ano de publicação: |
2005 |
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Fonte/Imprenta: |
2005. |
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Páginas: |
91 f. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. |
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Conteúdo: |
A estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas com culturas agrícolas, como a soja, é de fundamental importância para a economia brasileira. A previsão do escoamento e comercialização da produção agrícola é estratégica para o Brasil, pois estão diretamente relacionados com o planejamento, custos e preço. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. Embora designadas para fins meteorológicos, as imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada de uma cultura agrícola. O objetivo principal do trabalho foi desenvolver uma metodologia de classificação automática com a aplicação de lógica fuzzy para o reconhecimento de padrões em imagens AVHRR-NOAA, utilizando índices de vegetação para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos do campo. As estimativas de área de soja baseadas em classificação fuzzy mostraram-se altamente correlacionadas com as estimativas de área de referência obtidas a partir da máscara de soja e por expansão direta, sendo um indicativo de boa precisão. E também apresentaram alta correlação, balizadas com as estimativas oficiais da SEAB/DERAL e do IBGE. Em ambas comparações, o nível de erro relativo geral foi aceitável. O sistema desenvolvido para processamento e geração de produtos das imagens AVHRR-NOAA mostrou-se uma ferramenta fundamental de infra-estrutura, por aliar automação e precisão a metodologia do trabalho. MenosA estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas com culturas agrícolas, como a soja, é de fundamental importância para a economia brasileira. A previsão do escoamento e comercialização da produção agrícola é estratégica para o Brasil, pois estão diretamente relacionados com o planejamento, custos e preço. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. Embora designadas para fins meteorológicos, as imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada de uma cultura agrícola. O objetivo principal do trabalho foi desenvolver uma metodologia de classificação automática com a aplicação de lógica fuzzy para o reconhecimento de padrões em imagens AVHRR-NOAA, utilizando índices de vegetação para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Classificação de imagens; Lógica nebulosa; NDMI; NDVI; Previsão de safras; Reconhecimento de padrões. |
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Thesagro: |
Agricultura; Estatística; Sensoriamento Remoto; Vegetação. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/4324/1/TS-Aplicacao-Logica-JoaoFrancisco-2005.pdf
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Marc: |
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500 $aDissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas.
520 $aA estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas com culturas agrícolas, como a soja, é de fundamental importância para a economia brasileira. A previsão do escoamento e comercialização da produção agrícola é estratégica para o Brasil, pois estão diretamente relacionados com o planejamento, custos e preço. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. Embora designadas para fins meteorológicos, as imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada de uma cultura agrícola. O objetivo principal do trabalho foi desenvolver uma metodologia de classificação automática com a aplicação de lógica fuzzy para o reconhecimento de padrões em imagens AVHRR-NOAA, utilizando índices de vegetação para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos do campo. As estimativas de área de soja baseadas em classificação fuzzy mostraram-se altamente correlacionadas com as estimativas de área de referência obtidas a partir da máscara de soja e por expansão direta, sendo um indicativo de boa precisão. E também apresentaram alta correlação, balizadas com as estimativas oficiais da SEAB/DERAL e do IBGE. Em ambas comparações, o nível de erro relativo geral foi aceitável. O sistema desenvolvido para processamento e geração de produtos das imagens AVHRR-NOAA mostrou-se uma ferramenta fundamental de infra-estrutura, por aliar automação e precisão a metodologia do trabalho.
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