La tecnología al servicio del medio ambiente

Francisco Sacristán

doi:10.17533/udea.rfnsp.287

Autores

Francisco Sacristán Universidad Complutense

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.rfnsp.287

Palavras-chave:

Teledetección, tecnología, medio ambiente, comunicaciones por satélite

Resumo

La teledetección ofrece grandes posibilidades para la realización de progresos en el conocimiento de la naturaleza, aunque todavía no se ha logrado todo lo que de ella se esperaba, debido a que se piensan realizar perfeccionamientos en el nivel de resolución espacial, espectral y temporal de los datos. Además, se necesita mayor rigor científico en la interpretación de los resultados obtenidos, tratando de no extraer conclusiones definitivas de los estudios medioambientales realizados mediante técnicas de teledetección. Los modelos que se elaboran para interpretar los datos de teledetección deberán tener el objetivo de eliminar los efectos ocasionados por la variabilidad en las condiciones de captación, la distorsión provocada por la atmósfera y la influencia de parámetros tales como la posición del Sol, la pendiente, la exposición y la altitud.

|Resumo

= 204 veces | PDF (ESPAÑOL (ESPAÑA))

= 30 veces|

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Francisco Sacristán, Universidad Complutense

Profesor Facultad de Ciencias de la Información

Referências

(1). Guillot CH. Rapport de synthèse, C.R Table ronde C. N.R. S. écosystèmes bocagers, Rennes; 1976.

(2). Tricart JL. Paysage et écologie. Revue de Géomorpholo-gie Dynamique: Geodynamique Externe. Etud Integreedu Milieu Naturel 1979;28(3):81-95.

(3). Allan JA. Land use changes in land use in the Urla areaof Aegean Turkey. En: Van Genderen JL, Collins WG.(eds.) Monitoring environmental change by remote sen-sing. Birmingham: The Remote Sensing Society; 1977.

(4). Thompson LL. Remote sensing using solid state arraytechnology. Photogrammetric Eng Remote Sensing1979;45:47-55.

(5). González F, Cuevas JM. Los satélites de recursos naturales y sus aplicaciones en el campo forestal. Madrid:Instituto Nacional de Investigaciones Agrarias; 1982.

(6). Townshend JR. The spatial resolving power of earth re-sources satellites. Prog Phys Geogr 1981;5(1):32-55. DOI: https://doi.org/10.1177/030913338100500102

(7). Maynard PT, Strahler AH. The logit classifier, a generalmaximum likelihood discriminant for remote sensingapplications. En: International Society of Electrical andElectronic Engineers. Proceedings of the Fifteenth Inter-national Symposium on Remote Sensing of Environment.Ann Arbor, MI: 1981.

(8). Megier J. Multi-temporal digital analysis of Landsat datafor inventory of poplar planted groves in North Italy”,proceedings of the International Symposium on imageProcessing, Interactions with photogrammetry and RemoteSensing, Graz. 1977 P. 135-140.

(9). Swain PH, Siegel H, Smith BW. A method for classifyingmultispectral remote sensing data using context. p. 343-352. En: Proceedings of the Symposium on MachineProcessing Of Remotely Sensed Data. West Lafayette, IN:Purdue University; 1979.

(10). Fleming MD, Hoffer RM. Machine processing of Lands-at MSS data and DMA topographic data for forest covertype mapping. p. 377-390. En: Proceedings of the Sym-posium on Machine Processing Of Remotely Sensed Data.West Lafayette, IN: Purdue University; 1979.