La agricultura de precisión (AP) nace por la necesidad de integrar la tecnología con la fundación de la organización y sistematización de un área determinada, usándolo para una mejor gestión del suelo. El AP proporciona y se aplica correctamente, por lo que la inversión de esta situación, la combinación de las nuevas tecnologías con la información precisa para la gestión de las diferencias de producción y factores que intervienen en la producción. Para estudiar la variabilidad del suelo debe cumplir con las características físicas y químicas de ella que sea la materia orgánica, la porosidad, la humedad y el agregado de partículas en el suelo. El estudio de estas características físicas y químicas para la creación de áreas de manejo agrícola ha estado en las redes de muestreo con diferentes tamaños, pero ya es consciente de que las redes muy grandes son ineficaces para la representación de toda la variabilidad en las zonas agrícolas. Para remediar estos problemas, el punto de acceso usará como una nueva evalúa no de la variabilidad del suelo, áreas de gestión, pero no directamente relacionada con la toma de muestras del suelo mediante sensores de campo físico, pero haciendo uso de la teledetección (RS) a través de las tasas vegetación analizado en diferentes imágenes orbitales. El trabajo tiene el objetivo principal de usar, analizar y verificar la aplicabilidad de los diferentes índices de vegetación obtenidos por teledetección para la definición de zonas de manejo y comparar los resultados con los mapas de rendimiento, la validación de la creación de la zona de gestión de mapas como siendo una agricultura de precisión disponibles más herramientas, permitiendo a los productores respuestas rápidas de la variabilidad espacial de su cosecha, con un bajo coste y una mayor precisión en el manejo del suelo. / A agricultura de precisão (AP) nasce através da necessidade de integrar a tecnologia com os fundamentos de organização e sistematização de uma determinada área, empregando-a para um melhor gerenciamento das decisões agronômicas. A AP prevê e aplica de forma correta, fazendo a reversão desse quadro, aliando tecnologias novas com informações precisas para o manejo das diferenças produtivas e dos fatores envolvidos na produção. Para estudar a variabilidade do solo devemos conhecer as características físicas e químicas do mesmo, como podem ser matéria orgânica, porosidade, umidade e partículas agregadas no solo. O estudo destas características físicas e químicas para a criação de zonas de manejo agrícola vem sendo feito em grids de amostragem com diversos tamanhos, mas já se tem conhecimento que grids muito grandes são ineficientes para a representação de toda a variabilidade existente nas áreas agrícolas. Para sanar esses problemas a AP utiliza como nova avaliação de variabilidade do solo, as zonas de manejo, porém não mais correlacionadas diretamente com amostragem de solo por sensores físicos a campo e sim fazendo-se uso do Sensoriamento Remoto (SR) através de índices de vegetação analisados em diferentes imagens orbitais. O trabalho tem por objetivo principal de utilizar, analisar e comprovar a aplicabilidade de diversos índices de vegetação obtidos por sensoriamento remoto orbital para a definição das zonas de manejo e comparar os resultados com mapas de produtividade, validando a criação de mapas de zonas de manejo como sendo mais uma ferramenta disponível da agricultura de precisão, permitindo ao produtor respostas rápida da variabilidade espacial de sua lavoura, com baixo custo e maior precisão no manejo do solo.

Submitted by Suzana Maria Inácio De Carvalho (suzana-carvalho@live.com) on 2018-07-28T15:12:36Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_SMIC_2307_novo_repositorio.pdf: 7752307 bytes, checksum: ff8be58adddeedea30e008b00bd7e4b1 (MD5) / Approved for entry into archive by Lucimara Kurokawa Shinoda null (lucimaraks@sorocaba.unesp.br) on 2018-07-30T18:15:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 carvalho_smi_me_soro.pdf: 7752307 bytes, checksum: ff8be58adddeedea30e008b00bd7e4b1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T18:15:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 carvalho_smi_me_soro.pdf: 7752307 bytes, checksum: ff8be58adddeedea30e008b00bd7e4b1 (MD5) Previous issue date: 2018-06-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Alterações no clima causam impactos significativos sobre a estrutura e distribuição dos ecossistemas afetando a biodiversidade terrestre. O objetivo da pesquisa foi descrever os padrões da dinâmica da vegetação natural da Mata Atlântica Paulista na região da bacia hidrográfica do rio Paraíba do Sul (UGRHI 2) e identificar a relação que se estabelece entre a variabilidade climática e a vegetação. Dados de imagens de séries temporais de índices de vegetação como o EVI (Índice de Vegetação Melhorado), LSWI (Índice de umidade da vegetação) e LAI (Índice de Área Foliar) derivados de produtos de Sensoriamento Remoto (SR), foram adquiridos do sensor MODIS, pois são poderosas ferramentas indicadoras do desenvolvimento da vegetação. Dados de precipitação pluvial adquiridas por estações pluviométricas disponibilizadas pela ANA foram aplicados para cálculo dos índices climáticos como o SPI (Índice de Precipitação Padronizado) e RAI (Índice de Anomalia de chuva). Os índices conseguiram detectar a variação entre anos extremamente úmidos e anos extremamente secos. Destacaram-se os anos 2009 e 2014, sendo que o ano de 2009 representou um ano de anomalia positiva, com precipitação acima da média climatológica. Já em 2014, foi possível detectar uma condição de anomalia negativa, com condições mais severas com precipitação pluvial abaixo da média climatológica. Com a finalidade de avaliar como essa dinâmica climática influencia na dinâmica da vegetação, os índices EVI, LSWI e LAI foram analisados e mostraram que o comportamento da dinâmica da vegetação natural das regiões da Mata Atlântica Paulista acompanha a variabilidade do clima, já que foram observados padrões de maior produtividade no período da estação chuvosa, época em que a condição hídrica é mais intensa e favorece o verdejamento das folhas, o oposto foi observado quando há o déficit hídrico, que ocorre principalmente na estação seca onde nota-se o declínio dos valores dos índices, ou seja, indicando a queda foliar. Os índices capturaram o padrão esperado, vale destacar que o índice LSWI apresentou maior sensibilidade à condição hídrica, o que era esperado devido às bandas que compõe este índice, sendo possível verificar o potencial das imagens do sensor MODIS em capturar a resposta da floresta e consequentemente contribuir de forma significativa para estudos de mudanças climáticas. / Climate change causes significant impacts on the structure and distribution of ecosystems affecting terrestrial biodiversity. The objective of the research was to describe the patterns of the dynamics of the natural vegetation of the Atlantic forest in the region of the watershed of Rio Paraíba do Sul (UGRHI 2) and to identify the relationship that is established between climatic variability and vegetation. Image data from temporal series of vegetation indices as the improved Vegetation Index (EVI), Vegetation Humidity Index (LSWI) and foliar area index (LAI) derived from remote sensing products (SR), were acquired from the MODIS sensor, as they are Powerful tools indicating the development of vegetation. Rainfall precipitation data acquired by precipitation stations provided by the National Water Agency (ANA) were applied for calculating climatic indexes such as the Standardized Precipitation Index (SPI) and Rain Anomaly Index (RAI). The indexes were able to detect the variation between extremely humid years and extremely dry years. The years 2009 and 2014 were highlighted, and the year 2009 represented a year of positive anomaly, with precipitation above the average climatological. In 2014, it was possible to detect a negative anomaly condition, with harsher conditions with rainfall precipitation below the climatological average. For the purpose of evaluating how this climate dynamics influences the dynamics of vegetation, the indices EVI, LSWI and LAI were analyzed and showed that the behavior of the dynamics of the natural vegetation of the Regions of Atlantic Forest Paulista accompanies the Climate variability, since there were observed higher productivity patterns during the rainy season, when the water condition is more intense and favors the greenishing of the leaves, the opposite was observed when there is the water deficit, which occurs Mainly in the dry season where it is noted the decline of the values of the indices, that is, indicating the foliage fall. The indexes captured the expected pattern, it is worth noting that the LSWI index presented greater sensitivity to the water condition, which was expected due to the bands that make up this index, it is possible to verify the potential of the images of the MODIS sensor in capturing the Forest response and consequently contribute significantly to climate change studies.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2012-12-14T15:01:41Z No. of bitstreams: 1 2012_AntonioFelipeCoutoJunior.pdf: 6008171 bytes, checksum: 43a522315066f5fbc8395dc949044fd1 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2012-12-19T11:42:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_AntonioFelipeCoutoJunior.pdf: 6008171 bytes, checksum: 43a522315066f5fbc8395dc949044fd1 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-12-19T11:42:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_AntonioFelipeCoutoJunior.pdf: 6008171 bytes, checksum: 43a522315066f5fbc8395dc949044fd1 (MD5) / As atividades da sociedade moderna alteraram a cobertura da terra, desde o nível local até global, ocasionando impactos para a manutenção de sua própria existência. Neste sentido, torna- se relevante o conhecimento dos padrões de ocupação da cobertura da terra como forma de melhor utilizar os recursos naturais. Dentre as alternativas, destaca-se a caracterização da vegetação por meio de séries temporais de dados orbitais. Um dos principais avanços desta linha de pesquisa foi lançamento do sensor Moderate Resolution Imaging Spestroradiometer (MODIS), que proporcionou maior compreensão dos processos terrestres. No entanto, estas séries temporais apresentam interferências atmosféricas, demandando tratamento para atenuar estes efeitos. Neste contexto, o objetivo principal desta tese foi avaliar a cobertura da terra do bioma Cerrado, com destaque para a ecorregião do Chapadão do São Francisco, utilizando séries temporais de índices de vegetação do sensor MODIS. O presente trabalho utilizou a seguinte sequencia metodológica: 1) filtro de mediana, visando reduzir os ruídos de impulso; 2) transformação pela Fração Mínima de Ruído (FRM), ampliar a razão sinal/ruído; 3) transformação inversa FRM, retornar os valores de índices de vegetação considerando apenas a fração composta por sinal. O tratamento das séries temporais de índices de vegetação do sensor MODIS proporcionou a caracterização dos comportamentos fenológicos das principais culturas agrícolas: café, soja, milho e algodão. Neste sentido foram evidenciadas as variações interanuais e a sazonalidade desses plantios, destacando os principais eventos fenológicos em função dos tratos culturais. Considerando os comportamentos temporais das principais coberturas da terra, foi descrita a dinâmica da ocupação agrícola no município de Luis Eduardo Magalhães, inserido na mesorregião do Extremo Oeste Baiano nos últimos dez anos. Foram evidenciados três principais classes de cobertura da terra: a) Cerrado, representando as coberturas da terra que apresentaram sazonalidade similar à fitofisionomia cerrado sentido restrito; b) Conversão, caracterizada como o processo de retirada da cobertura natural para outras coberturas; c) Agricultura, representando as áreas dos cultivos agrícolas mecanizados consolidados na porção oeste do município avaliado nos últimos dez anos. Estes comportamentos ao longo do tempo foram denominados de assinaturas temporais e sua organização proporcionou a estruturação de bibliotecas temporais, características de ambientes temporais. Estes resultados permitiram a avaliação da sustentabilidade dos sistemas de produção por meio do Índice de Produtividade da Paisagem (IPP). Este índice foi fundamentado no comportamento temporal das características biofísicas da vegetação natural, neste caso a fitofisionomia de cerrado sentido restrito. Esta abordagem favorece o entendimento sobre o funcionamento da paisagem e proporciona a estruturação de agroecossistemas sustentáveis em função da cobertura natural. É desejado que os futuros sistemas de produção no Brasil levem em consideração o comportamento da cobertura ao longo do tempo, favorecendo o estabelecimento de arranjos produtivos regionais, a avaliação de sistemas de produção e a previsão de safra. Esta abordagem permitirá que o país mantenha sua posição no cenário do agronegócio internacional e torne-se referência de sustentabilidade. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The human activities have already changed the land cover from the local to the global levels causing impacts maintenance of life. In this way it is relevant the knowledge of the land cover occupation patterns to better use of natural resources. Among the alternatives the characterization of vegetation using orbital sensors time series. One of the main advances in this research line was the launch of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) that provided better comprehension about the land processes. However, these time series are affected by atmosphere and demand noise reduction. In this context, this thesis aimed to evaluate the land cover of Cerrado biome, focusing in the Chapadão do São Francisco ecoregion, and using MODIS vegetation indices time series. The present work used the following procedures for the noise reduction: 1) median filter, to the reduction of impulse noise; 2) Minimum Noise Fraction (MNF), magnifying the signal/noise ratio; 3) inverse MNF transformation, returning the vegetation indices values based on the signal fraction. These procedures generated the phenological characterization of the main crops: coffee, soybean, corn and cotton. There were evidenced the main phenological events based on the cultural treatments. Considering the temporal behavior of the main land cover it was described the agriculture occupation dynamics in the last ten years in the Luis Eduardo Magalhães municipality. There were evidenced three land cover classes: a) Cerrado, representing the land cover that showed seasonality similar to the cerrado stricto sensu; b) Conversion, characterized by the natural land cover removal; c) Agriculture, representing the mechanized areas in the west part for more than ten years. These behaviors were called temporal signatures and their organization provided temporal libraries that were particular to the temporal environments. These results allowed the evaluation of the production systems sustainability based on the Landscape Productivity Index (LPI). This index was grounded on the temporal behavior of the natural cover biophysical characterization, in this case the cerrado stricto sensu. This approach favors the landscape understanding and provides the structuration if sustainable agroecosystems based on the natural land cover. It is desired the future production systems in Brazil take into account the land cover behavior on the time, favoring the regional productive arrangements, the production system evaluation and crop forecast. This approach will allow that the country main hold its position in the international agribusiness scenario and become a sustainability reference.

Na agricultura, técnicas de sensoriamento são um meio prático e barato de se obter informações sobre parâmetros de interesse agronômico, sendo os sensores ópticos uma alternativa para a avaliação da resposta de culturas agrícolas à sua adubação nitrogenada. Para a otimização da eficiência do uso de nitrogênio por culturas agrícolas, algumas estratégias de adubação se baseiam na coleta de dados espectrais em alta frequência no campo, utilizando-os para entender a variabilidade espacial do estado de nutrição da planta com este nutriente. Para a cana-de-açúcar, apesar da efetividade de sensores ópticos em idenificar alguns parâmetros desta cultura, ainda há a dificuldade de estabelecer relações com o seu Teor Foliar de Nitrogênio (TFN). Neste contexto, o presente trabalho acompanhou com sensor óptico hiperespectral (VisNIR) o desenvolvimento do dossel de cana-de-açúcar ao longo de seu ciclo, com o objetivo de avaliar temporalmente a relação entre a sua resposta espectral de reflectância e o seu TFN. Para tanto, foi avaliada uma área experimental com 28 parcelas de cana-deaçúcar, submetidas a tratamentos com diferentes doses de adubação nitrogenada. Ao longo do ciclo da cultura, avaliou-se a sua altura, o TFN e a sua resposta espectral de 400 a 900 nm; ao final do ciclo, foi estimada também a produtividade final de cada parcela. Para a avaliação do comportamento espectral da cultura em função da adubação nitrogenada e de seu desenvolvimento no campo, primeiramente, realizaramse análises de variância (ANOVA) para a altura, o TFN e as diferentes regiões espectrais e, em um segundo momento, análises descritivas e a análise de componentes principais foram conduzidas, ambas sobre os dados espectrais. Em seguida, foram aplicadas diferentes metodologias para a análise quantitativa dos espectros para a predição do TFN. Nessas análises quantitativas, buscou-se avaliar o período ideal do desenvolvimento da cana-de-açúcar para avaliações espectrais de seu TFN serem aplicadas, assim como comprimentos de onda e índices de vegetação (IVs) específicos com relações satisfatórias com o TFN. Os resultados obtidos pelo presente trabalho mostraram possível uma razoável predição do TFN da cana-de-açúcar através de espectroscopia in situ, contudo, esta avaliação só foi possível ao redor de 144 Dias Após o Corte (DAC), momento em que a cultura ainda apresentava resposta do TFN à adubação nitrogenada e no qual o dossel de plantas já estava desenvolvido o suficiente para interromper a influência do solo na leitura espectral. Os IVs avaliados que mais se destacaram para a predição do TFN utilizaram os comprimentos de onda de 490 nm da região do verde; 590 nm da região do laranja; 647 e 652 nm da região do vermelho; 730 nm da região do red-edge; 780 e 880 nm da região do infravermelho próximo. Por fim, o IV que mais se destacou foi o NDRE, índice já sugerido pela literatura com bons resultados para a determinação da biomassa da cana-de-açúcar. / In agriculture, sensing techniques are a practical and inexpensive way to obtain information on agronomic parameters. Optical sensors can be used as a tool to evaluate the response of agricultural crops to nitrogen (N) fertilization. In order to optimize the efficiency of N use in agricultural crops, some fertilization strategies are based on the collection and analysis of high frequency spectral data in the field to understand the spatial variability of N status of plants. Despite the effectiveness of optical sensors in identifying some agronomic parameters of the sugarcane, establishing relations between these data and the Leaf Nitrogen Content (TFN) of the sugarcane is still quite challenging. To address this issue, in this work the development of the sugarcane canopy was monitored during its cycle with a hyperspectral optical sensor (VisNIR), with the aim of evaluating the relations between its spectral reflectance response and its TFN in time. For this, an experimental area with 28 plots of sugarcane submitted to treatments with different doses of nitrogen fertilization was evaluated. Throughout the crop year were evaluated its height, TFN and spectral response from 400 to 900 nm; at the end of the cycle, the final yield of each plot was also evaluated. To begin with, the analysis of variance (ANOVA) for height, TFN and the different spectral regions was performed to assess the spectral behavior of the crop as a function of nitrogen fertilization and its development in the field. Furthermore, a descriptive analysis and analysis of principal components were conducted, both on spectral data. In addition to this, different methodologies were applied for the spectral quantitative analysis for the prediction of TFN. The aim of these quantitative analyses was to determine the ideal period of sugarcane development in order to apply spectral evaluations of its TFN and to find specific wavelengths and Vegetation Index (IVs) with satisfactory relations with the TFN. The results obtained by the present work showed a reasonable prediction of the sugarcane TFN by in situ spectroscopy. However, this evaluation was only possible around 144 Days After Harvest (DAC). During this period, the culture showed a response of the TFN to N fertilization and the canopy of plants was already developed enough to interrupt the influence of the soil in the spectral reading. The evaluated IVs that showed better results for the TFN prediction used the wavelengths 490 nm of the green region; 590 nm of the orange region; 647 and 652 nm of the red region; 730 nm of the red-edge region and; 780 and 880 nm of the near infrared region. The IV that showed the best result for the TFN prediciton was the NDRE, vegetation index, which was already suggested by the literature with good results for the determination the sugarcane biomass.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-18T12:59:07Z No. of bitstreams: 1 Victor_Prudente2017.pdf: 2943373 bytes, checksum: 9bc7b35805d7987e01d85665f9ba8802 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-18T12:59:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Victor_Prudente2017.pdf: 2943373 bytes, checksum: 9bc7b35805d7987e01d85665f9ba8802 (MD5) Previous issue date: 2017-02-09 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The spatio-temporal dynamics of agricultural crops can be monitored through Vegetation Indices (VI) on multiple dates. The use of IV in a given period of crop development or throughout its cycle, has generated good relations with agronomic parameters. There are several IV, the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) being one of the most used. NDVI correlates with some agronomic variables such as plant height, leaf area index (LAI), dry matter, chlorophyll index (CI), soil cover degree, plant height and photosynthetically active intercepted radiation (PAIR). Hence, the objective of this work is to compare and intercalibrate NDVI spectral-temporal profiles obtained by different terrestrial remote Sensors, and to use these profiles to estimate biophysical parameters (LAI, CI, PAIR, and Plant Height) for soybean and bean, in addition to estimating and studying soybean yield through models with spectral-temporal data obtained by different terrestrial remote sensors. The ground sensors used are the GreenSeeker 505 Handheld active sensor and the passive hyperspectral FieldSpec4 Standard-Res model. The NDVI values of the passive (NDVI FS) and active (NDVI GS) sensors presented high correlation (soybean rs = 0.90 and bean rs = 0.93) and the linear models respond well to an intercalibration considering the entire phenological cycle of soybean (R² = 0.83, RMSE = 0.0161 e dr = 0.85) and beans (R² = 0.92, RMSE = 0.0038 e dr = 0.89). The saturation of the NDVI values at the survey dates that are located during the vegetative peak of the crops and the presence of adverse climatic events decreased the precision of the models in certain periods of the phenological cycle of the crops. The variables LAI and Height for both crops and CI for the soybean crop obtained better results when estimated by the values of NDVI GS. PAIR for both crops and CI for bean obtained better adjustments considering the models using NDVI FS values. For the variable productivity, there was no significant correlation with the NDVI GS and NDVI FS. However, it presented relations with the accumulation of reflectance observed in the RED and NIR bands for both sensors as a result of different collection dates. The best relations of productivity were with the accumulation of reflectance values of the spectroradiometer bands on DAS76 and DAS71 dates. / A dinâmica espaço-temporal das culturas agrícolas pode ser monitorada por meio de Índices de Vegetação (IV) em múltiplas datas. A utilização do IV, em um determinado período do desenvolvimento das culturas, ou, ainda, em todo o seu ciclo, possui boas relações com parâmetros agronômicos. Há diversos IVs, sendo o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) um dos mais utilizados. O NDVI possui relação com algumas variáveis agronômicas como altura de planta, Índice de Área Foliar (IAF), matéria seca, índice de clorofila (IC), grau de cobertura do solo, altura de planta e radiação fotossinteticamente ativa interceptada (RFAI). Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi comparar perfis espectro-temporais NDVI obtidos por diferentes sensores remotos terrestres, e utilizar esses perfis para estimar parâmetros biofísicos (IAF, IC, RFAI e altura de planta) para a soja e o feijão, além de estimar/estudar a produtividade da soja por meio de modelos com dados espectro-temporais obtidos por diferentes sensores remotos terrestres. Utilizou-se o sensor ativo GreenSeeker 505 Handheld e o sensor passivo hiperespectral FieldSpec4 modelo Standard-Res. Os valores de NDVI dos sensores passivos (NDVI FS) e ativos (NDVI GS) apresentaram alta correlação (soja rs = 0,90 e feijão rs = 0,93), e os modelos lineares respondem bem a um ajuste, ao se considerar todo o ciclo fenológico da soja (R² = 0,83, RMSE = 0,0161 e dr = 0,85) e feijão (R² = 0,92, RMSE = 0,0038 e dr = 0,89). A saturação dos valores de NDVIs nas datas de levantamento que se situam durante o pico vegetativo das culturas e a presença de eventos climáticos adverso diminuíram a precisão dos modelos em determinados períodos do ciclo fenológico das culturas. As variáveis IAF e altura para a soja e o feijão e IC para a soja obtiveram melhores resultados ao ser estimadas por meio dos valores de NDVI GS. RFAI para ambas as culturas e IC para o feijão obtiveram melhores ajustes por meio dos modelos que se utilizavam de valores de NDVI FS. Para a produtividade, não houve correlação significativa com os NDVI GS e NDVI FS. Entretanto, apresentou relações com o acúmulo de refletância observados nas bandas RED e NIR para ambos os sensores em diferentes datas de coleta. As melhores relações da produtividade foram com o acúmulo de refletância das bandas do espectroradiômetro nas datas DAS76 e DAS71.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-06-15T19:26:06Z No. of bitstreams: 2 Carlos_Cattani2018.pdf: 4966391 bytes, checksum: ea80b3cc7502421dface694a3d4967f9 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-15T19:26:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Carlos_Cattani2018.pdf: 4966391 bytes, checksum: ea80b3cc7502421dface694a3d4967f9 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The temporal dynamics of agricultural crops can be translated by Vegetation Indices (IV) on multiple dates. The use of IVs in certain stages of development, or throughout their entire cycle, are related to their biophysical parameters. There are several IVs, and the most commonly used are those based on the red (RED) and near infrared (NIR) bands, although studies with IVs that used the NIR and medium infrared (SWIR) bands have shown good results in the estimation of biophysical parameters of agricultural crops. In this context, the objective of this work was to characterize the spectral-temporal profiles of different vegetation indexes (RVI, MSR, NDVI, MSAVI, NDRE, WRDVI, and NDMI) and to correlate these profiles with the biophysical parameters (IAF) and photosynthetically active intercepted radiation (RFAI). This research was carried out in commercial farming areas of wheat and beans. For the characterization of the IRs, two terrestrial remote sensors were employed: the FieldSpec4 passive resistive passive sensor (FS) and the GreenSeeker 505 Handheld (GS) active sensor. Both LAI-2200C and LI-191R sensors, respectively, were used to obtain the biophysical parameters, leaf area index (LAI), and photosynthetically active intercepted radiation (RFAI). The biophysical variable IAF for both cultures showed better results when estimated by the NDMI FS index, presenting the highest values of correlation (rs) and coefficient of agreement (dr), and the lowest errors (ME and RMSE). For wheat, the RFAI variable obtained the best fit with the NDMI index, presenting a satisfactory result according to performance index. For beans, RFAI presented a higher correlation with the MSAVI index, but showed a low degree of agreement between the adjusted and the observed data, obtaining low efficiency in the model. / A dinâmica temporal das culturas agrícolas pode ser traduzida por meio de índices de vegetação (IV) em múltiplas datas. A utilização de IVs em determinados estádios de desenvolvimento, ou durante todo o seu ciclo, possuem boas relações com os seus parâmetros biofísicos. Há diversos IVs, sendo que os mais comumente utilizados são os baseados nas bandas do vermelho (RED) e infravermelho próximo (NIR); porém, estudos com IVs que utilizaram as bandas do NIR e a do infravermelho médio (SWIR) têm demostrado bons resultados na estimativa de parâmetros biofísicos de culturas agrícolas. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi caracterizar os perfis espectro-temporais de diferentes índices de vegetação (RVI, MSR, NDVI, MSAVI, NDRE, WRDVI e NDMI) e correlacionar esses perfis com os parâmetros biofísicos, sendo eles o índice de área foliar (IAF) e a radiação fotossinteticamente ativa interceptada (RFAI). Este trabalho foi desenvolvido em áreas agrícolas comerciais, abordando trigo e feijão. Para a caracterização dos IVs foram utilizados dois sensores remotos terrestres: o sensor passivo hiperespectral FieldSpec4 Standart-Res (FS), e o sensor ativo GreenSeeker 505 Handheld (GS). Para a obtenção dos parâmetros biofísicos, índice de área foliar (IAF) e radiação fotossinteticamente ativa interceptada (RFAI), foram utilizados os sensores LAI-2200C e LI-191R, respectivamente. A variável biofísica IAF, para ambas as culturas, mostrou melhores resultados ao serem estimadas pelo índice NDMI FS, apresentando os maiores valores de correlação (rs) e coeficiente de concordância (dr) e os menores erros (ME e RMSE). Para o trigo, a variável RFAI obteve o melhor ajuste com o índice NDMI, apresentando resultado satisfatório, segundo índice de performance. Já para o feijão, o RFAI apresentou maior correlação com o índice MSAVI; entretanto, mostrou baixo grau de concordância entre os dados ajustados e observados, obtendo baixa eficiência no modelo.

Submitted by Felipe Lapenda (felipe.lapenda@ufpe.br) on 2015-03-05T12:51:12Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação OLIVEIRA, J.S.S. .pdf: 7463829 bytes, checksum: 579a93fb6d07f9cc3a7e9ac9964f530b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T12:51:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação OLIVEIRA, J.S.S. .pdf: 7463829 bytes, checksum: 579a93fb6d07f9cc3a7e9ac9964f530b (MD5) Previous issue date: 2013-06-27 / A Mata Atlântica representa para a comunidade científica nacional e internacional o bioma com a maior potencialidade biológica do território brasileiro. Tal importância caminha ao lado das constantes interferências antrópicas que ameaçam não só a existência da floresta, como também os demais ecossistemas associados a seu habitat, como exemplo: restingas, manguezais e apicuns. Estabelecer critérios que delimitem o perímetro de interferência das ações antrópicas são assegurados por lei. A criação de zonas de amortecimento é sugerida a fim de minimizar estas ações. O presente estudo tem como objetivo principal, gerar subsídios para a gestão do uso e ocupação do solo na zona de amortecimento da Reserva Biológica Saltinho Pernambuco - Brasil, por meio da criação de mapas que permitam levantar informações sobre o estado atual da vegetação fornecendo informações relevantes sobre os ecossistemas naturais existentes, usos antrópicos e possibilidades de manejo para a elaboração dos planos de utilização a serem implementados. Na realização da pesquisa foram utilizadas quatro cenas do satélite Landsat 5 Sensor TM, pré-processadas, ortorretificadas e validadas através de trabalho de campo. Para melhor identificação dos alvos foi feita uma classificação supervisionada identificando os valores de nuvem, sombra e usos múltiplos. Os valores estimados através dos índices de vegetação IVDN, . IVAS, IAF e NDWI indicaram ausência de vegetação e corpos hídricos, solo exposto, vegetação arbórea, vegetação esparsa, vegetação densa e áreas edificadas. Por meio destes índices foi possível identificar as áreas mais susceptíveis aos processos de alteração provocados pela ação antrópica, identificando os núcleos de vegetação das bordas do fragmento como mais susceptíveis à degradação, e os núcleos das Áreas de Preservação Permanente (APPs) como local mais preservado. Neste sentido, foi possível inferir que os índices de vegetação podem atuar como ferramentas na gestão e conservação de áreas de interesse ambiental.

O aquecimento global desencadeia algumas alterações ambientais, que são causadas pelo aumento da concentração dos gases do efeito estufa. As florestas têm grande importância na regulação climática, no ciclo do carbono e na conservação da biodiversidade. A vegetação remove grande quantidade de dióxido de carbono e o armazena em diferentes partes. Para medir a captura do carbono atmosférico pela vegetação, estimou-se a biomassa vegetal. Este trabalho quantificou a biomassa acima do solo para obtenção do estoque de carbono em diferentes ecossistemas com o uso de sensoriamento remoto na Fazenda Figueira, em Londrina, Paraná. A fazenda possui uma área de 3.686,64 hectares (ha), sendo 1.435,44 ha ocupados por vegetação natural e 1.865,30 ha ocupados por pastagens. A vegetação predominante é a Floresta Estacional Semidecidual (FES), além de apresentar áreas de Floresta Ribeirinha (FR), pastagens, áreas agrícolas e edificações. Para a quantificação da biomassa vegetal aérea, foram estabelecidas 30 parcelas de 300 m2 nas áreas de FES e FR para medição do DAP e foram aplicadas três diferentes equações alométricas. Em relação às gramíneas, foram estabelecidas cinco parcelas de 10mx10m com o capim Tanzânia e, após ciclo de crescimento, foram cortadas subamostras de 1 m2 para cálculo da biomassa. A partir de duas cenas do Landsat-8/OLI, foram gerados quatro Índices de Vegetação: RS, NDVI, EVI e EVI2, referentes a 2014 e 2015. A análise estatística executada foi a correlação de Pearson e a regressão stepwise para selecionar as melhores variáveis. Os resultados mostraram que a maior densidade de espécies foi encontrada na FES do que FR, porém a maior riqueza foi na FR. Ambas florestas apresentaram distribuição diamétrica irregular. Nas três equações alométricas, a biomassa e o estoque de carbono foram maiores na FES do que FR. Em relação aos Índices de Vegetação, os valores de RS, NDVI, EVI e EVI2 foram maiores na FES do que FR e valores foram maiores em 2015 do que 2014. O mesmo ocorreu para os buffers de 50 m e 100 m para todos os índices estudados. A correlação de Pearson mostrou melhor correlação da biomassa florestal total com a equação de Medina Sotomayor com EVI/2015 e a análise de regressão stepwise indicou melhor relação para equação de Burger e Delitti com EVI/2015 (R2 = 0,3742). A biomassa do capim Tanzânia apresentou média de 3,67 Mg.ha-1 e média de carbono de 1,83 MgC.ha-1. Os valores médios dos Índices de Vegetação foram 0,67 para NDVI, 0,58 para EVI, 0,54 para EVI2 e 4,80 para RS. A análise de correlação de Pearson indicou forte correlação negativa da biomassa total de pastagem com todos os índices de vegetação e os valores de buffers de 50 m e 100 m. A análise de regressão stepwise foi significativa com EVI (R2 = 0,9124). A quantificação de biomassa e carbono é importante meio para mitigação climática e as imagens Landsat-8 permitiram diferenciar, por meio de índices de vegetação, as coberturas vegetais da Fazenda Figueira. O sensoriamento remoto tem um bom potencial em estimar a biomassa acima do solo. / Global warming triggers some environmental changes, which are caused by increased concentration of greenhouse gases. Forests have great importance in climate regulation, carbon cycle, and conservation of biodiversity. Vegetation removes and stores large amounts of carbon dioxide. To measure the amount of atmospheric carbon captured by vegetation, biomass is estimated. This study quantified the aboveground biomass for obtaining carbon stocks in different ecosystems by using of remote sensing at Figueira Farm, Londrina, Paraná. The farm has an area of 3686.64 hectares (ha), of which 1435.44 ha are occupied by natural vegetation and 1865.30 ha are occupied by pastures. The predominant vegetation is semideciduous forest (FES), along with areas of riparian forest (FR), pasture, agricultural, and buildings. For quantification of above ground biomass, thirty 300 m2 plots were established in the areas of FES and FR for measurement of DBH and were applied in three allometric equations. In relation to grasses, five 10mx10m plots of Tanzania grass were established and after their growth cycle, five subsamples of 1 m2 were cut into to calculate biomass. From two scenes of Landsat-8/OLI, were generated four vegetation index: SR, NDVI, EVI and EVI2, referring to 2014 and 2015. Pearson correlation and stepwise regression were applied to select the best variables. The results showed that species density in FES was higher than FR, but the greater richness was found in the FR. Both forests had irregular diameter distribution. Using three allometric equations, the above ground biomass and carbon stocks were higher in FES than FR. The vegetation indices, values for SR, NDVI, EVI, and EVI2 were higher in FES than FR and values were higher in 2015 than in 2014. The same difference between FES and FR occurred with buffers of 50 m to 100 m for all indices studied. Pearson correlation analysis showed a better correlation of total forest biomass with the Medina Sotomayor equation with EVI/2015 and stepwise regression analysis indicated a better value to the Burger and Delitti equation with EVI/2015 (R2 = 0.3742). Biomass of Tanzania grass showed an average biomass of 3.67 Mg.ha-1 and average carbon of 1.83 MgC.ha-1. The average vegetation indices were 0.67 for NDVI, 0.58 for EVI, 0.54 for EVI2, and 4.80 for SR. The pearson correlation analysis indicated a strong negative correlation among the total pasture biomass of among the and all vegetation indices and buffers of 50 m and 100 m. The stepwise regression analysis showed significant correlation with EVI (R2 = 0.9124). The quantification of biomass and carbon is an important way of climate mitigation and Landsat-8 images differentiate the vegetation covers of the Figueira Farm, throught vegetation indices. Remote sensing has good potential to provide data for estimating the above ground biomass.

Apesar de a vegetação ser considerada fator controlador de escorregamentos, os estudos que a discutem como indicador destes processos são escassos. O sensoriamento remoto, por meio dos índices de vegetação, apresenta potencial ainda não explorado para subsidiar os estudos entre vegetação e escorregamentos. Assim, o objetivo deste trabalho é avaliar a vegetação como indicador de áreas suscetíveis a escorregamentos. A área escolhida para a pesquisa é o trecho da Serra do Mar no município de Caraguatatuba, litoral norte do Estado de São Paulo. A escolha desta área remete ao evento de 1967 no qual houve escorregamentos generalizados nas escarpas da Serra do Mar que culminaram em inúmeras mortes e perdas materiais. Para a realização da pesquisa foram gerados os índices de vegetação NDVI, Simple Ratio, ReNDVI, VIg e PSRI. Os índices de vegetação foram correlacionados às cicatrizes de escorregamentos e com os seguintes parâmetros topográficos: declividade, hipsometria, orientação de vertentes e curvatura em planta. Para isso foi utilizada a distribuição da razão de área afetada por cicatrizes em cada índice de vegetação (Vcic). Os resultados demonstraram que os índices de vegetação foram eficientes ao identificar as áreas com cicatrizes além de aludir que a maior densidade de vegetação visualizada pelo NDVI e, o menor estresse hídrico indicado pelo ReNDVI, podem ter refletido fatores controladores dos escorregamentos que podem ou não estar associados às características da vegetação. Para os índices de vegetação NDVI, Simple Ratio e ReNDVI foi identificada uma relativa independência da variação do Vcic em relação aos parâmetros topográficos ao contrário do VIg e do PSRI. Este novo instrumental pode subsidiar e aprofundar as análises para além da interpretação do relevo por modelos digitais de terreno para estudos de suscetibilidade a escorregamentos contribuindo para aumentar a acurácia dos resultados. / Although the vegetation is considered a landslides factor controller, there are few studies that discuss it as an indicator of these processes. Remote sensing from vegetation indexes has been appointed as under explored to support the studies about vegetation and landslides. The aim of this study is to evaluate the vegetation as an indicator of landslides susceptible areas. The chosen research area is a section of the Serra do Mar mountain range in Caraguatatuba city, in the northern coast of São Paulo. The choice of this area refers to the 1967 event in which there were widespread landslides on the slopes of the Serra do Mar with numerous deaths and material losses. The following vegetation indexes were generated: NDVI, Simple Ratio, ReNDVI, VIg and PRSI. Vegetation indexes were correlated with the landslide scars and with the topographic parameters: slope angle, elevation, slope aspect and curvature in plan. For this reason it was used the distribution of the area affected by scars in each vegetation index (Vcic). The results showed that the vegetation indexes were effective in identifying areas with landslide scars, as well as alluding to the highest density of vegetation recognized from NDVI and the lower water stress indicated by ReNDVI may have reflected as controlling factors of landslides that may or may not be associated with the characteristics of the vegetation. It was noticed for the vegetation indexes NDVI, Simple Ratio and ReNDVI a relative independence of Vcic variation in relation between topographic parameters unlike VIg and PRSI.

Uma das alternativas bastante abordada na literatura para a melhoria do gerenciamento da adubação nitrogenada nas culturas é o sensoriamento remoto, tendo destaque a utilização de sensores espectrais na região do visível e infravermelho. Neste trabalho, buscou-se estabelecer as relações existentes entre variações no teor foliar de nitrogênio (TFN) e a resposta espectral da folha de cana-de-açúcar, utilizando um sensor hiperespectral, com avaliações em três áreas experimentais do estado de São Paulo, com diferentes solos e variedades. Cada experimento foi alocado em blocos ao acaso, com parcelas subdividas e quatro repetições. Foram aplicadas doses de 0, 50, 100 e 150 kg de nitrogênio por hectare. A análise espectral foi realizada na folha \"+1\" em laboratório, sendo coletadas 10 folhas por subparcela, estas foram posteriormente submetidas a análise química para o TFN. Observou-se que existe correlação significativa entre o TFN e as variações na resposta espectral da cana-de-açúcar, sendo que a região do verde e de transição entre o vermelho e o infravermelho próximo (\"red-edge\") foram as mais consistentes e estáveis entre as áreas em estudo e safras avaliadas. A análise de componentes principais permitiu reforçar estes resultados, uma vez que as pontuações (\"scores\") dos componentes que apresentaram correlações significativas com o TFN, tiveram maiores pesos (\"loadings\") nas regiões espectrais citadas anteriormente. A partir das curvas espectrais foram também realizados os cálculos dos índices de vegetação já descritos em literatura, e estes submetidos a análise de regressão simples para predição do TFN, sendo os modelos calibrados com dados da safra 2012/13 e validados com os dados da safra 2013/14. Índices espectrais calculados com a combinação dos comprimentos de onda do verde e/ou \"red-edge\" com comprimentos de onda do infravermelho próximo tiveram bom desempenho na fase de validação, sendo que os cinco mais estáveis foram os índices BNi (500, 705 e 750 nm), GNDVI (550 e 780 nm), NDRE (790 e 720 nm), RI-1db (735 e 720 nm) e VOGa (740 e 720 nm). A variedade SP 81 3250 foi cultivada nas três áreas experimentais, o que permitiu a comparação do potencial de modelos calibrados por área, com um modelo generalista para uma mesma variedade cultivada em diferentes condições edáficas. Observou-se que embora o modelo generalista apresente parâmetros estatísticos significativos, existe redução expressiva da sensibilidade de predição quando comparado aos modelos calibrados por área experimental. Empregou-se também nesta pesquisa a análise de regressão linear múltipla por \"stepwise\" (RLMS) que gerou modelos com boa precisão na estimativa do TFN, mesmo quando calibrados por área experimental, independentes da variedade, utilizando de 5 a 6 comprimentos de onda. Concluímos com a presente pesquisa que comprimentos de onda específicos estão associados a variação do TFN em cana-de-açúcar, e estes são reportados na região do verde (próximos a 550 nm) e na região de transição entre os comprimentos de onda do vermelho e infravermelho próximo (680 a 720 nm). Apesar da baixa correlação entre a região do infravermelho próximo com o TFN, índices de vegetação calculados a partir destes comprimentos de onda ou a inserção destes na geração de modelos lineares foram importantes para melhorar a precisão da predição. / An alternative method, quite cited in literature to improve nitrogen fertilization management on crops is the remote sensing, highlighted with the use of spectral sensors in the visible and infrared region. In this work, we sought to establish the relationship between variations in leaf nitrogen content and the spectral response of sugarcane leaf using a hyperspectral sensor, with assessments in three experimental areas of São Paulo state, Brazil, with evaluations in different soils and varieties. Each experimental area was allocated in randomized block, with splitted plots and four repetition, hence, receiving doses of 0, 50, 100 and 150 kg of nitrogen per hectare. Spectral analysis was performed on the \"+1\" leaf in laboratory; we collected 10 leaves per subplots; which were subsequently subjected to chemical analysis to leaf nitrogen content determination. We observed a significant correlation between leaf nitrogen content and variations in sugarcane spectral response, we noticed that the region of the green light and red-edge were the most consistent and stable among the studied area and the crop seasons evaluated. The principal component analysis allowed to reinforce these results, since that the scores for principal components showed significant correlations with the leaf nitrogen content, had higher loadings values for the previous spectral regions mentioned. From the spectral curves were also performed calculations of spectral indices previously described in literature, being these submitted to simple regression analysis to direct prediction of leaf nitrogen content. The models were calibrated with 2012/13 and validated with 2013/14 crop season data. Spectral indices that were calculated with green and/or red-edge, combined with near-infrared wavelengths performed well in the validation phase, and the five most stable were the BNi (500, 705 and 750 nm), GNDVI (550 and 780 nm), NDRE (790 and 720 nm), IR-1dB (735 and 720 nm) and VOGa (740 and 720 nm). The variety SP 81 3250 was cultured in the three experimental areas, allowing to compare the performance of a specific site model with a general model for the same variety growing on different soil conditions. Although the general model presents meaningful statistical parameters, there is a significant reduction in sensitivity to predict leaf nitrogen content of sugarcane when compared with specific site calibrated models. We also used on this research the stepwise multiple linear regression (SMLR) that generated models with good precision to estimate the leaf nitrogen content, even when models are calibrated for an experimental area, regardless of spectral differences between varieties, using 5 to 6 wavelengths. This study shows that specific wavelengths are associated with variation in leaf nitrogen content of sugarcane, and these are reported in the region of green (near to 550 nm) and red-edge (680 to 720nm). Despite the low correlation observed between the infrared wavelengths to the leaf nitrogen content of sugarcane, vegetation indices calculated from these wavelengths, or its insertion on linear models generation were important to improve prediction accuracy.