Orientador: Jurandir Zullo Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-04T22:25:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ramirez_GlauciaMiranda_M.pdf: 3092183 bytes, checksum: 70007463b31fa61b5e2466d4c9272e03 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: O uso de técnicas de sensoriamento remoto orbital e geoprocessamento representa significativo avanço para os levantamentos de dados da agricultura, dados o seu caráter multiespectral e sua repetividade. Sua aplicação no monitoramento de culturas torna-se cada vez mais importante, principalmente com a possibilidade do uso de sensores de melhor resolução espacial, espectral, temporal e radiométrica. Este trabalho teve como objetivo a avaliação do impacto do aumento das resoluções espacial e radiométrica da imagem pancromática do IKONOS-II na identificação de plantios de café (Coffea arabica) e sua comparando com a imagem do LANDSAT/ETM+. A área de estudo está localizada no município de Pedregulho, na Fazenda Taquari, aonde foram selecionados 50 talhões com plantios de café, sendo levantados em campo dados referentes à altura, idade, espaçamento e variedade de cada talhão. A análise estatística utilizada para avaliar os dados das duas imagens (imagem do satélite IKONOS-II e do LANDSAT/ETM+, bandas 3, 4 e 5) foi o teste de Tukey e a análise de correlação. As imagens analisadas mostraram-se eficientes na identificação de talhões com características diferentes em campo, sendo que a imagem do IKONOS-II com valor de reflectância foi a que apresentou melhor desempenho. Para os talhões com características iguais em campo, as imagens analisadas não se mostraram eficientes, independentemente do satélite utilizado. As correções atmosférica e radiométrica na imagem do IKONOS-II não proporcionaram ganho nas análises realizadas. Cerca de 68% dos talhões identificados na imagem do IKONOS-II puderam ser localizados na imagem do LANDSAT/ETM+. A correlações significativas entre as bandas 3, 4 e 5 do LANDSAT/ETM+ e o canal pancromático do IKONOS-II indica uma forma de ligação entre as imagens dos dois satélites que permitirá aproveitar as vantagens de cada um na determinação da área plantada / Abstract: The use of orbital remote sensing and geoprocessing techniques represents significant advance for agriculture data surveying, considering its multispectral feature and repetitiveness. Its application for crop monitoring becomes more important, mainly with the possibility of using the sensors of high spatial, spectral, temporal and radiometric resolution. This work aimed the evaluation of the high spatial and radiometric resolutions from pancromatic images of IKONOS-II in the identification of coffee (Coffea arabica) planting areas, and its comparison to LANDSAT/ETM+ imagery. The study area is located in the city of Pedregulho, Taquari farm, where 50 coffee areas were selected. In each area it was collected information about plant¿s features, like height, age, spacing and variety. The statistic analysis used to evaluate the data (from IKONOS-II panchromatic imagery and from LANDSAT/ETM+, bands 3, 4 and 5) was done using Tukey¿s test and the correlation¿s analysis. According to the accomplished analysis, the images showed to be efficient in the identification of coffee areas with different field features, and the calibrated IKONOS-II image showed the best results. Considering the areas with similar field features, both analyzed satellite images didn¿t showed to be efficient in the coffee identification. The atmospheric and radiometric corrections applied on the IKONOS-II image didn¿t improve the analysis results. More than the half of the identified areas in the IKONOS-II image could be found in the LANDSAT/ETM+ image (68%). The significant correlation between LANDSAT/ETM+ (bands 3, 4 and 5) and IKONOS-II panchromatic channel shows a link between both satellite images / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Jurandir Zullo Junior / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-13T05:57:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ramirez_GlauciaMiranda_D.pdf: 28885401 bytes, checksum: 676ec9c1c9823ae7accd5e51d3de1035 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O café sempre foi sinônimo de progresso e contribuiu de maneira decisiva para a industrialização do Brasil sendo, ainda hoje, um dos seus produtos agrícolas mais importantes. A obtenção de informações precisas, em tempo hábil e com baixo custo, sobre a extensão e o rendimento da cultura, são instrumentos valiosos para um planejamento adequado da cultura no país. Dentre as técnicas que podem ser utilizadas, neste caso, o sensoriamento remoto é uma das que possuem um grande potencial de aplicação, principalmente considerando o aumento da disponibilidade de imagens de média resolução espacial e o advento das imagens de alta resolução espacial. Sendo assim, o objetivo geral do trabalho foi compreender as interações existentes entre os parâmetros biofísicos de cafezais e a resposta espectral registrada nas bandas de imagens dos satélites TM/LANDSAT e QUICKBIRD adquiridas em 24/01/2006 e 05/02/2006, respectivamente. Foram utilizados 30 talhões pertencentes a seis propriedades agrícolas, localizadas na região da Alta Mogiana, em São Paulo, entre os municípios de Ribeirão Corrente, Franca e Cristais Paulista. Os parâmetros biofísicos da cultura determinados a partir de dados de campo foram o espaçamento entre linhas e plantas, altura, IAF, diâmetro da copa, porcentagem de cobertura vegetal, rugosidade, variedade e biomassa. Foram utilizados valores de refletância real das bandas espectrais dos dois satélites e quatro índices de vegetação (NDVI, GVI, SAVI e RVI). Foi aplicado o teste de Tukey e realizadas análises de correlação, regressão e fatorial por componentes principais, utilizando os dados biofísicos e remotos disponíveis. Alguns parâmetros biofísicos não puderam ser estimados, mesmo com a melhoria da resolução espacial. Outros foram estimados (IAF, Biomassa e Altura) mesmo utilizando dados remotos de média resolução espacial. A análise de componentes principais permitiu separar plantios em produção, de áreas em formação, para as duas imagens, sendo que a associação dos parâmetros biofísicos "porcentagem de cobertura" e "densidade populacional" foi a principal responsável por estes resultados. Estes agrupamentos podem ser de grande utilidade na classificação automática de imagens. Apesar do avanço tecnológico proporcionado pelas imagens de alta resolução espacial, elas não se mostraram superiores a ponto de substituírem, mas complementarem as informações fornecidas pelas imagens de média resolução. / Abstract: Coffee has been synonymous of progress and has strongly contributed to the industrialization of Brazil. Nowadays, the coffee is still one of the most important Brazilian agricultural products. Precise, on time and low cost information about coffee area and yield are valuable tools for the crop planning in the country. For this purpose, remote sensing techniques show a great potential to be applied, especially considering the increased availability of medium spatial resolution images and the coming of high spatial resolution imagery. Thus, the main objective of this study was to understand the interactions between the biophysical parameters of coffee crops and the spectral response measured by the TM/LANDSAT and QUICKBIRD satellites spectral bands, acquired on 24/01/2006 and 05/02/2006, respectively. We used 30 coffee areas in six farms, located in the region of Alta Mogiana, in the State of São Paulo, between the municipalities Ribeirão Corrente, Franca e Cristais Paulista. The biophysical crop parameters determined from the field survey were the row and plants spacing, height, LAI, crown diameter, percentage of vegetation cover, roughness, variety and biomass. We used real values of reflectance from the spectral bands of both satellites and four vegetation indexes (NDVI, GVI, SAVI and RVI). Tukey test was applied and it was carried out the analysis of correlation, regression and factorial analysis through principal components by using the available remote and biophysical data. Some biophysical parameters could not be estimated, even with improved spatial resolution. Others were estimated (LAI, biomass and height), even using remote data of medium spatial resolution. The analysis of the main components allowed to separate crop lands in production and in formation in the two images. The combination of biophysical parameters "percentage of coverage" and "density" was the main responsible for these results. This technique can be very useful in the automatic classification of images. Despite the technological advances provided by the images of high spatial resolution, these images may not replace, but complement the information provided by medium-resolution images. / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutor em Engenharia Agrícola

Orientadores: Rubens Augusto Camargo Lamparelli, Jansle Vieira Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-22T16:59:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bispo_RafaelCarlos_M.pdf: 6682271 bytes, checksum: 3672bc3cd1d328c4edf329eabbd31ffe (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A produção de café esteve intimamente ligada ao desenvolvimento econômico do Brasil e ainda hoje o café é um importante produto da agricultura nacional. O Estado de Minas Gerais responde atualmente por 52% de toda a área de café do Brasil. Dessa forma, dada a importância da cafeicultura para a economia brasileira, é necessário desenvolver e melhorar as metodologias para seu monitoramento. Dados de sensoriamento remoto podem fornecer informações para o monitoramento e o mapeamento de café de maneira mais rápida e menos onerosa do que os métodos convencionais. Nesse contexto, os objetivos desta pesquisa foram identificar a bienalidade da cultura de café por meio de dados do sensor MODIS, juntamente com dados de estações meteorológicas, entre os anos de 2004 a 2012, e avaliar a eficácia das imagens-fração derivadas do sensor MODIS no mapeamento automático das áreas de café do município de Monte Santo de Minas/MG. Foi utilizada uma série temporal com 163 imagens da banda NIR do MODIS, produto MOD13Q1, para se extrair os valores de refletância dos pixels com pelo menos 80% de café. Dados diários de temperatura e precipitação foram agrupados de acordo com a resolução temporal das imagens (16 dias) para o cálculo do balanço hídrico. Para o mapeamento das áreas de café, foram utilizadas imagens do MODIS, bandas MIR, NIR e RED, dos períodos seco e chuvoso. Através do Modelo Linear de Mistura Espectral foram derivadas imagens-fração de solo, café e água/sombra. Estas imagens-fração serviram como dados de entrada para a classificação automática supervisionada com o método SVM - Support Vector Machine. Os resultados mostraram que para o monitoramento do café os dados de refletância dos períodos de colheita apresentaram maior correlação com a alternância da quantidade da produção. A partir da matriz de erro montada entre as classificações e as máscaras de referência, observou-se que os melhores resultados de Exatidão Global e Índice Kappa foram obtidos na classificação do período seco, sendo 67% e 0,41, respectivamente. Análises estatísticas de correlação e coeficiente de variação aplicadas sobre as imagens-fração de café permitiram melhor compreensão da complexidade do mapeamento do café / Abstract: Coffee production was closely linked to the economic development of Brazil and even today coffee is an important product of national agriculture. The State of Minas Gerais currently accounts for 52% of the whole area of coffee in Brazil. Thus, given the importance of the coffee crops to Brazilian economy, it is necessary to develop and improve methodologies for its monitoring. Then, remote sensing data can provide information for monitoring and mapping of coffee crops faster and cheaper than conventional methods. In this context, the objectives of this study were to identify the biennial yield of the coffee crop using data from MODIS and meteorological stations, over the period between 2004 and 2012, and assess the effectiveness of the fraction-images derived from MODIS in the automatic mapping of the areas of coffee in Monte Santo de Minas/MG. Were used a time series of 163 images of NIR band from MODIS, MOD13Q1 product, to extract the values of reflectance of pixels with at least 80% of coffee. Daily data of air temperature and precipitation were compiled to 16-day intervals to match the temporal resolution of MODIS imagery and to calculate the water balance. For coffee mapping, we used MODIS imagery, MIR, NIR and RED bands, of dry and rainy seasons. Through the Spectral Linear Mixing Model were derived fraction images of soil, coffee and water/shadow. These fraction images served as input data for supervised classification with SVM - Support Vector Machine approach. The results showed that for coffee monitoring the reflectance data of harvest period presented higher correlation with the alternation of coffee production. From the error matrix between the classifications and reference masks, it was observed that the best results of Overall Accuracy and Kappa Index were obtained in the classification of the dry season, with 67% and 0.41, respectively. Statistical analyses of correlation and coefficient of variation applied over images fraction of coffee allowed a better understanding about the complexity of mapping coffee / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola