Made available in DSpace on 2016-05-17T16:51:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-10-30. Added 1 bitstream(s) on 2016-05-17T16:55:33Z : No. of bitstreams: 1 000863661.pdf: 5687681 bytes, checksum: 00184ad8cf449051b4f3a043e116d300 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Dados de sensoriamento remoto são capazes de prover informações qualitativas e quantitativas sobre sistemas aquáticos. Em vista da disponibilidade dos dados gratuitos do sensor Operational Land Imager (OLI) a bordo do satélite Landsat-8, o presente trabalho teve por objetivo analisar o seu potencial para estimar sólidos suspensos totais no reservatório de Barra Bonita, sendo este o primeiro de uma série de reservatórios em cascata do Rio Tietê, no estado de São Paulo. Além de sua produtividade energética, o sistema aquático faz parte da hidrovia Tietê-Paraná, responsável pelo transporte de produtos agrícolas no Brasil. A modelagem de sólidos foi realizada quantitativamente por meio de modelos bio-ópticos, os quais expressam matematicamente a relação entre dados limnológicos e radiométricos. Além dos dados do sensor OLI/L8, os sensores Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) e Ocean Land Colour Instrument (OLCI) a bordo dos satélites Aqua e Sentinel-3, respectivamente, também foram analisados. Os resultados obtidos demonstraram que, para alguns modelos bio-ópticos, não há diferenças estatisticamente significativas quanto ao uso dos sensores MODIS, OLCI ou OLI. Em vista da melhor resolução espacial, o sensor OLI foi utilizado para mapear a dinâmica de sólidos em suspensão. A série temporal de imagens do sensor OLI, após ser processada para minimização dos efeitos atmosféricos, permitiu avaliar a dinâmica dos sólidos em suspensão no período de 2013 a 2015 do reservatório. Foi possível observar que, em períodos de seca os Rios Piracicaba e Tietê são os principais responsáveis pelas descargas de sólidos suspensos no sistema aquático, e em períodos de chuva, outros tributários são os principais responsáveis pelo aumento da concentração de sólidos... / Remote sensing data can provide quantitative and qualitative information about aquatic systems. Regarding on freely availability of Operational Land Imager sensor on board Landsat-8 satellite, this study aiming to analyze its potential to estimate total suspended matter in Barra Bonita hydroelectrical reservoir, which is the first reservoir in Tiete River cascade, in São Paulo State. Besides its energy productivity, this aquatic system is part of Tietê-Paraná hydroway, which is responsible to transport the Brazilian agricultural products. Suspended matter modelling was made based on bio-optical models that are able to use mathematical relationships between radiometric and limnological data. Besides OLI/L8 data, MODIS and OLCI data, sensors on board Aqua and Sentinel-3 satellites, respectively, were also investigated. The results showed that some bio-optical models can estimate suspended matter with MODIS, OLCI and OLI data without significant statistical difference. Based on better spatial resolution, OLI was choose for mapping suspended solid dynamic. OLI time-series, from 2013 to 2015, after being atmospherically corrected, allowed evaluating suspended matter dynamic. The dry periods showed lower suspended matter concentrations than wet periods, considering that in dry periods the main responsible to increase suspended matter levels are Piracicaba and Tiete Rivers, while in wet periods, this increase could be attributed to the others tributaries among the Barra Bonita channel. Furthermore, higher concentrations occurred in January and December months. Obtained results confirmed the initial hypothesis, which was based on the premise that OLI radiometric and spatial resolutions are able to provide data to map suspended matter in Barra Bonita reservoir

Orientador: Enner Alcântara / Banca: Arcilan Trevenzoli Assireu / Banca: Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo / Resumo: Dados de sensoriamento remoto são capazes de prover informações qualitativas e quantitativas sobre sistemas aquáticos. Em vista da disponibilidade dos dados gratuitos do sensor Operational Land Imager (OLI) a bordo do satélite Landsat-8, o presente trabalho teve por objetivo analisar o seu potencial para estimar sólidos suspensos totais no reservatório de Barra Bonita, sendo este o primeiro de uma série de reservatórios em cascata do Rio Tietê, no estado de São Paulo. Além de sua produtividade energética, o sistema aquático faz parte da hidrovia Tietê-Paraná, responsável pelo transporte de produtos agrícolas no Brasil. A modelagem de sólidos foi realizada quantitativamente por meio de modelos bio-ópticos, os quais expressam matematicamente a relação entre dados limnológicos e radiométricos. Além dos dados do sensor OLI/L8, os sensores Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) e Ocean Land Colour Instrument (OLCI) a bordo dos satélites Aqua e Sentinel-3, respectivamente, também foram analisados. Os resultados obtidos demonstraram que, para alguns modelos bio-ópticos, não há diferenças estatisticamente significativas quanto ao uso dos sensores MODIS, OLCI ou OLI. Em vista da melhor resolução espacial, o sensor OLI foi utilizado para mapear a dinâmica de sólidos em suspensão. A série temporal de imagens do sensor OLI, após ser processada para minimização dos efeitos atmosféricos, permitiu avaliar a dinâmica dos sólidos em suspensão no período de 2013 a 2015 do reservatório. Foi possível observar que, em períodos de seca os Rios Piracicaba e Tietê são os principais responsáveis pelas descargas de sólidos suspensos no sistema aquático, e em períodos de chuva, outros tributários são os principais responsáveis pelo aumento da concentração de sólidos... / Abstract: Remote sensing data can provide quantitative and qualitative information about aquatic systems. Regarding on freely availability of Operational Land Imager sensor on board Landsat-8 satellite, this study aiming to analyze its potential to estimate total suspended matter in Barra Bonita hydroelectrical reservoir, which is the first reservoir in Tiete River cascade, in São Paulo State. Besides its energy productivity, this aquatic system is part of Tietê-Paraná hydroway, which is responsible to transport the Brazilian agricultural products. Suspended matter modelling was made based on bio-optical models that are able to use mathematical relationships between radiometric and limnological data. Besides OLI/L8 data, MODIS and OLCI data, sensors on board Aqua and Sentinel-3 satellites, respectively, were also investigated. The results showed that some bio-optical models can estimate suspended matter with MODIS, OLCI and OLI data without significant statistical difference. Based on better spatial resolution, OLI was choose for mapping suspended solid dynamic. OLI time-series, from 2013 to 2015, after being atmospherically corrected, allowed evaluating suspended matter dynamic. The dry periods showed lower suspended matter concentrations than wet periods, considering that in dry periods the main responsible to increase suspended matter levels are Piracicaba and Tiete Rivers, while in wet periods, this increase could be attributed to the others tributaries among the Barra Bonita channel. Furthermore, higher concentrations occurred in January and December months. Obtained results confirmed the initial hypothesis, which was based on the premise that OLI radiometric and spatial resolutions are able to provide data to map suspended matter in Barra Bonita reservoir / Mestre

Submitted by Cleber Casali (clebercasali@ufv.br) on 2017-01-23T17:44:57Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2818610 bytes, checksum: 3c2c436da0ded4364a3bb97ab648b88b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-23T17:44:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2818610 bytes, checksum: 3c2c436da0ded4364a3bb97ab648b88b (MD5) Previous issue date: 2016-10-27 / As demandas por dados geoespaciais referentes à malha viária são constantes, visto a gama de aplicações que necessitam desse tipo de informação, tanto no meio urbano quanto rural. Tais dados em um ambiente de Sistemas de Informações Geográficas (SIG) são fontes essenciais para integração de uma base de dados espaciais, os quais podem ser utilizados para fins diversos. Vale salientar a importância de dados da malha viária nos ciclos de atualização de bases cartográficas, que podem ser obtidos utilizando, por exemplo, técnicas de extração de feições em imagens digitais, de forma mais precisa, rápida e menos onerosa, comparados aos métodos tradicionais. Nesse sentido, a partir de imagens obtidas por sensores remotos, aliadas as técnicas de análise e Processamento Digital de Imagens (PDI), é possível realizar aplicações (semi-) automáticas que buscam extrair as feições de interesse, entre estas as estradas e/ou rodovias. Dessa forma, este trabalho teve como foco a extração da malha viária em imagens RapidEye através do desenvolvimento de uma metodologia semiautomática utilizando técnicas de classificação de imagens baseada em objetos, bem como o uso de operadores morfológicos. A metodologia foi testada em três áreas distintas e com imagens adquiridas em épocas diferentes, assim possibilitando verificar o desempenho do método proposto para diversas situações. Por meio da análise por correspondência linear, que forneceu valores estatísticos para métricas de análise da qualidade do processo de extração da malha viária, foi possível alcançar em termos de corretude e completude os valores de 92,23% e 85,15% para a área teste 1, os valores de 79,16% e 81,06% na área teste 2, e os valores de 82,05% e 92,22% para a área teste 3, respectivamente. Diante dos resultados obtidos, foi possível verificar que a metodologia proposta apresentou bom desempenho para a extração semiautomática de vias em imagens de sensoriamento remoto, mais especificamente de imagens Rapideye, sendo uma alternativa viável para auxiliar na aquisição e atualização de base de dados da malha viária. Dentre as principais dificuldades encontradas no processo de extração, destaca-se a definição de parâmetros ótimos a fim de separar as feições de interesse das com respostas espectrais similares que não são feições interesse (ruídos). / The demand for geospatial data concerning road network are constant due to the variety of application that need of this type of data, in both urban and rural areas. Such data in a Geographic Information System (GIS) are essential source for integration of a spatial database, which can be used for many purposes. It’s worth noting the importance of road network data in cartography update cycles, because these data can be obtained using, for example, an automated process of feature extraction in digital images, more accurately, faster and less costly than traditional methods. In this way, from images obtained by remote sensors, associated with techniques of analysis and Digital Image Processing (DPI), is possible perform (semi-) automatic applications to extract the features of interest, such as roads. Therefore, this work aimed to the extraction of road network from RapidEye images, by a methodology developed using techniques of object-based image classification and morphological operators. The methodology was tested in three different sites and with images acquired in distinct dates, turning possible evaluate the performance of the proposed method in various situations. Through a procedure of linear matching, that return statistics values of metrics to evaluate the quality of road network extraction process, were achieved in terms of correctness and completeness the values of 92.23% and 85.15% for test site 1, the values of 79.16% and 81.06% for test site 2, and the values of 82.05% and 92.22% for test site 3, respectively. The results obtained shows that the proposed methodology presented a good performance for semi-automatic road network extraction from remote sensing images, more specifically from Rapideye images, representing an auxiliary alternative for road network database acquisition and updating. Among the main difficulties on the road network extraction process, stands out the search for optimum parameters in order to separated features targets of interest from others with similar spectral properties that are not feature targets of interest (noises).

Orientador: Antonio Maria Garcia Tommaselli / Banca: Roberto da Silva Ruy / Banca: Mauricio Galo / Resumo: A integração de plataformas aéreas e terrestres representa uma solução promissora para diversas aplicações de mapeamento, como projetos rodoviários e ferroviários. Estes sistemas possuem características complementares que permitem a visualização de um objeto na superfície a partir de diferentes perspectivas, além de, quando combinados, minimizarem limitações presentes na utilização individual dos mesmos, como o alcance da região imageada (caso terrestre) e o nível de detalhe dos dados adquiridos (caso aéreo). O problema ao integrar estes sistemas está no estabelecimento de correspondência entre as imagens. A aquisição a partir de diferentes perspectivas gera imagens com geometrias muito diferentes, dificultando o processo de correspondência, de modo que os métodos existentes não consigam solucionar o problema de maneira satisfatória. Com esta motivação, o presente trabalho propõe uma metodologia para o estabelecimento de correspondência entre imagens aéreas e terrestres, baseada na alteração prévia da geometria destas imagens, sendo necessário o conhecimento da orientação das mesmas e de um Modelo Digital do Terreno (MDT). A metodologia parte de pontos bem definidos, identificados na imagem aérea, que são projetados para o terreno e então para a imagem terrestre, definindo origens para os recortes que serão projetados e, posteriormente, submetidos à busca por correspondência. O trabalho apresenta uma revisão do estado da arte no que diz respeito a soluções para o problema de ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The integration of aerial and terrestrial platforms represents a promising solution for several mapping applications. These systems have complementary features that allow the visualization of an object on the surface from several perspectives, and, when combined, minimize existing limitations in each individual system, such as the range of the imaged region (terrestrial case) and the level of detail of the acquired data (aerial case). When integrating these systems, the main problem that arises is related to the establishment of corresponding images. The acquisition from different perspectives generates images with very different geometries, hampering the matching process, so that the existing methods cannot solve the problem satisfactorily. With this motivation, the present work proposes a methodology for the establishment of correspondences between aerial and terrestrial images, based on the previous alteration of the geometry of these images, being necessary the knowledge of their orientation and of a Digital Terrain Model (DTM). The methodology starts with well-defined points, identified in the aerial image, that are projected to the terrain and then to the terrestrial image, defining origins for the cutouts that will be projected and later submitted to the correspondence search. The work presents a review of the state of the art regarding solutions of the correspondence between aerial and terrestrial images problem, as well as verifies the performance of existing methods... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Alexander Christian Vibrans. / Dissertação (mestrado) - Universidade Regional de Blumenau, Centro de Ciências Tecnológicas, Programa de Pós-Graduação de Engenharia Ambiental.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-09-26Bitstream added on 2014-06-13T18:41:27Z : No. of bitstreams: 1 mendes_tsg_dr_prud.pdf: 8128354 bytes, checksum: 5a91c3eee9237bea69903fcda9e6ddc1 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O problema de extração automática da malha viária urbana é extremamente complexo, uma vez que em cenas urbanas as vias apresentam forte interação com outros objetos, como obstruções provocadas por árvores, veículos e sombras de edificações e árvores. Esse problema pode ser simplificado se regiões que correspondem às vias forem previamente isoladas. Na sequência, a malha viária urbana pode ser extraída baseando-se apenas nessas regiões detectadas, obtendo resultados mais confiáveis e com redução da área de busca e do esforço computacional. A classificação de imagens pode ser usada no intuito de isolar as regiões de via, mas em cenas urbanas complexas a utilização de apenas dados espectrais pode não ser suficiente para separar com confiabilidade classes com comportamento espectral similar, por exemplo, vias e edificações de telhado cinza. Com a evolução tecnológica dos sistemas de Varredura a LASER Aerotransportado (VLA), os dados provenientes destes sistemas possuem potencial para serem usados como informações complementares contribuindo para a distinção entre essas classes. O método proposto baseia-se em duas etapas principais. A primeira etapa consiste da detecção e isolamento da classe via por meio de um método de classificação por Redes Neurais Artificiais (RNA) integrando dados... / The problem of automated urban road network extraction is extremely complex, as roads in urban scenes interact strongly with other object such as occlusions caused by trees, vehicles and shadow of buildings and trees. This problem can be simplified if regions corresponding to roads were previously isolated. Next, the urban road network can be extracted using the detected road regions, providing more reliable results and reducing the search area and the computational effort. The classification procedure can be used in order to isolate the road regions, but in complex urban scenes the use of only spectral data may not be sufficient for a reliable separation of classes with similar spectral characteristics, like roof and road classes. With the technological evolution of the Airborne LASER Scanning (ALS) systems, data from these systems has potential to be used as additional information contributing to distinction between these classes. The proposed method is based on two stages. The first stage consists in detecting and isolating the road class by means of image classification method by the Artificial Neural Network... (Complete abstract click electronic access below)

Orientador: Lincoln Gehring Cardoso / Banca: Luciano Nardini Gomes / Banca: Bruna Soares Xavier de Barros / Resumo: O presente trabalho objetivou comparar distâncias horizontais e áreas de um polígono considerando pontos homólogos obtidos através de levantamento topográfico convencional realizado por Estação Total Nikon Nivo 322d, levantamento georreferenciado por receptor GNSS AshTech Pro Mark 200 e imagem do Google Earth. O processamento do levantamento topográfico foi realizado através programa computacional DataGeosis versão Office que acusou elevada precisão, constituindo-se em referência. Os dados obtidos através do receptor GNSS foram pós-processados pelo software GNSS Solution e os obtidos pelo Google Earth foram submetidos ao software AutoCAD 13 para desenho. Os dados assim obtidos permitiram a geração de plantas e de cálculo de distâncias horizontais e áreas nos três casos. Foi possível se plotar as três plantas em único desenho por se considerar para o primeiro ponto da poligonal obtida por levantamento topográfico convencional, o mesmo par de coordenadas que o obtido pelo receptor GNSS. Concluiu-se que valor de área obtida através do Google Earth ficando próximo do valor da referência, bem como seu entorno, não significa a precisão do polígono visto que comprometedoras diferenças em distâncias ora à maior ora à menor podem estar sendo compensadas, no entanto pode-se admitir esse procedimento para uso em planejamento rural generalizado. / Abstract: The purpose of this study was to compare horizontal distances and areas of a polygon considering homologous points obtained through conventional survey using a Nikon Nivo total station 322d, a GNSS receiver AshTech Pro Mark 200 for georeferenced survey and Google Earth image. The processing of the survey made by computer program Datageosis Office version accused high precision constituting as the reference. The data obtained from the GNSS receiver were post-processed by the GNSS software Solution and the data obtained by Google Earth was submitted to the 13 AutoCAD software for drawing. The data obtained enabled the maps generation and calculation horizontal distances and areas in all three cases. It was possible to plot the three maps in a unique design by considering for the first point of the polygon obtained by conventional surveying, the same pair of coordinates obtained by the GPS receiver. It was concluded that the area value obtained through Google Earth being next to the reference value, does not means the polygon precision due to the fact of differences in distances sometimes the largest and sometimes the smallest being compensated, however it is possible to admit this procedure for use in general rural planning / Mestre

Made available in DSpace on 2016-05-17T16:51:33Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-09-25. Added 1 bitstream(s) on 2016-05-17T16:55:16Z : No. of bitstreams: 1 000860785.pdf: 4199985 bytes, checksum: b4ae1dfbc4009beeaf307b158f9e02fd (MD5) / A análise de texturas desempenha um papel importante em diversas aplicações, tais como análise de imagens médicas, inspeção industrial, sensoriamento remoto, etc. Dentre as principais aplicações que utilizam a análise de texturas, está a segmentação. Em particular, o estudo relacionado à segmentação de texturas já se estende por mais de cinco décadas, entretanto, continua sendo tópico de enorme interesse. Devido à variedade de contextos e situações em que o termo textura é utilizado, não se tem uma definição formal do seu conceito. Intuitivamente, textura está relacionada às variações tonais (níveis de cinza) nas imagens que podem ser consideradas descontinuidades locais e, em geral, estão associadas às bordas. A detecção de bordas é geralmente vista como um processo que reduz a quantidade de dados que representa um sinal, porém, a transformada wavelet é uma poderosa ferramenta que utiliza escala, direcionalidade e a distribuição local da energia das bordas e fornece uma representação completa e estável de um sinal, sem perda de informações. Neste trabalho, estudou-se e adaptou-se o método de segmentação de texturas desenvolvido por Pagamisse que utiliza a transformada wavelet diádica com quatro direções, incluindo a transformada wavelet starlet no intuito de melhorar o seu desempenho. O método agrega e combina as respostas das transformadas wavelets redundantes (invariantes por translação) em escalas e orientações, fornecendo a melhor segmentação de texturas. A eficiência do método construído foi comprovada aplicando-o em mosaicos de texturas e comparando os resultados obtidos com os resultados de outros métodos de segmentação de texturas encontrados na literatura / The texture analysis plays an important role in many applications, such as analysis of medical imaging, industrial inspection, remote sensing, etc. The main applications that use the analysis of textures is the segmentation. In particular, the study related to the textures segmentation spans for more than five decades, however, it continues to be topic of enormous interest. Because of the variety of contexts and situations in which the term texture is used, there isn't formal definition of the concept. Intuitively, texture is related to tonal variations (gray level) in images, and can be that considered local discontinuities that are generally associated with edges. The edge detection is generally seen as a process that reduces the amount of data that represents a sign, however, the wavelet transform is a powerful tool that uses scale, directionality and the local energy distribution of the edges, and provides a complete and stable representation of a signal, without loss of information. In this study, we studied and adapted the texture segmentation method developed by Pagamisse using the dyadic wavelet transform with four directions, including starlet wavelet transform in order to improve their performance. The method agregates and combines the responses of the redundant wavelets transform (invariant by translation) in scales and orientations, providing the best segmentation of textures. The efficiency of the method constructed was proven by applying to mosaics of textures and comparing the results obtained with the results of other texture segmentation methods found in the literature

Orientador: Célia Regina Lopes Zimback / Coorientador: Roberto Lyra Vilas Bôas / Banca: Paulo Milton Barbosa Landim / Banca: Edson Luís Piroli / Banca: Rodrigo José Pisani / Banca: Luis Gustavo Fredianni Lessa / Resumo: Muitos estudos em sensoriamento remoto tem por objetivo identificar as diferenças varietais, predizer o rendimento, identificar deficiências nutricionais das culturas, estimativas de área de culturas e outras informações espectrais. O imageamento hiperespectral sub-orbital é uma ferramenta potencial para monitorar o estado nutricional das plantas cítricas, uma vez que esta tecnologia tem mostrado eficientemente a deficiência de nitrogênio em outras culturas. Portanto, isso contribui para reduzir custos, tempo e trabalho quando usado em grandes áreas. Os principais objetivos deste estudo foram: (i) determinar o comportamento espectral em pomares de citros em imagens hiperespectrais de alta resolução coletados com aeronaves; (ii) analisar a correlação entre características da planta e parâmetros radiométricos, especialmente do estado nutricional de nitrogênio de pomares de citros. O experimento foi conduzido em pomares localizados em Lake Alfred e Auburndale, Polk County, Flórida, EUA. A variedade estudada foi a Valência (Citrus sinensis). As imagens hiperespectrais consistem de 128 comprimentos de onda do visível e do infravermelho próximo (457,2 - 921,7 nm). Dados detalhados de verdade terrestre foram coletados no mesmo período em que as imagens, para avaliar a nutrição foliar de pomares de citros. As características espectrais das árvores individuais foram identificadas utilizando valores de reflectância espectral média com base em pixel, em vários comprimentos de onda da imagem. As imagens hiperespectrais e a verdade de campo foram avaliadas com estatística, SIG e ferramentas de modelagem, como os índices de vegetação (NDVI, NDVI705, RVI, VOG1, entre outros). Os métodos Regressão Linear Múltipla Backward e Análise de Componentes Principais (PCA) foram utilizados para desenvolver modelos de predição para nitrogênio nas folhas. A combinação dos métodos ... / Abstract: Many studies in remote sensing aim to identify varietal differences, predict yield, identify crop nutrition deficiencies, crop area estimates, and other spectral information of crops. Airborne hyperspectral imagery is a potential tool to monitor the nutrient status of citrus trees, since this sensing technology has been shown to efficiently detect nitrogen deficiency in other crops. Therefore, it contributes to save cost, time and labor when used over large areas. The objective of this study was: (i) to determine the spectral behavior of a citrus orchard in high resolution hyperspectral imagery collected with aircraft; (ii) to analyze the correlation between plant parameters and radiometric parameters, especially of the nitrogen nutritional status of citrus orchards. The experiment was conducted in orchards located near Lake Alfred and Auburndale, Polk County, Florida, USA. The variety studied is Valencia (Citrus sinensis). Hyperspectral images consist of 128 visible and near-infrared wavelengths (457.2 - 921.7 nm). Detailed ground truth data were collected at the same time as the imagery for assessing foliar nutrition of citrus groves. The spectral features of the individual trees were identified using pixel-based average spectral reflectance values at several wavelengths from the image. Hyperspectral images and ground truth data were assessed with statistical, GIS and modeling tools, i.e. Vegetation Index (Normalized Difference Vegetation Index, Red Edge Normalized Difference Vegetation Index, Modified Red Edge Simple Ratio, Vogelmann Red Edge Index 1, and others.). The methods Backward Multiple Linear Regression and Principal Component Analysis (PCA) were used to develop prediction models for leaf nitrogen. These results will contribute to the development of rapid detection techniques of nutritional status in citrus groves, in order to reduce the sampling procedures for foliar analysis, which ... / Doutor

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-05-23T17:02:34Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1699180 bytes, checksum: 03f281731e4e30230a1444fd89525d0f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-23T17:02:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1699180 bytes, checksum: 03f281731e4e30230a1444fd89525d0f (MD5) Previous issue date: 2016-11-17 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A cada dia são utilizados, com mais frequência, modelos para estimativas da produção na agricultura. Com o lançamento dos primeiros satélites com a capacidade de imageamento da superfície terrestre, alguns pesquisadores pioneiros passaram a utilizar imagens obtidas por meio de sensoriamento remoto orbital na composição de modelos, trazendo maior precisão às estimativas. Neste contexto, diversos modelos têm sido desenvolvidos objetivando estimativas mais precisas da produção e da produtividade agrícola. Está pesquisa teve como objetivo, buscar formas de estimar a produtividade da cultura do milho irrigado, assim como estimar sua evapotranspiração e a eficiência do uso da água, por meio de técnicas de sensoriamento remoto, comparando as estimativas com dados reais observados a campo, assim como verificar a dependência das estimativas em relação ao número de imagens orbitais disponíveis. Para alcançar os objetivos da pesquisa, alguns modelos foram acoplados, compondo um novo modelo, sendo o principal deles utilizado para a estimativa da biomassa produzida pelas culturas, em função da radiação absorvida pelas plantas. A área utilizada para testes do modelo pertence à Fazenda Triflora (São Desidério - BA) e a área utilizada para validação do modelo pertence à Fazenda Busato II (Serra do Ramalho - BA). Conclui-se que ocorreu superestimativa da evapotranspiração da cultura do milho, no entanto uma calibração realizada corrigiu as estimativas. A produtividade estimada utilizando método IP (índice de penalização) e o método que utiliza o NDVI, para penalização não se diferem estatisticamente dos valores observados a campo, o mesmo não aconteceu quando o NDWI e o SAVI foram utilizados. O fato de o NDVI ser um índice que representa a quantidade e qualidade da vegetação, sendo o mesmo não dependente de informações previas do cultivo, fez com que o método que utiliza o NDVI para penalização seja o mais indicado para as estimativas de produtividade. O modelo multiespectral utilizando o NDVI para a penalização se mostra robusto, apresentando boas estimativas. O modelo permitiu a caracterização dos momentos de maior eficiência e dependência da cultura em relação à utilização da água. O modelo identificou que a maior eficiência ocorre juntamente no início do período reprodutivo. O modelo apresenta-se altamente dependente do número de imagens de satélite utilizadas para as estimativas. / Models for estimating production in agriculture are more often used every day. After the launch of the first satellites with capacity to image of terrestrial surface, some pioneer researchers began to use images obtained by orbital remote sensing in the composition of models, bringing more precision in the parameter estimation. In this context, several models have been developed to obtain more precise estimates of agricultural production and yield. This research aimed: i) find ways to estimate irrigated maize yield, evapotranspiration, and efficiency of water using remote sensing techniques; ii) compare estimated data with real data observed in the field; and iii) verify the dependence of the estimates in relation to the number of available orbital images. To reach the research objectives, some models were coupled, composing a new model, being the main one used to estimate the biomass produced by the crops as a function of the radiation absorbed by the plants. The area used to test the model belongs to Fazenda Triflora (São Desidério - BA) and the area used for model validation belongs to Fazenda Busato II (Serra do Ramalho - BA). It was concluded that a super estimation of the evapotranspiration of the maize crop occurred, but a calibration carried out corrected the estimates. The estimated yield using the PI method (penalization index) and the method using NDVI for penalization do not differ statistically from the values observed in the field. However, the same did not happen when NDWI and SAVI were used. The fact that the NDVI is an index that represents the amount and quality of the vegetation, and it not dependent on previous information of the crop, made that the method that uses the NDVI for penalization be the most appropriate for the yield estimates. The multispectral model using the NDVI for the penalty is the most robust, presenting good estimates. The model allowed the characterization of the moments of greater efficiency and dependence of the culture in relation to the water use. The model identified that the highest efficiency occurs together at the beginning of the reproductive period. The model is highly dependent on the number of satellite images used for the estimates.