Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86. / Only in 2011 were acquired over 1.000TB of new digital image registers arising from orbital remote sensing. This range of data, which has a geometric progression increasing, is added annually to an extraordinary and incredible mass of data from existing satellite images of Earth's surface (acquired since the 70s of last century). This massive amount of raw data requires computational tools which allow the automatic recognition of image patterns desired to allow the extraction of geographical objects and targets of interest more quickly and concisely. The proposal for such recognition to be performed automatically through Spectral Analysis and Computational Intelligence integration, based on knowledge acquired by image experts, was implemented as an integrator based on Computational Neural Networks (via Kohonens Self-Organizing Feature Maps - SOM) and Fuzzy Logic (through Mamdani) techniques. These techniques were applied to the spectral signatures pattern formed by the quantization levels or gray levels of the corresponding pattern in each spectral band of each pattern of interest, so that the pattern classification will depend, in an inseparable manner, of the spectral signatures correlation of the six bands of the sensor, like the work of image experts. Bands 1 to 5 and 7 of the Landsat-5 satellite were used for the determination of five classes / targets of interest in cover and land occupation, in three test areas located in the State of Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba and Magé) in this integration with comparison of results with those derived from the interpretation of the imaging expert, which was corroborated by checking the ground truth. There was also a results comparison obtained with two commercial computer systems (IDRISI Taiga and ENVI 4.8) with the integrator, regarding the quality of classification (Kappa) and response time. The integrator, with hybrid classifications (supervised and unsupervised) in its implementation, proved to be effective in multispectral automatic (unsupervised) pattern recognition and in learning of these patterns, because as the input of a new test area occurs, the lower became the process of learning, which achieve a final average accuracy o f 87%, compared to the experts classifications. Its efficacy was also demonstrated compared to systems tested, with average Kappa of 0.86.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work compares the urban growth, between the years of 1995 and 2006, with the population evolution of the demographic censuses, carried through between the years of 2000 and 2010. The delimitation and classification of the urban density, in categories, occurred from interpretation of the satellite images of the Landsat-5 sensor Thematic Mapper . Bands 3, 4 and 5 were used, in false composition color (R5G4B3). The classifications of urban density were defined as: high, average and low density. The demographic data concerning the censuses were extracted from the IBGE census sectors. Both the data from satellite images and census data were indexed in a georreferenced base. The grouping of census sectors leads to the use of samples pertinent to the complaints of taxpayers regarding the urban tax registration, registered and ceded by the Municipality of Cascavel/PR. It was also verified the expansion of urban density ratings in conjunction with population growth and percentage of urban area. It was found that, the greatest population evolution was observed in the class of low urban density. While the middle class urban density got minor population growth and urban expansion. It was also observed that the complaints were present in all urban density classes. Thus, we could relate the percentage of dissatisfactions contained in the classification of low urban density as areas of greater flexibility and expansion activities. This framework has made the data became more easily outdated. The changes in terms of constructions, land divisions, zoning and growth occur with intensity in the peripheries, just by the availability of spaces to be explored. The claims generated by users/contributors distributed by region and specialized in the urban area of Cascavel/PR point to the values attributed to the IPTU, taxes, as garbage collection and public lighting and, mainly, regarding the divergences in the measures of the properties (building, houses), that in some cases are with greater measure in the urban tax registration in relation to the constructed area and this affects the value to be collected for IPTU and taxes. / Este trabalho compara o crescimento urbano, entre os anos de 1995 e 2006, com a evolução populacional dos censos demográficos, realizados entre os anos de 2000 e 2010. A delimitação e classificação da densidade urbana, em categorias, ocorreram a partir de interpretação das imagens do satélite Landsat-5 sensor Thematic Mapper . Foram utilizadas as bandas 3, 4 e 5, em composição falsa-cor (R5G4B3). As classificações de densidade urbana foram assim definidas: alta, média e baixa densidade. Os dados demográficos referentes aos censos foram extraídos dos setores censitários do IBGE. Tanto os dados das imagens de satélite quanto os dados censitários foram indexados em base georreferenciada. O agrupamento dos setores censitários remete a utilização de amostras pertinente às reclamações dos contribuintes referente ao cadastro tributário urbano, registrado e cedido pela Prefeitura Municipal de Cascavel/PR. Foi, ainda, verificada a expansão das classificações de densidade urbana em conjunto com o crescimento populacional e percentual da área urbana. Constatou-se que, a maior evolução populacional foi observada na classe baixa densidade urbana. Enquanto a classe média densidade urbana obteve menor crescimento populacional e expansão urbana. Observou-se, ainda, que as reclamações estiveram presentes em todas as classes de densidade urbana. Dessa forma, pôde-se relacionar o percentual das insatisfações contidas na classificação de baixa densidade urbana como áreas de maior flexibilidade e ações de expansão. Este quadro fez com que os dados se tornassem mais facilmente desatualizados. As mudanças em termos de edificações, loteamentos, zoneamento e crescimento ocorrem com intensidade nas periferias, justamente pela disponibilidade de espaços a serem explorados. As reclamações geradas pelos usuários/contribuintes distribuídos por região e espacializada na área urbana de Cascavel/PR apontam para os valores atribuídos ao IPTU, taxas como coleta de lixo e iluminação pública e, principalmente, quanto às divergências nas medidas dos imóveis (prédios, casas), que em alguns casos se encontram com metragem maior no cadastro tributário urbano em relação ao construído e isto afeta o valor a ser recolhido de IPTU e taxas.

Identifying landuse management practices is important for detecting landuse change and impacts on the surrounding landscape. The Ontario Ministry of Agriculture and Rural A airs has established a database product called the Agricultural Resource Inventory (AgRI), which is used for the storage and analysis of agricultural land management practices. This thesis explores the opportunity to populate the AgRI. A comparison of two supervised classi fications using optical satellite imagery with multiple single-date classifi cations and a subsequent multi-date, multi-sensor classi fication were used to gauge the best image timing for crop classi fication. In this study optical satellite images (Landsat-5 and SPOT-4/5) were inputted into a decision tree classifi er and Maximum Likelihood Classifi er (MLC) where the decision tree performed better than the MLC in overall and class accuracies. Classifi cation experienced complications from visual diff erences in vegetation. The multi-date classifi cation performed had an accuracy of 66.52%. The lack of imagery available at crop ripening stages reduced the accuracies greatly.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-07-17T11:51:55Z No. of bitstreams: 1 JOÃO ALVINO SAMPAIO DA SILVA - DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2013.pdf: 8549821 bytes, checksum: 8d11d13bc0cf49c7310914618d846291 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-17T11:51:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOÃO ALVINO SAMPAIO DA SILVA - DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2013.pdf: 8549821 bytes, checksum: 8d11d13bc0cf49c7310914618d846291 (MD5) Previous issue date: 2013-10-31 / O objetivo deste trabalho foi determinar e avaliar o comportamento anual do acúmulo de biomassa vegetal na Chapada do Araripe, a partir de dados do satélite Landsat 5-TM, com a combinação dos algoritmos SEBAL e CASA. Para a realização deste estudo foram obtidas 6 imagens, na órbita 217/ponto 65, nas datas de 30/07/2006, 18/08/2007, 21/09/2008, 24/09/2009, 13/10/2010, 29/08/2011 a que correspondem aos DJ de 211, 230, 264, 267, 286, 241, respectivamente. Avaliando a biomassa vegetal acumulada (Bio_Acum), obteve-se valores médios para a área de estudo iguais a 453,07 kg m-2, 486,50 kg m-2, 457,23 kg m-2, 571,82 kg m-2, 178,16 kg m-2 e 279,09 kg m-2, respectivamente para as referidas datas. Os elevados valores para a Bio_Acum na Chapada do Araripe, se deve ao fato de que a área com cobertura de árvores é responsável por aproximadamente 70% da biomassa estimada, onde o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) é superior a 0,65. / The objective of this study was to determine and evaluate the annual performance of the accumulation of plant biomass in the Araripe, data from Landsat-5 TM, with the combination of algorithms SEBAL and CASA. For this study 6 images were obtained, in orbit 217/65 point, on the dates of 30/07/2006, 18/08/2007, 21/09/2008, 24/09/2009, 13/10/2010, 29/08/2011 corresponding to the DJ 211, 230, 264, 267, 286, 241, respectively. Evaluating plant biomass accumulated (Bio_Acum) gave average values for the area equal to 453.07 kg m-2 486.50 kg m-2 study, 457.23 kg m-2 571.82 kg m-2, 178.16 kg m-2 and 279.09 kg m-2, respectively, for these dates. The high values for the Bio_Acum Araripe, is due to the fact that the coverage area of trees is responsible for approximately 70% of the estimated biomass, where the vegetation index (NDVI) is greater than 0.65.

Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-10-18T12:35:22Z No. of bitstreams: 1 Pedro Rogerio Giongo.pdf: 8561416 bytes, checksum: 9518df2b8c5f4fdab4d53cd51d03d547 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-18T12:35:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedro Rogerio Giongo.pdf: 8561416 bytes, checksum: 9518df2b8c5f4fdab4d53cd51d03d547 (MD5) Previous issue date: 2008-01-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The remote sensing is a tool that has enabled major advances in studies of agrometeorology and application to areas with different types of coverage, can be used to estimate the radiation balance and its applications. Therefore this study aimed to estimate the balance of radiation to the surface, from the sensor data Thematic Mapper (TM) satellite LANDSAT 5, with the use of the algorithm SEBAL. The estimate data were compared with data from two stations in agrometeorological: one in the cerrado region, and another in sugar cane. In the study area, located in the municipality of Santa Rita do Passa Quatro - SP, Brazil. To carry out the study were obtained six orbital images from the satellite Landsat 5 TM sensors in orbit 220 in section 75, the dates of 22/02, 11/04, 29/05, 01/08, 17/08 and 21/11 all in the year 2005, the matching DJ of 53, 101, 149, 213, 229 and 325, respectively. We performed the geometric correction for images, then were generated the letters of albedo, the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), leaf area Index (LAI), surface temperature (Ts), Long Wave Radiation of Issued and Balance of Radiation (Rn). The estimated values of Rn showed correlations r of 0,994 and 0,984 with data from the stations inthe area sugar cane and cerrado, respectively. It concludes that the proposed methodology of the algorithm SEBAL for estimation of Rn for the two areas, values achieved very consistent and satisfactory for this application. / O sensoriamento remoto é uma ferramenta que tem possibilitado grandes avanços a estudos da agrometeorologia, bem como aplicação a superfícies com diferentes tipos de cobertura, podendo ser utilizado para estimativas do saldo de radiação e suas aplicações. Assim este trabalho objetivou estimar o Balanço de Radiação à Superfície, a partir de dados do sensor Thematic Mapper (TM) do satélite LANDSAT 5, com a utilização do algoritmo SEBAL. Os dados estimados foram comparados com dados de duas estações agrometeorológicas em superfície: uma em região de Cerrado, e outra em Cana-de-Açúcar. A região de estudo fica localizada no município de Santa Rita do Passa Quatro – SP, Brasil. Para a realização do estudo foram obtidas seis imagens orbitais do satélite Landsat 5 sensores TM, na órbita 220 e ponto 75, nas datas de 22/02, 11/04, 29/05, 01/08, 17/08 e 21/11 todas do ano de 2005, a que correspondem aos DJ de 53, 101, 149, 213, 229 e 325, respectivamente. Foram realizadas as correções geométricas para as imagens, em seguida foram geradas as cartas de albedo, Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI), Índice de Área Foliar (IAF), Temperatura de superfície (Ts), Radiação de OndaLonga Emitida e Saldo de Radiação (Rn). Os valores do Rn estimados apresentaram correlações de r iguais a 0,994 e 0,984 com os dados de superfície das estações da Cana-de-açúcar e Cerrado, respectivamente. Conclui-se que a metodologia proposta do algoritmo SEBAL, para estimativa de Rn para as duas áreas, alcançou valores muito consistentes e satisfatórios para essa aplicação.

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Made available in DSpace on 2015-03-13T17:08:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AdrianoLAM_Introducao_ate_Cap3.pdf: 1542020 bytes, checksum: acc2a954ad78e8e953630472a4fb07e5 (MD5) Previous issue date: 2001-04-25 / This work embraces the application of Landsat 5-TM digital images, comprising August 2 1989 and September 22 1998, for temporal mapping and geoenvironmental analysis of the dynamic of Piranhas-A?u river mouth, situated in the Macau (RN) region. After treatment using several digital processing techniques (e.g. colour composition in RGB, ratio of bands, principal component analysis, index methods, among others), it was possible to generate several image products and multitemporal maps of the coastal morphodynamics of the studied area. Using the image products it was possible the identification and characterization of the principal elements of interest (vegetation, soil, geology and water) in the surface of the studied area, associating the spectral characteristics of these elements to that presented by the image products resulting of the digital processing. Thus, it was possible to define different types of soils: Amd, AQd6, SK1 and LVe4; vegetation grouping: open arboreal-shrubby caatinga, closed arborealshrubby caatinga, closed arboreal caatinga, mangrove vegetation, dune vegetation and areas predominately constituted by juremas; geological units: quaternary units beach sediments, sand banks, dune flats, barrier island, mobile dunes, fixed dunes, alluvium, tidal and inundation flats, and sandy facies of the Potengi Formation; tertiary-quaternary units Barreiras Formation grouped to the clayey facies of the Potengi Formation, Macau Formation grouped to the sediments of the Tibau Formation; Cretaceous units Janda?ra Formation; moreover it was to identify the sea/land limit, shallow submersed areas and suspended sediments. The multitemporal maps of the coastal morphodynamics allowed the identification and a semi-quantitative evoluation of regions which were submitted to erosive and constructive processes in the last decade. This semi-quantitative evoluation in association with an geoenvironmental characterization of the studied area are important data to the elaboration of actions that may minimize the possible/probable impacts caused by the implantation of the Polo Gas/Sal and to the monitoring of areas explorated by the petroleum and salt industries / Este trabalho trata da aplica??o dos dados das imagens digitais do Landsat 5-TM, dos per?odos de 02/08/1989 e 22/09/1998, na cartografia temporal e an?lise geoambiental da din?mica da Foz do Rio Piranhas-A?u, na regi?o de Macau-RN. Essas imagens, ap?s serem submetidas a diversas t?cnicas de processamento digital (composi??o colorida em RGB, raz?o entre bandas, an?lise por principais componentes, m?todos de ?ndices, entre outros) proporcionaram a gera??o de diversos produtos imagem e de mapas multitemporais da morfodin?mica costeira da ?rea de estudo. Por meio dos produtos imagem foi poss?vel realizar a identifica??o e caracteriza??o dos principais elementos de interesse contidos na superf?cie da ?rea estudada (vegeta??o, solo, geologia e ?gua), associando as caracter?sticas espectrais destes ?quelas apresentadas nos produtos imagem resultantes dos processamentos digitais. Desta forma foi poss?vel definir os diferentes tipos de solos: Amd, AQd6, SK1 e LVe4; agrupamentos de vegeta??o: caatinga arbustiva-arb?rea aberta, caatinga arbustiva-arb?rea fechada, caatinga arb?rea fechada, vegeta??o de mangue, vegeta??o de dunas e ?reas constitu?das prodominantemente por juremas; unidades geol?gicas: unidades quatern?rias sedimentos quartzo-arenosos de praias, restingas, pisos de dunas, ilha barreira, dunas m?veis, dunas fixas, aluvi?es, plan?cies de mar? e de inunda??o, f?cies arenosa da Forma??o Potengi - ; unidades t?rcioquatern?rias Forma??o Barreiras agrupada ?s f?cies argilosas dos sedimentos terci?rios da Forma??o Potengi, sedimentos da Forma??o Tibau agrupados aos basaltos e diab?sios terci?rios da Forma??o Macau - ; unidade cret?cea Forma??o Janda?ra; al?m de identificar o limite terra/mar, ?reas submersas rasas e sedimentos em suspens?o. Os mapas multitemporais da morfodin?mica costeira permitiram a identifica??o e uma avalia??o semi-quantitativa das regi?es que foram submetidas a processos erosivos e construtivos nessa ?ltima d?cada. Essa avalia??o semi-quantitativa associada a caracteriza??o geoambiental da ?rea estudada, representam, desta forma, importantes dados para elabora??o de medidas que possam minimizar os poss?veis/prov?veis impactos a serem causados com a implanta??o do P?lo G?s-Sal e para o monitoramento das ?reas de explora??o das ind?strias do petr?leo e do sal

Orientador: Rubens Augusto Camargo Lamparelli / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-09T05:37:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mercante_Erivelto_D.pdf: 2989061 bytes, checksum: 75872d2f0b562b1a4ee7798a720abb60 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Estudos e pesquisas referentes ao acompanhamento da produção agropecuária têm um peso determinante e estratégico na economia do país. Nos últimos anos, essas pesquisas vêm sofrendo grandes transformações para se tornarem menos subjetivas. A associação das técnicas de sensoriamento remoto e métodos estatísticos podem proporcionar uma visão sinóptica das áreas semeadas, gerando, assim informações sobre a área plantada das culturas e a variabilidade existente nelas. Entretanto, a utilização dos dados provenientes de imagens de satélites está condicionada, principalmente, às propriedades de refletância e absorção dos componentes da superfície e pelo comportamento da atmosfera. Dentre as culturas de grande valor econômico, a soja (Glycine max (L) Merrill.) se destaca como um dos principais produtos da agricultura brasileira, assumindo grande importância econômica nas exportações. O estado do Paraná se destaca como um dos maiores produtores agrícolas do país, e a sua economia é baseada principalmente na agricultura voltada para a produção de grãos. Neste contexto, o objetivo da pesquisa foi estudar a relação entre o comportamento espectral da cultura de soja com a ao longo de seu ciclo de desenvolvimento, gerando informações e metodologias para auxiliar no acompanhamento da produção e estimativa de área da cultura na região Oeste do Paraná. As áreas monitoradas abrangem 36 municípios e duas áreas agrícolas comerciais localizadas próximas ao município de Cascavel/PR. Foram utilizadas imagens do satélite Landsat 5/TM (cena órbita/ponto 223/77) e imagens do satélite Terra sensor MODIS (produto MOD13Q1), caracterizando, assim, a passagem de escala entre as imagens dos dois sensores com resoluções espaciais diferentes. Dados de produtividade da cultura foram coletados nas escalas local (para as duas áreas monitoradas) e regional junto à Secretária de Agricultura e Abastecimento do Paraná ¿ SEAB (para os 36 municípios). A cultura da soja foi monitorada nas safras 2003/2004 e 2004/2005 utilizando imagens dos satélites. Para a utilização das imagens do satélite Landsat 5/TM de forma multitemporal foram realizados ainda os procedimentos de correção atmosférica e normalização de imagens. No intuito de caracterizar a resposta espectral da biomassa da cultura da soja e a sua relação com a produtividade final, geraram-se imagens referentes aos índices de vegetação NDVI e GVI. Foram realizadas análises de correlação e regressão entre dados de produtividade (variável predita) e dados espectrais (variável preditora) oriundos dos índices de vegetação (NDVI e GVI) em nível municipal (36 municípios) e local (duas áreas). Os resultados obtidos com a correção atmosférica e a normalização de imagens são coerentes quanto ao comportamento espectral dos alvos, vegetação e solo. Após o mapeamento das áreas com a cultura da soja (¿máscaras de soja¿), por meio das imagens temporais do Landsat 5/TM, foi possível realizar a passagem de escala para o sensor MODIS. O comportamento espectral da cultura se mostrou diferente para as imagens Landsat 5/TM com os tratamentos de refletância aparente, de superfície e de normalização. Por meio dos gráficos dos perfis espectrais traduzidos pelos índices NDVI e GVI foi possível acompanhar o ciclo de desenvolvimento da cultura da soja. As melhores correlações e regressões lineares entre os parâmetros espectrais e a produtividade final ocorreram quando considerado todo o ciclo de desenvolvimento da cultura. Quanto aos índices de vegetação utilizados NDVI e GVI, observou-se que o GVI teve comportamento com menor variação quando analisado os resultados das regressões. Em síntese, os resultados demonstraram que utilizando somente técnicas de modelagem estatística com dados espectrais foi possível estimar em até 85% a variabilidade encontrada na produtividade da soja / Abstract: Studies and researches referring to attendance of the agropecuary production have a determinant strategic importance in the economy of the country. In the last years, those researches have been suffering great transformations to become less subjectives. The association of the remote sensing technique and statistic methods can provide a synoptic view of the seeded areas, in this manner producing information about the planted area of the crops and the variability on them. However, the use of data from the images of satellite is stipulated mainly to the reflectivity properties and absorption of the surface components and also for the atmosphere behaviour. Amongst the crops of great economic value, the soybean (Glycine max (L) Merrill.) emphasizes as one of the main product of the Brazilian agriculture, assuming big economic importance in the exportations. The Paraná state stands out as one of the biggest agricultural producers of the country, and its economy is based mainly towards to the production of grains. In this context, the aim of the research was study the relation between the spectral behaviour of the soybean crop with the end yield along its development cycle, producing information and methodologies to assist the attendance of the production and area estimation of the western Paraná region crop. The areas monitored reach 36 municipal districts and two agricultural commercial areas located near of Cascavel/PR. It was used images from satellite Landsat 5/TM (orbit/point 223/77) and images of the satellite Terra sensor MODIS (product MOD13Q1), then characterizing the crossing scale between the images from both sensors with different spatial resolution. Crop yield data were collected, in the local scale (to both monitored areas) and in the regional scale together with the Secretary of Agriculture (SEAB) (to the 36 municipal districts). Through the satellites images, the soybean crop was monitored in the 2003/2004 and 2004/2005 harvests. For the use of images from the satellite Landsat 5/TM of multitemporal form was realized the proceeding of atmospheric correction and image normalization. In the aim of distinguishing the biomass spectral answer of the soybean crop and its relation to the end yield, it was created images referring to vegetation indexes NDVI and GVI. It was accomplished analyses of correlation and regression between the yield data (variable predict) and spectral data (variable predictor) derived from vegetation indexes (NDVI and GVI) in municipal level (36 municipal districts) and local (two areas). The results obtained with the atmospheric correction and image normalization presented coherent as to the spectral behaviour of the vegetation and soil target. After the area mapping with the soybean crop (soybean mask) by the temporary images of Landsat 5/TM, it was possible to realize the cross-scale to the MODIS sensor. The spectral behaviour of the crop was showed different in the Landsat 5/TM images to the apparent reflectance usage, surface and normalization. By mean of the graphics of spectral profile translated from the NDVI and GVI indexes was possible follow the development cycle of the soybean crop. The best correlations and linear regressions between the spectral parameters and the end yield will occur when it is considered all the cycle of the crop development. For the matters of vegetation indexes NDVI and GVI used, it was observed that the GVI had a less variable behaviour when analysed the results of regressions. In the sum up, the results showed that using only statistical modelling techniques with spectral data was possible estimate 85% of variability found in the soybean yield / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutor em Engenharia Agrícola

Biomass burning in southern Africa has brought significant challenges to the research society as a fundamental driver of climate and land cover changes. Burned area mapping approaches have been developed that generate large-scale low and moderate resolution products made with different satellite data. This consequently afford the remote sensing community a unique opportunity to support their potential applications in e.g., examining the impact of fire on natural resources, estimating the quantities of burned biomass and gas emissions. Generally, the satellite-derived burned area products produced with dissimilar algorithms provide mapped burned areas at different levels of accuracy, as the environmental and remote sensing factors vary both spatially and temporally. This study focused on the inter-comparison and accuracy evaluation of the 500-meter Moderate Resolution Imaging Spetroradiomter (MODIS) burned area product (MCD45A1) and the Backup MODIS burned area product (hereafter BMBAP) across the main-fire prone South African biomes using reference data independently-derived from multi-temporal 30-meter Landsat 5 Thematic Mapper (TM) imagery distributed over six validation sites. The accuracy of the products was quantified using confusion matrices, linear regression and subpixel burned area measures. The results revealed that the highest burned area mapping accuracies were reported in the fynbos and grassland biomes by the MCD45A1 product, following the BMBAP product across the pine forest and savanna biomes, respectively. Further, the MCD45A1 product presented higher subpixel detection probabilities for the burned area fractions <= 50% than the BMBAP product, which appeared more reliable in detecting burned area fractions > 50% of a MODIS pixel. Finally the results demonstrated that the probability of identifying a burned area within a MODIS pixel is directly related to the proportion of the MODIS pixel burned and thus, highlights the relevance of fractional burned area during classification accuracy assessment of lower resolution remotely-sensed products using data with higher spatial resolution. / Dissertation (MSc)--University of Pretoria, 2011. / Geography, Geoinformatics and Meteorology / unrestricted

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