O presente trabalho avaliou diferentes parâmetros espaciais e temporais da evapotranspiração real (ETr) para três coberturas vegetais diferentes (cana-de-açúcar, floresta plantada e mata nativa) utilizando o Modelo de Duas Fontes (TSM) em ambiente SIG. Para a utilização do referido modelo, foi realizada uma adaptação do TSM aos padrões brasileiros e uma validação da estimativa de ETr com dados de balanços de chuva-vazão obtidos à campo em três bacias representativas na região de Corumbataí/SP, para dois anos hidrológicos completos. Desenvolveu-se também uma nova metodologia de integralização dos dados de ETr horários em mensais e anuais. Posteriormente, obteve-se a ETr para dois anos de estudo para áreas com cana-de-açúcar, floresta plantada e mata nativa. Avaliou-se como a evapotranspiração variou temporalmente e espacialmente, com a utilização dos parâmetros: altitude, declividade, faces de exposição do terreno, tipos de solo e biomas. Temporalmente, analisando os resultados mensais, sazonais e anuais, a cana-de-açúcar consumiu menos água do que a floresta plantada e a mata nativa. Para a altitude, concluiu-se que, quanto maior a altitude, maior a ETr anual. Quanto à declividade do terreno, concluiu-se que, quanto maior a declividade, maior foi a ETr anual. Quanto às faces de exposição do terreno, a face plana foi a que apresentou menor ETr. Para a mata nativa, as faces não apresentaram diferença; já para a floresta plantada, as faces norte e oeste consumiram mais água, enquanto para a cana-de-açúcar os maiores valores de ETr ocorreram na face oeste. Para os solos, as três coberturas vegetais apresentaram maior ETr em solos diferentes; porém o Neossolo Litólico apresentou altos consumos de água comumente entre todas as coberturas. Por fim, para a cultura da cana-de-açúcar, não foram obtidas diferenças significativas na estimativa de ET real anual quando plantada em áreas de Cerrado ou Mata Atlântica. Já para floresta plantada e mata nativa, houve variações significativas no consumo de água dessas coberturas, em áreas com esses biomas. / This study evaluated different spatial and temporal parameters of actual evapotranspiration (ETr) for three different vegetation cover (sugarcane, planted forest and native forest) using the Two Source Model (TSM) in a GIS environment. For the use of this model, was made an adaptation of TSM to Brazilian standards patterns and was made a validation of the estimated ETr with a rain-flow balance data obtained on the field in three representative watersheds in the region of Corumbataí/SP, Brazil, for two full years hydrological. It was developed a new methodology to convert hourly ETr to monthly and annually data. Later, was obtained the ETr for two years of study to areas with sugarcane, planted and natural forests and was evaluated how this evapotranspiration behaved temporally and spatially, using the parameters: altitude, slope, exposure faces of the terrain, soil types and biomes. Temporally, analyzing the monthly, seasonal and annual results, the sugarcane consumed less water than the planted and natural forests. For altitude, it was found that the higher the altitude, the greater the annual ETr. For the slope aspect, it was concluded that the higher the slope, the greater the annual ETr. As for the land exposure faces, the flat face showed the lowest ETr. For the native forest, the faces showed no difference. For the planted forest, north and west sides consumed more water, while for sugarcane higher ETr values were on the west face. For soils, the three vegetation covers showed higher ETr in different soils, but the Neossolo Litólico showed high water consumption common for all. Finally, for the sugarcane, were not obtained significant differences for the annual actual ET when planted in areas of Cerrado and Atlantic Forest. As for planted and natural forests, there were significant variations in water consumption by these covers on the area of the studied biomes.

O presente trabalho avaliou diferentes parâmetros espaciais e temporais da evapotranspiração real (ETr) para três coberturas vegetais diferentes (cana-de-açúcar, floresta plantada e mata nativa) utilizando o Modelo de Duas Fontes (TSM) em ambiente SIG. Para a utilização do referido modelo, foi realizada uma adaptação do TSM aos padrões brasileiros e uma validação da estimativa de ETr com dados de balanços de chuva-vazão obtidos à campo em três bacias representativas na região de Corumbataí/SP, para dois anos hidrológicos completos. Desenvolveu-se também uma nova metodologia de integralização dos dados de ETr horários em mensais e anuais. Posteriormente, obteve-se a ETr para dois anos de estudo para áreas com cana-de-açúcar, floresta plantada e mata nativa. Avaliou-se como a evapotranspiração variou temporalmente e espacialmente, com a utilização dos parâmetros: altitude, declividade, faces de exposição do terreno, tipos de solo e biomas. Temporalmente, analisando os resultados mensais, sazonais e anuais, a cana-de-açúcar consumiu menos água do que a floresta plantada e a mata nativa. Para a altitude, concluiu-se que, quanto maior a altitude, maior a ETr anual. Quanto à declividade do terreno, concluiu-se que, quanto maior a declividade, maior foi a ETr anual. Quanto às faces de exposição do terreno, a face plana foi a que apresentou menor ETr. Para a mata nativa, as faces não apresentaram diferença; já para a floresta plantada, as faces norte e oeste consumiram mais água, enquanto para a cana-de-açúcar os maiores valores de ETr ocorreram na face oeste. Para os solos, as três coberturas vegetais apresentaram maior ETr em solos diferentes; porém o Neossolo Litólico apresentou altos consumos de água comumente entre todas as coberturas. Por fim, para a cultura da cana-de-açúcar, não foram obtidas diferenças significativas na estimativa de ET real anual quando plantada em áreas de Cerrado ou Mata Atlântica. Já para floresta plantada e mata nativa, houve variações significativas no consumo de água dessas coberturas, em áreas com esses biomas. / This study evaluated different spatial and temporal parameters of actual evapotranspiration (ETr) for three different vegetation cover (sugarcane, planted forest and native forest) using the Two Source Model (TSM) in a GIS environment. For the use of this model, was made an adaptation of TSM to Brazilian standards patterns and was made a validation of the estimated ETr with a rain-flow balance data obtained on the field in three representative watersheds in the region of Corumbataí/SP, Brazil, for two full years hydrological. It was developed a new methodology to convert hourly ETr to monthly and annually data. Later, was obtained the ETr for two years of study to areas with sugarcane, planted and natural forests and was evaluated how this evapotranspiration behaved temporally and spatially, using the parameters: altitude, slope, exposure faces of the terrain, soil types and biomes. Temporally, analyzing the monthly, seasonal and annual results, the sugarcane consumed less water than the planted and natural forests. For altitude, it was found that the higher the altitude, the greater the annual ETr. For the slope aspect, it was concluded that the higher the slope, the greater the annual ETr. As for the land exposure faces, the flat face showed the lowest ETr. For the native forest, the faces showed no difference. For the planted forest, north and west sides consumed more water, while for sugarcane higher ETr values were on the west face. For soils, the three vegetation covers showed higher ETr in different soils, but the Neossolo Litólico showed high water consumption common for all. Finally, for the sugarcane, were not obtained significant differences for the annual actual ET when planted in areas of Cerrado and Atlantic Forest. As for planted and natural forests, there were significant variations in water consumption by these covers on the area of the studied biomes.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bruno Bonemberger_ da Silva.pdf: 2742297 bytes, checksum: caffe80e4c328becd1f17a199c916184 (MD5) Previous issue date: 2014-12-10 / The estimate evapotranspiration is a key factor in sustainable water management in irrigated agriculture, the actual crop water requirement established objectively, without generating waste of energy and water by excessive irrigation, and, on the other side, without compromising the agricultural production by its deficit. In this sense, the study aimed to estimate the daily actual evapotranspiration (-Etr) to local and regional scale, using Landsat 8 images (- OLI / TIRS), and additional data collected from a weather station, applying the Surface Energy Balance Algorithm for Land algorithm (- SEBAL). The study area is located in the west of Paraná, in Salto do Lontra County, consisting of irrigated agricultural area, native vegetation and urban area. It was used orbit image / site 223/78 in Julian days 336 2013 and 19, 35, 131 and 195 in 2014. The daily ETr was estimated from the latent heat flux density (LE), obtained from the equation residue of the energy balance. The algorithm consists of several steps which include radiometric calibration, the reflectance calculation, the surface albedo, vegetation index (NDVI, SAVI, and leaf area index - LAI), and emissivity, which are obtained from data from the sensor reflective bands orbital, with the surface temperature estimated from the thermal band. The results showed that the algorithm estimated the components of the energy balance, with higher values than the results generally obtained from previous studies. Concerning to the estimated Etr, there was good agreement between estimates obtained by SEBAL and by the Penman Monteith FAO 56 model, validating the algorithm. The errors between the models were less than or equal to 1.00 mm day-1, results similar to those found in the literature. / A estimativa da evapotranspiração é fator chave no manejo hídrico sustentável em agricultura irrigada, a real necessidade hídrica da cultura de forma objetiva, sem gerar desperdício de energia e água pelo excesso de irrigação e sem comprometer a produção pelo déficit da mesma. Neste sentido, o estudo teve por objetivo estimar a evapotranspiração real diária-ETr, para escala local e regional, utilizando imagens Landsat 8 - OLI/TIRS e dados complementares coletados de uma estação meteorológica, aplicando-se o algoritmo Surface Energy Balance Algorithm for Land - SEBAL . A área do estudo fica localizada no oeste paranaense no município de Salto do Lontra, composta por áreas agrícolas irrigadas e de sequeiro, vegetação nativa e parte urbana. Foi utilizada imagem da órbita/ponto 223/78, nos dias juliano 336 de 2013 e 19, 35, 131 e 195 de 2014. A ETr diária foi estimada a partir da densidade de fluxo de calor latente (LE), obtida do resíduo da equação do balanço de energia. O algoritmo é constituído de várias etapas que incluem calibração radiométrica, cálculo da reflectância, albedo da superfície, índices de vegetação (NDVI, SAVI e índice de área foliar - IAF) e emissividade, sendo estes obtidos a partir de dados das bandas reflectivas do sensor orbital, com a temperatura da superfície estimada a partir da banda termal. Os resultados mostraram que o algoritmo estimou os componentes do balanço de energia, com valores geralmente superiores aos resultados de outros estudos. Quanto à Etr estimada, houve boa concordância entre estimativas obtidas pelo SEBAL e o modelo Penman Monteith FAO 56, validando o algoritmo. Os erros entre os modelos foram iguais ou menores a 1,00 mm dia-1, resultados semelhantes ao encontrado em literatura.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bruno Bonemberger_ da Silva.pdf: 2742297 bytes, checksum: caffe80e4c328becd1f17a199c916184 (MD5) Previous issue date: 2014-12-10 / The estimate evapotranspiration is a key factor in sustainable water management in irrigated agriculture, the actual crop water requirement established objectively, without generating waste of energy and water by excessive irrigation, and, on the other side, without compromising the agricultural production by its deficit. In this sense, the study aimed to estimate the daily actual evapotranspiration (-Etr) to local and regional scale, using Landsat 8 images (- OLI / TIRS), and additional data collected from a weather station, applying the Surface Energy Balance Algorithm for Land algorithm (- SEBAL). The study area is located in the west of Paraná, in Salto do Lontra County, consisting of irrigated agricultural area, native vegetation and urban area. It was used orbit image / site 223/78 in Julian days 336 2013 and 19, 35, 131 and 195 in 2014. The daily ETr was estimated from the latent heat flux density (LE), obtained from the equation residue of the energy balance. The algorithm consists of several steps which include radiometric calibration, the reflectance calculation, the surface albedo, vegetation index (NDVI, SAVI, and leaf area index - LAI), and emissivity, which are obtained from data from the sensor reflective bands orbital, with the surface temperature estimated from the thermal band. The results showed that the algorithm estimated the components of the energy balance, with higher values than the results generally obtained from previous studies. Concerning to the estimated Etr, there was good agreement between estimates obtained by SEBAL and by the Penman Monteith FAO 56 model, validating the algorithm. The errors between the models were less than or equal to 1.00 mm day-1, results similar to those found in the literature. / A estimativa da evapotranspiração é fator chave no manejo hídrico sustentável em agricultura irrigada, a real necessidade hídrica da cultura de forma objetiva, sem gerar desperdício de energia e água pelo excesso de irrigação e sem comprometer a produção pelo déficit da mesma. Neste sentido, o estudo teve por objetivo estimar a evapotranspiração real diária-ETr, para escala local e regional, utilizando imagens Landsat 8 - OLI/TIRS e dados complementares coletados de uma estação meteorológica, aplicando-se o algoritmo Surface Energy Balance Algorithm for Land - SEBAL . A área do estudo fica localizada no oeste paranaense no município de Salto do Lontra, composta por áreas agrícolas irrigadas e de sequeiro, vegetação nativa e parte urbana. Foi utilizada imagem da órbita/ponto 223/78, nos dias juliano 336 de 2013 e 19, 35, 131 e 195 de 2014. A ETr diária foi estimada a partir da densidade de fluxo de calor latente (LE), obtida do resíduo da equação do balanço de energia. O algoritmo é constituído de várias etapas que incluem calibração radiométrica, cálculo da reflectância, albedo da superfície, índices de vegetação (NDVI, SAVI e índice de área foliar - IAF) e emissividade, sendo estes obtidos a partir de dados das bandas reflectivas do sensor orbital, com a temperatura da superfície estimada a partir da banda termal. Os resultados mostraram que o algoritmo estimou os componentes do balanço de energia, com valores geralmente superiores aos resultados de outros estudos. Quanto à Etr estimada, houve boa concordância entre estimativas obtidas pelo SEBAL e o modelo Penman Monteith FAO 56, validando o algoritmo. Os erros entre os modelos foram iguais ou menores a 1,00 mm dia-1, resultados semelhantes ao encontrado em literatura.

ARAÚJO, Efraim Martins. Utilização do sensoriamento remoto para detecção de diferentes alvos no entorno de reservatórios no semiárido. 2017. 159 f. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Aline Mendes (alinemendes.ufc@gmail.com) on 2017-05-30T20:44:38Z No. of bitstreams: 1 2017_tese_emaraujo.pdf: 10444465 bytes, checksum: 54198305b9d650c104ee92d5588717ee (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Mendes (alinemendes.ufc@gmail.com) on 2017-05-30T21:13:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_tese_emaraujo.pdf: 10444465 bytes, checksum: 54198305b9d650c104ee92d5588717ee (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-30T21:13:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_tese_emaraujo.pdf: 10444465 bytes, checksum: 54198305b9d650c104ee92d5588717ee (MD5) Previous issue date: 2017 / The main goal of this work is to evaluate the potential of discrimination for soil use and occupation in the surroundings of reservoirs located in the semi-arid region, using spectral information obtained by remote sensor considering multispectral and hyperspectral satellites images. The satellite images selected for the survey are Landsat 8 and Hyperion images. The research evaluated and compared the performance of different techniques for image classification applied to multispectral (Landsat 8) and hyperspectral (Hyperion) sensors aiming the detection and delineation of the land uses around the reservoirs Paus Brancos, Nova Vida and Marengo, located in the 25 de Maio settlement, Madalena – CE, belongin the hydrographic basin of the Banabuiú reservoir. The classes identified based on surveys conducted in 2014 and 2015 campaigns around the reservoirs were: water (water bodies), macrophytes, exposed soil, native vegetation, agriculture, sparse vegetation and fload plaind crop, in addition to cloud and shadow targets. Different techniques for image processing are tested and compared, such as NDVI (Vegetation Index by Normative Difference), non-supervised classifier (ISODATA) and supervised classifiers (Maximum Likelihood, K-Nearest Neighbours - KNN, Minimal Distance and Random Forest). For processing hyperspectral images, we use SVM (Support Vector Machine) classifier, which provides to analyze all the 155 radiometrically calibrated bands of the Hyperion sensor, assigning them weights in the classification process. According to the results provided by SVM classifier, RGB compositions of the 10 best ranked bands are evaluated aiming the identification of the best successful combination for delineating classes in the surroundings of the three studied reservoirs (bands R – 51, G – 161, B – 19). The analysis of NDVI multispectral images behaved inaccurate for delineating classes, mainly considering targets with similar spectral response, such as some kinds of vegetation. Meanwhile, the unsupervised classification proved to be deficient, not being able to discriminate water bodies from cloud shadow, even after applying contrast enhancing techniques within the Matlab computing program environment. The spectral and temporal analysis of soil use reflectance allowed to identify the spectral behavior of the nine classes considered in this study and also the spectral bands with the highest potential for discriminating the referred classes. Indeed, even within these optimal bands, some targets present similar spectral behaviors, difficulting their discrimination. On the other hand, the supervised classification applied to Landsat 8 and Hyperion images achieved to be succeed in the delineation of either distinct (water, soil and vegetation) and similar (macrophytes, fload plaind crop, native vegetation, agriculture and sparse vegetation) targets. It should be emphasized that the performance results of the classifiers applied to the Hyperion images are generally superior to those obtained respectively by the same classifiers over the Landsat 8 images. This can be explained by the higher spectral resolution of the first sensor, which increases the potential for delineating targets with similar spectral response. Concerning the supervised classifiers, in the stage of performance test, it was observed that KNN method is more accurate than the others for Landsat 8 images, with a maximum Kappa coefficient equal to 0.68. Meanwhile, for Hyperion images, the Maximum Likelihood method achieves the highest performance result, with a maximum Kappa coefficient equal to 0,78. Additionally, a sensitivity analysis of the supervised classification applied to Landsat 8 and Hyperion images is performed regarding the number of samples per class randomly collected for training. It is clearly observed that the randomness concerning training stage allows finding subsets of samples which increase the performance results. For the evaluation of the supervised maximum likelihood classification method, Landsat 8 (24/08/2015) and Hyperion (285/08/2015) images are considered for the computing tests. The training data were collected through a research technical visit in November, 2015, around São Nicolau reservoir, also located in the 25 de Maio settlement, while the data for performance evaluation (validation) were extracted from the image generated through the overflight performed by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV), in the same period in the Paus Brancos reservoir. The obtained results demonstrate the robustness for that classifier when applied to Hyperion image, with a Kappa of 0.83. Concerning Landsat 8 image, the computed Kappa is 0.49, which can be explained by the corresponding lower spectral resolution. Two other applications of the Maximum Likelihood classifier for Landsat 8 and Hyperion images were performed. In the first one, the accuracy of each classifier for detecting reservoirs contours was tested. In some of these reservoirs, that task is made difficult by the presence of macrophytes in the hydraulic basin. For this analysis, the intersection area between the scenes of the Landsat 8 and Hyperion sensors, which cover the area of 25 de Maio Settlement, was used, totalizing 48 reservoirs. The results showed that the classifier generally underestimates the reservoir areas, reaching 73% and 51% of the reference value in the Landsat 8 and Hyperion images, respectively. Finally, an application of the supervised Maximum Likelihood classifier was performed using Hyperion images for the detection of land uses in the surroundings of reservoirs of other regions of the State of Ceará. In the analysis of the available data, it is possible to identify a reservoir located in the municipality of Lavras da Mangabeira, displayed in the Hyperion image (26/09/2010), with low cloud cover, near the image of Google Earth (08/07/2009), also used for validation purposes. The results of the application indicate accurate performance for the classifier associated with the RGB composition selected for the Hyperion image (bands R - 51, G - 161, B - 19) concerning the detection of the uses around this reservoir, the resultant Kappa coefficient is 0.90. On the other hand, the availability of Hyperion sensor data in applications for the State of Ceará is very restricted, which makes difficult to develop continuous researches using hyperspectral images. / O objetivo deste trabalho é avaliar o potencial de discriminação dos uso e ocupação do solo no entorno de reservatórios localizados na região semiárida, mediante informações espectrais obtidas por sensor remoto com imagens de satélites multiespectrais e hiperespectrais. As imagens de satélites selecionadas para a realização da pesquisa foram imagens Landsat 8 e Hyperion. A pesquisa analisou o desempenho de diferentes técnicas de classificação de imagens aplicadas a sensores multiespectrais (Landsat 8) e hiperespectrais (Hyperion) para detecção e diferenciação das classes do solo no entorno dos reservatórios Paus Brancos, Nova Vida e Marengo, situados no Assentamento 25 de Maio, localizados no município de Madalena – CE, pertencentes a bacia hidrográfica do reservatório Banabuiú. As classes identificadas com base em levantamentos em campanhas realizadas em 2014 e 2015 no entorno dos reservatórios são: água (corpos hídricos), macrófitas, solo exposto, vegetação nativa, agricultura, vegetação rala e vazante, além dos alvos nuvem e sombra de nuvem. Testaram-se na pesquisa diferentes técnicas de processamento de imagens, tais como NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normatizada), classificador não supervisionado (ISODATA) e supervisionados (Máxima Verossimilhança, K-Nearest Neighbours - KNN, Mínima Distância e Random Forest). Para processamento de imagens hiperespectrais utilizou-se, adicionalmente, o classificador SVM (Support Vector Machine), por permitir o processamento de todas as 155 bandas radiometricamente calibradas do sensor Hyperion, atribuindo-lhes pesos no processo de classificação. Testaram-se, então, composições RGB das 10 melhores bandas de acordo com o ranking resultante do classificador SVM, para identificação daquela com melhor desempenho na diferenciação das classes no entorno dos três reservatórios estudados (bandas R – 51, G – 161, B – 19). A análise de imagens multiespectrais do NDVI apresentou limitações na diferenciação de classes, sobretudo em alvos com resposta espectral similar como tipos de vegetação. Já a classificação não-supervisionada mostrou-se deficiente por não conseguir separar corpos hídricos de sombra de nuvem, mesmo após a aplicação de técnicas de realces implementados dentro do ambiente Matlab. A análise espectral e temporal da reflectância de classes permitiu identificar o comportamento espectral das nove classes analisadas neste estudo, indicando as faixas espectrais com maior potencial de diferenciação, embora se perceba que, mesmo nestas faixas, alguns alvos apresentam comportamento espectral similar, não sendo facilmente separados. A classificação supervisionada, por sua vez, destacou-se por conseguir separar tanto alvos distintos (água, solo e vegetação) como alvos semelhantes (macrófitas, vazante, vegetação nativa, agricultura e vegetação rala) quando aplicadas as imagens dos sensores Landsat 8 e Hyperion. Cabe destacar, entretanto, que o desempenho dos classificadores aplicados à imagem do sensor Hyperion foi, em geral, superior aos obtidos em imagem Landsat 8, o que pode ser explicado pela alta resolução espectral do primeiro, que facilita a diferenciação de alvos com reposta espectral similar. Na etapa de teste de desempenho dos classificadores supervisionados, observou-se que o método KNN foi superior aos demais no processamento de imagem Landsat 8, com coeficiente Kappa de 0,68. Já no caso do Hyperion, o método de Máxima Verossimilhança teve melhor desempenho com Kappa de 0,78. Adicionalmente, realizou-se uma análise de sensibilidade da classificação supervisionada aplicada a imagens Landsat 8 e Hyperion quanto ao número de amostras por classe usadas no treinamento, indicando que, em geral, o caráter aleatório de escolha das amostras potencializa o desempenho dos classificadores. Para validação do método de classificação supervisionada de Máxima Verossimilhança, utilizaram-se imagens Landsat 8 (24/08/2015) e Hyperion (28/08/2015). Os dados de treinamento do classificador foram coletados na campanha de novembro de 2015, no entorno do reservatório São Nicolau, também localizado no Assentamento 25 de Maio, enquanto que os dados de verificação do desempenho do método foram extraídos da imagem gerada no sobrevoo realizado, no mesmo período, no reservatório Paus Branco, usando um VANT (veículo aéreo não tripulado). Os resultados mostraram um excelente desempenho do classificador quando aplicado à imagem do sensor Hyperion, com Kappa de 0,83. Já a aplicação para a imagem do sensor Landsat 8 resultou em um Kappa de 0,49, o que pode ser explicado por sua baixa resolução espectral. Realizaram-se, ainda, duas aplicações do classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança em imagens Landsat 8 e Hyperion para testar a eficiência do método. Na primeira, verificou-se a habilidade do classificador na detecção de contornos de reservatórios, em alguns dificultada pela presença de macrófitas na bacia hidráulica. Para isso, utilizou-se a área de interseção entre as cenas dos sensores Landsat 8 e Hyperion, que cobrem a área do Assentamento 25 de Maio, identificando 48 reservatórios. Os resultados mostraram que, em geral, o classificador subestima as áreas dos reservatórios, atingindo 73% e 51% do valor referência nas imagens Landsat 8 e Hyperion, respectivamente. Por fim, realizou-se uma aplicação do classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança em imagens Hyperion para detecção de classes no entorno de reservatórios de outras regiões do Estado do Ceará. Na análise dos dados disponíveis, identificou-se um reservatório no município de Lavras da Mangabeira-CE, presente na imagem Hyperion (26/09/2010), com baixa cobertura de nuvens, em período próximo à imagem do google Earth (08/07/2009), usada para validação dos resultados. Os resultados da aplicação indicaram um bom desempenho do classificador associado à composição RGB da imagem Hyperion escolhida (bandas R – 51, G – 161, B – 19) na detecção das classes no entorno deste reservatório, produzindo um coeficiente Kappa de 0,90. Por outro lado, a disponibilidade de dados do sensor Hyperion em aplicações para o Estado do Ceará é bem restrita, o que dificulta o desenvolvimento de pesquisas continuadas usando imagens hiperespectrais.

Submitted by Ana Lúcia Coelho (ana.coelho@cprm.gov.br) on 2015-08-20T18:59:16Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Carlos Peixoto_01_07_15_Final.pdf: 10512892 bytes, checksum: 442b8f35f8a8783a815dcf3ed938df55 (MD5) / Approved for entry into archive by Roberta Silva (roberta.silva@cprm.gov.br) on 2015-08-21T11:50:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Carlos Peixoto_01_07_15_Final.pdf: 10512892 bytes, checksum: 442b8f35f8a8783a815dcf3ed938df55 (MD5) / Approved for entry into archive by Roberta Silva (roberta.silva@cprm.gov.br) on 2015-08-21T11:50:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Carlos Peixoto_01_07_15_Final.pdf: 10512892 bytes, checksum: 442b8f35f8a8783a815dcf3ed938df55 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-21T12:05:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Carlos Peixoto_01_07_15_Final.pdf: 10512892 bytes, checksum: 442b8f35f8a8783a815dcf3ed938df55 (MD5)

Submitted by NATÁLIA SOARES DA SILVA null (nataliasoasilva@hotmail.com) on 2017-01-25T15:52:11Z No. of bitstreams: 1 Natalia Tese com ficha.pdf: 3382712 bytes, checksum: bec77c34de08a6140f88f32e659fd0e8 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-01-27T12:21:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_ns_dr_bot.pdf: 3382712 bytes, checksum: bec77c34de08a6140f88f32e659fd0e8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-27T12:21:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_ns_dr_bot.pdf: 3382712 bytes, checksum: bec77c34de08a6140f88f32e659fd0e8 (MD5) Previous issue date: 2016-11-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O sensoriamento remoto tem sido uma ferramenta bastante utilizada em diferentes campos das ciências e não seria diferente na agricultura sendo um dos principais motivos de sua utilização a facilidade para a obtenção de dados dos sensores, já que muitos são disponibilizados gratuitamente em plataformas na internet. É indiscutível que a agricultura é um dos maiores consumidores dos recursos hídricos e que seu uso quando de forma adequada pode gerir excelentes resultados na produção dos cultivos agrícolas. A hipótese do estudo é que técnicas de sensoriamento remoto, aplicadas na área de interesse, podem se transformar em ferramenta para a gestão dos recursos hídricos dedicados à agricultura irrigada com cobertura de palha no solo. Nesse contexto o objetivo principal da pesquisa foi monitorar através do sensoriamento remoto o desenvolvimento do feijoeiro conduzido em sistema de Pivô Central cultivado com cobertura de palha no solo, na região de Paranapanema-SP, determinando quais parâmetros poderão ser utilizados para a gestão da irrigação. O estudo foi desenvolvido através da análise de imagens Landsat e Terra para obtenção do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) por sensoriamento remoto e suas relações com outras variáveis (umidade do solo, índice de área foliar e evapotranspiração) a fim de parametrizar o desenvolvimento do feijoeiro, além da aplicação do modelo de índice de umidade do solo (IUS). Observou-se uma similaridade no comportamento do NDVI tanto nas imagens obtidas pelo satélite Landsat quanto Terra, onde no início do cultivo o NDVI é baixo devido à baixa porcentagem de cobertura verde e à medida que a cultura se desenvolve esses valores aumentam com o acréscimo da cobertura vegetal onde o ponto máximo é verificado na fase de enchimento do grão e decréscimo na maturação. Com a determinação de um índice (IUS) por sensoriamento remoto infere-se a umidade do solo e é possível monitorar as condições do feijoeiro durante o período de cultivo. / Remote sensing has been a tool widely used in different fields of science and it would not be different for agriculture. It is ease to obtaining data from sensors, since many are available on platforms on the internet. There is no doubt that agriculture is one of the largest consumers of water resources, and when properly manage, excellent results are obtained from agricultural crops production. The main objective of the study was to monitor through remote sensing the development of bean conducted under Central Pivot irrigation, cultivated with no-till and direct seedling, in the region of Paranapanema-SP. Additionally determining which parameters may be used for the irrigation management. The study hypothesis was that remote sensing techniques, applied in the area of interest, can become a tool for the management of water resources devoted to irrigated agriculture with no-till and direct seedling. The study was developed through the analysis of Landsat and Terra images, obtaining the normalized difference vegetation index (NDVI) by remote sensing and its relations with other variables (soil moisture, leaf area index and evapotranspiration) in order to the parametrization of the development of common bean, as well as the application of the model index of soil moisture (IUS). There were similarities in the behavior of NDVI for images from Landsat satellite and Terra. At the beginning of bean development NDVI was low due to the low percentage of cover; as the crop develops these values increased with the development of vegetation cover. The maximum value of NDVI was obtained during the filling phase of the grain in the pods and a decrease in maturation. With the determination of the IUS by remote sensing it can be infers soil water content.

The main objective of this thesis is to create an appropriate methodological procedure for classifying damaged forest in the selected area of Šumava National Park. For this purpose, multispectral imagery WorldView-2 and Landsat 8 are used. Work emphasis on distribution of each phase of forest development affected by bark beetle. According to selected legend, involving multiple stages of damaged but also recovering forest, the images are classified by Neural Network, Support Vector Machine and object classification methods. Application of these methods on selected images required a suitable choice of parameters and rules to achieve optimal results. The results of this thesis compare and evaluate the final classification. Another outcome of this work is to evaluate the influence of the processed images WorldView-2 and Landsat 8 on the final classification performance. All work results are assessed by overall precision, error matrix and kappa coefficient. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Submitted by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2016-03-03T14:31:40Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rodrigo Moura Pereira - 2015.pdf: 1322504 bytes, checksum: 556731a5041f0e932f32f21043aecae6 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-03-03T15:32:24Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rodrigo Moura Pereira - 2015.pdf: 1322504 bytes, checksum: 556731a5041f0e932f32f21043aecae6 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-03T15:32:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rodrigo Moura Pereira - 2015.pdf: 1322504 bytes, checksum: 556731a5041f0e932f32f21043aecae6 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-06-03 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Spectral information obtained by satellite imagery is well related to agronomic variables and can be used to monitor sugarcane growth and their responses to changes in environmental conditions of cultivation in large areas. This study is aimed to establish relationships between orbital data in the spectral ranges of the thermal and active photosynthetic radiation of Landsat-8 satellite with data observed with the leaf area index field (LAI), plant height, number of green leaves, and leaf temperature in plots planted with sugarcane, CTC-04 genotype, in a production cycle in sugarcane plant stage in Santo Antônio de Goiás-GO in the 2013/14 crop year. The first study aimed to calibrate a model to measure the temporal variation of the sugarcane LAI from the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) obtained from satellite Landsat 8’s surface reflectance images. It was conducted and the correlation between the LAI collected in the field and the NDVI with and without application of atmospheric correction. The corrected model showed the best relationship with field data. The application of the spectral model was efficient to monitor LAI over a sugarcane plant cycle. The results suggest that the NDVI-LAI relationship may vary during the production cycle of sugarcane due to variations in growth, development, and environmental conditions. Spectral variable NDVI with atmospheric correction was highly correlated (R² = 0,83) with LAI but the relationship proved to be affected by the NDVI saturation point at high values of LAI observed in the field. The second study aimed to evaluate the applicability of surface temperature (LST) obtained from the thermal bands of the Landsat-8 in correlation with the leaf temperature of sugarcane, to establish relationships able to detect water stress remotely through the images, in the occurrence period of drought throughout the year production in rain fed crop in the Cerrado region. The results showed that LST, despite having low direct association with the leaf temperature, has the potential of monitoring water stress in sugarcane within the Cerrado region, since the simulation of the difference between LST and the air temperature accompanies the spread between the leaf temperature and the air, the dynamics of soil water balance and changes in crop growth rates that occur in response to water stress. / A informação espectral obtida a partir de imagens de satélite possui boa relação com variáveis agronômicas e pode contribuir com informações para o monitoramento do crescimento e de suas respostas em relação a variações das condições ambientais de cultivo em grandes áreas. Dessa forma objetivou-se estabelecer relações entre os dados orbitais nas faixas espectrais da radiação fotossinteticamente ativa e termal do satélite Landsat-8 com dados observados em campo de índice de área foliar (IAF), altura de plantas, número de folhas verdes e temperatura foliar em talhões cultivados com cana-de-açúcar, variedade CTC-04, em um ciclo de produção no estágio de cana-planta no município de Santo Antônio de Goiás-GO na safra 2013/14. O primeiro estudo teve como objetivo calibrar um modelo para medir a variação temporal do IAF da cana-de-açúcar a partir do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) obtido a partir de imagens de reflectância de superfície do satélite Landsat 8. Foi realizada a correlação entre o IAF coletado em campo e o NDVI com e sem aplicação de correção atmosférica. O modelo corrigido apresentou a melhor relação com os dados de campo. A aplicação do modelo IAF espectral foi eficiente no acompanhamento do IAF ao longo de um ciclo de cana-planta. Os resultados sugerem que a relação NDVI-IAF pode variar durante o ciclo de produção da cana-de-açúcar em função das variações de crescimento e desenvolvimento, e condições ambientais. As relações lineares se mostraram fortes durante a fase de produção e senescência das folhas (R² = 0,83), entretanto a relação mostrou-se afetada pelo ponto de saturação do NDVI em valores altos de IAF observados em campo. O segundo estudo teve como objetivo avaliar a aplicabilidade da temperatura de superfície (LST) obtida a partir das bandas termais do Landsat-8 na correlação com a temperatura foliar da cultura, com o intuito de estabelecer relações capazes de detectar remotamente por meio de imagens, o estresse hídrico no período de ocorrência do déficit hídrico ao longo do ano de produção em cultivo de sequeiro na região do Cerrado. Os resultados mostraram que a LST, apesar de ter apresentado baixa associação direta com a temperatura foliar, possui potencial no monitoramento do eventual estresse hídrico na cana-de-açúcar na região do Cerrado, uma vez que a simulação do diferencial entre a LST e a temperatura do ar acompanha o diferencial entre a temperatura foliar e a do ar, a dinâmica do balanço de água do solo e as alterações nas taxas de crescimento da cultura que ocorrem em resposta à deficiência hídrica.

L'objectif principal de cette thèse est d'étudier la dynamique des flux hydrosédimentaires dans le bas cours de l'Orénoque à partir de la mise en œuvre de diverses techniques qui combinent directement la mesure des données in situ et la modélisation par séries chronologiques d'images satellites. Cette thèse aborde pour la première fois trois méthodologies complémentaires pour analyser les flux hydrosédimentaires dans les grands fleuves : (i) un algorithme d'inversion robuste pour l'estimation de MES à l'aide de données Landsat-8(OLI)permet de suivre de façon systématique et fiable les variations spatio-temporelles des flux hydro-sédimentaires de surface, (ii) de même, il a été montré qu'il existe une forte relation entre le coefficient de rétrodiffusion du radar (images Sentinel-1) et les segments fluviaux d'écoulement turbulent. Cette nouvelle utilisation du radar en complément des approches classiques en géomorphologie et hydro-sédimentologie permet d'identifier des sections du fleuve où les MES sont homogénéisées, ce qui est fondamental pour le calcul des flux hydro-sédimentaires en suspension, enfin, (iii) une troisième méthodologie a été mise en œuvre pour mesurer durant le cycle hydrologique, les modifications géomorphologiques d'une île semi-submergée au centre du chenal principal. Grace à des séries topo-bathymétriques fines, associées à une modélisation 3D, l'on peut dorénavant quantifier le charriage de fond. Ces trois approches combinées permettent une évaluation plus précise du bilan hydro-sédimentaire en tenant compte des matières en suspension comme du charriage de fond. Ces études pourront servir aux gestionnaires du fleuve, confrontés à de complexes, lourdes et couteuses opérations de dragage périodiques pour maintenir sa navigabilité, ce qui est d'extrême importance pour les projets de développement socio-économiques de la frange pétrolière du bas cours de l'Orénoque. / The main objective of this thesis is to study the dynamics of hydro-sedimentary flows in the lower Orinoco from the implementation of various techniques that directly combine the measurement of in situ data and the modelling of time series of satellite images. This thesis addresses for the first time three complementary methodologies for the analysis of hydro-sedimentary flows in large rivers: i) a robust inversion algorithm for estimating suspended sediment concentration (SSC) using Landsat-8 (OLI) satellite data allows a systematic and reliable monitoring of spatial and temporal variations of surface hydro-sedimentary flows, (ii) it was shown that there is a strong relationship between the radar backscatter coefficient (Sentinel-1 images) and the turbulent flow segments in the river. This new use of radar, in addition to traditional geomorphological and hydro- sedimentological approaches, allows the identification of river sections in which suspended sediments are homogenized, which is fundamental for the calculation of suspended hydro-sedimentary flows, and finally (iii) a third methodology has been implemented to measure during the hydrological regime the geomorphological modifications of a semi-submerged island in the center of the mainstream. Thanks to a high spatial resolution topo-bathymetric series, combined with 3D modeling, it is now possible to quantify and to gain better understanding of river bed transport. These three combined approaches allow a more accurate evaluation of the hydro-sedimentary equilibrium taking into account suspended solids as well as bedload. These studies can be used by those responsible for river management, who face complex, heavy and costly periodic dredging operations to maintain their navigability, which is of extreme importance for socio-economic development projects in the Orinoco oil belt in the lower Orinoco.