O fenômeno de aquecimento do planeta, conhecido como \"Efeito Estufa\", é um dos fenômenos de degradação ambiental mais alarmante. Países que mais emitem os gases de efeito estufa (GEEs) têm, portanto, sofrido forte pressão internacional para que reduzam tais emissões. No caso do Brasil, grande atenção é voltada à questão do desmatamento, um dos maiores responsáveis pelas emissões de dióxido de carbono. Com isso, o país se comprometeu a reduzir suas emissões entre 36,1% e 38,9% em relação às emissões projetadas para 2020. Para conseguir isso, foi promulgada a Lei nº 12.187, que regula que uma das medidas a serem tomadas é a redução de 80% do desmatamento na Amazônia Legal e de 40% do desmatamento no Cerrado. Assim como o aquecimento global, a produção de alimentos também é um dos maiores desafios do mundo moderno. Mais uma vez, Brasil tem um papel fundamental nesta questão, organizações como a OCDE e a FAO afirmam que o Brasil é o país com maior potencial de aumentar a produção agrícola. Ademais, a importância da produção de alimentos para o Brasil é reforçada pelo fato de que o agronegócio é um setor fundamental da economia brasileira tanto em termos de geração de renda quanto para promoção de divisas. Uma questão importante é como a agropecuária brasileira será impactada diante da redução no desmatamento da Amazônia e do Cerrado. Uma hipótese é que frear o desmatamento resultaria em redução significante na produção agropecuária, maiores preços dos produtos agropecuários e alimentos, e menor geração de renda. O presente trabalho objetiva responder essa questão por analisar os impactos econômicos de uma política restritiva de desmatamento sobre o setor agropecuário e a economia nacional, uma vez que essa discussão é recente e ainda carece de estudos mais abrangentes. Para esse propósito é utilizado o modelo de equilíbrio geral computável EPPA, capaz de considerar as relações entre os diferentes setores da economia e uma ampla gama de distorções de políticas. Os resultados deste estudo apontam que uma política restritiva de desmatamento gera perdas pequenas em termos de PIB, de aproximadamente 0,15% no cenário de política em relação ao cenário de referência. Os impactos sofridos pela produção são modestos, de queda de até 1,9% no setor agrícola, -1,8% na pecuária e -1,5% no setor de alimentos. As exportações do agronegócio, no entanto, reduzem em mais de 3,9%. Um resultado positivo importante é que em torno de 68 milhões de hectares de florestas e cerrados deixam de ser transformados em área agrícola, até 2050. Esses resultados sugerem custos econômicos pouco expressivos diante dos potenciais benefícios de preservação ambiental, e devem-se em grande parte à capacidade de aumento em produtividade das pastagens brasileiras e conversão de áreas de vegetação secundária e subaproveitadas em cultivos agrícolas. / The global warming phenomenon known as the \"Greenhouse Effect\" is one of the most alarming phenomena of environmental degradation. Countries that have been larger emitters of greenhouse gases (GHGs) have therefore received strong international pressure to reduce such emissions. In Brazil, much of the attention is focused on the issue of deforestation, a leading cause of carbon dioxide. As a result, the country has committed to reducing its emissions between 36.1% and 38.9% compared to projected emissions by 2020. In order to accomplish this, Law nº 12.187 was enacted, which regulates that deforestation in the Amazon be reduced by 80% and in the Cerrado (savannah) by 40% by the year 2020. Just as global warming is one of the largest challenges facing the modern world, so is food production. Once again, Brazil has a critical role in this issue, organizations as the OECD and FAO recognize that Brazil is the country with the greatest potential to increase agricultural production. Moreover, the importance of food production to Brazil is enhanced by the fact that agribusiness is a key sector of the Brazilian economy in terms of its contribution to both income generation and for promotion of foreign exchange. The key question is how will Brazil\'s agricultural and livestock sectors be impacted by a reduction in deforestation in the Amazon and Cerrado. One hypothesis is that halting deforestation would imply significantly lower agricultural production, higher prices of agricultural products and food and lower income generation. This study serves to answer this question by analyzing the economic impacts of a restrictive policy of deforestation on the agricultural and livestock sectors and the national economy, a growing topic and concern that has yet to be studied in significant detail. For this purpose, the computable general equilibrium model EPPA is utilized, able to consider the relationships between different economic sectors and a wide range of policy distortions. The results of this study reveal that a restrictive policy of deforestation causes only small losses to GDP, of approximately 0.15% in the policy scenario compared to the baseline scenario. The impacts suffered by the production are modest: -1.9% in agriculture, -1.8% in livestock and -1.5% in the food sector. Agribusiness exports, however, decrease by a higher 3.9%. An important positive result is that around 68 million hectares of forests and savannahs cease to be transformed into agricultural land by 2050. These results suggest little economic costs against the potential benefits of environmental preservation, and are due in large part to the ability to increase pasture productivity in Brazil and conversion of areas of secondary vegetation and underutilized in areas of crops.

As mudanças climáticas globais, sem dúvida, vêm impactanto muitas culturas de plantas agrícolas e pastagens, afetando potencialmente o crescimento e a produtividade das plantas. Os efeitos significativos podem ser causados pelo aumento das concentrações de CO2 e temperatura no quadro da mudança global. As plantas C3 em termos de fotossíntese e produção de biomassa geralmente respondem positivamente em elevado CO2 atmosférico do que as plantas C4. No entanto, os efeitos do elevado CO2 e do aquecimento podem ser mais complexos do que previsto anteriormente, devido às interações desses fatores. O objetivo deste estudo foi avaliar os efeitos do elevado CO2 (600 ppm) e aquecimento (2 °C de aumento sobre a temperatura ambiente) sobre a fisiologia e bioquímica da forrageira tropical C4 Panicum maximum Jacq. cultivada em um Trop-T-Face (Tropical-Temperature free-air controlled enhancement and free-air carbon dioxide enrichment) sem limitação de água e nutrientes. Foi estimado que o elevado CO2 quando combinado com o aquecimento (eC+eT) aumentou a massa seca do colmo (93%), a biomassa seca total (52%), a área foliar específica (AFE) (12%) e reduziu a razão folha/colmo (30%). Aos 30 dias de experimento, os açúcares solúveis totais das folhas aumentaram com o elevado CO2 (eC) e aquecimento (eT) e depois de 80 dias os açúcares redutores e amido reduziram em eC+eT. Em relação aos carboidratos estruturais, o teor de celulose nas folhas não sofreu variação significativa entre os tratamentos, no entanto, o teor de lignina aumentou em 100% sob eC. Além do incremento em biomassa as plantas foram capazes de evitar fotoinibição do aparato fotossintético e peroxidação lipídica. No tratamento eT os níveis de clorofila aumentaram em 12% e os níveis de -tocoferol reduziram em média de 55%. Os níveis de zeaxantina e luteína, o ciclo de xantofila (VAZ) e o estado de-epoxidação (DPS) do ciclo da xantofila foram alterados pelo elevado CO2 e aquecimento somente depois de 60 dias. Conclui-se que o elevado CO2 e o aquecimento apesar de promoverem uma redução no mecanismo de fotoproteção, a eficiência fotoquímica do fotossistema (PSII) não é danificada se as plantas são cultivadas em condições de disponibilidade hídrica e sem limitação nutricional. No entanto, apesar do aumento em biomassa com elevado CO2 combinado com aquecimento, o elevado CO2 parece resultar em diminuição da qualidade da forragem. / Global climate change undoubtedly impact many agricultural plant crops and grasslands, potentially affecting plant growth and yield. Significant effects may be caused by increased temperature and CO2 concentrations in the frame of global change. It is generally thought that C3 plants may respond positively to atmospheric CO2 enrichment than C4 plants in terms of photosynthesis and biomass accumulation. However, the effects of elevated CO2 and warming may be more complex than previously anticipated due to interactions between these factors. The aim of this study was to evaluate the effects of elevated CO2 (600 ppm) and warming (2 °C increase above ambient temperature) over physiology and biochemistry of the tropical C4 forage Panicum maximum Jacq. grown in a Trop-T-FACE (Tropical-Temperature free-air controlled enhancement and free-air carbon dioxide enrichment) facility under well-watered conditions without nutrient limitation. The combination of elevated CO2 and warming (eC+eT) increased stem dry weight (93%), total dry biomass (52%), specific leaf area (SLA) and decreased the ratio leaves/stem (30%). After 30 days of experiment, total soluble sugar of leaves increased under elevated CO2 (eC) and warming (eT) and carbohydrate sugars and starch decreased in elevated CO2 combined with warming, after 80 days. Regarding structural carbohydrates, cellulose content in leaves had no significant variation between treatments, however, lignin content increased 100% under eC. Furthermore, beyond increase in biomass, plants were able to avoid photoinhibition of the photosynthetic apparatus and lipid peroxidation in response to elevated CO2 and warming. In treatment eT chlorophyll levels increased by 12% and -tocopherol levels decreased by 55%. The de-epoxidation state (DPS) of the xanthophyll cycle, an indicator of excess energy dissipation as heat, xanthophyll cycle pool (VAZ) and both zeaxanthin and lutein levels were changed by elevated CO2 and warming only after 60 days. We conclude that the elevated CO2 and warming while promoting a reduction in photoprotection mechanism, the photochemical efficiency of photosystem (PSII) is not damaged if plants are grown under well-watered and adequate nutritional conditions. However, despite growth increase with elevated CO2 combined warming, elevated CO2 appears to result in decreased quality of forage.

A evolução do sistema Terrestre sempre foi constante, apresentando períodos com instabilidade de grande, média ou pequena magnitude. A zona costeira é um ambiente que está na interface entre o continente e o oceano, na qual as dunas dessa região apresentam intenso dinamismo, o que torna imprescindível o seu constante monitoramento. A técnica de rotação radiométrica controlada por eixo de não mudança (RCEN) possibilita a análise multitemporal de uma paisagem através da avaliação dos padrões de resposta espectral de toda a imagem, sem a necessidade de correção dos efeitos atmosféricos. Os objetivos desta dissertação são analisar a dinâmica espaço-temporal do Parque Nacional dos Lençóis Maranhenses (PNLM) no período de 1984 a 2014, a partir da análise de imagens de satélite e avaliar a técnica RCEN para a identificação e monitoramento das alterações do parque. A área de estudo está localizada na região nordeste do Brasil, litoral oriental do estado do Maranhão, e tornou-se uma área de proteção ambiental por meio do Decreto Federal nº 86.060, de 02 de junho de 1981. Para as análises foram utilizadas imagens dos satélites Landsat 5 - Sensor TM e Landsat 8 - Sensor OLI para os períodos estudados. A borda limite do parque na parte interior do continente foi vetorizada a partir das imagens dos anos de 1984 e de 2014, para se avaliar o avanço e a retração das dunas. Foram elaborados mapas com o deslocamento dunário em um período de 30 anos sendo identificado um maior avanço em relação à retração em toda a área. A variação do comportamento espectral de pontos de monitoramento também foi avaliada, para identificar o período da ocorrência da mudança. A RCEN foi testada na borda interna limítrofe do parque, na qual foi determinado o ângulo de rotação dos eixos radiométricos, que é o principal parâmetro para a obtenção da imagem de detecção de mudanças. Foi possível a identificação das áreas de não mudança (90,67%) e a variação das dunas (5, 20%), vegetação (3,86%) e água (0,27%) em relação à área total. Identificou-se que a expansão das dunas, do litoral em direção ao interior do continente, ocorre no sentido nordeste - sudoeste, seguindo a circulação dos ventos alísios e que a vegetação ocupou os espaçamentos deixados pelas dunas ou pela água das lagoas. A RCEN foi eficaz ao traduzir as alterações na área analisada. Considerando o tipo de mudanças identificadas, entende-se que monitorar o deslocamento dunário no PNLM é relevante para o planejamento do parque, pois este representa um importante ecossistema da região, bem como é um considerável polo turístico para o Brasil. / The Earth system evolution has always been constant, presenting large, medium or small magnitude instability. The coastal zone is an environment that occurs at the interface between the continent and the ocean, where the dunes have an intense dynamic, requiring their constant monitoring. The radiometric rotation controlled by no change axis (RCEN) technique allow multi-temporal analysis of a landscape by evaluating the spectral response patterns of the entire image, without the need for correction of atmospheric effects. The aim of this study was to analyze the spatio-temporal dynamics of the Parque Nacional dos Lençóis Maranhenses (PNLM) during 1984 to 2014, from satellite imagery analysis and evaluate the RCEN technique for the identification and monitoring of these changes. The study area is located in northeastern Brazil, eastern coast of the state of Maranhão, and has become an environmental protection area through the Federal Decree No. 86060 of June 2, 1981. For these analyses were used satellite images from the Landsat 5-TM and Landsat 8-OLI sensors. The park edge boundary in the inner part of the continent was vectored from the images of the years 1984 and 2014, to assess the advancement and retraction of the dunes. Were made maps with the dunes changes over a period of 30 years and were identified a bigger advancement in relation of the shrinkage among throughout the area. The spectral pattern variation in some monitoring points was also evaluated to identify the timing of the change occurrence. The RCEN was tested in the adjacent inner border of the park in where the angle of rotation of radiometric axis was determined, considering that this angle is the main parameter for obtaining the change detection image. Were identified areas without changes (90.67%) and the variation of the dunes (5, 20%), vegetation (3.86%) and water (0.27%) in relation to the total area. It was identified that the expansion of the dunes, occurs from the coast line towards the interior of the continent, with the northeast – southwest direction, following the circulation of trade winds, while the vegetation occupied the gaps left by the dunes or water ponds. The RCEN was effective in identify the changes in the study area. Considering those changes detected, monitoring the dunes movement in PNLM is relevant to the park planning, once it represents an important ecosystem of the region and is a great tourist hub for Brazil.

Neste trabalho avaliou-se o impacto de possíveis cenários de mudanças climáticas sobre os recursos hídricos na bacia do Rio Ibicuí (35,158.43 Km².) afluente da margem esquerda do rio Uruguai em território brasileiro. Os impactos de mudanças climáticas na bacia do Rio Ibicuí foram avaliados através do uso de um modelo hidrológico, analises de sensibilidade de vazão e cenários de mudanças climáticas. As analises de sensibilidade mostraram que as vazões mínimas são menos sensíveis a mudanças de precipitação do às médias e máximas. Cenários de mudanças climáticas para o ano de 2050 (janela de 30 anos centrada em 2050) foram obtidos através do gerador de cenários MAGICC/SCENGEN, que considera resultados de vinte modelos climáticos globais (GCM’s) e três cenários de emissão de gases de efeito estufa. A totalidade dos resultados indicaram aumento da temperatura, porém divergências quanto aos resultados de referentes a precipitação. Alguns dos GCM’s indicaram diminuição da precipitação média anual enquanto outros indicaram o aumento desta variável. Os resultados mensais de modificação na temperatura e precipitação média previstos para 2050 na região da bacia do Ibicuí, obtidos pelos vinte GCMs para cada um dos três cenários, foram utilizados para perturbar as séries observadas e simular o impacto sobre o regime hidrológico através do modelo MGB-IPH. As incertezas relacionadas às projeções de anomalias de precipitação e temperatura, previstas pelo conjunto de 20 GCM’s, foram amplificadas ao avaliar o impacto de mudanças climáticas no regime de vazões. / The impact of possible climate change scenarios on water resources in the Ibicui River basin was assessment in this work. The Ibicui River (35,158.43 Km²) is tributary of Uruguay River and it is located on border of southern of Brazil. The impacts of climate change on the Ibicui River basin were evaluated using a large scale distribuited hydrological model, sensitivity analyses and climate change scenarios. Sensitivity analyses showed that minimum discharges in the Ibicui River are less sensitive to change in mean precipitation when compared to maximum and mean discharge. Climate change scenarios for 2050 (30-years time interval centered in 2050) was obtained through a climate scenario generator, MAGICC/SCENGEN, considering the results from twenty general circulation models (GCM’s) and three emission scenarios of greenhouse gas emissions. Results indicate an increase in the annual mean temperature, but divergences about precipitation. Some GCM’s indicated increase in the annual mean precipitation while others indicated decrease. The hydrological impact of all projections of climate change for 2050 was simulated using the MGB-IPH model, by perturbing the observed times series of temperature and precipitation according to relative changes projected by GMC’s. The uncertainties in projected climate changes are amplified in the hydrological results.

A pesquisa desenvolvida nesta tese foi aplicada ao Banhado do Taim e teve quatro enfoques: a análise de possíveis correlações entre índices climáticos e a precipitação no Banhado do Taim; a verificação da qualidade da previsão de precipitação proveniente de modelos atmosféricos; a previsão hidroclimática de níveis com antecedência de até 6 meses; e por fim o estabelecimento de um conjunto de regras de retirada de água da Lagoa Mangueira, de forma a contribuir com o planejamento da utilização dos recursos hídricos com múltiplos usos. Os resultados das análises mostram uma relação entre os índices climáticos e a precipitação, que as relações dos períodos secos e úmidos não estão unicamente e diretamente ligadas aos fenômenos El Niño e La Niña e que a Oscilação Decadal do Pacífico (ODP) influencia na precipitação no Sistema hidrológico do Taim, variando proporcionalmente em relação ao sinal. Na verificação da qualidade da previsão de precipitação, os modelos apresentaram boa correlação com a precipitação observada, e aqueles que apresentaram melhores desempenhos foram: o modelo global com a Média dos Membros, o MRERS e o Modelo de regressão, embora os dois primeiros tenham subestimado a precipitação observada na grande maioria do tempo. A previsão de nível com base na previsão de precipitação apresentou bons resultados, com coeficiente de correlação ficando em média 0,95, e o coeficiente de Nash mostrou que o modelo é adequado. Na verificação dos erros em relação ao nível o modelo de Regressão linear mostrou-se melhor em relação aos demais modelos, embora o horizonte de previsão seja de apenas 3 meses. Na análise do último item, para a definição de preceitos para o uso da água foi estabelecida uma metodologia que permite a integração da previsão hidroclimática com as necessidades hídricas da fauna e flora representativas do Banhado do Taim através dos Índices de Qualidade Ambiental ou Curvas guias e a estimativa do real consumo de água para o arroz irrigado, permitindo definir com um horizonte de até 6 meses, critérios para o gerenciamento dos recursos hídricos, alocando água para a irrigação e conservação do ecossistema do SHT, proporcionando benefícios mútuos. / The research conduced on this thesis Project were applied for the Taim Wetland and had four main points: the analysis of possible correlations between climatic indexes and precipitation of the Taim Wetland; the verification of the quality of forecasts developed for precipitation obtained from atmospheric models; the “hydroclimatic” forecast of levels considering six months upfront; and finally the establishment of a set of rules of water removal from Mangueira Lagoon, in order to contribute with the management and utilization of water resources for multiple purposes. The results of analysis performed show a correlation between the climatic indexes and precipitation. Relation between dry and humid seasons are not solely and directly related to El Niño and La Niña events. The results indicate an influence of the “Ocilação Decadal do Pacífico (ODP)” on the precipitation of the hydrologic system of Taim, proportionally varying in relation to the signal. On the verification of the quality of the precipitation forecast, the models presented a good correlation with the observed precipitation. The models that had the best performance were the following: the global model with the average of the members, the MRERS and the backcast. The two first mentioned underestimated the observed precipitation most of the time. The level forecast based on the precipitation forecast presented good results, with an average coefficient of correlation of 0.95. The Nash coefficient indicated the model is suitable on the error verification in relation to the “Linear backcast” even though the forecast horizon is just three months. On the analysis of the last aspect of the study, the definition of the rule for water use, a methodology that allows the integration of hydroclimatic forecast was defined, with representative hydrologic needs of fauna and flora of the Taim Wetland by the quality indexes or “guide curves” and the estimation of the real water use for irrigated rice, allowing the definition of a six months horizon, water resources management criteria, allocating water for irrigation and conservation of the SHT’s ecosystem, providing mutual benefits.

Esta tese investiga uma abordagem supervisionada para o problema da detecção de mudanças em imagens multitemporais de sensoriamento remoto empregando Support Vector Machines (SVM) com o uso dos kernels polinomial e gaussiano (RBF). A proposta metodológica está baseada na diferença das imagens-fração produzidas para cada data. Em imagens de cenas naturais a diferença nas frações de solo e vegetação tendem a apresentar uma distribuição simétrica em torno da origem. Esse fato pode ser usado para modelar duas distribuições normais multivariadas: mudança e não-mudança. O algoritmo Expectation-Maximization (EM) é implementado para estimar os parâmetros (vetor de médias, matriz de covariância e probabilidade a priori) associados a essas duas distribuições. Amostras aleatórias são extraídas dessas distribuições e usadas para treinar o classificador SVM nesta abordagem supervisionada. A metodologia proposta realiza testes com o uso de conjuntos de dados multitemporais de imagens multiespectrais TM-Landsat, que cobrem a mesma cena em duas datas diferentes. Os resultados são comparados com outros procedimentos, incluindo trabalhos anteriores, um conjunto de dados sintéticos e o classificador SVM One-Class. / In this thesis, we investigate a supervised approach to change detection in remote sensing multi-temporal image data by applying Support Vector Machines (SVM) technique using polynomial kernel and Gaussian kernel (RBF). The methodology is based on the difference-fraction images produced for two dates. In natural scenes, the difference in the fractions such as vegetation and bare soil occurring in two different dates tend to present a distribution symmetric around the origin of the coordinate system. This fact can be used to model two normal multivariate distributions: class change and no-change. The Expectation-Maximization algorithm (EM) is implemented to estimate the parameters (mean vector, covariance matrix and a priori probability) associated with these two distributions. Random samples are drawn from these distributions and used to train the SVM classifier in this supervised approach.The proposed methodology performs tests using multi-temporal TMLandsat multispectral image data covering the same scene in two different dates. The results are compared to other procedures including previous work, a synthetic data set and SVM One-Class.

Esta tese investiga uma abordagem não supervisionada para o problema da detecção de mudanças em imagens multiespectrais e multitemporais de sensoriamento remoto empregando Support Vector Machines (SVM) com o uso dos kernels polinomial e RBF e de uma nova métrica de pertinência de pixels. A proposta metodológica está baseada na diferença das imagens-fração produzidas para cada data. Em imagens de cenas naturais essa diferença nas frações de solo e vegetação tendem a apresentar uma distribuição simétrica próxima à origem. Essa caracteristica pode ser usada para modelar as distribuições normais multivariadas das classes mudança e não-mudança. O algoritmo Expectation-Maximization (EM) é implementado com a finalidade de estimar os parâmetros (vetor de médias, matriz de covariância e probabilidade a priori) associados a essas duas distribuições. A seguir, amostras aleatórias e normalmente distribuidas são extraídas dessas distribuições e rotuladas segundo sua pertinência em uma das classes. Essas amostras são então usadas no treinamento do classificador SVM. A partir desta classificação é estimada uma nova métrica de pertinência de pixels. A metodologia proposta realiza testes com o uso de conjuntos de dados multitemporais de imagens multiespectrais Landsat-TM que cobrem a mesma cena em duas datas diferentes. A métrica de pertinência proposta é validada através de amostras de teste controladas obtidas a partir da técnica Change Vetor Analysis, além disso, os resultados de pertinência obtidos para a imagem original com essa nova métrica são comparados aos resultados de pertinência obtidos para a mesma imagem pela métrica proposta em (Zanotta, 2010). Baseado nos resultados apresentados neste trabalho que mostram que a métrica para determinação de pertinência é válida e também apresenta resultados compatíveis com outra técnica de pertinência publicada na literatura e considerando que para obter esses resultados utilizou-se poucas amostras de treinamento, espera-se que essa métrica deva apresentar melhores resultados que os que seriam apresentados com classificadores paramétricos quando aplicado a imagens multitemporais e hiperespectrais. / This thesis investigates a unsupervised approach to the problem of change detection in multispectral and multitemporal remote sensing images using Support Vector Machines (SVM) with the use of polynomial and RBF kernels and a new metric of pertinence of pixels. The methodology is based on the difference-fraction images produced for each date. In images of natural scenes. This difference in the fractions of bare soil and vegetation tend to have a symmetrical distribution close to the origin. This feature can be used to model the multivariate normal distributions of the classes change and no-change. The Expectation- Maximization algorithm (EM) is implemented in order to estimate the parameters (mean vector, covariance matrix and a priori probability) associated with these two distributions. Then random and normally distributed samples are extracted from these distributions and labeled according to their pertinence to the classes. These samples are then used in the training of SVM classifier. From this classification is estimated a new metric of pertinence of pixel. The proposed methodology performs tests using multitemporal data sets of multispectral Landsat-TM images that cover the same scene at two different dates. The proposed metric of pertinence is validated via controlled test samples obtained from Change Vector Analysis technique. In addition, the results obtained at the original image with the new metric are compared to the results obtained at the same image applying the pertinence metric proposed in (Zanotta, 2010). Based on the results presented here showing that the metric of pertinence is valid, and also provides results consistent with other published in the relevant technical literature, and considering that to obtain these results was used a few training samples, it is expected that the metric proposed should present better results than those that would be presented with parametric classifiers when applied to multitemporal and hyperspectral images.

Esta dissertação aborda o problema da utilização de classificadores paramétricos em dados de alta dimensionalidade. As vantagens trazidas pelos dados em alta dimensionalidade são bem conhecidas. Classes que são muito semelhantes podem, não obstante, ser separadas com um alto grau de acurácia desde que a classificação dos dados seja realizada em um espaço de alta dimensionalidade e que as matrizes de covariância das classes difiram significativamente. Sistemas sensores capazes de adquirir dados de imagem em alta dimensionalidade (dados de imagens hiperespectrais) foram, em parte, desenvolvidos para tirar proveito dessa condição. Nas condições do mundo real, no entanto, temos de enfrentar o problema de estimar um grande número de parâmetros, geralmente, com um número limitado de amostras. Amostras de treinamento são geralmente caras e demoradas para adquirir. Diferentes abordagens para resolver ou, pelo menos, atenuar este problema tem sido um tópico de investigação por parte da comunidade internacional em sensoriamento remoto. Entre outras, uma possível abordagem que tem sido proposta na literatura consiste em aumentar o número de amostras pela adição de amostras semi-rotuladas ao processo de estimação dos parâmetros do classificador. A metodologia investigada nesta dissertação segue esta abordagem geral. O foco principal deste estudo consiste em investigar uma abordagem para estimar os pesos a serem associados às amostras semi-rotuladas. A abordagem proposta inclui duas etapas. Na primeira, as estimativas iniciais para os pesos são realizadas de forma interativa, por meio da utilização de informações espectrais somente. Em uma segunda etapa, os pesos estimados são refinados por meio de informações de contexto espacial. A metodologia proposta é avaliada através de experimentos que fazem uso de dados de imagens hiperespectrais AVIRIS. Os resultados são apresentados e discutidos. Sugestões para futuras pesquisas neste tópico também são apresentados. / This dissertation deals with the problem of using parametric classifiers in high dimensional data settings. The advantages brought by high dimensional data are well known. Classes that are very similar can nonetheless be separated with a high degree of accuracy provided that the classification is performed in high dimensional data settings and that the classes’ covariance matrices differ significantly. Sensor system capable of acquiring high dimensional image data (hyperspectral image data) were in part developed to take advantage of this condition. In real world conditions, however, we have to face the problem of estimating a resulting large number of parameters with a generally limited number of samples. Training samples are usually expensive and time consuming to acquire. Different approaches to solve or at least mitigate this problem have been a topic of investigation by the international community in remote sensing. Among others, one possible approach that has been proposed in the literature consists in increasing the number of samples by adding semilabeled samples to the process of estimating the classifier’s parameters. The methodology investigated in this dissertation follows this general approach. The main focus in this study consists in investigating an approach to estimate the weights to be associated with the semilabeled samples. The proposed approach includes two steps. In the first one, initial estimates for the weights are performed in an iterative way, by making use of spectral information only. In a second step, the estimated weights are further adjusted by means of spatial context information. The proposed methodology is evaluated by experiments making use of AVIRIS hyperspectral image data. The results are presented and discussed. Suggestions for further research in this topic are also presented.

Submitted by Amanda Silva (amanda.osilva2@ufpe.br) on 2015-04-15T13:02:27Z No. of bitstreams: 2 TESE Cyinthia Carneiro Suassuna.pdf: 5179880 bytes, checksum: 4b27bae2477b05e6e10801a84da5b676 (MD5) license_rdf: 9 bytes, checksum: 42dd12a06de379d3ffa39b67dc9c7aff (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-15T13:02:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Cyinthia Carneiro Suassuna.pdf: 5179880 bytes, checksum: 4b27bae2477b05e6e10801a84da5b676 (MD5) license_rdf: 9 bytes, checksum: 42dd12a06de379d3ffa39b67dc9c7aff (MD5) Previous issue date: 2014 / A ideia de que o Brasil é um país abençoado por Deus e livre de desastres não corresponde à realidade. Dados do Anuário Brasileiro de Desastres Naturais apontaram a ocorrência de 795 desastres em 2011, distribuídos em 2370 municípios. Esses eventos afetaram 12.535.401 pessoas, com 1.094 óbitos. A maioria desses desastres (64,44%) tem natureza hidrológica, mas envolvem também eventos geológicos, como os deslizamentos, com gravíssimas consequências, principalmente quando ocorrem em cidades. Esses fatos levaram o país a dar nova ênfase às questões relativas à redução de desastres e à elevação da capacidade de resiliência de suas cidades. Tal ênfase se faz ainda mais necessária diante da perspectiva de aumento da intensidade e da frequência de eventos extremos decorrente das mudanças climáticas. Nesse contexto, a redução de riscos de desastres foi institucionalizada em documentos internacionais que vinculam os países signatários a compromissos assumidos no âmbito das Nações Unidas. Complementarmente foi criada a Plataforma Global para a Redução dos Riscos de Desastres, que incluiu no debate internacional a necessidade de se reforçar a resiliência das comunidades através da campanha “Cidades Resilientes” (2011), centrada na governança local e nos riscos urbanos. O Brasil internalizou esses compromissos no ordenamento jurídico através das políticas nacionais de mudanças climáticas e de Proteção e Defesa Civil, atribuindo várias obrigações aos municípios. Verifica-se, porém, a escassez de instrumentos de gestão municipal que viabilizem o cumprimento dessas obrigações legais pelos governos locais. A presente pesquisa objetivou desenvolver um índice de resiliência de cidades: aspectos institucionais (IRCi). O problema teórico da pesquisa, portanto, foi entender como se avaliam os aspectos institucionais da cidade resiliente frente a desastres decorrentes de eventos hidrológicos extremos, e quais os indicadores adequados para a mensuração desses aspectos. Nesse esforço, além de uma vasta revisão da literatura, também lançou-se mão de uma pesquisa empírica, na cidade de Barreiros, em Pernambuco, no nordeste brasileiro, que sofreu um desastre em 2010 decorrente de um evento hidrológico extremo. Como resultado, foi possível construir um sistema de 52 indicadores que permitem avaliar os aspectos institucionais da cidade resiliente, frente a desastres decorrentes de eventos hidrológicos extremos, em particular as enchentes e as inundações (enxurradas) e seus consequentes deslizamentos, no Brasil. Indicadores são instrumentos largamente utilizados para avaliar situações, planejar intervenções e apoiar a tomada de decisões, assim a criação deste sistema encaixa-se no contexto das ações de redução dos riscos de desastres e de adaptação às mudanças climáticas. O quadro metodológico utilizado foi o paradigma da complexidade, com abordagem interdisciplinar, utilizando-se a teoria e a realidade para construir os indicadores. O IRCi, resultado da pesquisa, foi validado por especialistas e pessoas em posições-chave e aplicado no município do Recife, capital de Pernambuco.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-07-05T18:48:30Z No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 646194 bytes, checksum: 1281d551ac1c9f95504b335d91ece54f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-05T18:48:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 textocompleto.pdf: 646194 bytes, checksum: 1281d551ac1c9f95504b335d91ece54f (MD5) Previous issue date: 2018-03-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Estudos recentes demonstram que os efeitos das mudanças climáticas podem afetar a adequação climática ao café, sobretudo arábica (Coffea arabica L.) nas principais regiões produtoras. O aumento da temperatura e as mudanças nos padrões de precipitação poderão reduzir consideravelmente o rendimento e a qualidade de grãos, aumentando a pressão econômica principalmente sobre os agricultores familiares. Os sistemas agroflorestais (SAFs) têm se destacado como alternativa capaz de manter a sustentabilidade do cultivo de café frente à ocorrência de eventos climáticos extremos. Contudo, as condições de solo e microclima em cada SAF podem variar muito. O objetivo do trabalho foi avaliar a influência da macaúba na radiação solar incidente, microclima e aspectos agronômicos do cafeeiro. Foram coletados dados de cafeeiros cultivados em SAF localizado na Universidade Federal de Viçosa, correspondente aos tratamentos CE e CP (cafeeiros mais expostos e mais protegidos da radiação, respectivamente) e de cafeeiros cultivados a pleno sol, PS. Os sistemas foram caracterizados com relação à precipitação, incidência de radiação fotossinteticamente ativa, umidade do solo e temperatura do ar. Os dados agronômicos coletados nos cafeeiros (incremento na altura, diâmetro da copa e número de nós dos ramos plagiotrópicos no período experimental, potencial hídrico foliar em quatro datas, produção nos anos de 2016, 2017, média do biênio e rendimento de grãos em 2017) foram analisados através do software R, considerando nível de significância de 5%. Também foi realizada a classificação dos grãos por peneiras. As diferentes condições de radiação incidente no SAF alteram o microclima do sistema. As características agronômicas do cafeeiro são influenciadas, além da radiação incidente, pela competição por recursos entre o café e a macaúba, sobretudo hídricos / Recent studies have shown that climate change can affect the climatic suitability to coffee, mainly arabica (Coffea arabica L.) in the Brazilian main producing regions. Rising temperatures and changes in precipitation patterns could significantly reduce yield and grain quality, increasing economic pressure, especially on family farmers. The agroforestry systems (AGFs) have stood out as an alternative of maintaining the coffee cultivation sustainability in the face of the occurrence of extreme climatic events. However, soil and microclimate conditions in each SAF can greatly vary. The aim of this work was to evaluate the influence of macaw palm on incident solar radiation, microclimate and agronomic aspects of coffee. Data were collected from coffee plants grown in an AGF at Universidade Federal de Viçosa, corresponding to the treatments CE and CP (more exposed and more protected coffee trees from radiation, respectively) and from coffee plants grown under full sun, FS. The systems were characterized according to precipitation, incidence of photosynthetically active radiation, soil moisture and air temperature. The agronomic data collected on coffee trees (increment in height, crown diameter and number of plagiotropic branches nodes in the experimental period, leaf water potential in four dates, production in the years 2016, 2017, biennium average and grains: hulls yield in 2017) were analyzed via software R, considering a 5% level of significance. The classification of grains by sieves was also performed. Different conditions of incident radiation on the AGF changes the system microclimate. The agronomic characteristics of the coffee tree are influenced, besides the incident radiation, by resource competition between coffee and macaw palm, especially water and nutrients