Orientador: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Zacarias Xavier de Barros / Banca: Osmar Delmanto Junior / Resumo: Entre as diversas áreas de estudo reunidas sob o denominador comum de processamento digital de imagens, encontra-se a área conhecida como análise de imagens. Este campo de estudos visa ao desenvolvimento de técnicas que permitam extrair informações das imagens, possibilitando às pessoas e aos equipamentos maior poder de análise, resultando em maior suporte às decisões. Neste processo, uma etapa importante é a de segmentação que se refere à divisão da imagem em diversas partes elementares, permitindo a análise destas isoladamente. Este é um processo complexo porque tenta traduzir para o computador um processo cognitivo extremamente sofisticado realizado através da visão humana que realiza agrupamentos baseados na proximidade, similaridade e continuidade das imagens captadas. Tais agrupamentos são utilizados na classificação e análise semântica dos objetos percebidos. Atualmente, o processamento de imagens de satélite é uma ferramenta importante e eficaz no planejamento agrícola e no monitoramento ambiental. Fazendo uso de imagens de satélite e de técnicas de processamento de imagens, o profissional pode analizar a área de interesse e realizar um planejamento prévio sem a necessidade de uma visita ao local. As técnicas de segmentação dividem a imagem em partes homogêneas, identificando, assim, as áreas de cultivo, as áreas de mata, rios e lagos, facilitando o processo de identificação de áreas de interesse do profissional. Diante deste contexto, o presente trabalho visou facilitar a detecção de áreas de cultivo de eucalipto através do desenvolvimento do programa SmartClass, que realiza a composição de imagens, a partir das bandas espectrais isoladas coletadas pelos satélites imageadores, e o processamento para este fim, sendo que as etapas do processamento são realizadas de forma automática. A detecção das áreas de cultivo de eucalipto foi... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Among the various fields of study grouped under the common denominator of digital image processing, is the area known as analysis of images. This field of study aims to develop techniques that allow extracting information from images, enabling the people and equipment increased power of analysis, resulting in greater support for the decisions. In the process, an important step is to target regard to the division of the image in various parts elementary, allowing the analysis of isolation. This is a complex process because the computer tries to translate to an extremely sophisticated cognitive process through the vision that conducts human groupings based on proximity, similarity and continuity of images. Such groupings are used in the classification and semantic analysis of the objects perceived. Currently, the processing of satellite imagery is an important and effective tool in agricultural planning and environmental monitoring. Making use of satellite imagery and techniques of image processing, the operator can analyze the area of interest and conduct a preliminary planning without the need for a site visit. The techniques of image segmentation divided into parts homogeneous, identifying thus the areas under cultivation, the areas of forest, rivers and lakes, facilitating the process of identifying areas of interest to the profession. In this context, the present study to facilitate the detection of areas of cultivation of eucalyptus by developing the SmartClass program, which makes the composition of images, from the individual spectral bands collected by satellite images, and processing for this purpose, with the processing stages are performed automatically. The detection of areas of cultivation of eucalyptus has been successful and the program proved to be easy to use. / Mestre

Orientador: Odivaldo José Seraphim / Banca: Zacarias Xavier de Barros / Banca: Renato Farias do Valle Junior / Resumo: Este trabalho teve como objetivo reconhecer as mudanças temporais significativas no uso do solo entre os anos de 1984 e 2008 no município de Barra Bonita/SP e analisar os conflitos de uso da terra em áreas de preservação permanente tendo como referência legal o Código florestal e a Resolução n. 303, do CONAMA. Utilizou-se o sistema de informações geográficas - SIG Idrisi Andes 5.0 onde foram processadas as imagens do satélite LANDSAT TM5. A área de estudo possui declividade menor que 20%. A rede de drenagem do município reduziu 9,8 km³ na comparação da carta do IBGE de 1974 com escala de 1:50000 e a imagem LANDSAT 5 do ano de 2008. Através da classificação supervisonada Maxver obteve-se os mapas de uso do solo que revelaram que em 1984 a área ocupada pela cultura da cana-de-açúcar era de aproximadamente 10.500 ha (70%) e em 2008, 10.900 ha. Na analise dos conflitos de uso do solo em áreas de preservação permanente evidenciou-se que nos 24 anos a cana-de-açúcar aumentou 3,6% sobre a APP. A ocupação adequada foi representada pela mata que ocupava por 279,25 ha (31,5% do total) no ano de 1984. No ano de 2008 verifica-se que a cultura da cana-de-açúcar representava o maior conflito na APP ocupando 357,9 ha da área e 11,4% corresponde ao solo em preparo. Neste ano, 59,5% do total da APP encontra-se em desacordo com a legislação ambiental. / Abstract : This study aimed to recognize the significant temporal changes in land use between 1984 and 2008 in the Barra Bonita / SP and analyze the conflicts of land use in areas of permanent preservation with reference to the legal code forestry and Resolution N. 303 of CONAMA. We used geographic information system - GIS Idrisi Andes 5.0 where the images were processed LANDSAT TM5. The study area has slopes less than 20%. The drainable area in the city decreased 9.8 kilometers ³ comparison of the letter from the IBGE 1974 with scale 1:50000 and LANDSAT 5 in the year 2008. By Maxver supervised classification was obtained maps of land use which showed that in 1984 the area occupied by the culture of cane sugar was about 10,500 ha (70%) and in 2008, 10,900 ha. In the analysis of conflicts of land use in areas of permanent preservation showed that in 24 years the cane sugar increased 3.6% on the APP. The occupation was represented by adequate forest that occupied by 279.25 ha (31.5% of total) in 1984. In the year 2008 it appears that the cultivation of cane sugar was the biggest conflict in APP occupying 357.9 ha in area and 11.4% corresponds to the ground in preparation. This year, 59.5% of total APP is at odds with environmental legislation. / Mestre

Resumo: A cultura do café é muito sensível a fenômenos climáticos, como geada e chuvas de granizo, que podem provocar grande redução de rendimento nas safras. Quando ocorre geada, acontece muita especulação no mercado econômico, porém, a falta de dados rigorosos sobre o impacto das geadas faz com que as especulações sejam ainda maiores, superestimando os danos nas lavouras cafeeiras em função dos interesses econômicos. Procurar quantificar o impacto causado pelas geadas, com maior precisão e com menor trabalho de campo pode contribuir muito para evitar as especulações na área econômica. Existem várias maneiras para avaliar o impacto causado pelas geadas, desde o intensivo trabalho de levantamento no campo até o emprego de técnicas especializadas, como o uso do geoprocessamento. A utilização do geoprocessamento através do uso de imagens de satélites apresenta algumas vantagens em relação aos métodos convencionais quando se trata de avaliar grandes extensões de áreas atingidas por fenômenos como a geada. As imagens de satélites, além do baixo custo, possuem como características, a repetividade do satélite e a visão sinóptica. Desta forma, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver uma metodologia fundamentada no uso de imagens de satélites de média e baixa resolução temporal e técnicas de geoprocessamento para avaliar em tempo hábil o impacto de geadas em regiões cafeeiras no noroeste do estado do Paraná. No desenvolvimento do trabalho foram utilizadas imagens do satélite TERRA, sensor MODIS e do satélite Landsat 5 e 7, sensores TM e ETM+. Sendo, todos os procedimentos realizados através do aplicativo SPRING. Para analisar o potencial das imagens MODIS no monitoramento de lavouras cafeeiras atingidas pela geada utilizou-se os índices de vegetação... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Coffee crop is very sensitive to climatic phenomena, such as frost and hailstorms which can reduce coffee crop yields. When frost happens, a lot of speculation happens it the economical market, however, the lack of rigorous data about the frost impact provoke more speculations, overestimating damages on coffee farming because of economical interests. Trying to quantify the impact caused by frosts, with larger precision and with smaller field work can contribute a lot to avoid speculations in the economical area. There are several ways to evaluate the impact caused by frosts, from the intensive work on the field to the use of specialized techniques, such as the use of the geoprocessing. The use of the geoprocessing through satellites images presents some advantages in relation to the conventional methods when great extensions of areas reached by phenomena are evaluated such as frosts. Satellites images, besides the low cost, have as characteristics, satellite repetitively and the synoptic vision. Thus, the present research had the objective to develop a methodology based on the use of images of average satellites and low temporary resolution and geoprocessing techniques to evaluate in skilled time, the impact of frosts on coffee areas in the Northwest of the State of Paraná. The results showed that the temporary resolution of the satellite TERRA allowed following environmental changes in skilled time. The vegetation indexes NDVI and HCVI, obtained from the images MODIS are efficient for the evaluation of the effect of the frost in State and located level, soon after the frost occurrence. Landsat satellites images are useful for the detailing of the impact effect of the frost on coffee farming, however, the temporary resolution is inadequate for this type of study, besides the images had presented many problems with clouds. / Orientador: Sérgio Campos / Coorientador: Maurício Alves Moreira / Coorientador: Rogério Teixeira de Faria / Banca: Celia Regina Lopes Zimback / Banca: Lincoln Gehring Cardoso / Banca: Sergio Pascal de Campos / Banca: Pedro Roberto de A. Madruga / Doutor

Orientador: Hélio Grassi Filho / Coorientador: Célia Regina Zimback / Banca: Maria Helena Moraes Spinelli / Banca: Paulo Milton Barbosa Landim / Banca: Diego Augusto de Campos Moraes / Banca: Aline Azevedo Narario / Resumo: A atual demanda por informações precisas e de baixo custo de obtenção causa um aumento na procura por serviços remotos, como o geoprocessamento, a geoestatística e o aprendizado de máquinas. Este trabalho objetiva a obtenção de informações relacionadas a leituras de teores de clorofila, a partir de um banco de dados de campo e por imagens de satélite aplicadas a uma área de cultivo de aveia preta, com baixos custos. Com um banco de dados preciso sobre o teor de clorofila, acredita-se ser possível reduzir custos na implantação e execução de sistemas de irrigação. Diversos autores já realizaram a comparação entre o teor de clorofila e a disponibilidade de água e outros já pontuaram o grande benefício da irrigação sobre diversos cultivares. Com a hipótese de que é possível através da utilização de técnicas de baixo custo a obtenção de valores de teor de clorofila, o trabalho utilizou de técnicas de geoestatística para procurar uma correlação entre os dados físicos e os índices de vegetação gerados a partir de imagens do satélite Landsat 5. Ao encontrar resultados insatisfatórios, partiu-se para um estudo dos dados em treinamento de máquinas e mineração de dados. Após passar por vários processos, o algoritmo Gradient Boosting Machine (GBM) possibilitou a geração de uma imagem com valores estimados clorofila bastante semelhante aos reais obtidos em campo. / Abstract: The nowadays demand for accurate and low-cost obtained information has increased the demand for remote services, such as geoprocessing, geostatistics and machine learning. This work aims to increase the accuracy of information related to readings of chlorophyll content from a field database and satellite images, applied to a black oat growing area. With a precise database on chlorophyll content, it is believed that it is possible to reduce costs in the implementation and execution of irrigation systems. Several authors have already made the comparison between chlorophyll content and water availability and others have already pointed out the great benefit of irrigation on several cultivars. With the hypothesis that is possible through the use of low cost techniques the obtaining values of chlorophyll content, the work used geostatistics techniques to search for a correlation between the physical data and the vegetation indexes generated from images of Landsat 5 satellite .When finding unsatisfactory results, we started with a study of data in machine training and data mining. And after passing through several processes, the Gradient Boosting Machine (GBM) algorithm allowed the generation of an image with estimated chlorophyll values very similar to those obtained in the field. / Doutor