Made available in DSpace on 2014-07-29T12:05:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nicali Bleyer Ferreira dos Santos.pdf: 4920113 bytes, checksum: a59f1d414404296c48b9a3c0454ab936 (MD5) Previous issue date: 2010-07-12 / The occurrence of vegetation is an important factor regarding the maintainance of natural biogeochemical processes. In the Cerrado, the conversion of the vegetative cover into croplands and cultivated pasturelands has induced severe modifications in biophysical variables such as land surface temperatures, highly sensitive to land cover / land use changes. Thus, and aiming at a more complete understanding of the land conversion impacts on the Cerrado biophysical variables, in this study we assessed, through orbital data (MOD 11 product - Land Surface Temperature), the correlation between land occupation and thermal variability, considering 2003 imagery obtained at the beginning and end of the dry season. In particular, we investigated the LST behavior in relation to the major Cerrado land cover classes, as well as its response to the ongoing clearings. Our results confirmed higher temperatures over anthropic areas, as well as significant increases immediately following deforestations. / A presença de vegetação verde é um importante fator na manutenção de processos biogeoquímicos da natureza. No Cerrado, assim como em outros ecossistemas, a conversão da vegetação natural em áreas de pastagens e agricultura induz a alteração de variáveis biofísicas como a temperatura de superfície (TS), altamente sensível a mudanças na cobertura da terra. Dessa maneira, com vistas à cotribuir com o entendimento da dinâmica de causa e efeito do uso e ocupação da terra no Cerrado nas variáveis biofísicas da região, o presente trabalho procurou analisar, através de dados orbitais (produto MOD11-Land Surface Temperature), a correlação entre a ocupação da terra e a variabilidade termal de superfície, tendo como recorte temporal o ano de 2003 nos períodos de maio e setembro (início e final da seca). Para esse propósito, relacionaram-se as diversas formas de ocupação (expressas pelas categorias de uso e ocupação da terra) com a variável biofísica TS, bem como se verificou a variabilidade termal após episódios de desmatamento. A análise dos dados mostrou temperaturas de superfície mais elevadas em áreas antropizadas e evidenciou um aumento positivo na TS em áreas desmatadas no bioma Cerrado.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-15T17:50:23Z No. of bitstreams: 1 Rafaela_Nicolau2017.pdf: 2526644 bytes, checksum: b34f04c83f091610940b76b8a104e99a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-15T17:50:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rafaela_Nicolau2017.pdf: 2526644 bytes, checksum: b34f04c83f091610940b76b8a104e99a (MD5) Previous issue date: 2017-02-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The acquisition of effective technologies for prediction and monitoring of agricultural crops highlights the search for methodologies that make this information available before harvesting. Currently, the monitoring of agricultural production is still partially carried out through subjective and onerous techniques by Brazilian official bodies. The study of the agricultural monitoring and/or estimation of winter crops yield, using vegetation indexes extracted from multitemporal images of the MODIS sensor, is a reality that has been tested by several authors, in the search for greater objectivity to the generated figures. In this context, this research aims to map and estimate areas with winter and maize crops, using temporal series of the EVI vegetation index from the MODIS sensor of the Terra and Aqua satellites, for the 2012, 2013, and 2014 harvests for the state of Paraná. As a way of adjusting the mapping through the MODIS sensor (250 meters), the visual analysis was performed in which images of medium spatial resolution (30 meters) were used to identify the chosen cultures. In article 1, color compositions were generated using images from the pre-planting period until the initial development and images representing the vegetative peak of the crops. Subsequently, the extraction of cultivated areas with the crops of interest was performed, so that these could be compared with official data through statistics and correlations, as well as accuracy analyzes. In Article 2, colored compositions were generated using only the vegetative peak images of the cultures to be classified using the Spectral Angle Mapper (SAM) algorithm. Subsequently, the masks were compared with official data through statistics and correlations, as well as accuracy analyzes. In Article 1, an underestimation of the safflower and winter crops areas was found for the 2012 and 2013 crops, and an overestimation for the 2014 safflower, and for the winter crops, overestimation. By the accuracy analyzes, the masks were classified with excellence. In Article 2, it was verified that the data of areas were overestimated for the safflower corn and underestimated for the winter crops. The accuracy analyzes were classified as excellent, in relation to the medium resolution image. / A obtenção de tecnologias eficazes para a previsão e o acompanhamento de safras agrícolas ressalta a busca de metodologias que disponibilizem essas informações antes da colheita. Atualmente, o acompanhamento da produção agrícola é ainda em parte realizado por meio de técnicas subjetivas e onerosas por órgãos oficiais brasileiros. O estudo do monitoramento agrícola e/ou estimativa de safras das culturas de inverno, utilizando índices de vegetação extraídos de imagens multitemporais do sensor MODIS, é uma realidade que tem sido testada por diversos autores na busca de maior objetividade para os valores gerados. Nesse contexto, esta pesquisa tem por objetivo mapear e estimar áreas com as lavouras de inverno e de milho safrinha, utilizando séries temporais do índice de vegetação EVI, provenientes do sensor MODIS dos satélites Terra e Aqua, nas safras 2012, 2013 e 2014 para o estado do Paraná. Como forma de ajustar o mapeamento por meio do sensor MODIS (250 metros), foi realizada uma análise visual em que foram utilizadas imagens de média resolução espacial (30 metros) para identificação das culturas desejadas. No Artigo 1 foram geradas composições coloridas utilizando imagens do período de pré-plantio até o desenvolvimento inicial e imagens que representam o pico vegetativos das lavouras. Posteriormente, foi realizada a extração de áreas cultivadas com as lavouras de interesse para que pudessem ser comparadas com dados oficiais por meio de estatísticas e correlações, como também análises de acurácia. No Artigo 2 foram geradas composições coloridas utilizando somente as imagens que representam os picos vegetativos das lavouras para serem classificadas, utilizando o algoritmo SAM (Spectral angle mapper). Posteriormente, as máscaras foram comparadas com dados oficiais por meio de estatísticas e correlações, como também análises de acurácia. No Artigo 1 foi verificada subestimação para o milho 2ª safra nas safras 2012 e 2013 e superestimação em 2014 e, para lavouras de inverno, superestimação. Pelas análises de acurácia, as máscaras foram classificadas com excelência. No Artigo 2 foi verificado que os dados de áreas foram superestimados para o milho 2ª safra e subestimados para as lavouras de inverno. As análises de acurácia foram classificadas como excelentes em relação à imagem de média resolução.

El objetivo de este trabajo es estudiar la dinámica de los aerosoles en Perú y América del Sur, a partir de las imágenes promedios mensuales del espesor óptico de aerosoles (AOT) en la longitud de onda de 550 nm estimados por el sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo de los satélites TERRA y AQUA, para un periodo de catorce años (2000-2013). La importancia del estudio de la dinámica de los aerosoles es que vamos a tener en cuenta a la hora de usar los modelos de corrección atmosférica. El área de estudio corresponde a las latitudes 4°N a 24°S y las longitudes 83°W a 33°W (que abarca Perú y parte de América de Sur). Se ha usado datos AOT in-situ horarios de 6 estaciones AERONET de América del Sur (Brasil: Rio Branco, Paraná Ji, Alta Foresta, Campo Grande, Chile: Arica y Bolivia: La Paz). Para cada estación, se han obtenido los promedios mensuales y se ha generado una serie de tiempo AOT mensual de 14 años (168 datos AOT). Se emplearan datos imágenes AOT productos mensuales de nivel L3, 166 datos imágenes AOT procedentes del sensor MODIS abordo del satélite TERRA durante el período del 2000 al 2013, y 138 datos imágenes AOT productos mensuales procedentes del sensor MODIS abordo del satélite AQUA durante el periodo del 2002 al 2013. El software web GIOVANNI es usado para estimar las imágenes productos mensuales AOTMODIS-TERRA y AOT-MODIS-AQUA de 1º x 1º (110 km x 110 km) que abarca un área de aproximadamente 16 940 000 km2 y también para estimar las series de tiempo AOT-MODIS-TERRA y AOT-MODIS-AQUA promedios mensuales y promedios espaciales del área de estudio (166 datos AOT para TERRA y 138 datos AOT para AQUA). La serie de tiempo AOT-MODIS-TERRA toma valores máximos y mínimos entre 0,0 a 0,499, pudiendo obtener que sus valores máximos se presentan en la temporada seca del hemisferio sur (agosto a noviembre) durante los 14 años. La serie de tiempo AOT-MODIS-AQUA toma valores máximos y mínimos entre 0,0 a 0,493, pudiendo obtener que sus valores máximos se presentan en la temporada seca (agosto a noviembre) durante los 12 años. La serie de tiempo AOT-AERONET para Brasil (cuatro estaciones) muestra una variación estacional con máximos en la estación seca durante los 14 años y para Chile y Bolivia (una estación para Chile y una estación para Bolivia) muestra una variación estacional muy diferente a los datos AOT/MODIS, teniendo pocos registros de datos AOT. Las gráficas de dispersión de las series de tiempo AOT-MODIS vs AOT-AERONET muestran una alta correlación entre 0.8 y 0.9 en cuatro estaciones de Brasil y una baja correlación de 0.4 en una estación de Chile y 0.6 en una estación de Bolivia. / Tesis

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-05-10T23:18:28Z No. of bitstreams: 1 KionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf: 1524779 bytes, checksum: a034505b357fab3aef4e1f83a7bbc3d6 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-05-18T19:54:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 KionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf: 1524779 bytes, checksum: a034505b357fab3aef4e1f83a7bbc3d6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-18T19:54:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf: 1524779 bytes, checksum: a034505b357fab3aef4e1f83a7bbc3d6 (MD5) Previous issue date: 2015-06-15 / O bioma Caatinga, ecossistema de clima semi?rido localizado no nordeste do Brasil, apresenta forte sazonalidade com baixo regime de precipita??o. Esta regi?o possui as proje??es de mudan?as clim?ticas mais alarmantes do pa?s, com o aumento temperatura do ar e a redu??o da pluviosidade com tend?ncias mais fortes que as previs?es m?dias globais. As mudan?as clim?ticas no bioma podem acarretar na diminui??o da cobertura vegetal e altera??o de sua distribui??o, bem como do funcionamento ecossist?mico. Desta forma, influencia fortemente na diversidade de esp?cies. Nesse contexto, a proposta desse estudo ? modelar a din?mica da vegeta??o em fun??o das condi??es ambientais (pluviosidade e temperatura), bem como predizer as consequ?ncias das mudan?as clim?ticas, baseadas nesses determinantes ambientais para o verdor da vegeta??o. O ?ndice de vegeta??o EVI (Enhanced Vegetation Index) foi usado para estimar o verdor da vegeta??o no bioma. A fim de considerar a forte autocorrrela??o temporal e espacial, bem como a heterogeneidade presente nos dados, v?rios modelos GLS (Generalized Least Squares) foram desenvolvidos e comparados para se obter o melhor modelo. Tal modelo refletiu a influ?ncias das condi??es ambientais na previs?o do verdor da vegeta??o no futuro. Diante da aplica??o dos novos cen?rios de mudan?as clim?ticas no modelo, a modifica??o dos determinantes ambientais, pluviosidade e temperatura, influenciou negativamente no verdor da vegeta??o no bioma Caatinga. Esse modelo foi usado para criar imagens de vegeta??o potencial nos per?odos presente e futuro do bioma Caatinga considerando que at? 2040 haver? uma diminui??o de 20% da precipita??o e um aumento de 1?C na temperatura; at? 2070 haver? uma diminui??o de 35% na precipita??o e um aumento de 2,5?C na temperatura; e at? o final do s?culo o percentual de diminui??o das chuvas alcan?ar? 50% e a temperatura ter? um aumento de at? 4,5?C. Os resultados desse estudo sugerem que o funcionamento do ecossistema ser? afetado com a diminui??o de 5,9% do verdor da vegeta??o at? 2040, 14,2% at? 2070 e 24,3 % at? o final do s?culo. A vegeta??o da Caatinga em ?reas de baixa altitude (maior parte do bioma) ser? mais afetada pelas mudan?as clim?ticas. / The Caatinga biome, a semi-arid climate ecosystem found in northeast Brazil, presents low rainfall regime and strong seasonality. It has the most alarming climate change projections within the country, with air temperature rising and rainfall reduction with stronger trends than the global average predictions. Climate change can present detrimental results in this biome, reducing vegetation cover and changing its distribution, as well as altering all ecosystem functioning and finally influencing species diversity. In this context, the purpose of this study is to model the environmental conditions (rainfall and temperature) that influence the Caatinga biome productivity and to predict the consequences of environmental conditions in the vegetation dynamics under future climate change scenarios. Enhanced Vegetation Index (EVI) was used to estimate vegetation greenness (presence and density) in the area. Considering the strong spatial and temporal autocorrelation as well as the heterogeneity of the data, various GLS models were developed and compared to obtain the best model that would reflect rainfall and temperature influence on vegetation greenness. Applying new climate change scenarios in the model, environmental determinants modification, rainfall and temperature, negatively influenced vegetation greenness in the Caatinga biome. This model was used to create potential vegetation maps for current and future of Caatinga cover considering 20% decrease in precipitation and 1 ?C increase in temperature until 2040, 35% decrease in precipitation and 2.5 ?C increase in temperature in the period 2041-2070 and 50% decrease in precipitation and 4.5 ?C increase in temperature in the period 2071-2100. The results suggest that the ecosystem functioning will be affected on the future scenario of climate change with a decrease of 5.9% of the vegetation greenness until 2040, 14.2% until 2070 and 24.3% by the end of the century. The Caatinga vegetation in lower altitude areas (most of the biome) will be more affected by climatic changes.

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2016-08-15T13:14:14Z No. of bitstreams: 1 Anderson Santos da Silva.pdf: 1059889 bytes, checksum: ff989424df01788dbda8e075b1d48a91 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-15T13:14:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Anderson Santos da Silva.pdf: 1059889 bytes, checksum: ff989424df01788dbda8e075b1d48a91 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / This research is based on estimated and observed agricultural productivity in an area of commercial sugarcane production located at São Francisco’s Agroindustry – AGROVALE S.A., Juazeiro – BA, Brazilian northeast. The new yield estimation models were obtained by multiple linear regression, in which the inputs variables were: irrigation, precipitation, average air temperature, vapor saturation deficit of the air, photoperiod, normalized difference vegetation index (NDVI), leaf area index (LAI) and fractional soil cover (FC). To obtain these models, it was used the statistics program Statística version 10. Futhermore, the meteorological data were obtained from an automatic weather station located at the Farm Brasil Uvas, Juazeiro – BA such as: precipitation (mm), temperature (°C), relative humidity (%), evapotranspiration (mm), current vapor pressure (hPa) and saturation vapor pressure (hPa). The crop yield data and parameters related to crop development were obtained from AGROVALE Agriculture Department. The spectral data, NDVI, IAF and FC, were extracted from MODIS sensor images (Spectroradiometer Imager Moderate Resolution). The data used to models validation were obtained from the same sources previously mentioned. The data were analyzed by mean absolute error (DMA) and mean relative error (DMR). The comparison of yield observed and estimated values showed that the spectral agrometeorological model (SAM) presented the lower and better mean relative error (DMR) with a mean variation of 0.34 %, followed by agrometeorological model with a mean variation of 1.37 % and, finally, the spectral model presented larger mean relatives errors in comparison with other two models, showing a mean variation of 6.58%, approaching AGROVALE’s technicians estimation that presented a mean variation of 6.75%. At the validation’s model for the 2004/2005 crop year, the spectral surpassed the agrometeorological and agrometeorological spectral with average relative errors of 5.05%, while for other models the difference were 15.11% and 16.19%, reflecting a productivity of 93.05 t ha-1 versus 83.19 t ha-1 and 82.13 t ha-1 of agrometeorological and agrometeorologicalspectral models, respectively, for an observed yield of 98 t ha-1. Soon after the 2011/2012 years crop there was a planting renovation with a new variety, with different physiology and consequently a distinct productive power and, from 2013/2014 crop year, the models underestimated the productivity compared to the real. The estimate made by the technicians, based on the crop development since planting until next harvest, showed satisfactory results as well as the tested models. / Esta pesquisa baseou-se na avaliação de produtividade agrícola estimada e observada em uma área de cultivo comercial de cana-de-açúcar localizada na Agroindústria do Vale do São Francisco – AGROVALE S.A., Juazeiro – BA, sertão nordestino. Novos modelos de estimativas de produtividades foram obtidos por regressão linear múltipla utilizando-se, como variáveis de entrada: a irrigação, a precipitação, a temperatura média do ar, o déficit de saturação de vapor do ar, o fotoperíodo, o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), o índice de área foliar (IAF) e a fração de cobertura do solo (FC). Para obtenção desses modelos utilizou-se o programa estatístico Statística versão 10. Além disso, os meteorológicos foram obtidos na estação meteorológica automática instalada na Fazenda Brasil Uvas, em Juazeiro – BA sendo elas: precipitação, temperatura, umidade relativa, evapotranspiração, pressão atual de vapor e pressão de saturação de vapor. Os dados de rendimento agrícola e parâmetros inerentes ao desenvolvimento da cultura foram disponibilizados pelo Departamento Agrícola da usina AGROVALE. Os dados espectrais: NDVI, IAF e FC foram extraídos de produtos derivados de imagens orbitais do sensor MODIS (Espectrorradiômetro Imageador de Resolução Moderada). Os dados para validação dos modelos também foram obtidos nas mesmas fontes citadas anteriormente. Os dados foram avaliados por meio do cálculo do erro médio absoluto e do erro médio relativo ou percentual. A comparação dos valores observados e estimados de produtividades mostra que o modelo agrometeorológico-espectral (MAE) apresentou as menores e melhores diferenças médias relativas com uma variação média de 0,34%, seguido do modelo agrometeorológico (MA) com uma variação média de 1,37% e por último o modelo espectral (ME) apresentou as maiores diferenças médias relativas, quando comparado com os outros dois modelos obtendo uma variação média de 6,58%, aproximando-se mais da estimativa feita pelos técnicos da usina que apresentou variação média de 6,75%. Na validação dos modelos para o ano-safra de 2004/2005 o espectral superou os agrometeorológico e o agrometeorológico-espectral com diferenças médias relativas na ordem de 5,05% enquanto nos demais modelos as diferenças foram de 15,11% e 16,19%, refletindo numa produtividade de 93,05 t ha-1 contra 83,19 t ha-1 e 82,13 t ha-1 dos modelos agrometeorológicos e agrometeorológico-espectral, respectivamente, para uma produtividade observada de 98 t ha-1. Logo após a safra de 2011/2012 ocorreu uma renovação de plantio com nova variedade, fisiologia diferenciada e, consequentemente, um poder produtivo distinto e a partir da safra de 2013/2014 os modelos subestimaram a produtividade quando comparadas com o real. A estimativa feita pelos técnicos da usina baseada no desenvolvimento da cultura desde o plantio até próximo da colheita, apresentou resultados satisfatórios assim como os modelos testados.