Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2018-05-08T12:38:54Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3818508 bytes, checksum: 182dfae40dd0cd6b00a1dbc922bde57e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-08T12:38:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3818508 bytes, checksum: 182dfae40dd0cd6b00a1dbc922bde57e (MD5) Previous issue date: 2018-02-26 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / As alterações climáticas e a intensificação das atividades antrópicas nas bacias hidrográficas têm alterado expressivamente o regime de vazões, o que se configura como um problema para os sistemas de gerenciamento dos recursos hídricos, pois estes são operados considerando a hipótese de estacionariedade, ou seja, a não ocorrência de mudanças significativas nos dados hidrológicos ao longo do tempo. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da modificação temporal e espacial da cobertura vegetal no regime de vazões na bacia do rio Manhuaçu, MG. A análise da dinâmica da cobertura vegetal, no período de 1986 a 2014, foi realizada utilizando-se o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). O NDVI foi calculado a partir de imagens Landsat com resolução espacial de 30 m, sendo o seu processamento realizado na plataforma Google Earth Engine (GEE). Para avaliar a relação da dinâmica da cobertura vegetal com o regime de vazões, os valores de NDVI foram classificados em áreas de vegetação com alto vigor (floresta nativa, plantada, formação arbustiva e culturas perenes) e pastagem. Para a caracterização do comportamento hidrológico foram utilizados os dados de oito estações fluviométricas e 18 estações pluviométricas que apresentam influência na área de estudo. A verificação da hipótese de estacionariedade nos dados hidrológicos foi feita com a aplicação dos testes de Mann Kendall e Pettitt, ao nível de significância de 5%. Foram ajustados modelos de regressão múltipla utilizando como variáveis explicativas o uso do solo (β 1 ), a precipitação (β 2 ) e a evapotranspiração (β 3 ). A Evapotranspiração foi extraída do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), do produto Global Evapotranspiration Project (MOD16A2), a partir de 2000, com resolução espacial de 1 km. Em relação à dinâmica da cobertura vegetal, observou-se uma variação pouco expressiva ao longo do tempo, com pequeno aumento na cobertura vegetal com alto vigor e redução na área de pastagem. Verificou-se, também, que seis estações fluviométricas localizadas na área de estudo apresentaram comportamento não estacionário, com tendência de redução da vazão mínima e aumento da vazão máxima. Em geral, os dados pluviométricos apresentaram variabilidade natural. Dois modelos de regressão múltipla se destacaram por apresentar o melhor ajuste aos dados, um com duas variáveis explicativas (média de cinco anos de dados de uso do solo e precipitação) e outro com três, incluindo a evapotranspiração como variável explicativa adicional. De maneira geral, foram obtidos ajustes satisfatórios em grande parte das estações fluviométricas, sendo que os valores de R a 2 ajustado dos modelos de regressão múltipla variou de 0,59 a 0,96. A utilização de NDVI mostrou ser um bom indicativo para avaliação da dinâmica da cobertura vegetal; no entanto, a alta variabilidade dos dados, dificultou estabelecer um intervalo para a separação das classes de uso do solo de interesse. Os resultados observados confirmaram a importância do estudo do regime de vazões na bacia do rio Manhuaçu visando a adequação dos sistemas de gestão de recursos hídricos à variabilidade do comportamento hidrológico ao longo do tempo. / Climate change and the intensification of anthropogenic activities in river basins have significantly altered the stream flow regime, which is a problem for water resources management systems, since these are operated considering the stationarity hypothesis; that is, significant changes in hydrological data over time. In this context, the aim of this work was to evaluate the influence of the temporal and spatial modification of the vegetation cover on the stream flow regime in the Manhuaçu river basin, Minas Gerais state, Brazil. An analysis of vegetation cover dynamics, from 1986 to 2014, was performed using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The NDVI was calculated from Landsat images with spatial resolution of 30 m and was processed in the Google Earth Engine (GEE) platform. In order to evaluate the relationship between the vegetation cover dynamics and the stream flow regime, NDVI values were classified in high vegetation areas (native forest, planted, shrub and perennial) and pasture. For the characterization of hydrological behavior, the data from eight fluviometric ground stations and 18 pluviometric ground stations were used, which influence the study area. Verification of the stationarity hypothesis in the hydrological data was carried out with the Mann Kendall and Pettitt tests, at a significance level of 5%. Multiple regression models were adjusted using soil (β1), rainfall (β2) and evapotranspiration (β3) as explanatory variables. The evapotranspiration data were extracted from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor, of the Global Evapotranspiration Project (MOD16A2), since 2000, with spatial resolution of 1 km. In relation to the vegetation cover dynamics, there was a little variation over time, with a small increase in the vegetation cover with high vigor and a reduction in the pasture area. It was also verified that six fluviometric stations located in the study area presented non-stationary behavior, with a tendency to reduce the minimum stream flow and increase the maximum stream flow. In general, rainfall data presented natural variability. Two models of multiple regression showed the best fit for the data, one with two explanatory variables (mean of five years of land use and precipitation) and one with three, including evapotranspiration as an additional explanatory variable. In general, satisfactory adjustments were obtained in most fluviometric stations, and adjusted values of the multiple regression models ranged from 0.59 to 0.96. The use of NDVI proved to be a good indicator for the evaluation of vegetation cover dynamics; however, the high variability of the data made xiit difficult to establish an interval for the separation of the land use classes of interest. The results confirmed the importance of studying the flow regime in the Manhuaçu river basin, aiming to make the management of water resource systems appropriate to the variability of hydrological behavior over time.

Submitted by Rafael Santana (rafael.silvasantana@ufpe.br) on 2018-04-05T19:18:32Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO EM VIA ÚNICA - Carlos Avelar NOVOok.pdf: 2441563 bytes, checksum: a3c43bf5bbd6b797d423daaf239bf87e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-05T19:18:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO EM VIA ÚNICA - Carlos Avelar NOVOok.pdf: 2441563 bytes, checksum: a3c43bf5bbd6b797d423daaf239bf87e (MD5) Previous issue date: 2016-08-31 / As áreas de manguezais têm uma elevada importância para o equilíbrio ecológico dos ecossistemas costeiros por causa de sua rica biodiversidade e capacidade de absorção. Contudo, as ações antrópicas que se promoveram ao longo do tempo, vem provocando sérios impactos em tais áreas, como a alteração da biomassa. No rio Capibaribe, bosques de manguezais encontram-se distribuídos caracterizando a importância desses corpos vegetacionais. O Objetivo deste trabalho é propor um modelo que estime a variação da biomassa e do estoque de carbono na espécie de mangue Laguncularia racemosa por sensoriamento remoto. Para tanto, foram obtidos dados em campo para validação da equação proposta e utilizadas as imagens do Mapeador Temático do satélite Landsat 5, referente a 2007 e 2011 na órbita e ponto 214-66. As imagens foram processadas a partir de métodos de regressão, utilizando softwares específicos. Os resultados encontrados apontaram para uma variação do NDVI (Índice da Vegetação por Diferença Normalizada) e para a presença de indivíduos que apresentaram diâmetros superiores aos atuais no ano de 2007, o que se evidencia um intenso processo de corte seletivo nos bosques da espécie estudada no baixo curso do Rio Capibaribe. As alterações da biomassa foram elevadas, provocando um aumento na estocagem de carbono na área estudada. Concluímos que se houvesse maior fiscalização para preservação, teríamos um potencial maior de carbono estocado na área. / The mangrove areas have a high importance to the ecological balance of coastal ecosystems because of its rich biodiversity and absorption capacity. However, human activities that have promoted over time, has caused serious impacts in such areas as the change in biomass. On the river Capibaribe, mangrove forests are spread featuring the importance of such vegetation bodies. The objective of this study is to propose a model to estimate the variation of biomass and carbon stock in mangrove species Laguncularia racemosa by remote sensing. Therefore, data in the field to validate the proposed equation were obtained and used images Mapper satellite Landsat 5 Thematic, for 2007 and 2011 in orbit and point 214-66. The images were processed from regression methods using specific software. The findings pointed to a variation of the NDVI (Vegetation Index Normalized Difference) and the presence of individuals who had diameters higher than the current in 2007, which shows an intense logging process in species forests studied in lower course of the Rio Capibaribe. Changes in biomass were high, causing an increase in carbon storage in the study area. We concluded that if there were greater oversight for preservation, we would have a greater potential for carbon stored in the area.

Made available in DSpace on 2018-08-01T22:35:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11152_Dissertação MARKS 2017-Final.pdf: 4108288 bytes, checksum: 293187674c2710483f15995d5e049000 (MD5) Previous issue date: 2017-07-21 / As mudanças nas variáveis climáticas verificadas em períodos com a ocorrência dos fenômenos El Niño e La Niña e em períodos neutros podem ser utilizadas para acompanhamento de mudanças nas variáveis climáticas ao longo dos anos nas bacias hidrográficas. Desta forma, objetivou-se avaliar o comportamento individual das vazões de 4 sub-bacias (rio Javari, rio Purus, rio Auatí-Paraná e Lago Coari e rios Javari e Auatí-Paraná), na bacia hidrográfica do rio Amazonas, em função das áreas cobertas por neve em território Peruano, comparando-as com os fenômenos climáticos El Niño e La Niña, precipitação e evapotranspiração, no período entre janeiro de 2000 a dezembro de 2016. A área de estudo está localizada entre as latitudes 3°9'23''S até 19°28'37''S e longitudes 61°22'03''W até 80°02'54''W. No Brasil foram escolhidas 4 sub-bacias inseridas na bacia hidrográfica do rio Amazonas delimitadas de acordo com as orto-bacias de nível 2 da Agência Nacional de Águas. Foram utilizadas para os dados de vazão 47 estações fluviométricas inseridas dentro das 4 sub-bacias, sendo que, inicialmente as estações foram separadas de acordo com sua localização e, deste modo, as vazões foram analisadas para cada sub-bacia individualmente. Os dados referentes às precipitações pluviométricas foram adquiridos por meio do sensor TRMM (3B43), sendo extraídos inicialmente os valores das precipitações para cada sub-bacia. A evapotranspiração, o Índice Oceânico Niño e a cobertura de neve nos Andes peruanos foram adquiridos, respectivamente, do sensor GLDAS (GLDAS_NOAH025_M.020), do sítio NOAA e do sensor MODIS (MOD10A2). Após o pré-processamento inicial dos dados foi realizada regressão linear simples, múltipla, correlação simples e análise de componentes principais. Com base nos resultados obtidos, verificou-se para as 4 sub-bacias uma correlação fraca entre as vazões e as áreas cobertas por neve. Entretanto, as médias das precipitações pluviométricas entre os anos estudados apresentaram um decréscimo nos períodos com a ocorrência do fenômeno El Niño. Para a análise de componentes principais, observou-se uma similaridade entre as vazões, precipitação pluviométrica e área coberta por neve. Neste sentido, as regressões lineares simples demonstraram um maior coeficiente de linearidade entre as vazões e a precipitação para as 4 sub-bacias estudadas. Conclui-se que os índices pluviométricos influenciaram mais fortemente as vazões nas sub-bacias do que as modificações advindas das áreas cobertas por neve. Além disso, os menores valores de vazão foram observados nos períodos com influência do fenômeno El Niño, enquanto os maiores valores para a vazão foram obtidos em períodos neutros. A metodologia proposta pode ser adaptada para outras áreas ou bacias hidrográficas.

Made available in DSpace on 2018-08-01T22:35:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_9506_Rosane2016.pdf: 3124368 bytes, checksum: 0ffc83250cb206c183fd4be45b903e9e (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / SILVA, Rosane Gomes da. Dinâmica temporal de índices de vegetação e sua correlação com a precipitação. 2016. Dissertação (Mestrado em ciências florestais) - Universidade Federal do Espírito Santo, Jerônimo Monteiro-ES. Orientador: Prof. Dr. Alexandre Rosa dos Santos. As florestas são áreas de grande relevância ambiental, pois seu ecossistema possibilita a manutenção de diversas espécies da fauna e contribui para a qualidade do solo e dos recursos hídricos. As variações climáticas constituem um dos principais agentes de alterações na dinâmica da vegetação, influenciando na distribuição, estrutura e função da vegetação, o que sugere uma desvaloração da mesma sob a forma de bens e serviços, estendendo os impactos à sócio-econômicos e de ecossistemas. Neste contexto, tornam-se cada vez mais importantes pesquisas que estudem a dinâmica de comportamento da vegetação e sua relação com o clima. O objetivo desta pesquisa foi analisar a tendência de comportamento da vegetação em bioma de mata atlântica, por meio de índices de vegetação do sensor MODIS, e sua correlação com a variabilidade dos dados mensais de precipitação do satélite TRMM. A pesquisa foi desenvolvida tendo como área de estudo o Parque Nacional do Caparaó e a parte da sua zona de amortecimento no estado do Espírito Santo. Foram utilizados dados de NDVI e EVI do sensor MODIS, produto MOD13Q1, do período de 2001 a 2014, totalizando 322 imagens e dados mensais de precipitação do satélite TRMM, do mesmo período, totalizando 168 imagens. As análises das tendências interanuais das séries temporais de Índices de vegetação foram realizadas por meio das metodologias de linearidade, correlação linear, tendência linear, tendência monotônica de Mann Kendall, tendência mediana de Theil-Sen e análise dos perfis temporais. Foi verificada a tendência sazonal por meio da análise de tendência sazonal (STA) e da transformada de ondaletas inversa de Haar. Por meio de técnicas de modelagem linear, expressas pelo R e R² calculados, foi estudada a correlação entre os dados de precipitação e índices de vegetação. Com a geração dos perfis temporais dos IV, observou-se que houve uma diminuição no vigor vegetativo, em especial nas áreas em que a vegetação apresenta-se mais vigorosa. Esse resultado foi de encontro às tendências interanuais estudadas, que indicaram decréscimo nos valores de IV tanto para a tendência monotônica de Mann Kendall como para a Tendência mediana, sendo um comportamento não linear de acordo com as metodologias de correlação linear, linearidade e tendência linear. De acordo com a Análise de Tendência sazonal puderam ser identificados dois ciclos sazonais na área de estudo, um ciclo anual e um ciclo semi-anual. Esse resultado foi o mesmo encontrado por meio da transformada de ondaleta para o EVI. Para o NDVI e a precipitação não foi observado padrão de comportamento sazonal pela transformada de ondaleta. Quanto à correlação dos índices de vegetação com a precipitação, foram encontrados valores de correlação que chegaram a 0,7 para o R e 0,6 para o R². No entanto, na maior parte da área, principalmente considerando o PARNA Caparaó, esses valores foram muito baixos. Dessa forma, outros fatores podem ter influenciado nas alterações de comportamento da dinâmica da vegetação no período considerado.

Orientador: Carlos Roberto de Souza Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-17T09:04:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lammoglia_Talita_D.pdf: 27070693 bytes, checksum: 051a8bf03318833e59450c5d128891cf (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: O petróleo é constituído basicamente por uma mistura de componentes químicos orgânicos (hidrocarbonetos) e pode ser classificado segundo a escala de grau API, viscosidade ou quantidade relativa de seus componentes SARA (i.e. saturados, aromáticos, resinas e asfaltenos). Escapes naturais de hidrocarbonetos para a superfície são denominados de exsudações, que compreendem o objeto principal de estudo desta pesquisa. A investigação remota desses fenômenos foi aqui abordada com base na caracterização espectral de petróleos, bem como por estudos de caso em bacias sedimentares offshore (Campos e Campeche) e onshore (Tucano Norte). Considerando uma oleoteca de 17 amostras de óleo constituída para essa pesquisa, foram efetuadas medidas espectrais de reflectância para o VNIR e SWIR (visível, infravermelho próximo e de ondas curtas), bem como de reflectância total atenuada (ATR), reflectância direcional hemisférica (DHR) e emissividade para o TIR (infravermelho termal). Esses dados foram processados por técnicas quimiométricas. Diversas feições espectrais diagnósticas do petróleo no intervalo do VNIR-SWIR foram discriminadas, permitindo a caracterização espectral dos óleos puros sobre a água ou em emulsão com a água do mar. Ademais, diferentes petróleos (leves e pesados) e sua composição SARA foram qualitativamente distinguidos com base nas suas feições espectrais, mesmo em situações de filme de óleo sobre água. Muitas feições diagnósticas de HCs foram acentuadas em espectros obtidos em emulsões óleoágua, o que pode facilitar o mapeamento de exsudações. A análise quimiométrica desses espectros indicou ser possível a estimativa do tempo de exposição e emulsificação óleo-água na superfície do mar. Os resultados das análises quimiométricas obtidos com espectros do VNIR-SWIR foram também positivos para espectros reamostrados para a resolução espectral dos sensores hiperespectrais (ProspecTIR, Hyperion) ou multiespectrais (ASTER). No intervalo de 3 a 14 ?m, foram observadas feições diagnósticas dos óleos, principalmente entre 2-8 ?m. Entre 8-14 ?m, apenas um patamar constante de emissividade foi registrado, sempre inferior ao da água. A análise quimiométrica desses espectros no TIR indicou ser possível a separação dos petróleos de acordo com seu grau API, mesmo quando reamostrados para resolução espectral de sensores hiperespectrais termais (SEBASS). Os resultados de laboratório foram utilizados para caracterização de duas exsudações offshore, ambas registradas pelo sensor ASTER. De modo pioneiro, através dos métodos aqui propostos, foi possível a determinação do grau API, componentes SARA e o tempo de emulsão de exsudações por imagens de satélite. O processamento digital das imagens ASTER, através da aplicação das técnicas spectral mixture analysis (SMA) e redes neurais não supervisionadas, possibilitou a extração de outras informações relevantes, tais como a extensão da mancha de óleo, temperatura, emissividade, indicações de espessura do filme de óleo, além de previsões sobre a aparência de filmes de óleo no mar em relação ao restante da cena. No plano onshore, as exsudações de hidrocarbonetos da Bacia do Tucano Norte (BA) foram estudadas com base na análise estatística de dados geoquímicos regionais e no processamento digital de imagens do sensor ASTER. O modelo teórico de detecção de exsudações aqui estabelecido implica que anomalias gasosas devem coincidir com descoloração de solos e rochas, com marcadores geobotânicos e com a concentração de argilas e carbonatos. Considerando esse modelo, as técnicas de SMA, bem como diferentes sistemas de redes neurais, foram utilizados para mapear áreas mais favoráveis à ocorrência de exsudações. Os produtos da SMA para o VNIR-SWIR e TIR foram combinados e classificados por Lógica Fuzzy e Regressão Logística. Os resultados possibilitaram o mapeamento de locais onde as feições previstas no modelo teórico de detecção coincidem com as anomalias geoquímicas. A experiência em ambas as áreas de estudo nos ambientes onshore e offshore indicam o potencial de modelos quimiométricos, dados ASTER e metodologias de análise e integração espectro-espacial para a exploração de hidrocarbonetos e monitoramento ambiental. / Abstract: Crude oils are a mixture of organic components (hydrocarbons - HCs) which can be classified based on their API gravity or their SARA components (i.e. saturated, aromatics, resins, and asphaltenes). Natural hydrocarbon escapes, known as seepages, are the focus of this research. They were investigated based on laboratory crude oil spectral characterization and considering study cases of seepages recorded on offshore (Campos and Campeche) and onshore (North Tucano) sedimentary basins. Seventeen oil samples with distinct chemical attributes were measured for spectral reflectance ((VNIR-SWIR), Attenuated Total Reflectance (ATR), Directional Hemispherical Reflectance (DHR), and emissivity (TIR). These spectra were processed by chemometric techniques. Crude oil, oil water emulsion and oil films over water were characterized through their diagnostic features in the VNIR-SWIR spectral range. In addition, different oil types (i.e. with different API gravity) and their SARA components were qualitatively distinguished based on these features, including scenarios with oil on water. Several HC diagnostic spectral features were highlighted in stable oil-water emulsions, providing extra evidence for offshore seepage mapping. Chemometric analysis of oil-water emulsion spectra indicates that it is possible to estimate the time of weathering and emulsion of oil over water. Overall VNIR-SWIR chemometric results are also efficient for oil measurements simulated at the spectral resolution of hyperspectral (ProspecTIR and Hyperion) and multispectral (ASTER) sensors. Within TIR wavelengths (3-14 µm), typical HC spectral features were also resolved between 2-8 ?m; Between the 8-14 ?m range, oil emissivity spectra are essentially flat, but always lower than water. Chemometric analysis of TIR spectra shows that oil types can be qualitatively (i.e. API) discriminated, including both full-resolution spectra and spectra resampled to hyperspectral thermal sensors (SEBASS). The spectral libraries here built for a number of oils at diverse status were used to characterize two offshore seepages, both recorded by the ASTER sensor. Using the methodology presented in this research, it was possible, for the first time, to estimate the API gravity, SARA components and seepage exposition to the ocean surface environment using orbital remote sensing data. By means of spectral mixture analysis and unsupervised neural network algorithms, relevant additional information was extracted from ASTER data, including seepage extension, temperature, emissivity and oil thickness. The appearance of oil films as relatively lighter or darker patches on ASTER imagery was predicted by yielding radiance data through the mean square slope of ocean waves. On onshore settings, microseepages at the Tucano Norte basin were evaluated using geostatistical analysis of regional hydrocarbon geochemical data yielded from soil samples and digital processing of ASTER data. A theoretical detection model was devised in which gas anomalies indicated by hydrocarbon geochemistry should spatially match a number of surface expressions such as the presence of bleached soil and rocks, geobotanical markers and concentration of specific clays and carbonates. Based on this detection model, VNIR-SWIR and TIR ASTER data were processed through spectral mixing analysis and neural network systems. These results were also combined by Fuzzy logic and Logistic Regression in order to locate sites more favorable to host hydrocarbon seeps. The outcomes showed that several sites where the features predicted in the detection model concurred with geochemical anomalies were mapped. This research demonstrated the outstanding potential of spectroscopy, chemometric analysis, ASTER data and methodologies of spectra-spatial analysis and integration for exploration of hydrocarbons and environmental monitoring. / Doutorado / Geologia e Recursos Naturais / Doutor em Ciências

Orientador: Jurandir Zullo Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-04T22:25:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ramirez_GlauciaMiranda_M.pdf: 3092183 bytes, checksum: 70007463b31fa61b5e2466d4c9272e03 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: O uso de técnicas de sensoriamento remoto orbital e geoprocessamento representa significativo avanço para os levantamentos de dados da agricultura, dados o seu caráter multiespectral e sua repetividade. Sua aplicação no monitoramento de culturas torna-se cada vez mais importante, principalmente com a possibilidade do uso de sensores de melhor resolução espacial, espectral, temporal e radiométrica. Este trabalho teve como objetivo a avaliação do impacto do aumento das resoluções espacial e radiométrica da imagem pancromática do IKONOS-II na identificação de plantios de café (Coffea arabica) e sua comparando com a imagem do LANDSAT/ETM+. A área de estudo está localizada no município de Pedregulho, na Fazenda Taquari, aonde foram selecionados 50 talhões com plantios de café, sendo levantados em campo dados referentes à altura, idade, espaçamento e variedade de cada talhão. A análise estatística utilizada para avaliar os dados das duas imagens (imagem do satélite IKONOS-II e do LANDSAT/ETM+, bandas 3, 4 e 5) foi o teste de Tukey e a análise de correlação. As imagens analisadas mostraram-se eficientes na identificação de talhões com características diferentes em campo, sendo que a imagem do IKONOS-II com valor de reflectância foi a que apresentou melhor desempenho. Para os talhões com características iguais em campo, as imagens analisadas não se mostraram eficientes, independentemente do satélite utilizado. As correções atmosférica e radiométrica na imagem do IKONOS-II não proporcionaram ganho nas análises realizadas. Cerca de 68% dos talhões identificados na imagem do IKONOS-II puderam ser localizados na imagem do LANDSAT/ETM+. A correlações significativas entre as bandas 3, 4 e 5 do LANDSAT/ETM+ e o canal pancromático do IKONOS-II indica uma forma de ligação entre as imagens dos dois satélites que permitirá aproveitar as vantagens de cada um na determinação da área plantada / Abstract: The use of orbital remote sensing and geoprocessing techniques represents significant advance for agriculture data surveying, considering its multispectral feature and repetitiveness. Its application for crop monitoring becomes more important, mainly with the possibility of using the sensors of high spatial, spectral, temporal and radiometric resolution. This work aimed the evaluation of the high spatial and radiometric resolutions from pancromatic images of IKONOS-II in the identification of coffee (Coffea arabica) planting areas, and its comparison to LANDSAT/ETM+ imagery. The study area is located in the city of Pedregulho, Taquari farm, where 50 coffee areas were selected. In each area it was collected information about plant¿s features, like height, age, spacing and variety. The statistic analysis used to evaluate the data (from IKONOS-II panchromatic imagery and from LANDSAT/ETM+, bands 3, 4 and 5) was done using Tukey¿s test and the correlation¿s analysis. According to the accomplished analysis, the images showed to be efficient in the identification of coffee areas with different field features, and the calibrated IKONOS-II image showed the best results. Considering the areas with similar field features, both analyzed satellite images didn¿t showed to be efficient in the coffee identification. The atmospheric and radiometric corrections applied on the IKONOS-II image didn¿t improve the analysis results. More than the half of the identified areas in the IKONOS-II image could be found in the LANDSAT/ETM+ image (68%). The significant correlation between LANDSAT/ETM+ (bands 3, 4 and 5) and IKONOS-II panchromatic channel shows a link between both satellite images / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Jurandir Zullo Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-06T12:31:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PalloneFilho_WanderJose_M.pdf: 3088508 bytes, checksum: cd4bcb77c6b6858d6bddc75137cda74a (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: O objetivo do presente trabalho foi o desenvolvimento de um método visando o monitoramento de estiagem a partir da evolução dos índices de vegetação NDVI e Ratio, calculados com base em uma série temporal de imagens AVHRR/NOAA-14. Para viabilizar o desenvolvimento da metodologia proposta, foi elaborado o programa PRIMA, para operacionalizar o processamento de imagens AVHRR-NOAA. Com base no levantamento das estações meteorológicas localizadas em regiões livres de cobertura por nuvens em imagens diárias, correspondentes ao mês de fevereiro de 1999, foi possível selecionar cinco estações localizadas no Estado de São Paulo, as quais foram utilizadas na realização do presente trabalho. Para a comparação dos registros diários de precipitação com os índices de vegetação Ratio e NDVI derivados das imagens, considerou-se o valor desses índices como a média representativa de uma janela de 3x3 pixels centrada na posição de cada estação. Com isso, foram construídos gráficos que permitiram comparar a ocorrência da precipitação com a evolução dos índices utilizados, durante o período avaliado. O programa desenvolvido, a partir da correção geométrica e da calibração radiométrica de imagens AVHRR/NOAA no formato padrão Level-1B, gera imagens de Ratio, NDVI, temperaturas de brilho TB4 e TB5 e temperatura de superfície TS, abrangendo todo o Estado de São Paulo. Foi possível, para algumas estações estudadas, verificar um comportamento coerente na evolução dos índices Ratio e NDVI, condicionado pela ocorrência de precipitações. Já para outras estações, o comportamento desses índices foi aleatório às precipitações ocorridas. Os resultados obtidos também revelaram que o índice Ratio foi mais sensível à ocorrência das precipitações que o NDVI / Abstract: A great part of the Brazilian territory is vulnerable to the occurrence of frequent intense dry periods since there is a difference between the precipitation and the annual potential evaporation during the year. Some methods have been proposed to assess and monitor the occurrence of a drought, such as that ones based on agroclimatic indexes calculated with ground weather station data. Unfortunately, the high spatial and temporal variability of the rainfall in tropical regions and the low density of ground weather stations make difficult the operational use of these methods. New remote sensing techniques have been developed in order to monitor and assess droughts based on satellite data, such as those from the AVHRR/NOAA. This paper compares the vegetation indexes based on AVHRR/NOAA images with rainfall data of four ground stations located in the State of São Paulo on February/1999. This comparison has the objective to assess the operational use of vegetation indexes based on satellite data to monitor the occurrence of drought. Six free-cloud images were used among 16 available to calculate the vegetation indexes such as the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and RATIO. These two indexes have responded quickly to the rainfalls registered on February/1999 showing potential to their use in methods of drought detection and monitoring. This kind of method seems to be more adequate to monitor the drought during the fall and winter in the South and Southest regions of Brazil since the rainfalls are caused by cold fronts and the number of cloudless days is larger. It can be useful also to detect dry periods in the beginning or the end of rainy season / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-10-16T13:33:01Z No. of bitstreams: 1 Douglas Alberto de Oliveira Silva.pdf: 3577299 bytes, checksum: ece059bf44590953386722fa267c8fff (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-16T13:33:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Douglas Alberto de Oliveira Silva.pdf: 3577299 bytes, checksum: ece059bf44590953386722fa267c8fff (MD5) Previous issue date: 2017-02-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In recent years, with the advancement of remote sensing based on satellite images, it has become possible to monitor large areas of the various biomes in the world. In this context, it is possible to analyze and interpret possible changes in the surface of the Earth caused by processes that are naturals or even anthropics. The objective of this study was to analyze the influence of accumulated precipitation on the environmental variables used to detect changes in occupancy and land use in the city of Petrolina-PE, using surface data and images of the TRMM and Landsat-8 satellites for the years from 2013 to 2015. Remote sensing techniques were used to estimate vegetation indices, albedo, surface temperature and accumulated precipitation of 02, 08, 16, 30, 45, 60, 75, 105, 115, 120 days before the passage of the Landsat-8 satellite. Then, the accumulated precipitation of the automatic weather stations were correlated with the biophysical parameters and the accumulated precipitation of the TRMM satellite. The accumulated precipitation was modeled using multiple linear regression. The change detection techniques and decision tree classification were applied to infer about occupancy and land use. The results showed that the vegetation indexes and the techniques of monitoring the degradation and detection of changes, satisfactorily identified the behavior of the surrounding vegetation in the city of Petrolina - PE, standing out as indicators of areas in the process of degradation in the semiarid. It is concluded that cumulative precipitation in 2 and 45 days before the passage of the Landsat-8 satellite correlated very well with biophysical parameters and TRMM data. Precipitation interfered more with albedo and surface temperature. In addition, the change detection techniques and decision tree classification were efficients in identifying anthropic areas during the three years studied. / Nos últimos anos, com o avanço do sensoriamento remoto baseado em imagens de satélite, tornou-se possível o monitoramento de grandes áreas dos diversos biomas existentes no mundo. Neste contexto, é possível analisar e interpretar possíveis mudanças na superfície da Terra acarretadas por processos sejam eles naturais e ou mesmo antrópicos. Objetivou-se com o presente estudo analisar a interferência da precipitação acumulada nas variáveis ambientais utilizadas na detecção de mudanças na ocupação e uso da terra no município de Petrolina-PE, utilizando-se dados de superfície e imagens dos satélites TRMM e Landsat-8, para os anos de 2013 a 2015. Técnicas de sensoriamento remoto foram utilizadas para estimar os índices de vegetação, albedo, temperatura da superfície e precipitação acumulada de 02, 08, 16, 30, 45, 60, 75, 105, 115 e 120 dias antes da passagem do satélite Landsat-8. Em seguida, a precipitação acumulada das estações meteorológicas automáticas foi correlacionada com parâmetros biofísicos e precipitação acumulada do satélite TRMM. A precipitação acumulada foi modelada utilizando regressão linear múltipla. A técnica de detecção de mudança e a classificação por árvore de decisão foram aplicadas para inferir sobre ocupação e uso da terra. Os resultados mostraram que os índices de vegetação e as técnicas de monitoramento da degradação e detecção de mudanças identificaram satisfatoriamente o comportamento da vegetação circundante no município de Petrolina – PE, destacando-se como indicadores de áreas em processo de degradação no semiárido. Conclui-se que a chuva acumulada em 2 e em 45 dias antes da passagem do satélite Landsat-8 correlacionou-se muito bem com os parâmetros biofísicos. A precipitação alterou mais o albedo e a temperatura da superfície. Além disso, a técnica de detecção de mudança e classificação por árvore de decisão foram eficientes na identificação de áreas antropizadas durante os três anos estudados.

Orientadores: Carlos Alfredo Joly, Alvaro Penteado Crosta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Biologia / Made available in DSpace on 2018-07-21T21:56:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Shimabukuro_MonicaTakako_M.pdf: 23823664 bytes, checksum: df8b171c95a4663395fa2c2858ce5a4d (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: As atividades agrossilvipastoris na bacia do rio Jacaré Pepira, afluente do médio Tietê, tem provocado a destruição da maior parte dos ecossistemas originais. Estudos sobre a dinâmica dos remanescentes da vegetação são primordiais para a sua conservação, e envolvem obrigatoriamente o monitoramento espacial e temporal das mudanças da cobertura terrestre na região. Além dessa aplicação na gestão da biodiversidade, compreender a estrutura, a função e a evolução do uso das terras nas paisagens fornece subsídios fundamentais para o planejamento das atividades primárias e a avaliação das mudanças globais. Tais finalidades requerem ferramentas e métodos para produzir e interpretar dados diacrônicos e sincrônicos, como os oferecidos pelo sensoriamento remoto. Desde que as alterações antrópicas estão se processando com uma gravidade e velocidade bastante intensas é essencial que a aquisição de informações sobre os usos das terras, se tome cada vez mais automatizada e confiável. Esta dissertação teve como objetivo básico avaliar a aplicação de alguns classificadores espectrais de imagens Landsat- TM no levantamento da cobertura e uso das terras em uma área na bacia do rio Jacaré-Pepira, município de Brotas e Torrinha, São Paulo. Foram selecionados 6 tipos de algoritmos de classificação de imagens: isodata, distância mínima euclidiana simples e baseada em desvios padrões, distância mínima de Mahalanobis, máxima verossimilhança e paralelepípedo. Foi adotada uma amostragem aleatória sistemática não alinhada. Os dados de referência terrestres foram adquiridos a partir de 46 amostras de 600 x 600 m, assegurando um mínimo de 2.7% da área total de estudo. Para obter a exatidão dos dados, foram geradas matrizes de erro e calculados os coeficientes de exatidão global e individual (erros de comissão e omissão) e os coeficientes de concordância Kappa global e individual. Os resultados indicaram o desempenho diferencial dos classificadores, sendo o de máxima verossimilhança e o de distância mínima de Mahalanobis os que apresentaram os melhores resultados. Os processamentos das legendas temáticas com 13 e 9 classes, indicaram os eucaliptais, os corpos d'água e as pastagens como as classes que possuem os menores erros de comissão e maiores coeficientes de concordância Kappa, tendo como referência as imagens classificadas. Quanto aos erros de omissão, as classes canaviais, pastagens e eucaliptais, apresentaram os menores valores para as classificações envolvendo os algoritmos de máxima verossimilhança, distância mínima euclidiana e de Mahalanobis. Contudo, para o algoritmo de distância mínima euclidiana baseado em desvio padrão, a categoria eucaliptais apresentou um valor maior de erro em comparação a classe solo. Os algoritmos clássicos de classificação da cobertura terrestre, empregados neste trabalho, apresentaram um desempenho insatisfatório, o que provavelmente não atenderia a demanda de usuários finais dos produtos cartográficos. Como ainda não há procedimentos simples de classificação digital de imagens orbitais e cálculo de sua exatidão, com um desempenho ótimo para todas as classes ou para todas as áreas de uma região, esforços para aperfeiçoar e integrar as diferentes técnicas de classificação, deveriam ser desenvolvidos e documentados detalhadamente, em concomitância com análises de sua exatidão. Os testes comparativos entre as novas técnicas, tendo as variáveis controladas e a confiabilidade das informações garantida, são fundamentais para determinar precisamente os pontos de estrangulamento dos procedimentos de classificação dos usos das terras, padronizar os métodos e conseqüentemente subsidiar muitos projetos de gestão ambiental / Abstract: The agriculture, husbandry and forestry activities in Jacaré Pepira river basin, a branch of the middle Tietê river, in the State of São Paulo, in Southeastem Brazil, have brought about increasing environrnental impacts in many different natural resources. The mitigation of problems as physical resources contamination and exhaustion, biodiversity loss, climatic changes, etc., is complex and expensive. The different solutions for alI these problems, global change questions and agriculture management involve monitoring the spatial and temporal dynamic of land cover and use. This monitoring requires remote sensing tools and methods to produce and to interpret diachronic and synchronic data. Since these environrnental consequences of intensive agricultural production systems are serious and growing fast, it is essential that we get more and more automated and reliable land cover information by digital image processing systems. The aim of this work is to evaluate the application of some spectral classifiers of Landsat- TM images for the land cover and land use survey in Brotas and Torrinha Counties. The image classification algorithms selected were maximum likelihood, Euclidean minimum distance, minimum distance of Mahalanobis, ISOCLASS and paralIelepiped. This study area was chosen because of its great landscape diversity. A grid with 2124 cell of 600 by 600 m was overlaid on the image. The ground truth was checked in 46 of these points (600 by 600 m) to ensure a 2,7% minimal sampling of the whole study area. It was used a not-aligned systematic random sampling. By way of assessing the image classification accuracy, it was used the error matrix and calculated commission error, omission error and Kappa coefficient The results showa differential performance of' each classifier. Maximum likelihood and Mahalanobis distance shown the best results. The processing involving 13 and 9 land cover types indicated eucalyptus, water bodies and pasture like classes with minor commission error and major Kappa index of agreement. With regard to omission error, the sugar cane, pasture and eucalyptus shown the minor values to maximum likelihood, Euclidean minimum distance and Mahalanobis minimum distance classifiers. However, the eucalyptus showed major error value when compared with soil class in the Euclidean minimum distance algorithm based in standard deviation. The classical algorithms of digital classification, used in this work, showed unsatisfactory performance. They can not solve the problems of final users of cartographic products, as some others studies indicated. As there are not a unique procedure of classification and assessment of accuracy yet, with a good performance to alI classes and regions, the efforts to develop and integrate different techniques of classification and the accuracy analyses must be stimulated and documented in detail. The comparative tests between new techniques, with controlled variables and reliable land cover information, are fundamental to determine exactly the "bottlenecks" of classification procedures in complex land use, standardize methods and subsidize some environrnental management projects / Mestrado / Mestre em Biologia Vegetal

Orientador: Jansle Vieira Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-07-23T12:53:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Joaquim_AntonioCelso_M.pdf: 3797409 bytes, checksum: c0457ac6a5f3a6aa4dd225775365ed88 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Visando a utilização de imagens do satélite LANDSATrrM na identificação de variedades de cana-de-açúcar, na região de Araraquara-SP (safras 91/92,92/93 e 93/94, correspondentes ao 1°, 2° e 3° cortes), foram utilizadas informações de variedades e texturas de solos, armazenados em banco de dados no Centro de Tecnologia Copersucar. Foram utilizadas três imagens LANDSATrrM com os canais 3, 4 e 5 da órbita ponto WRS 220-75 quadrante W, correspondentes as passagens de 21 de abril de 1991, 23 de abril de 1992 e 26 de abril de 1993. As variedades estudadas foram SP70-1143, SP71-1406 e SP71-6163 e as texturas de solos arenosa, média e argilosa. Foram coletados os níveis de cinza através do software Sistema de Tratamento de Imagem (SITIM) para as nove condições existentes (três variedades x três texturas de solos) para os três estágios de cortes. Os resultados encontrados foram submetidos a análise ao nível de 5% de significância do teste de Tukey e também através do método estatístico "KAPPA". Os valores obtidos dos níveis de cinza médios permitiram concluir que é possível identificar e separar as três variedades de cana-de-açúcar, independentemente da textura do solo nos três cortes utilizando os três canais do LANDSATITM. Porém, no 3° corte existe a ressalva de perda de áreas principalmente em solos arenosos, sendo assim, recomenda-se utilizar apenas os resultados do 1° e 2° corte para a separação varietal. As características botânicas das três variedades observadas nas figuras 4.6, 4.7 e 4.8 foram as principais responsáveis pela diferenciação das respostas espectrais captadas pelo sensor do satélite. A análise da matriz de erro e do índice kappa mostrou um alto índice de concordância entre a classificação digital das variedades por fatiamento das bandas da imagem, baseado nos resultados da análise de níveis de cinza, e os dados de referência coletados no banco de dados / Abstract: LANDSATITM satellite images were used to identity varieties ot sugar cane growing in the central areas ot Sao Paulo state, Brazil [Araraquara-SP]. The intormation obtained was compared with data stored in the Copersucar Technology Center data bank, collected in three consecutive harvest seasons [91/92; 92/93 and 93/94]. Intormation such as varietal characteristics and soil texture were the primary tactors to be compared with satellite images taken in the same years. The three satellite images were taken on 21 April, 1991; 23 April, 1992 and 26 April, 1993 trom point orbit WRS 220-75 square W. Channels 3, 4 and 5 wereused to study the varieties SP70-1143, SP71-1406 and SP71-6163 growing on soils having three different textures: sand, loam and clay. Gray levels trom images were collected through software SITIM, an image treatment system. Nine conditions were observed [three varieties times three textures] during three successive cane cuts. Statistical assessmentswere carried out with the Tukey test at the 5% levei of significance, and by using the KAPPA statistical method. The results obtained lead to the conclusion that it is possible to identify separately the three sugar cane varieties, without reference to soil texture or the number of sugar cane cuts. Exceptions were observed in some areas with sandy soil and cane in the third cut. These caused the correlations to be poorer. Hence it was recommended that only information from the first and second cuts should be used on sandy soils. The botanical characteristics which caused different spectral responses in the satellite sensor are given in tables 4.6,4.7 and 4.8. The error matrix and Kappa index analyses showed a high degree of agreement between sugar cane variety digital classification through the band image slice process, based on gray levels analyses, and information stored in the Copersucar data bank / Mestrado / Planejamento e Produção Agropecuaria / Mestre em Engenharia Agrícola