Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Aiming to develop studies relating laboratory spectroradiometry with macro and micronutrients contents of vegetative materials of forest populations of Eucalyptus grandis W Hill ex Maiden, of different ages, an experimental área was selected for the study at the Fundação Estadual de Pesquisas Agropecuárias FEPAGRO FLORESTAS, at Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brazil. Departing from the purpose of studying the spectral behaviour, the specific objectives were: 1) to evaluate the leaves of E. grandis contents of macro and micronutrients, in the four climatic seasons, under differente types of soil managements; 2) to evaluate the leaves of E. grandis spectral behaviour including the waveband of 475 to 980ηm and approach the interaction between: climatic seasonal periods, different soil managements and the cardinal points locations of the sampled trees; 3) evaluate the nutritional status of E. grandis young trees leaves through leaf analyses and spectroradiometry, and generate models capable to estimate macro and micronutrients from reflectancy data. Results indicate that the E. grandis population, of 44 months old, shows deficiencies of P, S, B; Cu and Mn showed high contents; N was the only nutrient showing significant differences; there is no significant differences between climatic seasons. For the E. grandis population of 20 months old, variations observed in the nutrients contents were equal to those of the former area; the winter sesason showed a differente behaviour from the other climatic seasons. For the different soil managements, the macro and micronutrients did not vary significantly. Evaluating the reflectancy data for the leaves of E. grandis, of 20 months old, it was concluded that: 1) the summer and spring seasons statistically interfered on the reflectancy; 2) samples of vegetative material may be collected independently of the type of soil management; and, 3) the spectral wavebands that better expresses the vegetation behaviour were the 12, 8, 7 and 3; and, 4) the evaluation of points where the leaves were sampled (East, West, North, South and central) in the no-tillage soil management treatment indicated that: a) sampling of vegetative material should be done separating the central part of the bordering population; and, b) the waveband that better characterized the spectral response of the vegetation was that of number eight. Analysis of the main components indicated the 8, 11 na 12 wavebands as responsible for a total of 98.10% of the reflectancy values under study. The elements P and K showed low adjusted correlation coefficients while generating models considering the elements as dependent variables from reflectancy and climatic seaso;n interacting with wavelengths; the r2aj. values for the remaining elements varied from moderate to high. / Com o intuito de desenvolver estudos relacionando a espectrorradiometria de laboratório com os teores de macro e micronutrientes em materiais vegetativos de povoamentos florestais de Eucalyptus grandis W. Hill ex Maiden, com diferentes idades, uma área experimental foi selecionada para estudo na Fundação Estadual de Pesquisas Agropecuárias FEPAGRO FLORESTAS, Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brasil. A partir da proposta de estudar o comportamento espectral, os objetivos específicos foram: 1) avaliar os teores de macro e micronutrientes de folhas de E. grandis nas quatro estações climáticas do ano em diferentes tipos de preparo de solo; 2) avaliar o comportamento espectral de folhas de Eucalyptus grandis abrangendo o intervalo de comprimento de onda de 475 a 980ηm, e abordar as interações: períodos sazonais, preparos de solo e a localização cardeal das árvores amostradas; 3) avaliar o estado nutricional de folhas de plantas jovens de E. grandis por análise foliar e espectrorradiometria e gerar modelos capazes de estimar os teores de macro e micronutrientes a partir de dados de reflectância. Os resultados indicam que o povoamento de E. grandis, com 44 meses de idade, apresenta deficiência de P, S e B; Cu e Mn apresentam teores elevados; N é o único nutriente que apresenta diferença significativa; entre as estações climáticas não existem diferenças significativas. Para o povoamento de E. grandis com 20 meses, as variações obtidas para os teores de nutrientes foram iguais as da área anterior; a estação inverno apresentou comportamento diferenciado das demais estações. Para os diferentes preparos de solo os macro e micronutrientes, não variaram significativamente. Avaliando os dados de reflectância de folhas de E. grandis, com 20 meses de idade, conclui-se que: 1) as estações verão e primavera interferiram estatisticamente na reflectância; 2) as amostras de material vegetativo podem ser coletadas independentemente do tipo de manejo do solo; 3) as bandas espectrais que melhor expressaram o comportamento da vegetação, foram as bandas 12, 8, 7 e 3; e, 4) a avaliação das posições em que as folhas foram coletas (Leste, Oeste, Norte, Sul e central) no tratamento com preparo de solo plantio direto indicaram que: a) as coletas de material vegetativo devem ser realizadas separando a parte central do povoamento da bordadura; e, b) a banda que melhor caracterizou a resposta espectral dessa vegetação foi a de número oito. A análise de componentes principais indicou as bandas 8, 11 e 12, como responsáveis por um total de 98,10% dos valores de reflectância em estudo. Ao gerar modelos considerando os elementos como variáveis dependentes da reflectância e estação do ano interagindo com comprimentos de onda, os elementos P e K apresentaram os valores dos coeficientes de correlação ajustados baixos; os valores de r2aj. dos demais elementos variaram de moderados a altos.

Avaliar o estado hídrico das plantas é essencial para o monitoramento das culturas agrícolas e florestais. A interação da radiação eletromagnética com as plantas é um processo estudado por sensoriamento remoto (SR). Através da técnica de SR é possível interpretar os fatores que influenciam na quantidade de energia absorvida, transmitida e refletida pela planta. Neste estudo, buscou-se estabelecer as relações existentes entre variações nos parâmetros da água com o comportamento espectral e gerar modelos matemáticos que sejam capazes de predizer o conteúdo relativo da água (CRA) e espessura equivalente da água (EEA) em 11 diferentes espécies de Eucalyptus, utilizando um sensor hiperespectral. Os dados foram obtidos por meio da pesagem e respectiva leitura espectral das folhas, sendo que estas passaram por uma metodologia de desidratação. Tal metodologia permitiu encontrar uma diferença de reflectância média de 26% entre o máximo e mínimo teor de água na folha, provando a influência do CRA no comportamento espectral, sendo a água um dos fatores de maior domínio na reflectância na região do infravermelho médio (1300nm - 2500nm). A partir das curvas espectrais foi possível avaliar que os comprimentos de onda próximo ao 1400 nm e 1900 nm foram os mais sensíveis ao conteúdo de água. A análise de componentes principais permitiu reforçar estes resultados, uma vez que as pontuações (scores) dos componentes que apresentaram correlações significativas com o CRA tiveram maiores pesos (loadings) nas regiões espectrais citadas anteriormente. A partir das respostas espectrais também foram realizados os cálculos dos índices espectrais já descritos em literatura, e estes submetidos a análise de regressão simples para predição do CRA e EEA. O índice espectral calculado com a combinação de bandas do infravermelho médio (1300nm e 1450nm) foi o que apresentou melhores resultados ao predizer os parâmetros da água, sendo que o SR1300,1450 teve um R2=0,72 para o CRA e R2=0,81 para o EEA. Os dados espectrais foram correlacionados com os parâmetros da água, e encontrou-se que para o CRA o comprimento de onda 1881 nm apresentou um coeficiente de correlação máximo negativo de r= -0,89, enquanto que o EEA apresentou um coeficiente de correlação máximo negativo de r= -0,79 no comprimento de onda 2165 nm. Foram testados três métodos de seleção das variáveis hiperespectrais para gerar um modelo matemático por meio de uma regressão linear. Para o parâmetro CRA, o método de seleção de variáveis stepwise foi o que gerou o maior (R2= 0,86) e um RMSE = 13,85%, sendo que neste método restaram apenas seis variáveis preditoras. Enquanto que o método de seleção de variáveis pelas regiões do espectro foi o mais preciso ao predizer o parâmetro EEA, com um R2= 0,87 e um RMSE = 0,00012 g/cm2, sendo necessárias apenas 5 variáveis espectrais. / The hydric condition assessment of plants is essential for monitoring agricultural and forest cultures. The interaction of electromagnetic radiation with plants is a process studied by remote sensing. Through this technique it is possible to interpret the factors that plays influence on the quantity of energy absorbed, transmitted and reflected by the plant. In this study was sought the establishment of existing relations between variations on the water parameters and the spectral behavior and then to generate mathematical models capable of predictiong the relative water content (RWC) and equivalent water thickness (EWT) among 11 different Eucalyptus species using a hyperespectral sensor. The data was obtained through weighting followed by reflectance readings of leaves in which the leaves had gone through a dehydrating methodology. The dehydrating methodology allowed finding a average reflectance difference of 26% between the maximum and the minimum water content on the leaf, proving the influence of the RWC in the spectral behavior in which the water plays great influence in the medium infrared reflectance region (1300 nm - 2500 nm). From the spectral curves it was possible to conclude that the wavelengths near 1400 nm and 1900 nm were the most sensitive to the water content. The principal content analyses reinforced these results once the scores of the components that showed significant relations with the RWC had the bigger loadings in the mentioned spectral regions. Spectral indices already described in literature were calculated using the spectral responses and their results were submitted to a simple regression for predicting RWC and EWT. The spectral index calculated by the combination of medium infrared (1300 nm and 1450 nm) was the one which had better results when prediction water parameters in which SR... had an R2=0,72 for RWC and R2=0,81 for EWT The spectral data was correlated to the water parameters and it was observed that for the RWC at 1881 nm showed a maximum negative coefficient of correlation of r=-0,89 whereas the EWT showed a maximum negative coefficient of correlation of r=-0,79 at 2165 nm. Three selection methods were tested for the hyperespectral variables in order to generate a mathematical model through linear regression. For the RWC parameter, the selection method of stepwise variables was the one which generated and R2=0,86 and a RSMSE = 13,85%. For this method just 6 predicting variables were left. While the variables selection method by spectral regions was the most precise when predicting the EWTparameter with a R2 = 0,87 and a RMSE = 0,00012 g/cm2 being just 5 spectral variables necessary.

Avaliar o estado hídrico das plantas é essencial para o monitoramento das culturas agrícolas e florestais. A interação da radiação eletromagnética com as plantas é um processo estudado por sensoriamento remoto (SR). Através da técnica de SR é possível interpretar os fatores que influenciam na quantidade de energia absorvida, transmitida e refletida pela planta. Neste estudo, buscou-se estabelecer as relações existentes entre variações nos parâmetros da água com o comportamento espectral e gerar modelos matemáticos que sejam capazes de predizer o conteúdo relativo da água (CRA) e espessura equivalente da água (EEA) em 11 diferentes espécies de Eucalyptus, utilizando um sensor hiperespectral. Os dados foram obtidos por meio da pesagem e respectiva leitura espectral das folhas, sendo que estas passaram por uma metodologia de desidratação. Tal metodologia permitiu encontrar uma diferença de reflectância média de 26% entre o máximo e mínimo teor de água na folha, provando a influência do CRA no comportamento espectral, sendo a água um dos fatores de maior domínio na reflectância na região do infravermelho médio (1300nm - 2500nm). A partir das curvas espectrais foi possível avaliar que os comprimentos de onda próximo ao 1400 nm e 1900 nm foram os mais sensíveis ao conteúdo de água. A análise de componentes principais permitiu reforçar estes resultados, uma vez que as pontuações (scores) dos componentes que apresentaram correlações significativas com o CRA tiveram maiores pesos (loadings) nas regiões espectrais citadas anteriormente. A partir das respostas espectrais também foram realizados os cálculos dos índices espectrais já descritos em literatura, e estes submetidos a análise de regressão simples para predição do CRA e EEA. O índice espectral calculado com a combinação de bandas do infravermelho médio (1300nm e 1450nm) foi o que apresentou melhores resultados ao predizer os parâmetros da água, sendo que o SR1300,1450 teve um R2=0,72 para o CRA e R2=0,81 para o EEA. Os dados espectrais foram correlacionados com os parâmetros da água, e encontrou-se que para o CRA o comprimento de onda 1881 nm apresentou um coeficiente de correlação máximo negativo de r= -0,89, enquanto que o EEA apresentou um coeficiente de correlação máximo negativo de r= -0,79 no comprimento de onda 2165 nm. Foram testados três métodos de seleção das variáveis hiperespectrais para gerar um modelo matemático por meio de uma regressão linear. Para o parâmetro CRA, o método de seleção de variáveis stepwise foi o que gerou o maior (R2= 0,86) e um RMSE = 13,85%, sendo que neste método restaram apenas seis variáveis preditoras. Enquanto que o método de seleção de variáveis pelas regiões do espectro foi o mais preciso ao predizer o parâmetro EEA, com um R2= 0,87 e um RMSE = 0,00012 g/cm2, sendo necessárias apenas 5 variáveis espectrais. / The hydric condition assessment of plants is essential for monitoring agricultural and forest cultures. The interaction of electromagnetic radiation with plants is a process studied by remote sensing. Through this technique it is possible to interpret the factors that plays influence on the quantity of energy absorbed, transmitted and reflected by the plant. In this study was sought the establishment of existing relations between variations on the water parameters and the spectral behavior and then to generate mathematical models capable of predictiong the relative water content (RWC) and equivalent water thickness (EWT) among 11 different Eucalyptus species using a hyperespectral sensor. The data was obtained through weighting followed by reflectance readings of leaves in which the leaves had gone through a dehydrating methodology. The dehydrating methodology allowed finding a average reflectance difference of 26% between the maximum and the minimum water content on the leaf, proving the influence of the RWC in the spectral behavior in which the water plays great influence in the medium infrared reflectance region (1300 nm - 2500 nm). From the spectral curves it was possible to conclude that the wavelengths near 1400 nm and 1900 nm were the most sensitive to the water content. The principal content analyses reinforced these results once the scores of the components that showed significant relations with the RWC had the bigger loadings in the mentioned spectral regions. Spectral indices already described in literature were calculated using the spectral responses and their results were submitted to a simple regression for predicting RWC and EWT. The spectral index calculated by the combination of medium infrared (1300 nm and 1450 nm) was the one which had better results when prediction water parameters in which SR... had an R2=0,72 for RWC and R2=0,81 for EWT The spectral data was correlated to the water parameters and it was observed that for the RWC at 1881 nm showed a maximum negative coefficient of correlation of r=-0,89 whereas the EWT showed a maximum negative coefficient of correlation of r=-0,79 at 2165 nm. Three selection methods were tested for the hyperespectral variables in order to generate a mathematical model through linear regression. For the RWC parameter, the selection method of stepwise variables was the one which generated and R2=0,86 and a RSMSE = 13,85%. For this method just 6 predicting variables were left. While the variables selection method by spectral regions was the most precise when predicting the EWTparameter with a R2 = 0,87 and a RMSE = 0,00012 g/cm2 being just 5 spectral variables necessary.