This work presents a geological/geomorphological analysis in the scale of 1: 100,000 of Domain Vaza Barris, using geoprocessing techniques, with the purpose of delivering data to geo-environmental planning. The study area is represented by the Vaza Barris Domain which displays a gneissic complex surfacing in two emplacements, being surrounded by a metavolcano-sedimentary cover highly deformed. This work is the mapping and the application of satellite imagery fusion techniques Landsat 8 with SRTM methodology data for the geological and geomorphological analysis by homologous zones and the use of RapidEye images to the classification of the Land Use employing the Index Normalized Difference vegetation (NDVI). As a result there was the development of the geological/geomorphological partitioning of the Vaza Barris domain, were generated the Digital Terrain Model, Shaded Relief, Contour, Topographic profiles, Slope maps, Hypsometric map and Anaglyph. The integration between the interpretations of Landsat 8, SRTM and field data allowed the identification of seven types of geomorphological modeled in the study area: Modeled of grooming Shanty be buried, Modeled of dissection Homogeneous tops Keen, Modeled of dissection Homogeneous tops Convex, Patterned Accumulation in ramps Colluvium, Modeled Dissection of Structural tops convex, Modeled of pediments and Modeled of grooming Retouched be buried. From the NDVI was generated the Land Use map where the pixels were grouped into classes of values and classified as: Clouds, Solo Exposed, Pasture / built-up areas, water bodies, shrub and tree vegetation. This work achieved important results with the use of geotechnology in making the Geological/ Geomorphological Map and the Land Use Map to provide support in environmental planning Vaza Barris Domain. / Neste trabalho será apresentada uma análise geológica/geomorfológica na escala de 1:100.000 do Domínio Vaza Barris, utilizando técnicas de geoprocessamento, com o propósito de fornecer subsídios ao planejamento geoambiental. A área de estudo é representada pelo Domínio Vaza Barris o qual exibe um complexo gnáissico aflorando em dois embasamentos, sendo envolvido por uma cobertura metavulcano-sedimentar altamente deformada. Este trabalho tem como metodologia o mapeamento e a aplicação de técnicas de fusão de imagens de satélite Landsat 8 com dados da SRTM para a análise geológica e geomorfológica por zonas homólogas e a utilização de imagens RapidEye para a classificação do Uso da Terra empregando o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). Como resultados houve a elaboração da compartimentação geológica/geomorfológica do Domínio Vaza Barris, foram gerados o Modelo Digital do Terreno, Relevo Sombreado, Curvas de Nível, Perfis Topográficos, Mapas de Declividade, Mapa Hipsométrico e Anáglifo. A integração entre as interpretações de imagens Landsat 8, SRTM e dados de campo permitiu a identificação de sete tipos de modelados geomorfológicos na área de estudo: Modelado de Aplanamento Degradado Inumado, Modelados de Dissecação Homogênea de Topos Aguçados, Modelados de Dissecação Homogênea de Topos Convexos, Modelado de Acumulação em Rampas de Colúvio, Modelado de Dissecação Estrutural de Topos Convexos, Modelado de Pedimentos e Modelados de Aplanamento Retocado Inumado. A partir do NDVI foi gerado o mapa de Usos da Terra onde os pixels foram agrupados em classes de valores e classificadas como: Nuvens, Solo Exposto, Pastagem/Áreas Edificadas, Corpos D´Água, Vegetação Arbustiva e Vegetação Arbórea. O presente trabalho alcançou importantes resultados com a utilização das geotecnologias na confecção do Mapa Geológico/Geomorfológico e o Mapa de Usos da Terra para servir de subsídio no planejamento ambiental do Domínio Vaza Barris.

Orientadores: Rubens Augusto Camargo Lamparelli, Jansle Vieira Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-06T11:37:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Machado_HermogenesMoura_M.pdf: 1839058 bytes, checksum: ffeba6a1df211c5b76b90a6548fd58fb (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: O monitoramento e estimativa da quantidade de biomassa da cana-de-açúcar são de fundamental importância no planejamento das atividades de condução, colheita, transporte, processamento e comercialização da produção. Com o avanço tecnológico, técnicas de sensoriamento remoto têm-se mostrado úteis no monitoramento de áreas agrícolas onde se tem observado o potencial em especial do sistema Landsat no fornecimento de informações sobre a cultura da cana-de-açúcar. Dentre estas técnicas pode-se citar a aplicação de índices de vegetação obtidos através de transformação linear entre o valor espectral das diferentes bandas do sensor. Com o objetivo de avaliar a aplicação de imagens multiespectrais do satélite Landsat 7 - ETM+ e dos diversos índices de vegetação, no mapeamento da variação espacial da biomassa, e o seu potencial para estimativa da produtividade utilizando-se de um modelo matemático. O estudo foi desenvolvido nos municípios de Araras e Leme - SP. Para os dois anos de estudo foram analisadas duas passagens por ano, sendo a primeira anterior à colheita (fevereiro a abril) e a segunda dias antes da colheita. As imagens em nível de cinza foram transformadas em valores de reflectância aparente e, através da correção atmosférica, para valores de reflectância real. Sob a área de estudo foram distribuídas amostras de acordo com a variação espacial da resposta espectraL As amostras foram localizadas, demarcadas e colhidas.Foram realizadas análises de correlação entre os valores de produtividade e sua resposta espectraL A correção atmosférica não influenciou na correlação entre os dados de produtividade e a resposta espectraL As melhores correlações foram encontradas com os valores da banda 4 (IVP) e do índice de vegetação GVI. No primeiro ano de estudo os valores da banda 4 e do GVI explicaram respectivamente 51,6% e 52,66% da variação da produtividade. Enquanto que no segundo ano ambos explicaram 83% da variação da produtividade. O modelo polinomial de 2° grau foi o que melhor se adaptou ao comportamento dos dados de produtividade da cultura. A produtividade estimada pelo modelo apresentou um erro médio de 4,O4t/ha e um desvio padrão de 2,47t1ha, este resultado comprovou eficiência da utilização da resposta espectral no processo de estimativa da produtividade da cana-de-açúcar / Abstract: The monitoring and biomass estimate in sugar cane are the fundamental importance in leading, harvest, transport, processing and production marketing. With the technologic advanced techniques in remote sensing has showed very high potential in monitoring of sugarcane are as in special the Landsat system. Among these techniques it can to mention the application of the vegetation indices. Therefore that work has the objective of to evaluate the application of ETM+/Landsat 7 spectral images and different vegetation index to mapping biomass spatial variation and its potential for yield estimate using statistical model. The study was developed in Araras and Leme / SP counties at São João Mill in two years. During that time were analyzed two images per year, being the first before the harvest (February to April) and the second just some days before the harvest. The images in raw level had been transformed into values of apparent reflectance and through the atmospheric correction to values of real reflectance. Through the study area were allocated samples according the spectral response variation. After than this were full filled correlation analysis between yield and spectral response. The atmospheric correction hasn't provoked influence in the correlations. The best correlations had been found with the values of the band 4 (IVP) and of the index of vegetation GVI. In the first year of study band 4 and GVI indices values had explained 51.6% and 52.66% of the variation of the yield, respectively. While that in the second year both had explained 83% of the yield variation. The polynomial model of2° degree had the best agree in relation of the yield data behavior. The estimative productivity calculated by the model presented an average error of 4.04t/ha and a standard deviation of 2.47t/ha, attesting the efficiency of the use of the spectral response in the process of the yield estimate in sugar cane culture / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-12-19T10:58:35Z No. of bitstreams: 2 Tese - Érika Gonçalves Pires - 2017.pdf: 34121792 bytes, checksum: 01fa175be83636fb98bdf7e861506b3f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-12-19T10:59:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Érika Gonçalves Pires - 2017.pdf: 34121792 bytes, checksum: 01fa175be83636fb98bdf7e861506b3f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-19T10:59:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Érika Gonçalves Pires - 2017.pdf: 34121792 bytes, checksum: 01fa175be83636fb98bdf7e861506b3f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-11-17 / The changes in land-cover and land-use are among the main causes of a series of environmental, social, and economic impacts. In particular, the formation of artificial reservoirs, due to the construction of hydroelectric plants (HPP), has been the subject of scientific studies in the country, mainly due to the changes they cause to the environment. Specifically, the construction of the Luís Eduardo Magalhães HPP in 2001 (along the Tocantins River), in a context of large-scale constructions in the state of Tocantins, resulted in a large flooded area (~ 630 km²), significant changes in the landscape, and relocation of rural and urban populations. In this sense, this work aimed to evaluate and quantify, through various satellite datasets and land-cover and land-use mapping of the area under the influence of the reservoir of the Luís Eduardo Magalhães HPP (in the period before and after its implementation), changes in the landscape and associated biophysical parameters. At the landscape scale, the following surface parameters, derived from Terra-MODIS images, were evaluated seasonally: temperature, vegetation index, evapotranspiration, and albedo. The analysis of these data, in the spatial - temporal domains, involved three experimental models: a) considering the area of influence of the reservoir as a whole (equidistance of 30 km); b) analysis considering the equidistance or proximity to the reservoir (through buffers, latitudinal transects, and areas of interest); c) comparisons between the MODIS sensor results and the biophysical parameters obtained from Landsat images (transformed by the SEBAL algorithm). The results of our research show the potential of using remote sensing images in the study of variations of biophysical parameters. The implementation of the Luís Eduardo Magalhães HPP reservoir boosted the occupation of areas around it, especially: the São João irrigation project (irrigation from lake water), the increase in real estate speculation through the creation of new land subdivisions and closed condominiums with direct access to the lake, occupation of other areas due to the relocation of families (as in the case of the district of Luzimangues-Porto Nacional), and the creation of condominiums near the reservoir. Between 2000 and 2014, there was a 111% decrease in the Cerrado native vegetation (forest formations, grassland formations, open and dense Cerrado Strict Sensu physiognomies) and an increase of 66% in urban areas and 947% in the agricultural areas. It was also observed that almost half of the entire study area (42%) suffered some kind of alteration in the land cover. The changes observed in the local biophysical parameters were a direct result of the reservoir implantation and the State's occupation and development policies (such as soybean financing), which influenced the spatial configuration of the various land-cover classes and existing land use in the study area. As a result, a number of negative environmental / climatic impacts are already perceived in the area. Therefore, it is suggested to implement public policies regarding the systematic monitoring of biophysical parameters in the area, with a view to minimizing and mitigating more severe long-term environmental impacts. / As mudanças na cobertura e uso da terra estão entre os principais causadores de uma série de impactos de ordem ambiental, social e econômica. Em particular, a formação de reservatórios artificiais, em virtude da construção de usinas hidrelétricas (UHE), tem sido tema de estudos científicos no país, principalmente devido às alterações que causam ao meio ambiente. Especificamente, a construção da UHE Luís Eduardo Magalhães em 2001 (ao longo do Rio Tocantins), em um contexto de implementação de obras de grande porte no estado do Tocantins, resultou em uma grande área alagada (~ 630 km²), mudanças significativas nas paisagens e remanejamento de populações rurais e urbanas. Neste sentido, este trabalho buscou avaliar e quantificar, por meio de dados satelitários diversos e mapeamentos da cobertura e uso da terra na área de influência do reservatório da UHE Luís Eduardo Magalhães (no período anterior e posterior à sua implantação), as mudanças na paisagem e nos parâmetros biofísicos superficiais associados. À escala da paisagem, foram avaliados, sazonalmente, os seguintes parâmetros superficiais derivados de imagens Terra-MODIS: temperatura, índice de vegetação, evapotranspiração e albedo. A análise destes dados, em uma perspectiva espaço-temporal, envolveu três modelos experimentais: a) considerando a área de influência do reservatório como um todo (equidistância de 30 km); b) análise considerando a equidistância ou proximidade com o reservatório (através de buffers, transectos latitudinais e áreas de interesse); c) comparações entre os resultados do sensor MODIS com os parâmetros biofísicos obtidos das imagens Landsat (transformadas por meio do algoritmo SEBAL). Os resultados de nossa pesquisa evidenciam o potencial de uso de imagens de sensoriamento remoto no estudo das variações de parâmetros biofísicos. A implantação do reservatório da UHE Luís Eduardo Magalhães impulsionou a ocupação de áreas no entorno do mesmo, destacando-se: o projeto agrícola de irrigação São João (irrigação a partir da água do lago), o aumento da especulação imobiliária através da criação de novos loteamentos e condomínios horizontais fechados com acesso direto ao lago, ocupação de outras áreas em virtude da realocação de famílias (como é o caso do distrito de Luzimangues-Porto Nacional), além da criação de condomínios de chácaras próximos ao reservatório. Entre os anos de 2000 e 2014, constatou-se uma diminuição de 111% nas áreas de vegetação nativa do Cerrado (Formações florestais, Formações campestres, Cerrado sentido restrito ralo e denso) e um aumento de 66% nas áreas urbanas e de 947% nas áreas agrícolas. Observou-se ainda que quase metade de toda a área de estudo (42%) sofreu algum tipo de alteração na cobertura da terra. As alterações observadas nos parâmetros biofísicos locais foram resultado direto da implantação do reservatório e das políticas de ocupação e desenvolvimento promovidas pelo Estado (como por exemplo, os financiamentos para a produção de soja), as quais influenciaram a configuração espacial das diversas classes de cobertura e uso da terra existentes na área de estudo. Em consequência, vários impactos ambientais/climáticos negativos já são percebidos na área de estudo. Deste modo, sugere-se a implementação de políticas públicas de monitoramento sistemático dos parâmetros biofísicos nesta área, com vistas a minimizar e mitigar impactos ambientais mais severos a longo prazo.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2016-08-17T20:54:27Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Mayklyns Marcos de Almeida Linhares - 2016.pdf: 5918802 bytes, checksum: cc18441a8f9fd258681505cc840eb5cf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-08-18T12:45:05Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Mayklyns Marcos de Almeida Linhares - 2016.pdf: 5918802 bytes, checksum: cc18441a8f9fd258681505cc840eb5cf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-18T12:45:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Mayklyns Marcos de Almeida Linhares - 2016.pdf: 5918802 bytes, checksum: cc18441a8f9fd258681505cc840eb5cf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-07-15 / This study aimed to evaluate the performance of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) used to analysis of cultivated pasture areas. This evaluation was based on the comparison between the products of Vegetation Index calculated by orthomosaics from photos acquired by a UAV and the Percentage of Green collected in the ground level. The UAV Vegetation Index was the Modified Photochemical Reflectance Index (MPRI). It was held also a comparison between the Vegetation Indexes obtained with the UAV and an orbital platform being these the MPRI and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) respectively. The data were collected monthly between July and December 2014. For comparison between the Percentage of Green and the MPRI was used 25 samples distributed along of transect established in ground level into the pasture area. For comparison between MPRI and NDVI other 15 samples were distributed along of the pasture area. The Percentage of Green relied on vertical photos acquired in the ground level. The MPRI resulted from aerial surveys done by UAV’s model “TIRIBA” that used the Canon PowerShot S100 camera coupled. The orthomosaics from aerial photos acquired on aerial surveys were generated in the Agisoft PhotoScan to calculate the MPRI after. The NDVI was calculated from surface reflectance images acquired by Landsat-8 satellite. Has been observed that Percentage of Green and MPRI are correlated and the same to be observed for MPRI and NDVI. There is also relationship in behavior of these products over time so was possible to conclude that both products could provide the necessary information for the characterization of the development of pasture between July and December 2014. Both products – Percentage of Green, MPRI and NDVI – feature advantages and limitations: the Percentage of Green is most sensitive for the changes into the pasture because of their detail high level (spatial resolution) but doesn’t have the income that the MPRI/UAV has and not provide the analysis of the whole area being necessary use to sampling; the MPRI/UAV has a higher sensitivity to record of the behavior of pasture when compared to NDVI/Landsat-8 bus the gain in the area imaged by orbital platform should not be disregarded. The correlation between Percentage of Green and MPRI and between MPRI and NDVI also suggests that these products can be used in conjunction to perform the monitoring of pasture areas. / Esta pesquisa teve por objetivo avaliar o desempenho de um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) quando destinado à análise de áreas com pastagem cultivada. Tal avaliação teve por base a comparação entre o produto de Índice de Vegetação, calculado por intermédio de ortomosaicos de fotografias adquiridas por um VANT, e o parâmetro de Percentual de Verde coletado em solo. O Índice de Vegetação calculado com os dados do VANT foi o Modified Photochemical Reflectance Index (MPRI). Foi realizada também uma comparação entre os Índices de Vegetação obtidos com o VANT e por plataforma orbital, sendo esses índices o MPRI e o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), respectivamente. A coleta de dados foi realizada mensalmente entre julho e dezembro de 2014. Para a comparação entre o Percentual de Verde e o MPRI foram utilizadas 25 amostras distribuídas ao longo de um transecto estabelecido em solo. Para a comparação entre o MPRI e o NDVI foram utilizadas outras 15 amostras, distribuídas ao longo da área da pastagem. O Percentual de Verde se baseou em fotografias verticais obtidas em nível de solo. Já o MPRI resultou de aerolevantamentos com um VANT modelo TIRIBA, embarcado com uma câmera Canon PowerShot S100. Os ortomosaicos que serviram de base para o cálculo do MPRI foram gerados no programa Agisoft PhotoScan. O NDVI foi calculado com base em imagens de reflectância da superfície adquiridas pelo satélite Landsat-8. Como resultados observou-se que há correlação entre o Percentual de Verde e o MPRI, bem como entre o MPRI e o NDVI. Há também relação no comportamento desses produtos ao longo do tempo, de forma que foi possível concluir que ambos poderiam subsidiar as informações necessárias para a caracterização do desenvolvimento da pastagem em questão entre julho e dezembro de 2014. Concluiu-se ainda que ambos os produtos apresentam vantagens e limitações: o Percentual de Verde, em virtude de seu detalhamento (resolução espacial), é o mais sensível as alterações na pastagem, mas não tem o rendimento que o MPRI/VANT agrega por viabilizar a análise da área no todo, o que dispensa amostragem; o MPRI/VANT tem maior sensibilidade se comparado ao NDVI/Landsat-8 no registro do comportamento da pastagem, mas o ganho em área imageada pelo satélite não deve ser desconsiderado. A correlação entre o Percentual de Verde e o MPRI e entre o MPRI e o NDVI sugere também que esses produtos possam ser utilizados em conjunto no monitoramento de áreas de pastagens.

A quantificação de biomassa e carbono em florestas requer a aplicação de métodos adequados para se obter estimativas confiáveis de seus estoques. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação de alguns métodos utilizados para a predição e estimação dessas variáveis em florestas nativas e restauradas da Mata Atlântica. Para isso, um primeiro capítulo aborda o uso do índice de vegetação NDVI como ferramenta auxiliar no inventário de estoques de biomassa em áreas de restauração florestal. Diferentes métodos de amostragem foram comparados em termos de precisão e conservadorismo das estimativas. Os resultados demonstraram que o NDVI apresentou adequada correlação com a biomassa estimada nas parcelas do inventário florestal instaladas em campo, sendo viável sua aplicação, seja para auxiliar na determinação de estratos, na aplicação da amostragem estratificada, seja como variável suplementar na utilização de um estimador de regressão relacionando-o à biomassa, no procedimento da amostragem dupla. Este último método, possibilitou minimizar as incertezas acerca das estimativas, valendo-se de uma intensidade amostral reduzida, fato que torna seu uso interessante, principalmente aos estudos em escala ampla, de modo a aumentar a confiabilidade das quantificações de estoques de carbono presentes na biomassa florestal, a custos de inventário reduzido. Um segundo capítulo discute a abordagem metodológica utilizada para inferir sobre a qualidade de modelos preditivos quando da seleção de modelos concorrentes para a aplicação em estudos de biomassa de florestas nativas. Para tanto, seis modelos considerando diferentes combinações de variáveis preditoras, incluindo diâmetro, altura total e alguma informação relativa à densidade da madeira, foram construídos a partir de dados de uma amostra de 80 árvores. As equações de predição de biomassa seca geradas por estes modelos foram avaliadas quanto à sua qualidade de ajuste e desempenho de aplicação. Neste segundo caso, aplicando-as aos dados de outra amostra composta por 146 árvores presentes em nove parcelas destrutivas instaladas em diferentes estágios sucessionais da floresta, de modo a possibilitar a avaliação dos vieses preditivos. No intuito de se verificar as discrepâncias nas estimativas de biomassa devido à aplicação das diferentes equações de predição de biomassa, as equações desenvolvidas, junto a outras disponíveis na literatura, foram aplicados aos dados de um inventário florestal realizado na área estudada. O estudo confirma a natureza empírica destas equações, atentando para a necessidade de prévia avaliação de seu desempenho de predição antes de sua aplicação, em especial, das ajustadas com amostras de outras florestas, expondo alguns dos principais fatores associados às causas de incertezas nas quantificações dos estoques de biomassa nos estudos realizado em florestas nativas. / The biomass and carbon quantification requires the application of appropriate methods to obtain reliable estimates of their stocks in natural and planted forests. The aim of this study was to evaluate different applicable methods to estimate biomass in both, natural and restored Atlantic Forests. The first chapter discusses the use of the vegetation index (NDVI) as an auxiliary tool in the inventory of biomass stocks in forest restoration areas. Different sampling methods were compared in terms of its accuracy and conservativeness. The results shown an adequate correlation between the vegetation index and the measured biomass, making the NDVI applicable either as supporting decision tool to define strata in the stratified sampling or as a predictor in the double sampling procedure. The last method allowed to the minimization of the uncertainties related to the biomass estimation combined to the reduction of sampling efforts. It makes the approach very interesting, especially in the context of large-scale surveys. The second chapter discusses the methodological approach used to evaluate the quality of predictive models applied to biomass studies in natural forests. For this, six models were fitted from 80 sample trees, using different combinations of predictor variables, such as, total height and information of wood density. The predictive equations generated by the models were evaluated according to their quality of fit and prediction performance. In order to evaluate its prediction performance, the equations were applied to the dataset of another 146 sample trees measured in nine destructive sample plots. The plots were located in different forest successional stages allowing the evaluation of model predictive bias among the stages. A third step of the analysis was the application of literature equations to a dataset of a forest inventory conducted in the study area, in order to verify the discrepancies in the estimates due to the use of these different models. The study confirms the empirical nature of the biomass equations and the need of previous evaluation in terms of prediction performance. This conclusion is even more relevant when we consider the equations that were obtained from other forests types, exposing some of the key factors associated to the causes of uncertainty in the biomass estimation applied to natural forests.

A fertilização da cana-de-açúcar com nitrogênio (N), embora intensamente estudada, ainda representa desafio aos produtores e pesquisadores, principalmente devido à alta variabilidade de resposta dessa cultura ao N aplicado. Visando melhorar a eficiência das adubações, a aplicação de fertilizantes em doses variáveis é indispensável. Nesse contexto, sensores que mensuram a refletância do dossel apresentam-se como alternativa interessante. Bons resultados com essa tecnologia vêm sendo observado para as culturas de trigo e milho. Entretanto, apesar da efetividade desses sensores em identificar alguns parâmetros da canade- açúcar, ainda há várias incógnitas quanto a seu uso, principalmente em relação à forma de converter as leituras desse equipamento em uma dose de N a ser aplicada nos canaviais. Desse modo, o objetivo principal dessa tese foi definir uma metodologia capaz de direcionar a aplicação de N em taxas variáveis em cana-de-açúcar a partir de informações obtidas com um sensor de dossel. Para tanto, foi necessário: 1) estabelecer qual o índice de vegetação mais indicado para ser usado em cana, dentre aqueles possíveis de se obter com o sensor de dossel utilizado, e quais os parâmetros da cultura que influenciam nas leituras com o sensor; 2) avaliar a eficácia desse equipamento em identificar a resposta da cultura ao N e a sua relação com a produtividade de colmos; e 3) avaliar se alguma metodologia de recomendação de N estabelecida para outras culturas é viável para direcionar a aplicação de N em cana-de-açúcar. Foram conduzidos experimentos em de parcelas e em forma de faixas da cultura, com aplicação de diferentes doses de N. Todos os experimentos, além de algumas áreas comerciais, foram avaliados com o sensor Crop Circle, modelo ACS-430 (Holland Scientific, Lincoln, NE, EUA), quando a cultura apresentava altura de plantas entre 0,4 e 0,6 m. A canade- açúcar apresentou resposta variável ao N aplicado. Dentre os diferentes índices de vegetação, calculados com as refletâncias mensuradas pelo sensor, os que utilizam a banda situada na região espectral do red edge apresentaram os melhores resultados. O acúmulo de biomassa da parte aérea foi o que mais influenciou as leituras com o sensor de dossel. Devido a isso, o sensor também se mostrou eficiente em estimar a produtividade da cana-de-açúcar. A variabilidade intrínseca de cada área, causada por danos à soqueira e outros fatores limitantes ao desenvolvimento da cana, impede o uso das estratégias de aplicação apontadas na literatura. Contudo, por meio da capacidade do sensor em estimar a produtividade, foi proposto um algoritmo agronômico de fertilização nitrogenada. Essa metodologia direciona maior quantidade de N em regiões com maior vigor da cultura, assumindo que, nessa situação, as plantas apresentam maior probabilidade de absorverem N proveniente do fertilizante. / Sugarcane nitrogen fertilization (N), even being extensively studied, is still a challenge to producers and researchers, mainly due to the high N response variability showed by this crop. For this reason, variable-rate N application is essential. Sensors that measure the crop canopy reflectance are an interesting alternative. Good results with this technology have been found for wheat and corn. However, despite the suitability of these sensors in identifying some sugarcane parameters, there are still many gaps to be answered, especially related to how convert the sensor readings in an N rate to be applied in the fields. Thus, the main objective of this thesis was to develop a method to guide the variable-rate N application in sugarcane, based on canopy sensor readings. To achieve this goal, it was necessary the following studies: 1) establish which is the most appropriate vegetation index to be used in sugarcane fields, among those possible to be obtained from the canopy sensor used, as well as which crop aspects can influence the readings; 2) evaluate the effectiveness of this equipment to identify the crop N response and its relationship with the sugarcane stalk yield; and 3) test some methodologies available in the literature in order to guide the sugarcane N fertilization. Plot and strips experiments with N rates were performed. All the experiments and some producing fields were evaluated, when the crop stem height was between 0.4 and 0.6 m, with the Crop Circle sensor, model ACS-430 (Holland Scientific, Lincoln, NE, USA). The sugarcane showed variable response to the N applied. Among the different vegetation indices calculated from the reflectance obtained by the sensor, the red edge vegetation indices showed the best results. The aboveground biomass was the crop parameter that highest interfered in the canopy sensor readings, indicating that the sensor was effective in estimating the sugarcane yield either. The intrinsic variability of each field, caused by ratoon damage and other limiting factors, prevents the implementation of some strategies pointed out in the literature. However, due to canopy sensor ability for yield estimation, it was proposed an algorithm to guide higher N rates in areas with greater crop vigor, assuming that in this situation is more promising to the plants absorbing N from the fertilizers.

Precision agriculture has been used to assist farmers to choose the best management strategies, by identifying variability present in the area and from that, to determine the limiting factors and propose different management alternatives, according to the needs of each zone. It is important to create instruments that respond to one of the main issues, common to all of those who have ambition to the adoption and implementation of production modernization techniques: the technical and economic viability of modern production agriculture. The aim of this study was to relate stability maps for yield productivity and stability maps by Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for determination of management zones. The study was based on an analysis of five years of crop yield data and five satellite images Landsat 5 and Landsat 8 for Vegetation Index (NDVI) data for 2007 (wheat), 2008 (soybean), 2009 (soybean), 2013 (wheat) and 2014 (soybean). With processed data, stability maps for yield productivity and stability maps by Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were generated, following data parameters and coefficient of variation. Both maps were compared and validated by the Kappa index. As a result, we obtained a weak Kappa index relationship (0.2623), but 57.48% of the area could be classified correctly, when comparing the correlation maps. We concluded that crossing data of areas classified by productivity yield and NDVI is valid and that the zoning method for NDVI method is a way to determines areas, but with greater emphasis in areas classified as "Stable High." / A agricultura de precisão surge para auxiliar o produtor na escolha das melhores estratégias de manejo, permitindo identificar a variabilidade presente na área e, a partir disso, averiguar os fatores limitantes e propor alternativas de manejo diferenciado, de acordo com as necessidades de cada zona de manejo. É necessário criar instrumentos que respondam a uma das principais questões, comum a todos aqueles que têm ambição à adoção e aplicação de técnicas de modernização da produção: a viabilização técnica-econômica da produção moderna na agricultura. O objetivo deste trabalho foi relacionar mapas de Estabilidade de Rendimento por produtividade e de Estabilidade de Rendimento por Índice de Vegetação por Diferença Normalizada para determinação de zonas de manejo. O estudo foi baseado na análise de cinco anos de dados de produtividade, em rendimento absoluto, e consecutivamente, cinco imagens de satélite Landsat 5 e Landsat 8, para Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), dados referentes aos anos de 2007 (cultura do trigo), 2008 (cultura de soja), 2009 (cultura de soja), 2013 (cultura de trigo) e 2014 (cultura de soja). Com esses dados processados foram gerados os mapas de Estabilidade de Rendimento por Produtividade e Estabilidade de Rendimento por NDVI, seguindo parâmetros de dados relativizados e coeficiente de variação. Com os dois mapas de Estabilidade processados, foi feito o comparativo e validação dos dados através do índice Kappa. Como resultado obteve-se um índice Kappa de fraca relação com valor de 0,2623, porém 57,48% da área pode ser classificada corretamente quando comparando zonas geradas por mapas de produtividade com zonas geradas por mapas de NDVI. Concluiu-se, assim, que o cruzamento dos dados das zonas classificadas em Estabilidade de Rendimento por Produtividade e Estabilidade de Rendimento por NDVI é válido e que o método de definição de zonas por Estabilidade de Rendimento por NDVI permite determinar zonas, porém com maior ênfase em zonas classificadas como Estável Alta .

The Forest Management Information System is an integrated system which can be used to support the planning, implementation and monitoring of forest management activities. Beyond collected field information, geoprocessing and remote sensing systems are essential for that management type. One of the goals of this dissertation is to develop an analysis methodology for data analysis (from a forestry database and extracted from remotely sensed digital images) that enhance the information generation capability to the forestry planning and operational control. During this work, we had access to forestry databases, inventories and ex works wood volumes provided from Aracruz about forests located in RS, as well as digital images provided by CBERS-2 satellite. We measured 72 characteristics acquired from forestry images. After correlation analysis, only 28 were considered for later analysis. The first part of this work deals with data organization in such a way as to correlate them with the images. A method to identify harvested areas and another for time correlation are needed to allow usage of data collected over two years which is related to only one image. The next part involves simple and multiple regression analysis. We were unable to find a single parameter to estimate volume or age by itself. Conversely, multiple regression models achieved correlation coefficients up to 99% and the root mean squared error was down to 20m2/ha of wood volume. / Sistemas de informação florestal são sistemas integrados utilizados para dar suporte ao planejamento, implementação e monitoramento das atividades do gerenciamento florestal. Além das informações coletadas no campo, os sistemas de geoprocessamento e sensoriamento remoto são ferramentas fundamentais para este tipo de gestão. Um dos objetivos desta dissertação foi desenvolver uma metodologia de análise de dados (de cadastro florestal e extraídos das imagens digitais captadas por sensores remotos) que ampliem a capacidade de geração de informações para o planejamento e controle de operações florestais. Tivemos acesso a bases de dados de inventário e madeira posto-fábrica das florestas da empresa Aracruz localizadas no RS, bem como às imagens geradas pelo satélite CBERS-2. Foram medidas 72 características das imagens das florestas. Após uma análise de correlação, somente 28 foram consideradas próprias para as análises seguintes. A primeira parte do trabalho tratou da forma de organização dos dados, para que pudessem ser correlacionados com as imagens. Um método para reconhecer talhões que já haviam sido colhidos, e um método de correção temporal são necessários para permitir o uso de dados de inventário coletados em datas diferentes relacionados a uma única imagem. A parte seguinte trata de análises de regressão simples e múltipla. Não foi encontrada nenhuma variável capaz de servir como parâmetro único para a estimativa de volume ou idade. Em contrapartida, os modelos de regressão múltipla atingiram coeficientes de correlação de até 99%, enquanto a raiz do quadrado médio do erro atingiu seu melhor resultado com 20m2/ha de volume de madeira.

A alta fragmentação da cobertura original da Bacia do Rio Corumbataí, SP, ocasionada principalmente por atividades agropecuárias, resultou em remanescentes florestais em diferentes condições ecológicas, em função dos aspectos físicos, naturais e antrópicos, do meio em que estão inseridos. Neste trabalho esses fragmentos foram analisados individualmente, considerando-se a estrutura da paisagem de seu entorno, por meio de uma caracterização física e estrutural, tendo o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) como variável-chave, em função da sua relação com o vigor da vegetação. O presente estudo teve como objetivo principal analisar a relação entre NDVI dos remanescentes e variáveis físicas do ambiente (relevo, distância à rede hidrográfica, áreas urbanas, estradas e precipitação), além de variáveis estruturais dos próprios fragmentos (forma, área, área nuclear, distância do vizinho mais próximo, contraste de borda e perímetro). Também foi verificada a alteração da cobertura florestal da bacia entre os anos de 1999 e 2002, a fim de compreender melhor as suas condições de conservação. Como principais resultados foi constatado uma relação inversa entre NDVI e algumas variáveis físicas e estruturais como por exemplo o contraste de borda, a distância à rede hidrográfica, a distância ao vizinho mais próximo e a área total; já a área nuclear, a declividade e a distância às estradas apresentaram uma relação direta com o NDVI. A perda de vegetação nativa entre 1999 e 2002, foi maior que o acréscimo (1.886 ha e 895 ha, respectivamente), tendo ocorrido em maior proporção nos fragmentos mais próximos às áreas urbanas. Fragmentos com as maiores áreas nucleares, mais próximos à rede hidrográfica e em terrenos mais declivosos foram aqueles que apresentaram maiores valores de NDVI. Os resultados mostraram que características físicas e estruturais dos fragmentos podem influenciar o vigor da vegetação e, conseqüentemente, o seu estado de conservação. / Forest fragmentation of Corumbataí river basin caused by agriculture dominance directly affects the condition of forest remnants to support plant and animal species. These forest patches present different ecological conditions, depending on many physical and anthropogenic aspects of the landscape they are inserted. In this study, forest patches were individually analyzed considering their landscape structure and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) as response variable, due to its relationship to vegetation vigor. The main objective was to analyze the relationship between forest patches NDVI, physical variables of landscape (relief, distance to rivers, distance to roads, distance to urban areas and precipitation) and forest patches landscape structure (shape, area, core area, nearest neighbor distance, edge contrast and perimeter). Also, forest cover changes between 1999 and 2002 were analyzed in order to understand better patches conditions and their relation to landscape variables. As results, we found an inverse relationship between NDVI and distance to rivers, edge contrast, nearest neighbor distance and total area. Core area, slope and distance to roads presented direct relationship to NDVI. Forest losses between 1999 and 2002 were greater than gains (1886 ha and 895 ha, respectively), and they occurred commonly near urban areas. Greater NDVI values were observed on patches with large core areas, near to rivers and on high slope areas. The results showed that physical and structural patches characteristics have influence on vegetation vigor and, consequently, on their conservation status.

It seems to be obvious that precipitation has a major impact on greening during the rainy season in semi-arid regions. First results1 imply a strong dependence of NDVI on rainfall. Therefore it will be necessary to consider specific rainfall events besides the known ordinary annual cycle. Based on this fundamental idea, the paper will introduce the development of a rain adjusted vegetation index (RAVI). The index is based on the enhancement of the well-known normalized difference vegetation index (NDVI2) by means of TAMSAT rainfall data and includes a 3-step procedure of determining RAVI. Within the first step both time series were analysed over a period of 29 years to find best cross correlation values between TAMSAT rainfall and NDVI signal itself. The results indicate the strongest correlation for a weighted mean rainfall for a period of three months before the corresponding NDVI value. Based on these results different mathematical models (linear, logarithmic, square root, etc.) are tested to find a functional relation between the NDVI value and the 3-months rainfall period before (0.8). Finally, the resulting NDVI-Rain-Model can be used to determine a spatially individual correction factor to transform every NDVI value into an appropriate rain adjusted vegetation index (RAVI).