Submitted by Suzana Maria Inácio De Carvalho (suzana-carvalho@live.com) on 2018-07-28T15:12:36Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_SMIC_2307_novo_repositorio.pdf: 7752307 bytes, checksum: ff8be58adddeedea30e008b00bd7e4b1 (MD5) / Approved for entry into archive by Lucimara Kurokawa Shinoda null (lucimaraks@sorocaba.unesp.br) on 2018-07-30T18:15:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 carvalho_smi_me_soro.pdf: 7752307 bytes, checksum: ff8be58adddeedea30e008b00bd7e4b1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T18:15:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 carvalho_smi_me_soro.pdf: 7752307 bytes, checksum: ff8be58adddeedea30e008b00bd7e4b1 (MD5) Previous issue date: 2018-06-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Alterações no clima causam impactos significativos sobre a estrutura e distribuição dos ecossistemas afetando a biodiversidade terrestre. O objetivo da pesquisa foi descrever os padrões da dinâmica da vegetação natural da Mata Atlântica Paulista na região da bacia hidrográfica do rio Paraíba do Sul (UGRHI 2) e identificar a relação que se estabelece entre a variabilidade climática e a vegetação. Dados de imagens de séries temporais de índices de vegetação como o EVI (Índice de Vegetação Melhorado), LSWI (Índice de umidade da vegetação) e LAI (Índice de Área Foliar) derivados de produtos de Sensoriamento Remoto (SR), foram adquiridos do sensor MODIS, pois são poderosas ferramentas indicadoras do desenvolvimento da vegetação. Dados de precipitação pluvial adquiridas por estações pluviométricas disponibilizadas pela ANA foram aplicados para cálculo dos índices climáticos como o SPI (Índice de Precipitação Padronizado) e RAI (Índice de Anomalia de chuva). Os índices conseguiram detectar a variação entre anos extremamente úmidos e anos extremamente secos. Destacaram-se os anos 2009 e 2014, sendo que o ano de 2009 representou um ano de anomalia positiva, com precipitação acima da média climatológica. Já em 2014, foi possível detectar uma condição de anomalia negativa, com condições mais severas com precipitação pluvial abaixo da média climatológica. Com a finalidade de avaliar como essa dinâmica climática influencia na dinâmica da vegetação, os índices EVI, LSWI e LAI foram analisados e mostraram que o comportamento da dinâmica da vegetação natural das regiões da Mata Atlântica Paulista acompanha a variabilidade do clima, já que foram observados padrões de maior produtividade no período da estação chuvosa, época em que a condição hídrica é mais intensa e favorece o verdejamento das folhas, o oposto foi observado quando há o déficit hídrico, que ocorre principalmente na estação seca onde nota-se o declínio dos valores dos índices, ou seja, indicando a queda foliar. Os índices capturaram o padrão esperado, vale destacar que o índice LSWI apresentou maior sensibilidade à condição hídrica, o que era esperado devido às bandas que compõe este índice, sendo possível verificar o potencial das imagens do sensor MODIS em capturar a resposta da floresta e consequentemente contribuir de forma significativa para estudos de mudanças climáticas. / Climate change causes significant impacts on the structure and distribution of ecosystems affecting terrestrial biodiversity. The objective of the research was to describe the patterns of the dynamics of the natural vegetation of the Atlantic forest in the region of the watershed of Rio Paraíba do Sul (UGRHI 2) and to identify the relationship that is established between climatic variability and vegetation. Image data from temporal series of vegetation indices as the improved Vegetation Index (EVI), Vegetation Humidity Index (LSWI) and foliar area index (LAI) derived from remote sensing products (SR), were acquired from the MODIS sensor, as they are Powerful tools indicating the development of vegetation. Rainfall precipitation data acquired by precipitation stations provided by the National Water Agency (ANA) were applied for calculating climatic indexes such as the Standardized Precipitation Index (SPI) and Rain Anomaly Index (RAI). The indexes were able to detect the variation between extremely humid years and extremely dry years. The years 2009 and 2014 were highlighted, and the year 2009 represented a year of positive anomaly, with precipitation above the average climatological. In 2014, it was possible to detect a negative anomaly condition, with harsher conditions with rainfall precipitation below the climatological average. For the purpose of evaluating how this climate dynamics influences the dynamics of vegetation, the indices EVI, LSWI and LAI were analyzed and showed that the behavior of the dynamics of the natural vegetation of the Regions of Atlantic Forest Paulista accompanies the Climate variability, since there were observed higher productivity patterns during the rainy season, when the water condition is more intense and favors the greenishing of the leaves, the opposite was observed when there is the water deficit, which occurs Mainly in the dry season where it is noted the decline of the values of the indices, that is, indicating the foliage fall. The indexes captured the expected pattern, it is worth noting that the LSWI index presented greater sensitivity to the water condition, which was expected due to the bands that make up this index, it is possible to verify the potential of the images of the MODIS sensor in capturing the Forest response and consequently contribute significantly to climate change studies.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-18T12:59:07Z No. of bitstreams: 1 Victor_Prudente2017.pdf: 2943373 bytes, checksum: 9bc7b35805d7987e01d85665f9ba8802 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-18T12:59:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Victor_Prudente2017.pdf: 2943373 bytes, checksum: 9bc7b35805d7987e01d85665f9ba8802 (MD5) Previous issue date: 2017-02-09 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The spatio-temporal dynamics of agricultural crops can be monitored through Vegetation Indices (VI) on multiple dates. The use of IV in a given period of crop development or throughout its cycle, has generated good relations with agronomic parameters. There are several IV, the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) being one of the most used. NDVI correlates with some agronomic variables such as plant height, leaf area index (LAI), dry matter, chlorophyll index (CI), soil cover degree, plant height and photosynthetically active intercepted radiation (PAIR). Hence, the objective of this work is to compare and intercalibrate NDVI spectral-temporal profiles obtained by different terrestrial remote Sensors, and to use these profiles to estimate biophysical parameters (LAI, CI, PAIR, and Plant Height) for soybean and bean, in addition to estimating and studying soybean yield through models with spectral-temporal data obtained by different terrestrial remote sensors. The ground sensors used are the GreenSeeker 505 Handheld active sensor and the passive hyperspectral FieldSpec4 Standard-Res model. The NDVI values of the passive (NDVI FS) and active (NDVI GS) sensors presented high correlation (soybean rs = 0.90 and bean rs = 0.93) and the linear models respond well to an intercalibration considering the entire phenological cycle of soybean (R² = 0.83, RMSE = 0.0161 e dr = 0.85) and beans (R² = 0.92, RMSE = 0.0038 e dr = 0.89). The saturation of the NDVI values at the survey dates that are located during the vegetative peak of the crops and the presence of adverse climatic events decreased the precision of the models in certain periods of the phenological cycle of the crops. The variables LAI and Height for both crops and CI for the soybean crop obtained better results when estimated by the values of NDVI GS. PAIR for both crops and CI for bean obtained better adjustments considering the models using NDVI FS values. For the variable productivity, there was no significant correlation with the NDVI GS and NDVI FS. However, it presented relations with the accumulation of reflectance observed in the RED and NIR bands for both sensors as a result of different collection dates. The best relations of productivity were with the accumulation of reflectance values of the spectroradiometer bands on DAS76 and DAS71 dates. / A dinâmica espaço-temporal das culturas agrícolas pode ser monitorada por meio de Índices de Vegetação (IV) em múltiplas datas. A utilização do IV, em um determinado período do desenvolvimento das culturas, ou, ainda, em todo o seu ciclo, possui boas relações com parâmetros agronômicos. Há diversos IVs, sendo o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) um dos mais utilizados. O NDVI possui relação com algumas variáveis agronômicas como altura de planta, Índice de Área Foliar (IAF), matéria seca, índice de clorofila (IC), grau de cobertura do solo, altura de planta e radiação fotossinteticamente ativa interceptada (RFAI). Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi comparar perfis espectro-temporais NDVI obtidos por diferentes sensores remotos terrestres, e utilizar esses perfis para estimar parâmetros biofísicos (IAF, IC, RFAI e altura de planta) para a soja e o feijão, além de estimar/estudar a produtividade da soja por meio de modelos com dados espectro-temporais obtidos por diferentes sensores remotos terrestres. Utilizou-se o sensor ativo GreenSeeker 505 Handheld e o sensor passivo hiperespectral FieldSpec4 modelo Standard-Res. Os valores de NDVI dos sensores passivos (NDVI FS) e ativos (NDVI GS) apresentaram alta correlação (soja rs = 0,90 e feijão rs = 0,93), e os modelos lineares respondem bem a um ajuste, ao se considerar todo o ciclo fenológico da soja (R² = 0,83, RMSE = 0,0161 e dr = 0,85) e feijão (R² = 0,92, RMSE = 0,0038 e dr = 0,89). A saturação dos valores de NDVIs nas datas de levantamento que se situam durante o pico vegetativo das culturas e a presença de eventos climáticos adverso diminuíram a precisão dos modelos em determinados períodos do ciclo fenológico das culturas. As variáveis IAF e altura para a soja e o feijão e IC para a soja obtiveram melhores resultados ao ser estimadas por meio dos valores de NDVI GS. RFAI para ambas as culturas e IC para o feijão obtiveram melhores ajustes por meio dos modelos que se utilizavam de valores de NDVI FS. Para a produtividade, não houve correlação significativa com os NDVI GS e NDVI FS. Entretanto, apresentou relações com o acúmulo de refletância observados nas bandas RED e NIR para ambos os sensores em diferentes datas de coleta. As melhores relações da produtividade foram com o acúmulo de refletância das bandas do espectroradiômetro nas datas DAS76 e DAS71.

Submitted by JOSÉ CARLOS DE SOUZA null (jcsouza1974@gmail.com) on 2017-09-02T20:13:33Z No. of bitstreams: 1 Tese_final_PDF.pdf: 5571055 bytes, checksum: 5bf13179b0dee373575a49ac318f9a43 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-09-06T14:02:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 souza_jc_dr_soro.pdf: 5571055 bytes, checksum: 5bf13179b0dee373575a49ac318f9a43 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-06T14:02:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 souza_jc_dr_soro.pdf: 5571055 bytes, checksum: 5bf13179b0dee373575a49ac318f9a43 (MD5) Previous issue date: 2017-08-18 / A espacialização de dados ambientais através de técnicas de geoprocessamento e o monitoramento do comportamento espectral da vegetação por meio de imagens orbitais são instrumentos importantes nos estudos ambientais de análise da paisagem, em especial os aplicados a bacias hidrográficas. O objetivo da presente pesquisa foi desenvolver uma metodologia de avaliação ambiental aplicada à bacia hidrográfica, através da estimativa de parâmetros biofísicos, gerados por imagens Landsat 8 e determinação de parâmetros físico-químicos dos solos. O estudo foi aplicado na Bacia Hidrográfica do Rio Una, localizada em Ibiúna, no Estado de São Paulo, Brasil. Foram estimados o índice de vegetação por diferença normalizada – NDVI; o índice de vegetação ajustado do solo – SAVI; o índice de água por diferença normalizada – NDWI e o índice de ressecamento da vegetação por temperatura – TVDI. O estudo foi desenvolvido utilizando imagens do satélite Landsat 8 datadas de janeiro (período úmido) e agosto (período seco) do ano de 2015. O processamento digital das imagens foi realizado no software ArcGis 10.3. Foram geradas matrizes de correlação com base na combinação pixel a pixel para os índices NDVI, SAVI e NDWI utilizando o software Matlab para a análise espacial e temporal da cobertura vegetal. Além disso, foram coletados amostras de solo para determinação dos teores de matéria orgânica e carbono orgânico total – COT e levantamento in situ, dos teores de umidade e pH da área de estudo. Os resultados levantados foram interpolados pelo método do inverso do quadrado da distância - IQD. Os índices estimados apresentaram padrão espacial com forte relação com a sazonalidade climática, com ênfase ao regime de chuvas. Os resultados obtidos mostraram uma redução dos índices NDVI e SAVI, em 87,5% e 92% respectivamente, do período úmido para o seco. No NDWI foi identificado perda em conteúdo de água na vegetação em 73,03% dos pixels. As reduções nos valores dos pixels, nos três índices analisados, evidenciam a influência direta das condições climáticas no vigor e no teor de umidade da vegetação. O TVDI também apresentou influencia da sazonalidade climática. No mês de janeiro predominaram valores entre 0.2 e 0.4, indicando umidade normal, e em agosto predominaram valores entre 0.4 e 0.8, indicando condições ligeiramente seca ou estresse hídrico moderado. O TVDI se mostrou adequado para avaliar o déficit hídrico em diferentes coberturas do solo, com potencial para monitorar as perdas de umidade do solo e da vegetação. A umidade do solo, com medição in loco, registrou valores maiores nos meses com maior total de chuva, em todas as amostras, com exceção de algumas áreas agrícolas que ocorriam irrigação por aspersão, no período seco. Os solos apresentaram fraca acidez em todas as amostras, registrando pequena variação do pH entre os períodos, indicando condições de menor acidez no período de estiagem. Os teores de COT e matéria orgânica dos solos, indicaram as áreas de pastagens com teores mais elevados e as culturas temporárias com teores mais reduzidos, em relação aos demais tipos de cobertura do solo da bacia. A prática de cultivo e o processo de intemperismo explicam a redução nos teores de TOC e MO nos solos de culturas temporárias. Já as pastagens com suas estruturas radiculares, explicam a potencialização no armazenamento do carbono. As imagens Landsat 8 se mostraram eficientes na estimativa de parâmetros biofísicos da vegetação e as técnicas de geoprocessamento contribuíram substancialmente nas análises espaciais, se apresentando como ferramentas indispensáveis em estudos ambientais aplicados a bacias hidrográficas. / The spatialization of environmental data through geoprocessing techniques and the monitoring of vegetation spectral behavior through orbital images are important tools in environmental studies of landscape analysis, in special those applied to watershad. The objective of the present research was to develop an environmental assessment methodology applied to the watershad, through the estimation of biophysical parameters, generated by Landsat 8 images and determination of chemical-physical parameters of the soils. The study was applied in the Una Watershad, located in Ibiúna, in the State of São Paulo, Brazil. Were estimated the Normalized Difference Vegetation Index - NDVI; The Soil Adjusted Vegetation Index - SAVI; Normalized Difference Water Index - NDWI and the Temperature Vegetation Dryness Index - TVDI. The study was developed using Landsat 8 satellite images dated January (wet period) and August (dry period) of the year 2015. The digital process of images was performed in ArcGis 10.3 software. Correlation matrices were generated based on the pixel by pixel combination for the NDVI, SAVI and NDWI indexes using the Matlab software for the spatial and temporal analysis of the vegetation cover. In addition, soil samples were collected to determine the organic matter and total organic carbon (TOC) and survey in loco of soil moisture content and pH of the study area. The results obtained were interpolated by the Inverse Distance Weighting - IDW. The estimated indices presented a spatial pattern with strong relation with climatic seasonality, with emphasis on the rainfall regime. The results showed a reduction of the NDVI and SAVI indices, in 87.5% and 92%, respectively, from the wet to the dry period. In the NDWI, loss of water content in the vegetation was detected in 73.03% of the pixels. The reductions in the values of the pixels, in the three indices analyzed, show the direct influence of the climatic conditions on the vigor and the moisture content of the vegetation. TVDI also had an influence of climatic seasonality. In January values between 0.2 and 0.4 predominated, indicating normal humidity, and in August, values between 0.4 and 0.8 were predominant, indicating conditions slightly dry or moderate water stress. The TVDI proved to be suitable to evaluate the water deficit in different soil coverages, with potential to monitor soil and vegetation moisture losses. Soil moisture, with in loco measurement, recorded higher values in the months with the highest total rainfall, in all samples, except for some agricultural areas that were irrigated by sprinkling in the dry period. Soils presented low acidity in all samples, registering a small pH variation between the periods, indicating conditions of lower acidity in the dry season. The TOC and organic matter contents of the soils indicated the pasture areas with higher contents and the temporary crops with lower levels, in relation to the other types of soil cover in the watershed. The cultivation practice and the weathering process explain the reduction in TOC and OM contents in soils of temporary crops. On the other hand, pastures with their root structures explain the potential of carbon storage. Landsat 8 images were efficient in estimating biophysical parameters of the vegetation and geoprocessing techniques contributed substantially to spatial analysis, presenting themselves as indispensable tools in environmental studies applied to watersheds.

Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-10-18T12:47:21Z No. of bitstreams: 1 Taciana Oliveira dos Santos.pdf: 6392936 bytes, checksum: c3276b7eadcc0a19441877f4f21521af (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-18T12:47:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Taciana Oliveira dos Santos.pdf: 6392936 bytes, checksum: c3276b7eadcc0a19441877f4f21521af (MD5) Previous issue date: 2011-09-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The phenomenon of urban heat islands is directly related to human activities and the type of materials and equipment used in the expansion of the urban fabric (concrete, asphalt, roofing, etc..), Which absorb and retain heat from sunlight, mainly because it is not just used to process Evaporative which certainly feeds the increase in air temperature in cities. Thus, this study was to analyze and identify the phenomenon of urban heat island between urban areas of Recife-PE, from TM images Landsat 5. For the study was obtained images from orbit 214 points 65 and 66, the dates of 04/08/1998 and 06/09/2010. From the image processing were generated letters of the surface temperature, albedo and NDVI to the city of Recife and five selected districts (Pina Santo Amaro, Casa Amarela, Dois irmãos and Curado ), to analyze the dynamics of transformation occurring in area study. Through the profile developed for the study area was perceived to increase spatial and temporal surface temperature toward the center-suburbs, resulting in a difference of 6°C between these areas. Neighborhoods with urban concentrations, lots of buildings vertical and horizontal, stood out as those at higher temperatures, performing over 27°C, found in the districts of Casa Amarela and the Santo Amaro. In areas where there was a reduction of the vegetation index was an increase in surface temperatures around 3°C. The emergence heat islands can be attributed to following factors: concentration buildings which implies in increased temperature; energy production anthropogenic issuing heat coming industries, transits and dwellings; replacement vegetation by asphalt; radiation, caused by emissivity bodies. / O fenômeno ilhas de calor urbano está diretamente relacionado com as atividades humanas e com o tipo de materiais e equipamentos empregados na expansão da malha urbana (concreto, asfaltos, telhados, etc.), os quais absorvem e conservam o calor proveniente da radiação solar, principalmente por não ser praticamente utilizado no processo evaporativo o que certamente alimenta o aumento da temperatura do ar nas cidades. Assim, este trabalho foi conduzido com objetivo analisar e identificar o fenômeno ilha de calor entre áreas urbanas da cidade do Recife-PE, a partir de imagens TM do satélite Landsat 5. Para a realização do estudo foram obtidas imagens da órbita 214 dos pontos 65 e 66, nas datas de 04/08/1998 e 06/09/2010. A partir do processamento das imagens foram geradas cartas de temperatura da superfície, albedo e NDVI para a cidade do Recife e cinco bairros selecionados (Pina, Santo Amaro, Casa Amarela, Dois Irmão e Curado), para analisar a dinâmica de transformação ocorrida na região de estudo. Por meio do perfil desenvolvido para área de estudo foi perceptível o aumento espacial e temporal das temperaturas da superfície no sentido centro-subúrbio, resultando em uma diferença de 6°C entre essas áreas. Os bairros com adensamento urbano, grande quantidade de construções verticais e horizontais, destacaram-se como os que possuem temperaturas mais elevadas, apresentando-se acima de 27°C, constatado nos bairros de Casa Amarela e Santo Amaro. Nas áreas onde ocorreu redução do índice de vegetação houve um aumento da temperatura da superfície em torno de 3°C. O surgimento das ilhas de calor pode ser atribuído aos seguintes fatores: concentração de edificações, que implica no acréscimo da temperatura; produção de energia antropogênica pela emissão de calor provenientes das indústrias, trânsitos e habitações; substituição da cobertura vegetal pelo asfalto; a radiação, causada pela emissividade de corpos.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-04-19T14:14:56Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_SidneySantana_2015.pdf: 7597504 bytes, checksum: bf6a44dd30bc34dca577bb38b4fb038f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-19T14:14:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_SidneySantana_2015.pdf: 7597504 bytes, checksum: bf6a44dd30bc34dca577bb38b4fb038f (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / As florestas têm um papel fundamental no sequestro de carbono da atmosfera. Dessa forma, este trabalho tem como principal objetivo quantificar e analisar a biomassa de um fragmento florestal de Pinus uncinata pertencente ao Espaço Natural da Montanha de Alinyà, por meio de ferramentas de sensoriamento remoto. O espaço natural está localizado no município de Figòls y Alinyà, na província Lleida, situada na Catalunha – Espanha. Assim, para realizar este estudo foram selecionadas 7 imagens do sensor TM do Landsat 5 correspondentes aos 1984, 2003, 2006, 2008, 2009, 2010 e 2011 com rota 198 e ponto 31. Seguidamente foram trabalhadas as bandas espectrais de cada imagem e calculados a calibração radiométrica, a reflectância e os índices de vegetação NDVI e SAVI. Com os dados LiDAR foram gerados os Modelos Digitais de Terreno (MDT) e realizados os cálculos estatísticos pertinentes para calcular a biomassa florestal, a área basal e o teor de carbono. As informações obtidas foram projetadas em mapas. Como resultado, o NDVI mostrou-se importante por proporcionar a análise temporal do comportamento da massa florestal. No entanto, o NDVI e o SAVI tiveram seus resultados prejudicados pela influência dos efeitos topográficos. Os modelos de regressão linear para biomassa, área basal e teor de carbono tiveram uma correlação satisfatória com os dados de inventário para duas das cinco zonas consideradas. Dessa forma, foi possível estimar estas variáveis florestais para a zona de estudo. O cálculo de biomassa florestal pelos dados LiDAR resultaram em 9.138,6 t para uma área de 69,04 ha, enquanto que os cálculos de inventário resultaram em 11.638,4 tn. O Teor de carbono o cálculo com os dados LiDAR resultaram em 5.425,04 t diante de 6.520,18 t resultantes dos cálculos com os dados de inventário. Portanto se pode afirmar que a tecnologia LiDAR traz ao estudo florestal uma série de aplicações necessárias para uma efetiva gestão dos sistemas florestais. Além disso, o LiDAR apresenta vantagens diante dos outros métodos convencionais, em relação à sua precisão, temporalidade e varredura, ainda mais diante da urgência de se obter resultados confiáveis no cenário atual de mudanças climáticas e vulnerabilidade dos ecossistemas. / The forests have a vital role in carbon capture from the atmosphere. Thus, this work has as its main objective to quantify and analyze biomass of a forest fragment of a Pinus uncinata that belongs to Alinyà Mountain Natural Space, through remote sensing tools. The natural area is located in the County of Figòls y Alinyà, in the Lleida province, located in Catalonia-Spain. In this sense, to conduct this study, 7 images were selected from the Landsat 5 TM sensor corresponding to 1984, 2003, 2006, 2008, 2009, 2010 and 2011 with path 198 and row 31. Subsequently, the spectral bands of each image were manipulated, and then the radiometric calibration, reflectance, and the NDVI and SAVI vegetation indexes were calculated. Using the LiDAR data, the Digital Terrain Models (DTM) were generated, and relevant statistical calculations were made to subsequently calculate the forest biomass, basal area, and carbon content. The information obtained was projected on maps. As a result, the NDVI has supported the study by temporally analyzing the behavior of the forest. However, this index, and even more the SAVI, suffered with the influence of topographic effects. The linear regression models for biomass, basal area, and carbon content had a satisfactory correlation with the inventory data for 2 of the 5 areas considered. In this sense, it was possible to estimate these forest variables for the study area. The calculation of forest biomass by LiDAR data resulted in 9,138.6 ton to an area of 69.04 ha, while the inventory calculations resulted in 11,638.4 ton. For the carbon content, the calculation with the LiDAR data resulted in 5,425.04 ton in comparison with the 6,520 .18 ton resulting from the calculations with the inventory data. Hence, it is safe to say that LiDAR technology brings to the forest study a series of applications that are required for an effective management of forest systems. In addition, the LiDAR presents advantages before other conventional methods, regarding its accuracy, temporality, and range, especially on the urgency of obtaining reliable results in the current scenario of climate change and vulnerability of ecosystems.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:17:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 5665085 bytes, checksum: bd60dc545169e5595140b6912f25b1dd (MD5) Previous issue date: 2013-08-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Caatinga Biome is little known and has been suffering severe environmental pressures, including in existing protected areas, being the use of geotechnologies of fundamental importance in the deepening of knowledge about that environment. The APA das Onças (São João do Tigre - Paraiba) was chosen for this study because of the diversity of existing ecosystems, associated with the presence of degradation that has systematically changing this area. This research aimed to apply different vegetation indexes to identify areas in APA that show high and low vegetation cover. Soon after this , we applied the NDVI index (Normalized Difference Vegetation) and SAVI (Soil ajusted Vegetation Index), noting which ones would fit the reality seen in the field survey, and subsequently it has identified Anthropization levels that has occurred in this conservation area to eventually create a basemap that guide the interventions for the protection of natural resources present. To achieve these goals were accomplished on-site visits and digital processing of satellite images Lansat 5, TM sensor , for the years 1989, 1992 and 2010 for the identification of landscape units and Anthropization levels. The digital processing of images, it was possible to perform the atmospheric correction, radiance and reflectance in ERDAS 9.3 images to generate the vegetation indexes NDVI and SAVI, and subsequently conference in Excel 2007 spreadsheet. Based on NDVI and SAVI thematic maps generated in Arcgis 9.3, it was identified spatially what would best represent the reality found. The SAVI showed better the biomass reality present in the APA , while the NDVI did not distinguish reliably targets on the surface, confusing which would be degraded area and Caatinga Hiperxerophyle. With SAVI was possible to create a base map of thematic maps of landscape units of the APA , with the following classes : Environmental Degradation , Caatinga Hiperxerophyle , Caatinga hypoxerophytic , Mata Serrana and Brejo de Altitude. In spatio-temporal analysis in images 1989 , 1992 and 2010, it was perceived increase in degraded areas or who have suffered some kind of change in vegetation due to land use for agricultural purposes or due to extraction. The data found indicates the urgent need for the development of intense surveillance actions to curb the changes , while activities should be encouraged to use existing resources on a sustainable basis. / O Bioma Caatinga ainda é pouco conhecido e vem sofrendo fortes pressões ambientais, inclusive nas Unidades de Conservação existentes, sendo o uso das geotecnologias de fundamental importância no aprofundamento do conhecimento sobre esse ambiente. A APA das Onças (município de São João do Tigre - Paraíba) foi escolhida para esse estudo em virtude da diversidade de ecossistemas existentes, associada a presença de degradação que vem alterando sistematicamente essa área. Essa pesquisa objetivou aplicar diferentes índices de vegetação para identificar áreas na APA que apresentem maior e menor cobertura vegetal. Logo após isso, foi aplicado o NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) e o SAVI (Soil Ajusted Vegetation Index), observando qual deles se adequaria a realidade vista no levantamento de campo, e posteriormente identificou-se os níveis de antropização que têm ocorrido nessa Unidade de Conservação para finalmente, criar uma base cartográfica que orientasse as intervenções de proteção aos recursos naturais presentes. Para alcançar esses objetivos foram realizado visitas in loco e o tratamento digital das imagens de satélite Lansat 5, sensor TM, referentes aos anos de 1989, 1992 e 2010 para a identificação das unidades de paisagem e os níveis de antropização. No tratamento digital das imagens, foi possível realizar a correção atmosférica, a radiância e a reflectância das imagens no Erdas 9.3 para a geração dos índices de vegetação NDVI e SAVI, e subsequentemente, conferência em planilha do Excel 2007.Com base nos mapas temáticos de NDVI e SAVI gerados no Arcgis 9.3, foi identificado espacialmente o que representaria melhor a realidade encontrada. O SAVI apresentou melhor a realidade da biomassa presente na APA, enquanto o NDVI não distinguiu de forma fidedigna os alvos na superfície, confundindo o que seria área degradada e Caatinga Hiperxerófila. Com o SAVI foi possível criar a base cartográfica dos mapas temáticos das unidades de paisagens da APA, com as seguintes classes: Degradação Ambiental, Caatinga Hiperxerófila, Caatinga Hipoxerófila, Mata Serrana e Brejo de Altitude. Na análise espaço-temporal nas imagens de 1989, 1992 e 2010, foi percebido aumento das áreas degradadas ou que sofreram algum tipo de alteração na vegetação em função do uso das terras para fins agropecuários ou devido ao extrativismo. Os dados encontrados indicam a necessidade urgente do desenvolvimento de ações intensas de fiscalização, para coibir as alterações verificadas, ao mesmo tempo que devem ser incentivadas atividades de uso dos recursos existentes em bases sustentáveis.

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

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The area occupied by planted forests has increased significantly in the country, especially with Eucalyptus and Pinus genus. However, the means of determining of dendrometric variables the field are costly, require time and covers small areas. Thus, the orbital products applied in estimating the biophysical variables constitute an important source of data, which facilitate the process of acquiring information of the canopies, being useful, especially, in the planning in order to optimize productivity. This manner, this study aims evaluate the potential of the Landsat 8 satellite images in the differentiation of stage of growth and determining the biophysical variable of Eucalyptus grandis e Pinus elliottii. We used the 221-083 scene of Landsat 8/OLI satellite of the day 30th August 2013, being this converted to surface bidirectional reflectance from the radiometric calibration and, subsequently generated the ARVI vegetation indices, NDVI, NDVI, MVI, NDVI, SAVIL=0.25 SAVIL=0.50 and SR. The spectral behavior of the stands with different ages was established based on the reflectance of the red and near infrared bands. The reflectance of the bands and vegetation indexes was related to the forest volume, analyzing their correlation and adjustment of the data to the regression models, leading to selection of variables through Stepwise method. The Landsat 8 images are sensitive the variations of the characteristics of individuals according to the different growth stages of the forest stands, wherein for E. grandis to 4, 18 and 23 years, the increasing age caused reduction in reflectance in the NIR band and increased in the band Red. However, in stands of P. elliottii it was observed that increasing age led to an increased reflectance in the NIR band and reduction in red band. Correlation analysis between the spectral data and the forest volume of E. grandis showed that SAVIL=0.50 index showed better correlation with forest variable at both ages. The stands of P. elliottii the B5 band showed higher correlation with the volume to 9 years old, however at 10 years of age, the DVI index showed the highest correlation with the forest variable. Regression analysis for E. grandis has exposed the models of best fit, so that at 4 and 18, the equation containing the SAVI index explained 76% and 68% of the variability of the data. At 23 years, the composite model of the SAVI index and B7 band obtained R²aj of 0.67. For P. elliottii the best model to 9 years of age explained 74% of data variability, being this composed of the DVI index and B7 band. Thus, the Landsat 8 / OLI data can be used in forest planning, assisting in forest inventory, as well as knowledge of the individual phases of growth and the identification of forest species. / A superfície ocupada por florestas plantadas tem aumentado significativamente no território nacional, especialmente com os gêneros Eucalyptus e Pinus. Contudo, os meios de determinação das variáveis dendrométricas a campo são onerosos, requer de tempo e abrangem pequenas áreas. Assim, os produtos orbitais aplicados na estimativa das variáveis biofísicas constituem-se de uma importante fonte de dados, os quais facilitam o processo de aquisição de informações dos dosséis, sendo útil, especialmente, no planejamento visando a otimização da produtividade. Desse modo, esse estudo tem por objetivo avaliar a potencialidade das imagens do satélite Landsat 8 na diferenciação do estágio de crescimento e determinação da variável biofísica de Eucalyptus grandis e Pinus elliottii. Utilizou-se a cena 221-083 do satélite Landsat 8/OLI do dia 30 de agosto de 2013, sendo essa convertida para reflectância bidirecional de superfície a partir da calibração radiométrica e, posteriormente gerados os índices de vegetação ARVI, DVI, GNDVI, MVI, NDVI, SAVI25, SAVI50 e SR. O comportamento espectral dos povoamentos com idades distintas foi estabelecido com base na reflectância das bandas do vermelho e infravermelho próximo. A reflectância das bandas e índices de vegetação foi relacionada com o volume florestal, analisando a sua correlação e o ajuste dos dados à modelos de regressão, conduzindo a seleção de variáveis por meio do método Stepwise. A imagem Landsat 8/OLI mostrou-se sensível às variações das características dos indivíduos em função das diferentes fases de crescimento dos povoamentos florestais, sendo que para E. grandis aos 4, 18 e 23 anos, o aumento da idade ocasionou a redução da reflectância na banda B5 e aumento na banda do vermelho. No entanto, em povoamentos de P. elliottii observou-se que o aumento da idade propiciou um aumento da reflectância na banda B5 e redução na banda do vermelho. A análise de correlação entre os dados espectrais e o volume florestal de E. grandis demonstrou que o índice SAVIL=0,50 apresentou melhor correlação com variável florestal em ambas as idades. Para povoamentos de P. elliottii a banda B5 demonstrou maior correlação com o volume aos 9 anos de idade, porém aos 10 anos de idades, o índice DVI apresentou maior correlação com a variável florestal. A análise de regressão para E. grandis expôs os modelos de melhor ajuste, de modo que aos 4 e 18 anos, a equação contendo o índice SAVI explicou 76% e 68% da variabilidade dos dados, respectivamente. Aos 23 anos, o modelo composto pelo índice SAVI e a banda B7 obteve R²aj de 0,67. Para P. elliotti o melhor modelo aos 9 anos de idade explicou 74% da variabilidade dos dados, sendo esse composto pela banda B5, já aos 10 anos o modelo englobou 73% da variabilidade, sendo esse composto pelo índice DVI e a banda B7. Desse modo, os dados Landsat 8/OLI podem ser utilizados no planejamento florestal, auxiliando em inventários florestais, bem como no conhecimento das fases de crescimento dos indivíduos e na identificação de espécies florestais.