Made available in DSpace on 2016-12-23T14:37:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO QUARTO JUNIOR.pdf: 3333993 bytes, checksum: 71f8ffd0a33ee359bda776da65bc6e40 (MD5) Previous issue date: 2007-02-27 / Este trabalho teve como objetivos: i) analisar a inter-relação da reflectância das bandas do vermelho (Ver) e do infravermelho-próximo (IVP) e do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) dos sensores multiespectrais MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus) e HRV (High Resolution Visible); e ii) avaliar a importância das características espectrais das regiões do pico do verde (~550 nm), da borda do vermelho (~680 nm a ~780 nm) e da absorção de água na folha (~940 nm) nas bandas Ver, IVP e no NDVI. Uma imagem hiperespectral do Hyperion foi adquirida sobre a região de Campos dos Goytacazes, Estado do Rio de Janeiro, tendo os efeitos atmosféricos corrigidos. A simulação das bandas foi realizada a partir de 210 e 50 amostras de dados de reflectância hiperespectral, coletadas da imagem Hyperion, em áreas de cana-de-açúcar e de floresta natural, respectivamente. Como resultados têm: a) as relações entre as bandas individuais e o NDVI dos diferentes sensores têm comportamento variado, por exemplo, foi observado que as diferenças de Ver entre os diferentes sensores foram significativas, o mesmo não ocorrendo para IVP; b) as translações do NDVIETM+ para NDVIMODIS e do NDVIETM+ para NDVIHRV, têm boa relação, ambas com R2=0,71, já a translação do NDVIHRV para NDVIMODIS apresenta uma relação inferior (R2=0,31), e c) quanto à influência das características espectrais frente às bandas e o NDVI, verifica-se que à medida que as características são mais incorporadas, maiores são as diferenças quando comparados às bandas e o NDVI do MODIS. / The objectives of this paper were: i) to analyze cross-sensor relation of the normalìzed difference vegetation index (NDVI) and red/near-infrared reflectance of the multispectral sensors MODIS ( Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer ), ETM+ ( Enhanced Thematic Mapper Plus ) and HRV ( High Resolution Visible ); and ii) to evaluate the importance of the spectral features green peak (~550 nm), red edge (~680 nm to ~780 nm) and leaf liquid water absorption region (~940 nm) in red/near-infrared reflectance and in NDVI. A Hyperion hyperspectral image acquired over Campos dos Goytacazes, State of Rio de Janeiro in Brazil, having the atmospherical effects corrected. The simulated bandpasses were done for 210 and 50 samples of hyperspectral reflectance data over sugar cane and natural forest, respectively, collected from Hyperion reflectance data. The results are: a) the relationship between the individual bands and NDVI of the different sensors have diverse behavior, for example, it was observed that the differences of red among sensors are statistical significant and the same is not observed for NIR; b) Translation of NDVIETM+ to NDVIMODIS and of NDVIETM+ to NDVIHRV, present good relationship, both with R2=0.71, nevertheless the translation of NDVIHRV to NDVIMODIS is not good (R2=0.31); c) it is verified that when the spectral features are incorporated in the reflectance bands and NDVI, the differences are bigger when compared to the bands and NDVI of MODIS.

Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-10-21T15:45:52Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Manoel Ricardo Dourado Correia.pdf: 8990026 bytes, checksum: c076677843c8ec26d71e837b33b58060 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-21T19:42:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Manoel Ricardo Dourado Correia.pdf: 8990026 bytes, checksum: c076677843c8ec26d71e837b33b58060 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-21T19:57:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Manoel Ricardo Dourado Correia.pdf: 8990026 bytes, checksum: c076677843c8ec26d71e837b33b58060 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-21T19:57:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Manoel Ricardo Dourado Correia.pdf: 8990026 bytes, checksum: c076677843c8ec26d71e837b33b58060 (MD5) Previous issue date: 2009-12-21 / OUTRAS / HSS (Hyperspectral Scanner System) was evaluated for characterization and spatialization of soils in Manaus AM with 3 meter resolution images. The images (37 bands between 0.43 and 2,37 μm) were converted from radiance values to surface reflectance by the application of (FLAASH) Fast Line of Sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes based on radiative transfer model MODTRAN 4. To make easy the analysis of the spectral characteristics of the study area and the classification of the main soil types on the site, they were identified by SAM method (Spectral Angle Mapper) before collecting field soil samples. The correlations between soil characteristics and spectral data of the sensor (HSS) and spectral and diffractometric curves obtained in the laboratory were done for 13 samples. Finally, band math technique was used for spatialization of the clay content by the HSS sensor and laboratory data. The results obtained indicate that: (a) the atmospheric correction done with FLAASH application was appropriate, despite of difficulties in totally remove water vapor feature at 0,94 μm and at short wave infrared band, near to 2,0 μm. In general spectral coherence of HSS sensor with the information found in literature and spectrum obtained in the laboratory was confirmed; (b) a good capacity to spectral identification with SAM classifier was observed as the results provided an appropriate pre identification of soil , as well it helped to define sites for field work; (c) The representative curves of soil classes from laboratory data and sensor data are comparable. The reflectance spectrum presented coherence between X- ray (diffraction) data. The correlations between the two environment of data acquisition (laboratory and HSS) are usually high; (d) The results of ITexture index provided the measurement of the clay content of soil. / Avaliou-se o sensor HSS (Hyperspectral Scanner System) para a caracterização e espacialização de solos da cidade de Manaus - AM, com imagens de 3 metros de resolução espacial. As imagens (37 bandas entre 0,43 – 2,37 mm) foram convertidas de valores de radiância para reflectância de superfície, usando um aplicativo (FLAASH) Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes baseado no modelo de transferência radiativa MODTRAN 4. Para facilitar a análise das características espectrais da área de estudo e da discriminação dos principais tipos de solos presentes, foram pré-identificadas as classes de solos através do método SAM (Spectral Angle Mapper) antes da coleta das amostras de solo em campo. As correlações entre características dos solos e dados espectrais do sensor (HSS) e curvas espectrais de laboratório e difratométricas foram realizadas em 13 amostras. Por fim, a técnica band math (matemática de banda) foi usada para a espacialização dos teores de argila por meio dos dados HSS e laboratoriais. Os resultados obtidos indicaram que: (a) a correção atmosférica realizada com o aplicativo FLAASH foi apropriada, apesar das dificuldades de plena remoção da feição de vapor d’água em 0,94 μm e na faixa do infravermelho de ondas curtas, próximo de 2,0 mm. No geral, constatou-se coerência dos espectros do sensor HSS com as informações da literatura e dos espectros obtidos em laboratório; (b) foi observada boa capacidade de identificação espectral com o classificador SAM cujos resultados possibilitaram a pré-identificação adequada das classes de solos, bem como ajudaram a definir as áreas onde foram coletadas as amostras de campo; (c) As curvas espectrais representativas das classes de solo para os dados de laboratório e do sensor (HSS) são colacionáveis. Os espectros de reflectância apresentaram coerência entre os dados de raios-X (difratogramas). As correlações entre os dois ambientes de aquisição de dados (laboratório e HSS) são normalmente altas; (d) Os resultados da aplicação do índice ITextura possibilitaram a determinação do teor de argila dos solos por meio das imagens.

Segundo a Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT) em seu Anuário Estatístico dos Transportes Terrestres AETT (2008), o Brasil em todo o seu território possui 211.678 quilômetros de rodovias pavimentadas. O valor de serventia do pavimento diminui com o passar do tempo por dois fatores principais: o tráfego e as intempéries (BERNUCCI et al., 2008). Monitorar a condição de uso de toda a extensão das rodovias brasileiras é tarefa dispendiosa e demorada. A investigação de novas técnicas que permitam o levantamento da condição dos pavimentos de forma ágil e automática é parte da pesquisa deste trabalho. Nos últimos anos, um número crescente de imagens de alta resolução espacial tem surgido no mercado mundial com o aparecimento dos novos satélites e sensores aeroembarcados de sensoriamento remoto. Da mesma forma, imagens multiespectrais e até mesmo hiperespectrais estão sendo disponibilizadas comercialmente e para pesquisa científica. Neste trabalho são utilizadas imagens hiperespectrais de sensor digital aeroembarcado. Uma metodologia para identificação automática dos pavimentos asfaltados e classificação das principais ocorrências dos defeitos do asfalto foi desenvolvida. A primeira etapa da metodologia é a identificação do asfalto na imagem, utilizando uma classificação híbrida baseada inicialmente em pixel e depois refinada por objetos foi possível a extração da informação de asfalto das imagens disponíveis. A segunda etapa da metodologia é a identificação e classificação das ocorrências dos principais defeitos nos pavimentos flexíveis que são observáveis nas imagens de alta resolução espacial. Esta etapa faz uso intensivo das novas técnicas de classificação de imagens baseadas em objetos. O resultado final é a geração de índices da condição do pavimento, a partir das imagens, que possam ser comparados com os indicadores da qualidade da superfície do pavimento já normatizados pelos órgãos competentes no país. / According to Statistical Survey of Land Transportation AETT (2008) of National Agency of Land Transportation (ANTT), Brazil has in its territory 211,678 kilometers of paved roads. The pavement Present Serviceability Ratio (PSR) value decreases over time by two main factors: traffic and weather (BERNUCCI et al., 2008). Monitor the condition of use of all Brazilian roads is expensive and time consuming task. The investigation of new techniques that allow a quick and automatic survey of pavement condition is part of this research. In recent years, an increasing number of images with high spatial resolution has emerged on the world market with the advent of new remote sensing satellites and airborne sensors. Similarly, multispectral and even hyperspectral imagery are become available commercially and for scientific research nowadays. Hyperspectral images from digital airborne sensor have been used in this work. A new methodology for automatic identification of asphalted pavement and also for classification of the main defects of the asphalt has been developed. The first step of the methodology is the identification of the asphalt in the image, using hybrid classification based on pixel initially and after improved by objects. Using this approach was feasible to extract asphalt information from the available images. The second step of the methodology is the identification and classification of the main defects of flexible pavement surface that are observable in high spatial resolution imagery. This step makes intensive use of new techniques for classification of images based on objects. The goal, is the generation of pavement surface condition index from the images that can be compared with quality index of pavement surface that are already regulated by the regulatory agency in the country.

En la industria alimentaria, como en cualquier otra industria, la mejora de sus procesos productivos es un factor clave para mantener su competitividad e incrementar sus beneficios. Para cumplir este objetivo es necesario incorporar nuevos métodos que mejoren la calidad y eficiencia de estos procesos. Además, en los alimentos actuales cada vez hay una mayor distancia entre el lugar de producción del alimento y el lugar donde se consume aumentando las posibilidades de que se contamine o exista una incertidumbre acerca de su estado. Esto exige sistemas de calidad que puedan inspeccionar el 100% de los alimentos de una forma económica y no destructiva. En esta tesis se propone utilizar para ello técnicas hiperespectrales y tridimensionales. Se ha hecho una revisión del estado del arte de las diferentes técnicas de obtención de información tridimensional así como de sus usos en la industria alimentaria. En base a ello, se han seleccionado las técnicas basadas en luz estructurada (SL), estéreo-visión y tiempo de vuelo (TOF) como las técnicas más apropiadas. Se ha realizado una comparativa entre SL y TOF para la medida en línea de producción de 3 alimentos de origen animal y 3 de origen vegetal. De este estudio se concluye que ambas técnicas son válidas teniendo unos R2 CV medios de 0.85 el TOF y de 0.94 el SL para estimar el volumen de las muestras. Se profundizó en el estudio de SL mediante la resolución del problema de segmentación de raíces en tubérculos. Se trata de un problema difícil de resolver por técnicas clásicas de visión por computador en 2D debido a que las raíces tienen un color muy parecido a los tubérculos. Este problema se resolvió utilizando un modelo Adaboost que clasificó los puntos tridimensionales en raíces o puntos de superficie basándose en un vector de descriptores 3D. En este estudio, se llegó a alcanzar un porcentaje de acierto del 94%. Otro problema resuelto fue la determinación de la compacidad de racimos de uva basándose en descriptores 3D usando técnicas de estéreo visión. Se trata de un componente de calidad complicado de estimar debido al problema de subjetividad ya que actualmente se realiza de forma manual por un panel de expertos siguiendo el descriptor de la OIV Nº204. El método semi-automático desarrollado utiliza nuevos descriptores 3D y un modelo SVM, obteniendo un R2 en predicción de 0.8 para 100 racimos de 10 variedades diferentes. Por otro lado, se ha desarrollado una metodología para la obtención de resultados a partir de imágenes hiperespectrales. Esta metodología se ha aplicado en 3 casos prácticos de diferentes alimentos para medir su frescura, entendiendo frescura como el grado de deterioro de los alimentos respecto a la calidad inicial de los mismos. La frescura actualmente se estima de forma analítica como una combinación de una serie de análisis físico-químicos destructivos. Mediante la captura de imágenes hiperespectrales en el rango SW-NIR se estimó la frescura de los siguientes alimentos en sus envases comerciales con distintos tipos de procesado: pechugas de pollo fileteadas, pavo cocido, jamón cocido y salmón ahumado. Se empezó con la aplicación básica de la metodología desarrollada en el pavo y el jamón cocidos donde se consiguieron unos resultados medios de validación cruzada de R2 0.93 y de 0.9 respectivamente utilizando dos modelos PLSDA para correlar el tiempo con los espectros adquiridos. El siguiente caso práctico se realizó en pechugas de pollo, donde se amplió la metodología básica efectuando una selección de longitudes de onda mediante el algoritmo IPLSDA que redujo de 54 a 13 las variables al mismo tiempo que mejoró los resultados de los modelos PLSDA para estimar la frescura de R2 CV 0.77 a 0.85. También se estudió la influencia del film en cuanto al análisis de frescura con técnicas hiperespectrales, donde se concluyó que éste únicamente atenúa el espectro sin afectar a los resultados. En el último caso práctico se determinó si el salmón ahumado estaba caducado mediante imágenes hiperespectrales. Este caso se enfocó en la fase de segmentación espacial donde se obtuvo los espectros del tejido magro y del tejido graso por separado. Para ello se transformó la imagen hiperespectral a una imagen 2D en RGB empleando un modelo calculado del sistema hiperespectral. Una vez transformadas a imágenes 2D, se segmento la imagen mediante un algoritmo basado en segmentación por color. Se obtuvo un resultado de R2 CV=0.83 con la segmentación espacial propuesta. En este estudió se demostró la necesidad de realizar una buena segmentación espacial en los casos en que las muestras no son homogéneas como es el caso de los diferentes tejidos del salmón. La principal aportación de la tesis es la metodología desarrollada para la combinación de técnicas 3D e hiperespectrales en el sector alimentario. La gran ventaja que se consigue con estos nuevos procedimientos es disponer de una resolución espacial elevada mediante las técnicas 3D y una muy buena resolución espectral con las técnicas hiperespectrales. En esta tesis se presentan dos de las muchas posibilidades de unir ambas técnicas. En la primera de ellas se analizó la información tridimensional del proceso de fermentación de masas de harina. Esta información tridimensional se empleó para distinguir entre harinas supuestamente iguales (según los análisis realizados en la industria) que se comportaron de forma distinta durante la fermentación. Mediante la metodología desarrollada que emplea ambas técnicas, se consiguió predecir a partir de la información hiperespectrales el comportamiento dinámico que tuvo la muestra durante la fermentación. El conocimiento de este comportamiento es de gran interés puesto que por ejemplo permite ahorrar dinero agrupando muestras con tiempos similares de fermentación o seleccionando mejor la materia prima. El segundo caso donde se investigó y desarrolló esta conjunción de técnicas se basó en aprovechar la gran resolución espacial obtenida de las técnicas 3D. Concretamente, se utilizó en la fase de segmentación espacial al procesar imágenes hiperespectrales de dorada. El objetivo de la segmentación en base a la información tridimensional fue obtener la información espectral de zonas específicas del pescado como los ojos donde se puede estimar mejor la frescura. Los resultados de R2 CV fueron de 0.844 al correlacionar los espectros obtenidos de los ojos con el tiempo mediante un PLSDA. El desarrollo de estas técnicas tendrá un gran impacto en la industria agroalimentaria en un futuro próximo, ya que supone una clara innovación tecnológica respecto a realizar análisis físico-químicos destructivos en un subconjunto de las muestras. Estas técnicas permiten realizar el control de calidad y de seguridad de todas las muestras de forma no destructiva mejorando por tanto la calidad, rapidez, seguridad, fiabilidad y coste de los diferentes procesos de la industria alimentaria. / Ivorra Martínez, E. (2015). Desarrollo de técnicas de visión hiperespectral y tridimensional para el sector agroalimentario [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/48541 / TESIS

A plasticidade do Eucalyptus às mudanças no clima merece destaque, principalmente pelo fato da maioria dos povoamentos florestais implantados no Brasil serem, em geral, estabelecidos em regiões de baixa fertilidade, pobres em potássio (K) e submetidos a longos períodos de déficit hídrico. A expansão das plantações pode ser prejudicada pelas mudanças climáticas, com a alteração da frequência e intensidade da precipitação. Desta forma, o presente trabalho tem como objetivo avaliar o efeito da interação do déficit hídrico e da fertilização com K e sódio (Na) no crescimento e qualidade do lenho de árvores de E. grandis sob o contexto das mudanças climáticas. Em experimento do tipo split-plot instalado em junho de 2010, foram selecionadas 54 árvores de eucalipto com cinco anos submetidas a dois regimes hídricos (100% e 63%) e três fertilizantes (K, Na e controle). Realizou-se a amostragem do lenho, coletando-se seis discos nas posições base, DAP, 25, 50, 75 e 100% da altura total. Avaliou-se as propriedades físicas (densidade aparente por densitometria de raios x e predição da densidade básica por NIR), propriedades anatômicas (fibras e vasos) e química (predição do teor de extrativos totais pela aquisição da imagem HI-NIR), de acordo com os tratamentos. Para a predição dos extrativos, propôs-se a predição direta e a transferência de calibração entre equipamentos NIR e HI-NIR. A transferência foi baseada em uma coleção de base de calibração completa medida nos dois aparelhos. Comparou-se quatro modelos de transferência de calibração (Update, Repfile, PDS e TOP). A eficácia dos modelos foi testada em um grupo de amostras teste (1/3 das amostras totais). Os resultados mostram que em todas as propriedades do lenho houve efeito significativo dos tratamentos; a densidade aparente é menor nas árvores fertilizadas com K e Na e sem exclusão parcial de chuvas. A predição da densidade básica apresentou resultado satisfatório com RMSECV igual a 0,022 g/cm³. As fibras são maiores nas árvores fertilizadas com K e apresentam maior espessura de parede nas árvores controle, ambas na condição de exclusão parcial de chuvas. Os vasos e a largura dos anéis de crescimento sofreram influência, principalmente, da exclusão de chuvas. A predição direta do teor de extrativos totais foi eficácia, mostrando resultados semelhantes com a literatura para valores de extrativos de eucalipto preditos e observados. O tratamento K sem exclusão parcial de chuvas apresentou o menor valor médio predito de extrativos totais (3,90%). O melhor modelo de transferência de calibração foi o TOP, com SEP de 1,53%, SECV de 1,41% e R² de 0,88. Conclui-se que a interação do déficit hídrico e da fertilização influenciou as propriedades do lenho das árvores de E. grandis e as análises realizadas permitem traçar estratégias mais adequadas para dar subsídio à expansão de povoamentos florestais brasileiros em áreas sujeitas a longos períodos de seca. / The plasticity of the Eucalyptus to changes in the climate deserves to be highlighted, mainly because most of the forests implanted in Brazil are generally established in regions of low fertility, poor in potassium (K) and subjected to long periods of drought. Expansion of plantations can be hindered by climate change, with changes in the frequency and intensity of precipitation. The objective of this work is to evaluate the interaction of drought and fertilization with K and sodium (Na) on the growth and quality of E. grandis trees in the context of climate change. In a split-plot experiment installed in June 2010, 54 Eucalyptus trees with five years submitted to two water regimes (100% and 63%) and three fertilizers (K, Na and control) were selected. Sampling was carried out by collecting six discs at the base positions, DBH, 25, 50, 75 and 100% of the total height. The physical properties (apparent density by x-ray densitometry and basic density prediction by NIR), anatomical properties (fibers and vessels) and chemistry (prediction of total extractive content by HI-NIR image acquisition) were evaluated according to the treatments. For the prediction of extractives, the direct prediction and calibration transfer between NIR and HI-NIR equipment was proposed. The transfer was based on a complete calibration base collection measured on both devices. Four calibration transfer models (Update, Repfile, PDS and TOP) were compared. The efficacy of the models was tested in test set samples (1/3 of the total samples). The results show that in all the properties of the wood there was significant effect of the treatments; the apparent density is lower in the trees fertilized with K and Na and without partial throughfall exclusion. The prediction of the basic density presented satisfactory results with RMSECV of 0.022 g/cm³. The fibers are larger in the trees fertilized with K and present a greater thickness of wall in the control trees, both in partial throughfall exclusion. The vessels and the width of the growth rings were influenced, mainly, by partial throughfall exclusion. The direct prediction of the total extractive content was efficacy, showing similar results with the literature for values of predicted and observed Eucalyptus extractives. The K treatment without partial rainfall exclusion had the lowest predicted mean value of total extractives (3.90%). The best calibration transfer model was the TOP, with SEP of 1.53%, SECV of 1.41% and R² of 0.88. The conclusion of this work is that the interaction of water deficit and fertilization influences the wood properties of E. grandis trees and the analyzes carried out allow to draw up more adequate strategies to subsidize the expansion of Brazilian plantation forests in areas subject to long periods of drought.

Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-11-12T21:28:54Z No. of bitstreams: 1 Dissertaçaõ- Eliezer Augusto Litaiff De São Paulo Aguiar.pdf: 2274569 bytes, checksum: b7933e0a28ece498ba8623ddcb4e7382 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-11-16T18:59:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertaçaõ- Eliezer Augusto Litaiff De São Paulo Aguiar.pdf: 2274569 bytes, checksum: b7933e0a28ece498ba8623ddcb4e7382 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-11-16T19:11:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertaçaõ- Eliezer Augusto Litaiff De São Paulo Aguiar.pdf: 2274569 bytes, checksum: b7933e0a28ece498ba8623ddcb4e7382 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-16T19:11:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertaçaõ- Eliezer Augusto Litaiff De São Paulo Aguiar.pdf: 2274569 bytes, checksum: b7933e0a28ece498ba8623ddcb4e7382 (MD5) Previous issue date: 2014-04-16 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Hyperspectral remote sensing allows for radiometric measurements of a target in a large number of narrow spectral bands. The data collected by these sensors can be transformed into information about different vegetation covers that are related to biophysical aspects of vegetation. Vegetation being an important element of ecosystems, their studies gain emphasis, especially for seeking knowledge about its variations, distributional patterns, cycles, physiological and morphological changes. With this data was used Hyperion that enables the acquisition of data sufficient to reconstruct absorption bands in the spectra of the pixels associated with the chlorophyll content, water content in leaves and features of lignin and cellulose spectral resolution, which may be important parameters in differentiating vegetation types . On the other hand the poor signal to noise ratio ( SNR) of the sensor, especially in the SWIR, relationship is an obstacle to proper measurement of these features without interference from noise. This research aimed to conduct an analysis of the spectral response of the sensor with the Hyperion plant communities present in the Ducke Reserve (Forest plateau, slope, and lowland campinarana) and quantified by means of unsupervised classification of these communities. Using ENVI Flaash application, atmospheric correction was performed based on the radiative transfer model MODTRAN - 4. Floristic characterization of the study area was raised regarding esttudos related flora of the Reserve. It was possible to perform a summary analysis of the spectral characteristics of the sensor as present an interaction with vegetation between the near infrared (0,7 - 2,5μm) and middle infrared (3 - 6μm), where we can distinguish stage of phenology, canopy structure and water content on leaf responses in four plant communities. / O sensoriamento remoto hiperespectral permite obter medidas radiométricas de um alvo em um grande número de estreitas bandas espectrais. Os dados coletados por estes sensores podem ser transformados em informações sobre diferentes coberturas vegetais que estão relacionadas com aspectos biofísicos da vegetação. Sendo a vegetação um importante elemento dos ecossistemas, seus estudos ganham ênfase, sobretudo, por buscarem conhecimentos acerca de suas variações, padrões distributivos, ciclos, modificações fisiológicas e morfológicas. Com isso foi utilizado dados do sensor Hyperion que possibilita a aquisição de dados com resolução espectral suficiente para reconstruir bandas de absorção nos espectros dos pixels relacionados com o conteúdo de clorofila, teor de água nas folhas e feições de lignina e celulose, as quais podem ser parâmetros importantes na diferenciação de tipologias vegetais. Por outro lado, a pobre relação sinal-ruído (SNR) do sensor, especialmente no SWIR, é um obstáculo para a medição adequada dessas feições sem a interferência de ruídos. Esta pesquisa teve como objetivo realizar uma análise da resposta espectral do sensor Hyperion com as comunidades vegetais presentes na Reserva Ducke (Floresta de platô, declividade, campinarana e baixio) e quantificar por meio de classificação não-supervisionada essas comunidades. Utilizando o aplicativo FLAASH do ENVI, foi realizada a correção atmosférica baseando-se no modelo de transferência radiativa MODTRAN-4. Na caracterização florística da área de estudo foi levantado estudos relacionados referente a flora da Reserva. Foi possível realizar uma análise sucinta das características das respostas espectrais, pois o sensor apresente uma interação com a vegetação entre o Infravermelho próximo (0,7 - 2,5μm) e o Infravermelho médio (3 - 6μm), onde podemos distinguir o estágio de fenologia, estrutura do dossel e quantidade de água na folha nas quatro comunidades vegetais.

A plasticidade do Eucalyptus às mudanças no clima merece destaque, principalmente pelo fato da maioria dos povoamentos florestais implantados no Brasil serem, em geral, estabelecidos em regiões de baixa fertilidade, pobres em potássio (K) e submetidos a longos períodos de déficit hídrico. A expansão das plantações pode ser prejudicada pelas mudanças climáticas, com a alteração da frequência e intensidade da precipitação. Desta forma, o presente trabalho tem como objetivo avaliar o efeito da interação do déficit hídrico e da fertilização com K e sódio (Na) no crescimento e qualidade do lenho de árvores de E. grandis sob o contexto das mudanças climáticas. Em experimento do tipo split-plot instalado em junho de 2010, foram selecionadas 54 árvores de eucalipto com cinco anos submetidas a dois regimes hídricos (100% e 63%) e três fertilizantes (K, Na e controle). Realizou-se a amostragem do lenho, coletando-se seis discos nas posições base, DAP, 25, 50, 75 e 100% da altura total. Avaliou-se as propriedades físicas (densidade aparente por densitometria de raios x e predição da densidade básica por NIR), propriedades anatômicas (fibras e vasos) e química (predição do teor de extrativos totais pela aquisição da imagem HI-NIR), de acordo com os tratamentos. Para a predição dos extrativos, propôs-se a predição direta e a transferência de calibração entre equipamentos NIR e HI-NIR. A transferência foi baseada em uma coleção de base de calibração completa medida nos dois aparelhos. Comparou-se quatro modelos de transferência de calibração (Update, Repfile, PDS e TOP). A eficácia dos modelos foi testada em um grupo de amostras teste (1/3 das amostras totais). Os resultados mostram que em todas as propriedades do lenho houve efeito significativo dos tratamentos; a densidade aparente é menor nas árvores fertilizadas com K e Na e sem exclusão parcial de chuvas. A predição da densidade básica apresentou resultado satisfatório com RMSECV igual a 0,022 g/cm³. As fibras são maiores nas árvores fertilizadas com K e apresentam maior espessura de parede nas árvores controle, ambas na condição de exclusão parcial de chuvas. Os vasos e a largura dos anéis de crescimento sofreram influência, principalmente, da exclusão de chuvas. A predição direta do teor de extrativos totais foi eficácia, mostrando resultados semelhantes com a literatura para valores de extrativos de eucalipto preditos e observados. O tratamento K sem exclusão parcial de chuvas apresentou o menor valor médio predito de extrativos totais (3,90%). O melhor modelo de transferência de calibração foi o TOP, com SEP de 1,53%, SECV de 1,41% e R² de 0,88. Conclui-se que a interação do déficit hídrico e da fertilização influenciou as propriedades do lenho das árvores de E. grandis e as análises realizadas permitem traçar estratégias mais adequadas para dar subsídio à expansão de povoamentos florestais brasileiros em áreas sujeitas a longos períodos de seca. / The plasticity of the Eucalyptus to changes in the climate deserves to be highlighted, mainly because most of the forests implanted in Brazil are generally established in regions of low fertility, poor in potassium (K) and subjected to long periods of drought. Expansion of plantations can be hindered by climate change, with changes in the frequency and intensity of precipitation. The objective of this work is to evaluate the interaction of drought and fertilization with K and sodium (Na) on the growth and quality of E. grandis trees in the context of climate change. In a split-plot experiment installed in June 2010, 54 Eucalyptus trees with five years submitted to two water regimes (100% and 63%) and three fertilizers (K, Na and control) were selected. Sampling was carried out by collecting six discs at the base positions, DBH, 25, 50, 75 and 100% of the total height. The physical properties (apparent density by x-ray densitometry and basic density prediction by NIR), anatomical properties (fibers and vessels) and chemistry (prediction of total extractive content by HI-NIR image acquisition) were evaluated according to the treatments. For the prediction of extractives, the direct prediction and calibration transfer between NIR and HI-NIR equipment was proposed. The transfer was based on a complete calibration base collection measured on both devices. Four calibration transfer models (Update, Repfile, PDS and TOP) were compared. The efficacy of the models was tested in test set samples (1/3 of the total samples). The results show that in all the properties of the wood there was significant effect of the treatments; the apparent density is lower in the trees fertilized with K and Na and without partial throughfall exclusion. The prediction of the basic density presented satisfactory results with RMSECV of 0.022 g/cm³. The fibers are larger in the trees fertilized with K and present a greater thickness of wall in the control trees, both in partial throughfall exclusion. The vessels and the width of the growth rings were influenced, mainly, by partial throughfall exclusion. The direct prediction of the total extractive content was efficacy, showing similar results with the literature for values of predicted and observed Eucalyptus extractives. The K treatment without partial rainfall exclusion had the lowest predicted mean value of total extractives (3.90%). The best calibration transfer model was the TOP, with SEP of 1.53%, SECV of 1.41% and R² of 0.88. The conclusion of this work is that the interaction of water deficit and fertilization influences the wood properties of E. grandis trees and the analyzes carried out allow to draw up more adequate strategies to subsidize the expansion of Brazilian plantation forests in areas subject to long periods of drought.

Tesis por compendio / [ES] Las técnicas rápidas, no destructivas y libres de químicos tienen una demanda creciente en muchos campos de la industria. Las técnicas de espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) y imágenes hiperespectrales NIR (NIR-HSI) han mostrado un gran potencial para determinar los parámetros de calidad de los alimentos, autenticar productos alimenticios, detectar el fraude, entre otras. En la NIRS, las medidas se toman en puntos específicos, detectando solo una pequeña porción; en la NIR-HSI, la información espectral y espacial se combinan, lo que la convierte en una opción adecuada para muchos productos alimenticios, ya que son matrices muy heterogéneas. Por lo tanto, este estudio tuvo como objetivo revisar la aplicación de NIRS (dispersivos), NIR de Transformada de Fourier (FT) y HSI en la evaluación de los parámetros de calidad de harina de trigo y productos a base de trigo, así como para la autenticación y determinación de la composición de estos productos. Además, este trabajo tuvo como objetivo identificar y clasificar diferentes tipos de muestras de fibra agregadas a la semolina y pasta producidas por estas formulaciones, y monitorear el proceso de cocción de esta pasta enriquecida en fibra mediante técnicas espectrales. Además, se objetivó aplicar HSI a otro producto en polvo, por lo que se cuantificó el contenido de pectina en las cáscaras de naranja. Primero, se adquirieron espectros NIR para comparar la precisión en la clasificación de muestras enriquecidas con fibra, para cuantificar la cantidad de estas fibras y verificar su distribución en muestras de semolina. Para la clasificación se utilizaron el Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA). Los modelos de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) aplicados a espectros NIR-HSI mostraron R²P entre 0,85 y 0,98 y RMSEP entre 0,5 y 1, y los modelos se utilizaron para construir los mapas químicos para verificar la distribución de fibra en las superficies de las muestras. Además, se probó el NIR-HSI junto con Multivariate Curve Resolution-Alternating Least Squares (MCR-ALS) para investigar la capacidad de evaluación, resolución y cuantificación de la distribución de fibra en la pasta. Los resultados mostraron R²P entre 0.28 y 0.89,% de falta de ajuste (LOF) <6%, varianza explicada sobre 99% y similitud entre espectros puros y recuperados sobre 96% y 98%. Además, se probó VIS/NIR-HSI en el modo de transmisión como una alternativa objetiva para la clasificación de muestras de pasta según el tiempo de cocción. El análisis discriminante lineal (LDA) mostró valores de sensibilidad y especificidad entre 0,14-1,00 y 0,51-1,00, respectivamente, y una tasa de ausencia de error (NER) superior a 0,62. El análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLSDA) mostró valores de sensibilidad y especificidad entre 0,67-1,00 y 0,10-1,00, respectivamente, y NER superiores a 0,80. Los resultados de este trabajo mostraron que la técnica NIR-HSI se puede utilizar para la identificación y cuantificación de la fibra agregada a la semolina. Además, NIR-HSI y MCR-ALS pueden identificar la fibra en la pasta. La HSI en el modo de transmisión demostró ser una técnica adecuada como alternativa objetiva para la clasificación de muestras de pasta según el tiempo de cocción como una forma de automatizar la determinación de los atributos de la pasta. La determinación del contenido de pectina en cáscaras de naranja se investigó usando NIR-HSI. LDA mostró mejores resultados de discriminación considerando tres grupos: bajo (0-5%), intermedio (10-40%) y alto (50-100%) contenido. Los modelos PLSR basados en espectros completos mostraron mayor precisión (R2> 0,93, RMSEP entre 6,50 y 9,16% de pectina) que los basados en pocas longitudes de onda seleccionadas (R2 entre 0,92 y 0,94, RMSEP entre 8,03 y 9,73% de pectina). Los resultados demuestran el potencial de NIR-HSI para cuantificar el contenido de pectina en las cáscaras de naranja, proporcionando una técnica valiosa para los productores de naranja y las industrias de procesamiento. / [CA] Les tècniques ràpides, no destructives i lliures de químics tenen una demanda creixent en molts camps de la indústria. Les tècniques d'espectroscopia d'infraroig proper (NIRS) i d'imatges hiperespectrals NIR (NIR-HSI) han demostrat tindre un gran potencial per a determinar paràmetres de qualitat d'aliments, autenticar productes alimentaris, detectar frau entre altres aplicacions. Mentre que en la NIRS proper les mesures es prenen en punts específics de la mostra i es detecta una porció menuda, en la HSI es combina informació espectral i espacial de tal manera que és una opció adient per a molts tipus de productes alimentaris, ja que són matrius molt heterogènies. Per tant, este estudi va tindre com objectiu revisar tota l'aplicació de NIRS (dispersius), NIR de Transformada de Fourier (FT) i HSI en l'avaluació dels paràmetres de qualitat de la farina de blat i els productes a base de blat, així com per a l'autenticació i determinació de la composició d'estos productes. A més a més, este estudi va tindre com objectiu identificar i classificar diferents tipus de mostres de fibra afegides a la semolina i pasta produïdes per formulació de fibra i semolina, i monitorar mitjançant tècniques espectrals el procés de cocció d'aquesta pasta enriquida amb fibra. A més, este treball va tindre com objectiu aplicar HSI a un altre producte en pols, de tal manera que es va quantificar el contingut de pectina en les corfes de taronja. Primer, es van adquirir espectres NIR per comparar la precisió en la classificació de mostres enriquides amb fibra, per quantificar estes fibres i verificar la seua distribució en mostres de sèmola. Per a la classificació es van emprar l'Anàlisi de Components Principals (PCA) i el SIMCA (Soft Independent Modelling of Class Analogy). Els models de regressió de mínims quadrats parcials (PLSR) aplicats a espectres NIR-HSI mostraren R²P entre 0,85 i 0,98 i RMSEP entre 0,5 i 1% de contingut de fibra, i els models s'utilitzaren per construir els mapes químics per verificar la distribució de fibra en les superficies de les mostres. Així mateix, es va provar NIR-HSI amb Multivariate Curve Resolution-Alternating Least Square (MCR-ALS) per a investigar la capacitat d'avaluació, resolució i quantificació de la distribució de fibra en la pasta enriquida. Els resultats mostraren un R²P entre 0,28 i 0,89%, lack of fit (LOF)<6%, variància explicada sobre 99% i similitud entre espectres purs i recuperats sobre 96% i 98%. D'altra part, es va provar VIS/NIR-HSI en el mode de transmissió com una alternativa objectiva per a la classificació de mostres de pasta segons el temps de cocció. L'anàlisi discriminant lineal (LDA) va mostrar valors de sensibilitat i especificitat entre 0,14-1,00 i 0,51-1,00 respectivament, i una taxa d'absència d'error (NER) superior a 0,62. L'anàlisi discriminant de mínims quadrats parcials (PLSDA) va mostrar valors de sensibilitat i especificitat entre 0,67-1,00 i 0,10-1,00 respectivament, i NER superiors a 0,80. Els resultats d'este treball mostraren que la tècnica NIR-HSI es pot emprar per a la identificació i quantificació de la fibra afegida a la semolina. A més a més, NIR-HSI i MCR-ALS poden identificar la fibra en la pasta. La HSI en mode de transmissió va demostrar ser una tècnica adient com a alternativa objectiva per a la classificació de mostres de pasta segons el temps de cocció com forma d'automatitzar la determinació dels atributs de la pasta. La determinació del contingut de pectina en corfa de taronja es va investigar emprant NIR-HSI. LDA va mostrar millors resultats de discriminació considerant tres grups: baix (0-5%), intermedi (10-40%) i alt (50-100%). Els models PLSR basats en espectres complets van mostrar major precisió (R2> 0,93, RMSEP entre 6,50 i 9,16% de pectina) que els basats en longituds d’ona seleccionades (R2 entre 0,92 i 0,94, RMSEP entre 8,03 i 9,73% de pectina). Els resultats demostren el potencial de NIR-HSI per a quantificar el contingut de pectina en corfa de taronja i proporcionen una tècnica valuosa per als productors de taronja i les indústries de processament. / [EN] Fast, non-destructive and chemical-free techniques are in increasing demand in many fields of the industry. Near-infrared spectroscopy (NIRS) and NIR hyperspectral imaging (NIR-HSI) techniques have shown great potential in determining food quality parameters, authenticating food products, detecting food fraud, among many other applications. While in near infrared spectroscopy, the measurements are taken at specific points on the sample, detecting only a small portion; in hyperspectral imaging, spectral and spatial information are combined, making it a suitable choice for many food products, since they are very heterogeneous matrices. Therefore, this study aimed to review all the application of (dispersive) NIRS, Fourier Transform (FT) NIR, and HSI in assessing wheat flour and wheat-based products quality parameters, as well for the authentication and determination of composition of these products. Moreover, this work aimed to identify and classify different types of fibre samples added to the semolina and pasta produced by semolina-fibre formulations, and to monitor the cooking process of this fibre-enriched pasta by spectral techniques. In addition, this work had the aim of applying HSI to other powdered product, so the pectin content in orange peels was quantified. First, NIR spectra were acquired to compare the accuracy in the classification of fibre-enriched samples, to quantify the amount of these fibres and verify their distribution on semolina samples. Principal Component Analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA) were used for classification. Partial Least Squares Regression (PLSR) models applied to NIR-HSI spectra showed R2P between 0.85 and 0.98, and RMSEP between 0.5 and 1% of fibre content, and the models were used to construct the chemical maps to check the fibre distribution on the samples surface. Moreover, NIR-HSI together with Multivariate Curve Resolution-Alternating Least Squares (MCR-ALS), was tested to investigate the ability for the evaluation, resolution and quantification of fibre distribution in enriched pasta. Results showed coefficient of determination of validation (R²V) between 0.28 and 0.89, % of lack of fit (LOF) <6%, variance explained over 99%, and similarity between pure and recovered spectra over 96% and 98% in models using pure flour and control as initial estimates, respectively. In addition, VIS/NIR-HSI in the transmission mode was tested as an objective alternative for the classification of pasta samples according to cooking time as way of automating the determination of pasta attributes. Linear Discriminant Analysis (LDA) showed values of sensitivity and specificity between 0.14-1.00 and 0.51-1.00, respectively, and non-error rate (NER) over 0.62. Partial Least Square Discriminant Analysis (PLSDA) showed values of sensitivity and specificity between 0.67 - 1.00 and 0.10-1.00, respectively, and NER over 0.80. The results of the first part of this work showed that NIR-HSI technique can be used for the identification and quantification of fibre added to semolina. Additionally, NIR-HSI and MCR-ALS are able to identify fibre in pasta. Hyperspectral imaging in the transmission mode demonstrated to be a suitable technique as an objective alternative for the classification of pasta samples according to the cooking time as a way of automating the determination of pasta attributes. Determination of pectin content in orange peels was investigated using NIR-HSI. LDA showed better discrimination results considering three groups:low(0-5%), intermediate(10-40%) and high(50-100%) pectin content. PLSR models based on full spectra showed higher precision (R²>0.93, RMSEP between 6.50 and 9.16% of pectin) than those based on few selected wavelengths (R² between 0.92 and 0.94, RMSEP between 8.03 and 9.73%). The results demonstrate the potential of NIR-HSI to quantify pectin content in orange peels, providing a valuable technique for orange producers and processing industries. / This work was supported by the Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior- Brasil (CAPES) [Finance Code 001]; São Paulo Research Foundation (FAPESP) [grant numbers 2015/24351-2, 2017/17628-3, 2019/06842- 0]; and by projects AEI PID2019-107347RR-C31 and PID2019-107347RR-C32, and the European Union through the European Regional Development Fund (ERDF) of the Generalitat Valenciana 2014-2020. The authors would like to thank Nutrassim Food Ingredients company for the donation of the fibre samples, the support provided by Enrique Aguilar María, Carlos Alberto Velasquez Hernández, Diego Hernández Catalán, Carlos Ruiz Catalá and Andrés Estuardo Prieto López during system installation, experimental analysis and data acquisition. / Teixeira Badaró, A. (2021). Nir Spectral Techniques and Chemometrics Applied to Food Processing [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/178758 / TESIS / Compendio

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / A caracterizaÃÃo, delimitaÃÃo e avaliaÃÃo das Ãreas afetadas por sais/sÃdio à de extrema relevÃncia para o PerÃmetro de IrrigaÃÃo de Morada Nova â Cearà podendo contribuir nas tomadas de decisÃes referentes à exploraÃÃo agrÃcola local. O sensoriamento remoto (SR) pode ser uma alternativa atraente para complementar o uso de mÃtodos tradicionais em funÃÃo de seu baixo custo, ampla cobertura espacial, frequÃncia temporal de aquisiÃÃo de imagens, visando possibilitar o mapeamento das Ãreas salinizadas. O presente trabalho teve como objetivo usar dados de SR no desenvolvimento de estratÃgias metodolÃgicas para identificar Ãreas com problemas de salinidade, visando avaliaÃÃes dos efeitos provocados no solo e na vegetaÃÃo. Inicialmente, foi usada espectroscopia de reflectÃncia de laboratÃrio para caracterizar e quantificar variaÃÃes na reflectÃncia e nas bandas de absorÃÃo espectrais em funÃÃo das alteraÃÃes da condutividade elÃtrica (CE) do solo, um indicador indireto de salinizaÃÃo. Amostras de Neossolos FlÃvicos (n =180) foram salinizadas com crescentes nÃveis de NaCl, MgCl2 e CaCl2. Metade das amostras foi tratada com gesso agrÃcola, um corretivo de salinizaÃÃo dos solos comumente utilizado na regiÃo. Espectros de reflectÃncia foram medidos ao nadir em ambiente controlado (laboratÃrio) usando o espectrÃmetro FieldSpec. As variaÃÃes de reflectÃncia e absorÃÃo foram avaliadas atravÃs da anÃlise por componentes principais (ACP) e da tÃcnica remoÃÃo do contÃnuo (RC), respectivamente, para solos tratados com gesso (TG) e nÃo tratados com gesso (NTG). Usando parte das amostras NTG (n = 62) e um conjunto de amostras independentes (n = 32), coletadas em vÃrios pontos dentro do perÃmetro irrigado, modelos preditivos foram desenvolvidos usando regressÃes lineares de bandas individuais do espectrÃmetro, Ãndice normalizado de salinidade (NDSI) e regressÃo por mÃnimos quadrados parciais (PLSR). Outra parte desse trabalho foi focada no uso de imagens multiespectrais (TM/Landsat-5 e OLI/Landsat-8) e hiperespectrais (Hyperion/EO-1). Usando o limiar 0,53 da imagem fraÃÃo solo obtida de um modelo de mistura espectral aplicado sobre os dados do sensor OLI (Setembro/2013) e informaÃÃes do comportamento temporal (1984-2011) do Ãndice de vegetaÃÃo por diferenÃa normalizada (NDVI) obtido do sensor TM, Ãreas de solo exposto foram avaliadas quanto à sua diferenciaÃÃo nas classes "salinizados" e "nÃo-salinizados". Na discriminaÃÃo desses alvos tambÃm foram usados Ãndices de salinidade e ACP obtidos de dados dos sensores OLI e Hyperion. Com dados desses dois sensores, tambÃm foi averiguada a capacidade de Ãndices multiespectrais e hiperespectrais de vegetaÃÃo em identificar e caracterizar o estresse salino em dossÃis de arroz. Foram usadas regressÃes lineares para descrever a relaÃÃo entre os Ãndices e a CE do solo. A espectroscopia de laboratÃrio revelou que as amostras NTG apresentaram uma diminuiÃÃo na reflectÃncia e brilho com a salinizaÃÃo usando CaCl2 e MgCl2 e um aumento usando NaCl. O gesso aumentou a reflectÃncia do solo e foi determinante para a apariÃÃo da banda de absorÃÃo em 1750 nm nos espectros das amostras TG. As bandas de absorÃÃo mais importantes verificadas nos espectros salinizados foram observadas em 1450, 1950 e 1750 nm. O modelo preditivo desenvolvido com NDSI (R2 = 0,84), a partir de bandas do espectrÃmetro posicionadas prÃximas a 1900 nm, apresentaram resultados superiores aos modelos de reflectÃncia de bandas individuais (R2 = 0,50). No entanto, foi o PLSR (R2 = 0,88) usando todas as bandas espectrais do espectrÃmetro que apresentou os melhores resultados da modelagem sugerindo que, quanto maior o nÃmero de informaÃÃes espectrais usadas, maior à a capacidade de previsÃo dosmodelos. Com os dados do OLI foram observadas boas correlaÃÃes do Salinity Index (SI) (r = +0,84) e da primeira componente principal (CP1) (r = +0,83) com a CE do solo. Uma forte correlaÃÃo (r = +0,77) tambÃm foi observada a partir da CP1 dos dados Hyperion. Em condiÃÃes de campo, os espectros de reflectÃncia e a ACP indicaram que Ãreas com maiores CE possuem maior brilho em relaÃÃo Ãs demais Ãreas nÃo-salinizadas e isso possibilita o uso de dados dos dois sensores para discriminar solos expostos salinizados de nÃo salinizados. Para dossÃis de arroz, a reflectÃncia no infravermelho prÃximo (NIR) e infravermelho mÃdio (SWIR) foi reduzida com o aumento da CE do solo. Jà na regiÃo do vermelho, o estresse salino provocou um aumento de reflectÃncia. Isso favoreceu aos bons resultados apresentados pelo NDVI (R2 = 0,68) e Enhanced Vegetation Index (EVI) (R2 = 0,70) obtidos do sensor OLI para caracterizar a resposta espectral do arroz sob diferentes CE do solo. Os Ãndices hiperespectrais mais promissores foram o Salinity and Water Stress Index (SWSI1) (R2=0,70) e Ãndice do Estresse Salino para Arroz (IESA) (R2=0,59), que sÃo combinaÃÃes de faixas espectrais relacionadas à clorofila e à absorÃÃo de Ãgua e/ou estresse hÃdrico. No geral, o estudo mostrou que o SR tem um bom potencial de aplicaÃÃo para detectar e caracterizar Ãreas salinizadas. O uso de imagens à bastante promissor, porÃm informaÃÃes obtidas com espectroscopia de laboratÃrio sÃo necessÃrias para subsidiar o entendimento das particularidades de caracterÃsticas espectrais dos alvos. / The characterization, delineation and assessment of areas affected by salt/sodium is extremely important for the Irrigation Perimeter of Morada Nova â Cearà and can contribute in decision-making processes on local farming. Remote sensing (RS) is an attractive alternative to traditional methods of soil salinization studies due to its low cost, spatial coverage and temporal frequency of image acquisition. It may provide a fast and non-destructive mapping of the salinized areas. This study aimed to use RS data in the development of methodological strategies to identify areas with salinity problems allowing a preliminary assessment of salt effects on soil and vegetation. Initially, we used laboratory spectroscopy to characterize and quantify variations in reflectance and spectral absorption bands as function of the changes in electrical conductivity (EC) of the soils. Neossolos samples (n = 180) were salinized in laboratory with increasing concentrations of NaCl, MgCl2 and CaCl2. Half of them were previously treated with gypsum. Reflectance spectra were measured at nadir viewing in a controlled laboratory environment using the FieldSpec spectrometer. Variations in reflectance and absorption bands attributes were evaluated by using principal component analysis (PCA) and the continuum removal (CR) technique, respectively, for soils treated with gypsum (TG) and non-treated with gypsum (NTG). Using soil samples of NTG (n = 62) and a set of independent samples (n = 32) collected from various sites within the irrigated perimeter, predictive models were developed using linear regressions of individual bands, the normalized salinity index (NDSI) and partial least squares regression (PLSR). Another part of this work was focused on the use of multispectral images (TM/Landsat-5 and OLI/Landsat-8) and hyperspectral (Hyperion/EO-1). Using the 0.53 threshold over the soil fraction image from the spectral mixture model applied to the OLI data (September, 2013) and information on the temporal behavior (1984-2011) of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) obtained from the TM sensor, exposed soils were evaluated for their differentiation in the saline and non-saline classes. For the discrimination of these classes and salinity levels, PCA was applied to OLI and Hyperion data. By using data from these two sensors, the ability of multispectral and hyperspectral vegetation indices to identify and evaluate salt stress in rice canopies was investigated. Linear regressions were used to describe the relationship between the indices and soil EC. Results from laboratory reflectance spectroscopy showed that NTG samples presented a decrease in reflectance and brightness after salinization with CaCl2 and MgCl2, and an increase of them after salinization with NaCl. Gypsum increased the soil reflectance and was crucial to the appearance of the absorption band at 1750 nm in the TG samples. The most important spectral features were observed in salinized spectra at 1450, 1950 and 1750 nm. The predictive model developed with NDSI (R2 = 0.836) from bands positioned close to 1900 nm showed the best results when individual bands were considered in the analysis (R2 = 0.50). However, PLSR (R2 = 0.883) using all the spectral bands showed the best model suggesting that the greatest number of bands produced the largest predictive power for the models. Using information from the OLI, statistically significant correlations of the Salinity Index (SI) (r = 0.84) and first principal component (PC1) (r = 0.83) with the soil EC were obtained. A significant correlation (r = 0.77) was also observed with the PC1 of Hyperion data. Under field conditions, the spectral profiles and PCA indicated that areas with higher EC had also greater brightness relative to the non-salinized areas, which enabled the use of data from the two sensors to discriminate the exposed salinized soils from the non-salinized ones. For rice, canopy reflectance in the near infrared (NIR) and shortwave infrared (SWIR) was reduced with increasing soil EC. In the red spectral region of chlorophyll absorption, the salt stress caused a slightly reflectance increase. This explained the good results presented by NDVI (R2 = 0.68) and Enhanced Vegetation Index (EVI) (R2 = 0.70) obtained from the OLI sensor to characterize the spectral response of rice under different soil ECs. The most promising hyperspectral indices were the Salinity and Water Stress Index (SWSI1) (R2 = 0.70) and Saline Stress Index for Rice (IESA) (R2 = 0.59), which are combinations of regions related to chlorophyll regions with absorption of water that vary with water stress. Overall, this study showed that the RS has a good potential to detect and characterize salinization areas. The use of images is very promising, but information obtained from laboratory spectroscopy provides the necessary understanding of the particularities of spectral characteristics of the saline soils.