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Submitted by Pós graduação Engenharia Civil (ppec@ufba.br) on 2017-08-07T18:58:37Z No. of bitstreams: 1 Oliveira.U.R.2017_dissertação_MEAU.pdf: 5461429 bytes, checksum: 1b8f3c9a712ac63644d0ac73a55518ac (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-08-09T15:39:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Oliveira.U.R.2017_dissertação_MEAU.pdf: 5461429 bytes, checksum: 1b8f3c9a712ac63644d0ac73a55518ac (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-09T15:39:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira.U.R.2017_dissertação_MEAU.pdf: 5461429 bytes, checksum: 1b8f3c9a712ac63644d0ac73a55518ac (MD5) / CAPES / Os avanços tecnológicos na área de Sensoriamento Remoto – SR nos últimos anos têm possibilitado a aquisição de informações mais precisas e detalhadas. O SR é uma das ferramentas mais utilizadas para o estudo da Terra devido as suas principais vantagens em relação a outros métodos de coleta de dados da superfície terrestre, contribuindo para uma gestão territorial que promove o desenvolvimento sustentável regional, fornecendo aos gestores informações qualitativas e quantitativas sobre o uso da terra e sua dinâmica espaço-temporal. O objetivo deste trabalho é realizar análise espacial de informações qualitativa e quantitativa do uso da terra para minimização de conflitos ambientais na região da Estação Ecológica – Esec Raso da Catarina. Para isso foi realizado: i) a identificação e caracterização dos conflitos ambientais presentes do entorno da Esec Raso da Catarina; ii) mapear a cobertura da terra do entorno da Esec Raso da Catarina; iii) identificar mudanças ocorridas na cobertura da terra do entorno da Esec Raso da Catarina; iv) identificar usos mais conflitantes nas áreas mais críticas; v) e identificar áreas com maior suscetibilidade aos conflitos. A Esec Raso da Catarina é uma Unidade de Conservação Federal de proteção integral, localizada entre os municípios de Jeremoabo, Paulo Afonso e Rodelas, no estado da Bahia, Brasil. Para identificar e caracterizar os conflitos presentes do entorno da Esec Raso da Catarina, foram realizadas indagações em 11 comunidades do entorno da Esec Raso da Catarina. A pesquisa foi realizada através da metodologia participativa, em uma abordagem qualitativa e quantitativa. Para compor as entrevistas individuais e em grupo focais, foram utilizados dois roteiros de entrevistas, sendo: o primeiro roteiro, para conhecer melhor como as pessoas individualmente conhecem o ambiente que vivem, com 23 perguntas; e o segundo roteiro, com cinco indagações, utilizando a técnica do grupo focal para aprofundar e discutir algumas questões que se mostraram necessárias. Foram aplicadas técnicas de processamento digital de imagens utilizando imagens Landsat 5, 7 e 8, para um período de 28 anos. As imagens foram realizadas correções geométricas e radiométricas, classificação não supervisionada por pixel com o classificador KMedias. Efetuou-se uma análise de exatidão, através de matrizes de confusão onde se calculou os erros de comissão e omissão. Durante 28 anos, houve crescimento bastante considerável nas áreas antropizadas (1.512,87 km2) e nas áreas Gramíneo lenhosa/área em processo de antropização (2.233,20 km2). As utilizações de imagens de satélite possibilitaram a análise da evolução dos cenários da cobertura da terra em distintas épocas, mostrando a real situação do processo de antropização na região. Fica evidente que a principal ameaça para a espécie da arara-azul-de-lear (Anodorhynchus leari) é a redução das áreas de licurizeiros (Syagrus coronata), pois estas áreas estão inseridas em local aonde se verifica a presença humana em diversas comunidades do entorto na Esec Raso da Catarina, consequentemente o desmatamento, queimadas e cortes dos licurizeiro. Portanto, os conflitos ambientais presentes residem na luta pela preservação e conservação da palmeira licuri e da arara-azul-de-lear, visto que da forma em que se encontram estas áreas do entorno da Esec Raso da Catarina vêm sofrendo atividades conflitantes.

Radiative transfer models (RTM) have been successfully used to simulate the effect of forest structural and biochemical characteristics, such as tree sizes and shapes, leaf area index (LAI), leaf angle distribution (LAD), on the canopy radiative budget. One particular use of RTM is the analysis of the reflected light by the canopy, which can be measured by remote sensing techniques. RTM allows a physically based interpretation of the reflectance quantity measured by satellite and can help disentangling the multiple source of variation of the reflectance signal. The DART model - Discrete Anisotropic Radiative Transfer - is one of the most complex three-dimensional RTM, since it uses an accurate mathematical approach of physical processes and a great realism of the landscapes under simulation. Its main simulation outputs are the reflectance of the scene (e.g. a forest stand) at particular spectral wavelength from bottom and top of the atmosphere, the simulation of satellite images, and the simulation of localized radiative budget. Despite the DART potential in analyzing biophysical parameters from remote sensing data, few studies report its application in forest plantations in Brazil, which can have a large number of important field measurements to parameterize the model. The main objective of this project is to evaluate if the DART RTM can help understand the satellite-measured canopy reflectance of Eucalyptus plantations and in particular if DART RTM can improve LAI estimation rather than use only empirical models, as spectral vegetation indices. DART model was parameterized using extensive in situ data obtained from a clonal test, part of the EucFlux project. The specific objectives were: i) parameterize the DART model at different growth stages and for different clonal materials of Eucalyptus plantations and compare simulated reflectance with high resolution satellite images acquired on the same site; ii) analyze the relationship between the Leaf Area Index (LAI) and Spectral Vegetation Indices (SVI) based on empirical relationships, and then use the DART model; iii) analyze the advantage and drawbacks of using a generic relationship or a clone-specific relationship between LAI and SVI, and find other criteria for grouping the genotypes in the same. In Chapter 2, we demonstrated the good performance of DART to simulate canopy reflectance of Eucalyptus forest plantations. The simulated reflectance was similar to those measured by very high resolution images from satellite, despite some discrepancies found in the near infrared region. Then, in Chapter 3, we showed that empirical relationships between LAI and SVI were able to give a reasonable precision for generic relationships; however, genotype-scale relationships gave even better results. The same methodology applied on a DART simulated dataset lead to the same conclusions. An intermediate possibility of grouping the genotypes regarding their litter or leaf optical properties gave intermediate performance. We finally concluded about the superiority of NDVI to estimate LAI using a genotype-specific calibration. Overall, DART simulated datasets created in this work enable to calibrate different LAI -SVI relationships in terms of genotypes, sensors and acquisition characteristics. / Modelos de transferência de radiação (MTR) têm sido utilizados com sucesso para simular o efeito das características estruturais e bioquímicas florestais, como tamanhos de árvores e formas, índice de área foliar (IAF), distribuição angular das folhas (DAF) e sobre o balanço de radiação. Um uso particular do MTR é a análise da radiação refletida pela copa, o que pode ser medido através de técnicas de sensoriamento remoto. O MTR pode permitir a interpretação física da quantidade de reflectância medido por satélite, e pode ajudar a diferenciar as múltiplas fontes de variação do sinal de reflectância. O modelo DART - Discrete Anisotropic Radiative Transfer - é um dos modelos tridimensionais de transferência de radiação mais complexos, uma vez que utiliza uma abordagem matemática precisa e um grande realismo na simulação das paisagens. Seus principais resultados de simulação são a reflectância da cena (por exemplo, um povoamento florestal) em determinado comprimento de onda espectral em relação ao topo e à base da atmosfera, a simulação de imagens de satélite e a simulação do balanço de radiação. Apesar do potencial do DART na análise de parâmetros biofísicos de paisagens florestais a partir de dados de sensoriamento remoto, existem poucos estudos sobre sua aplicação em povoamentos florestais no Brasil; que podem dispor de um elevado número de medições de campo importantes para a parametrização do modelo. O principal objetivo deste estudo foi avaliar se o DART pode ajudar a compreender o comportamento da reflectância do dossel das plantações de eucalipto oriunda de dados de imagens de satélite e, em particular, se DART pode melhorar a estimativa do IAF ao invés do uso somente de modelos empíricos como índices espectrais da vegetação. O DART foi parametrizado com extensos dados de campo adquiridos em um experimento com testes clonais do Projeto Eucflux. Os objetivos específicos foram: i) parametrizar o modelo DART em diferentes idades e com diferentes materiais genéticos de plantações de eucalipto e comparar a refletância simulada com imagens de satélite de alta resolução adquiridas no mesmo local; ii) analisar a relação entre o Índice de Área Foliar (IAF) e Índices Espectrais de Vegetação (IEV\'s) com base em relações empíricas, e, em seguida, usando o modelo DART; iii) analisar as vantagens e as limitações do uso de uma relação genérica ou uma relação específica do genótipo entre IAF e IV e encontrar outros critérios para agrupar os genótipos. No Capítulo 2 foi demonstrado bom desempenho do DART para simular a reflectância do dossel das florestas plantadas de eucalipto. As refletâncias simuladas foram semelhantes com as obtidas pelas imagens de satélite de alta resolução, apesar de algumas discrepâncias encontradas na região do infravermelho próximo. No Capítulo 3, foi mostrado que as relações empíricas entre os IEV\'s e os IAF\'s foram capazes de estimar com razoável precisão para as relações genéricas dos plantios. Contudo, as estimativas por genótipo deram resultados superiores. A mesma metodologia foi aplicada em um conjunto de dados simulados pelo DART com as mesmas conclusões. Uma possibilidade intermediária de agrupar os genótipos foi em função das propriedades ópticas da serapilheira ou das folhas, com desempenhos intermediários. Nós concluímos sobre a superioridade do NDVI para estimar o LAI usando uma calibração específica para cada genótipo. Em termos mais gerais, os dados simulados com o modelo DART utilizados neste trabalho permitiram calibrar diferentes relações IAF-IEV em função dos genótipos, sensores e características de aquisição.

Radiative transfer models (RTM) have been successfully used to simulate the effect of forest structural and biochemical characteristics, such as tree sizes and shapes, leaf area index (LAI), leaf angle distribution (LAD), on the canopy radiative budget. One particular use of RTM is the analysis of the reflected light by the canopy, which can be measured by remote sensing techniques. RTM allows a physically based interpretation of the reflectance quantity measured by satellite and can help disentangling the multiple source of variation of the reflectance signal. The DART model - Discrete Anisotropic Radiative Transfer - is one of the most complex three-dimensional RTM, since it uses an accurate mathematical approach of physical processes and a great realism of the landscapes under simulation. Its main simulation outputs are the reflectance of the scene (e.g. a forest stand) at particular spectral wavelength from bottom and top of the atmosphere, the simulation of satellite images, and the simulation of localized radiative budget. Despite the DART potential in analyzing biophysical parameters from remote sensing data, few studies report its application in forest plantations in Brazil, which can have a large number of important field measurements to parameterize the model. The main objective of this project is to evaluate if the DART RTM can help understand the satellite-measured canopy reflectance of Eucalyptus plantations and in particular if DART RTM can improve LAI estimation rather than use only empirical models, as spectral vegetation indices. DART model was parameterized using extensive in situ data obtained from a clonal test, part of the EucFlux project. The specific objectives were: i) parameterize the DART model at different growth stages and for different clonal materials of Eucalyptus plantations and compare simulated reflectance with high resolution satellite images acquired on the same site; ii) analyze the relationship between the Leaf Area Index (LAI) and Spectral Vegetation Indices (SVI) based on empirical relationships, and then use the DART model; iii) analyze the advantage and drawbacks of using a generic relationship or a clone-specific relationship between LAI and SVI, and find other criteria for grouping the genotypes in the same. In Chapter 2, we demonstrated the good performance of DART to simulate canopy reflectance of Eucalyptus forest plantations. The simulated reflectance was similar to those measured by very high resolution images from satellite, despite some discrepancies found in the near infrared region. Then, in Chapter 3, we showed that empirical relationships between LAI and SVI were able to give a reasonable precision for generic relationships; however, genotype-scale relationships gave even better results. The same methodology applied on a DART simulated dataset lead to the same conclusions. An intermediate possibility of grouping the genotypes regarding their litter or leaf optical properties gave intermediate performance. We finally concluded about the superiority of NDVI to estimate LAI using a genotype-specific calibration. Overall, DART simulated datasets created in this work enable to calibrate different LAI -SVI relationships in terms of genotypes, sensors and acquisition characteristics. / Modelos de transferência de radiação (MTR) têm sido utilizados com sucesso para simular o efeito das características estruturais e bioquímicas florestais, como tamanhos de árvores e formas, índice de área foliar (IAF), distribuição angular das folhas (DAF) e sobre o balanço de radiação. Um uso particular do MTR é a análise da radiação refletida pela copa, o que pode ser medido através de técnicas de sensoriamento remoto. O MTR pode permitir a interpretação física da quantidade de reflectância medido por satélite, e pode ajudar a diferenciar as múltiplas fontes de variação do sinal de reflectância. O modelo DART - Discrete Anisotropic Radiative Transfer - é um dos modelos tridimensionais de transferência de radiação mais complexos, uma vez que utiliza uma abordagem matemática precisa e um grande realismo na simulação das paisagens. Seus principais resultados de simulação são a reflectância da cena (por exemplo, um povoamento florestal) em determinado comprimento de onda espectral em relação ao topo e à base da atmosfera, a simulação de imagens de satélite e a simulação do balanço de radiação. Apesar do potencial do DART na análise de parâmetros biofísicos de paisagens florestais a partir de dados de sensoriamento remoto, existem poucos estudos sobre sua aplicação em povoamentos florestais no Brasil; que podem dispor de um elevado número de medições de campo importantes para a parametrização do modelo. O principal objetivo deste estudo foi avaliar se o DART pode ajudar a compreender o comportamento da reflectância do dossel das plantações de eucalipto oriunda de dados de imagens de satélite e, em particular, se DART pode melhorar a estimativa do IAF ao invés do uso somente de modelos empíricos como índices espectrais da vegetação. O DART foi parametrizado com extensos dados de campo adquiridos em um experimento com testes clonais do Projeto Eucflux. Os objetivos específicos foram: i) parametrizar o modelo DART em diferentes idades e com diferentes materiais genéticos de plantações de eucalipto e comparar a refletância simulada com imagens de satélite de alta resolução adquiridas no mesmo local; ii) analisar a relação entre o Índice de Área Foliar (IAF) e Índices Espectrais de Vegetação (IEV\'s) com base em relações empíricas, e, em seguida, usando o modelo DART; iii) analisar as vantagens e as limitações do uso de uma relação genérica ou uma relação específica do genótipo entre IAF e IV e encontrar outros critérios para agrupar os genótipos. No Capítulo 2 foi demonstrado bom desempenho do DART para simular a reflectância do dossel das florestas plantadas de eucalipto. As refletâncias simuladas foram semelhantes com as obtidas pelas imagens de satélite de alta resolução, apesar de algumas discrepâncias encontradas na região do infravermelho próximo. No Capítulo 3, foi mostrado que as relações empíricas entre os IEV\'s e os IAF\'s foram capazes de estimar com razoável precisão para as relações genéricas dos plantios. Contudo, as estimativas por genótipo deram resultados superiores. A mesma metodologia foi aplicada em um conjunto de dados simulados pelo DART com as mesmas conclusões. Uma possibilidade intermediária de agrupar os genótipos foi em função das propriedades ópticas da serapilheira ou das folhas, com desempenhos intermediários. Nós concluímos sobre a superioridade do NDVI para estimar o LAI usando uma calibração específica para cada genótipo. Em termos mais gerais, os dados simulados com o modelo DART utilizados neste trabalho permitiram calibrar diferentes relações IAF-IEV em função dos genótipos, sensores e características de aquisição.

Nos centros urbanos, as precipitações sempre estiveram ligadas a problemas como inundações e propagação de doenças. Para solucioná-los, é comum a realização de obras hidráulicas nos sistemas de drenagem urbanos. Para tanto, deve-se conhecer as condições da bacia hidrográfica e as consequências que qualquer alteração no ambiente pode causar. Portanto, modelos hidrológicos são utilizados na previsão do comportamento das bacias frente a eventos de precipitação, aumentando a eficácia das obras e diminuindo os riscos associados a estas. Para o uso de modelos, são necessários diversos parâmetros hidrológicos referentes à bacia, tais como área de drenagem, comprimento e declividade dos talvegues, tipo de cobertura de solo etc. Com o avanço da tecnologia, a determinação destes torna-se cada vez mais precisa, bem como os modelos utilizados, trazendo o Sistema de Informações Geográficas (SIG) e o sensoriamento remoto como poderosas ferramentas de apoio a estudos hidrológicos. Neste trabalho, aplicou-se o processo de classificação automática supervisionada pelo método da Análise Orientada a Objeto a uma imagem de satélite de alta resolução da bacia hidrográfica do córrego do Gregório, para caracterizar sua cobertura de solo e determinar os parâmetros hidrológicos número de deflúvio (CN, pelo método do SCS), grau de vegetação (PP), área (A), comprimento (L) e declividades dos talvegues (S) das sub-bacias que compõem a bacia, para as quais os resultados obtidos foram bastante satisfatórios. Por fim, atualizou-se o modelo hidrológico EESC (1993), referente ao sistema de macrodrenagem de São Carlos, obtendo-se hidrogramas finais com diferenças, em relação ao modelo original, de até 33,96% para vazão de pico (Qp), 77,78% para tempo de pico (tp) e 29,86% para volume total de escoamento. / In urban centers, precipitation always been related to problems such as floods and spread of disease. To solve them, it is common to make hydraulic interventions in the urban drainage systems. For this, it is necessary to know the conditions of the watershed and the consequences that any change in the environment can cause. Therefore, hydrological models are used to predict the river behavior in opposite to precipitation events, increasing the efficiency of the hydraulic interventions and reducing the associated risks to these. For the use of models, it is necessary to have several hydrological parameters related to the basin such as drainage area, river length, slope of the thalweg, type of soil cover etc. Trough the technological advancement, the parameter determination becomes more accurate as well as the models, and the Geographic Information System (GIS) and remote sensing appear as powerful tools to support hydrological studies. In this study, we have applied the automatic supervised classification process by the Object-Oriented Analysis method to a high resolution satellite image of the córrego do Gregório watershed, to classify soil coverage and to determine the hydrological parameters curve-number (CN by the SCS method), vegetation degree (PP), area (A), length (L), and slope of thalwegs (S) of the sub-basins of the córrego do Gregório watershed, for which the results were quite satisfactory. Finally, a hydrological model for the São Carlos macrodrainage system called EESC model (1993) was updated with the new parameters, obtaining final hydrographs with differences from the original model up to 33.96% for peak discharge (Qp), 77.78% for peak time (tp) and 29.86% for total volume of runoff.

A classificação de imagens de satélite é muito utilizada para elaborar mapas de cobertura do solo. O objetivo principal deste trabalho consistiu no mapeamento automático da cobertura do solo no entorno da Usina de Lajeado (TO) utilizando-se o classificador SVM. Buscou-se avaliar a dimensão de áreas antropizadas presentes na represa e a acurácia da classificação gerada pelo algoritmo, que foi comparada com a acurácia da classificação obtida pelo tradicional classificador MAXVER. Esta dissertação apresentou sugestões de calibração do algoritmo SVM para a otimização do seu resultado. Verificou-se uma alta acurácia na classificação SVM, que mostrou o entorno da represa hidrelétrica em uma situação ambientalmente favorável. Os resultados obtidos pela classificação SVM foram similares aos obtidos pelo MAXVER, porém este último contextualizou espacialmente as classes de cobertura do solo com uma acurácia considerada um pouco menor. Apesar do bom estado de preservação ambiental apresentado, a represa deve ter seu entorno devidamente monitorado, pois foi diagnosticada uma grande quantidade de incêndios gerados pela população local, sendo que as ferramentas discutidas nesta dissertação auxiliam esta atividade de monitoramento. / Satellite Image Classification are very useful for building land cover maps. The aim of this study consists on an automatic land cover mapping in the domain area of Lajeados dam, at Tocantins state, using the SVM classifier. The aim of this work was to evaluate anthropic dimension areas near the dam and also to verify the algorithms classification accuracy, which was compared to the results of the standard ML (Maximum Likelihood) classifier. This work presents calibration suggestions to the SVM algorithm for optimizing its results. SVM classification presented high accuracy, suggesting a good environmental situation along Lajeados dam region. Classification results comparison between SVM and ML were quite similar, but SVMs spatial contextual mapping areas were slightly better. Although environmental situation of the study area was considered good, monitoring ecosystem is important because a significant quantity of burnt areas was noticed due to local communities activities. This fact emphasized the importance of the tools discussed in this work, which helps environmental monitoring.

A classificação de imagens de satélite é muito utilizada para elaborar mapas de cobertura do solo. O objetivo principal deste trabalho consistiu no mapeamento automático da cobertura do solo no entorno da Usina de Lajeado (TO) utilizando-se o classificador SVM. Buscou-se avaliar a dimensão de áreas antropizadas presentes na represa e a acurácia da classificação gerada pelo algoritmo, que foi comparada com a acurácia da classificação obtida pelo tradicional classificador MAXVER. Esta dissertação apresentou sugestões de calibração do algoritmo SVM para a otimização do seu resultado. Verificou-se uma alta acurácia na classificação SVM, que mostrou o entorno da represa hidrelétrica em uma situação ambientalmente favorável. Os resultados obtidos pela classificação SVM foram similares aos obtidos pelo MAXVER, porém este último contextualizou espacialmente as classes de cobertura do solo com uma acurácia considerada um pouco menor. Apesar do bom estado de preservação ambiental apresentado, a represa deve ter seu entorno devidamente monitorado, pois foi diagnosticada uma grande quantidade de incêndios gerados pela população local, sendo que as ferramentas discutidas nesta dissertação auxiliam esta atividade de monitoramento. / Satellite Image Classification are very useful for building land cover maps. The aim of this study consists on an automatic land cover mapping in the domain area of Lajeados dam, at Tocantins state, using the SVM classifier. The aim of this work was to evaluate anthropic dimension areas near the dam and also to verify the algorithms classification accuracy, which was compared to the results of the standard ML (Maximum Likelihood) classifier. This work presents calibration suggestions to the SVM algorithm for optimizing its results. SVM classification presented high accuracy, suggesting a good environmental situation along Lajeados dam region. Classification results comparison between SVM and ML were quite similar, but SVMs spatial contextual mapping areas were slightly better. Although environmental situation of the study area was considered good, monitoring ecosystem is important because a significant quantity of burnt areas was noticed due to local communities activities. This fact emphasized the importance of the tools discussed in this work, which helps environmental monitoring.

Submitted by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2016-06-02T17:11:39Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Déborah Lídya Alves Sales - 2016.pdf: 2080595 bytes, checksum: 8e8ea7a4a6459b955d318cfa8219c08a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-06-03T12:18:31Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Déborah Lídya Alves Sales - 2016.pdf: 2080595 bytes, checksum: 8e8ea7a4a6459b955d318cfa8219c08a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-03T12:18:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Déborah Lídya Alves Sales - 2016.pdf: 2080595 bytes, checksum: 8e8ea7a4a6459b955d318cfa8219c08a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2016-03-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The production of industrial tomato has stood out in the Brazilian agribusiness scenario. In the Cerrado region, production occurs in the dry season (May to October), in large irrigated areas, mainly by central pivot (irrigation system accounts for about 90% of the industrial tomato production area). Although the production is considered hi-tech, the sector is still very lacking in technical and scientific information to assist the crop reaches potential productivity and quality in the region. Proof of this is the low average yield obtained (80 t/ha) compared to major producing regions in the world (Spain, United States, mainly), which feature double that productivity. One of the required information is the water requirement of tomato hybrids on local growing conditions. The refinement of this information can contribute to a better design of irrigation projects, as well as better water management throughout the cycle, and the better management of water resources. However, traditional methods of research, in this area, require the use of evapotranspirometers, which are expensive and require occasional and data acquisition systems, which complicates their use. More, remote sensing techniques have been applied effectively, already tested in other regions and have been quite promising. This study aimed to estimate the current crop evapotranspiration (ET) two tomato hybrid for industrial processing, N901 and H1308, and their respective crop coefficients (Kc) by the energy balance model SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) is using images from Landsat 8 OLI / TIRS in orbit 221/72 and 222/71, and compared to traditional micrometeorological method using reference evapotranspiration (ETo Penman-Monteith), with Kcs recommended by FAO 56 and Embrapa. The study was conducted at Fazenda head of Piracanjuba in the municipality of Silvânia-GO, in the period from May to August 2015, in clay soil with conventional tillage. In addition, the leaf water potential (weekly) and the water content in the soil water balance by the dynamic site was monitored. The water potential in leaf and soil moisture show that no water deficit throughout the 122-day cycle. The results showed also that the culture accumulated total evapotranspiration of 351.97, 340.97 and 356.24 mm, by FAO 56, EMBRAPA and SAFER methods, respectively. The Kcs estimated by SAFER method showed a significant correlation with the methods FAO 56 and Embrapa (FAO 56, R ² = 0.98; Embrapa, R² = 0.95).A ETa estimated by SAFER method showed a significant correlation with micrometeorological methods (FAO 56, R2 = 0.97 and EMBRAPA, R2 = 0.97). Therefore, Safer can be used to estimate the tomato ETa in the Cerrado region. / A produção de tomate industrial vem se destacando no cenário agroindustrial brasileiro. Na região do Cerrado, a produção ocorre no período seco do ano (maio a outubro), em grandes áreas irrigadas, principalmente por pivô central (sistema de irrigação responsável por cerca de 90% da área de produção de tomate industrial). Apesar da produção ser considerada tecnificada, o setor ainda é muito carente de informações técnico-científicas que auxiliem a cultura atingir o potencial de produtividade e qualidade na região. A prova disso é a baixa produtividade média atual (80 t/ha) em comparação a importantes regiões produtoras no mundo (Espanha e Estados Unidos, principalmente), que apresentam o dobro desta produtividade. Uma das informações fundamentais é a necessidade hídrica dos híbridos de tomateiro nas condições locais de cultivo. O refinamento desta informação pode auxiliar no melhor dimensionamento de projetos de irrigação, assim como no melhor manejo da água ao longo do ciclo, e pela melhor gestão dos recursos hídricos. Entretanto, os métodos tradicionais de pesquisa nesta área requerem o uso de evapotranspirômetros que são onerosos e pontuais e necessitam de sistemas de aquisição de dados, o que dificulta sua utilização. Mas, técnicas de sensoriamento remoto vêm sendo aplicadas com eficiência, já testadas em outras regiões e tem se mostrado bem promissoras. Assim, este estudo teve o objetivo de estimar a evapotranspiração atual da cultura (ETa) de dois híbridos de tomateiro para o processamento industrial, N901 e H1308, e os seus respectivos coeficientes de cultura (Kc) pelo modelo de balanço de energia SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) utilizando imagens do satélite Landsat 8 OLI/TIRS, na órbita 221/72 e 222/71, e comparação com tradicional método micrometeorológico utilizando evapotranspiração de referência (ETo Penman-Monteith), com os Kcs recomendados pela FAO 56 e EMBRAPA. O estudo foi realizado na Fazenda cabeceira do Piracanjuba, no município de Silvânia-GO, no período de maio a agosto de 2015, em solo argiloso com preparo convencional. Além disso, foi monitorado o potencial de água na folha (semanalmente) e o conteúdo de água no solo pelo balanço hídrico dinâmico local. O potencial de água na folha e a umidade do solo revelaram que não ocorreu déficit hídrico ao longo do ciclo de 122 dias. Os resultados mostraram, ainda, que a cultura acumulou uma evapotranspiração total de 351,97, 340,97 e 356,26 mm pelos métodos FAO 56, EMBRAPA e SAFER, respectivamente. Os Kcs estimado pelo método do SAFER apresentou significante correlação com os métodos FAO 56 e Embrapa (FAO 56, R² = 0,98; Embrapa, R² = 0,95). A ETa estimada pelo método do SAFER apresentou significante correlação com os métodos micrometeorológicos (FAO 56, R2 = 0,97; Embrapa, R2 = 0,97), podendo este ser utilizado para estimativa da ETa do tomateiro na região.

Nos centros urbanos, as precipitações sempre estiveram ligadas a problemas como inundações e propagação de doenças. Para solucioná-los, é comum a realização de obras hidráulicas nos sistemas de drenagem urbanos. Para tanto, deve-se conhecer as condições da bacia hidrográfica e as consequências que qualquer alteração no ambiente pode causar. Portanto, modelos hidrológicos são utilizados na previsão do comportamento das bacias frente a eventos de precipitação, aumentando a eficácia das obras e diminuindo os riscos associados a estas. Para o uso de modelos, são necessários diversos parâmetros hidrológicos referentes à bacia, tais como área de drenagem, comprimento e declividade dos talvegues, tipo de cobertura de solo etc. Com o avanço da tecnologia, a determinação destes torna-se cada vez mais precisa, bem como os modelos utilizados, trazendo o Sistema de Informações Geográficas (SIG) e o sensoriamento remoto como poderosas ferramentas de apoio a estudos hidrológicos. Neste trabalho, aplicou-se o processo de classificação automática supervisionada pelo método da Análise Orientada a Objeto a uma imagem de satélite de alta resolução da bacia hidrográfica do córrego do Gregório, para caracterizar sua cobertura de solo e determinar os parâmetros hidrológicos número de deflúvio (CN, pelo método do SCS), grau de vegetação (PP), área (A), comprimento (L) e declividades dos talvegues (S) das sub-bacias que compõem a bacia, para as quais os resultados obtidos foram bastante satisfatórios. Por fim, atualizou-se o modelo hidrológico EESC (1993), referente ao sistema de macrodrenagem de São Carlos, obtendo-se hidrogramas finais com diferenças, em relação ao modelo original, de até 33,96% para vazão de pico (Qp), 77,78% para tempo de pico (tp) e 29,86% para volume total de escoamento. / In urban centers, precipitation always been related to problems such as floods and spread of disease. To solve them, it is common to make hydraulic interventions in the urban drainage systems. For this, it is necessary to know the conditions of the watershed and the consequences that any change in the environment can cause. Therefore, hydrological models are used to predict the river behavior in opposite to precipitation events, increasing the efficiency of the hydraulic interventions and reducing the associated risks to these. For the use of models, it is necessary to have several hydrological parameters related to the basin such as drainage area, river length, slope of the thalweg, type of soil cover etc. Trough the technological advancement, the parameter determination becomes more accurate as well as the models, and the Geographic Information System (GIS) and remote sensing appear as powerful tools to support hydrological studies. In this study, we have applied the automatic supervised classification process by the Object-Oriented Analysis method to a high resolution satellite image of the córrego do Gregório watershed, to classify soil coverage and to determine the hydrological parameters curve-number (CN by the SCS method), vegetation degree (PP), area (A), length (L), and slope of thalwegs (S) of the sub-basins of the córrego do Gregório watershed, for which the results were quite satisfactory. Finally, a hydrological model for the São Carlos macrodrainage system called EESC model (1993) was updated with the new parameters, obtaining final hydrographs with differences from the original model up to 33.96% for peak discharge (Qp), 77.78% for peak time (tp) and 29.86% for total volume of runoff.

A textura e o conteúdo do carbono orgânico (CO) influenciam na resposta espectral dos solos. O estudo desses atributos é de grande importância para a preservação e o manejo adequado da terra na busca de uma agricultura sustentável. O uso de sensores de laboratório e satélites tem se mostrado como uma ferramenta no auxílio para o estudo destes, porém a análise dos atributos do solo com esses sensores tem focado principalmente nas regiões do espectro eletromagnético do visível (Vis), infravermelho próximo (NIR) e infravermelho de ondas curtas (SWIR), com poucos estudos no infravermelho médio (MIR). O objetivo deste trabalho foi identificar o padrão espectral do solo com diferentes granulometrias (areia e argila) e teores de CO utilizando sensores de laboratório e satélite na região do MIR, especificamente na faixa do infravermelho termal (TIR). O estudo teve uma avaliação qualitativa e quantitativa da argila, CO e das frações de areia (fina e grossa). A área de estudo está localizada na região de Piracicaba, São Paulo, Brasil. Foram coletadas 150 amostras de solo a uma profundidade de 0-20 cm. A textura do solo foi determinada pelo método da pipeta e a porcentagem de CO via combustão seca. Dados espectrais em refletância e emissividade (ε) foram adquiridos com o sensor Fourier Transform Infrared (FT-IR) Alpha (Bruker optics Corporation). Uma imagem \"ASTER_05\" foi adquirida em 15 de julho de 2017 em valores de ε. As amostras foram separadas por classes texturais e o comportamento espectral no TIR foi descrito. Os dados obtidos pelo sensor de laboratório foram reamostrados para as bandas do sensor de satélite. O comportamento entre os espectros de ambos sensores foi semelhante e teve correlação significativa com os atributos estudados, principalmente para areia. Para os modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR), foram utilizadas seis estratégias (MIR, MIR_ASTER, ASTER, Termal, Termal IDC e MIR IDC) que consistiram no uso de todas as bandas de sensores, ou pela seleção das mesmas que apresentaram as correlações mais significativas com cada um dos atributos. Os modelos apresentaram um bom desempenho na predição de todos os atributos usando o MIR inteiro. No TIR, o modelo para areia total e para as frações fina e grossa foi bom. No caso dos modelos criados com os dados do sensor ASTER, não foram tão promissores quanto os de laboratório. O uso de bandas específicas ajudou a estimar alguns atributos no MIR e no TIR, aumentando o desempenho preditivo melhorando a validação dos modelos. Portanto, a discriminação dos atributos do solo com sensores de satélite pode ser melhorada com a identificação de bandas específicas, como observado nos resultados com sensores de laboratório. / Soil texture and organic carbon (OC) content influence its spectral response. The study of these attributes is relevant for the preservation and proper management of land in pursuit of a sustainable agriculture. Laboratory and satellite sensors have been applied as a useful tool for studying soil attributes, but their analysis with these sensors has mainly focused on the visible (Vis), near infrared (NIR) and shortwave infrared (SWIR) regions of the electromagnetic spectrum, with few studies in the Medium Infrared (MIR). The objective of this study was to identify the spectral pattern of soils with different granulometry (sand and clay) and OC content using laboratory and satellite sensors in the MIR region, specifically in the Thermal Infrared (TIR) range. This study had qualitative and quantitative analyses of clay, OC and sand fractions (fine and coarse). The study area is located in the region of Piracicaba, São Paulo, Brazil. 150 soil samples were collected at a depth of 0-20 cm. Soil texture was determined by the pipette method and the percentage of OC via dry combustion. Reflectance and emissivity (ε) spectral data were obtained with the Fourier Transform Infrared (FT-IR) Alpha sensor (Bruker Optics Corporation). An image \"ASTER_05\" from July 15, 2017 was acquired with values of ε. Samples were separated by textural classes and the spectral behavior in the TIR region was described. The data obtained by the laboratory sensor were resampled to the satellite sensor bands. The behavior between spectra of both sensors was similar and had significant correlation with the studied attributes, mainly sand. For the partial least squares regression (PLSR) models, six strategies were used (MIR, MIR_ASTER, ASTER, Thermal, Thermal IDC and MIR IDC), which consisted in the use of all sensors bands, or by the selection of bands that presented the most significant correlations with each one of the attributes. Models presented a good performance in the prediction of all attributes using the whole MIR. In the TIR, models for total sand content and for fine and coarse fractions were good. In the case of models created with ASTER sensor data, they were not as promising as those with laboratory data. The use of specific bands was useful in estimating some attributes in the MIR and TIR, improving the predictive performance and validation of models. Therefore, the discrimination of soil attributes with satellite sensors can be improved with the identification of specific bands, as observed in the results with laboratory sensors.