Resumo: Considerando a importância da compreensão da dinâmica espaço temporal dos componentes do balanço de energia (BE) em escala regional para o gerenciamento de recursos hídrico e o manejo agrícola, o objetivo principal desta tese foi construir e analisar uma série temporal dos componentes do BE adequada às condições de clima subtropical úmido do Estado do Rio Grande do Sul. Para tanto, inicialmente foi avaliada a adequação de modelos de estimativa de BE para o Estado. Nesta etapa foram utilizados produtos MODIS e dados de referência medidos em uma torre micrometeorológica instalada em Cruz Alta – RS, usando valores instantâneos para um período de estudo de 2009 a 2011. Na sequência foi avaliada a adequação dos modelos em representar a variabilidade espacial dos componentes do BE. Nesta etapa foram usados produtos MODIS, dados de reanálise ERA Interim, dados de referência da torre micrometeorológica e dados de estações meteorológicas do INMET, para o mesmo período de estudo. Na última etapa do trabalho foi construída a série temporal dos componentes do BE usando o modelo METRIC, a qual abrangeu um período de 14 anos, de 2002 a 2016. Os resultados demonstraram que os três modelos analisados apresentam coerência com as medidas de referência, sendo as maiores limitações apresentadas pelo modelo SEBAL, as quais se atribui principalmente às condições ecoclimáticas do Estado e a baixa resolução espacial das imagens. Na análise da variabilidade espacial, o modelo METRIC apresentou maior consistência nos resultados e proporcionou maior número de dias com resultados válidos, sendo assim apontado como o mais apto para realização do restante do estudo. A série temporal construída possibilitou a compreensão dos padrões de distribuição espaço temporal dos componentes do BE no estado do Rio Grande do Sul. Há uma marcada sazonalidade nos componentes do BE, com maiores valores no verão e menores no inverno. G (fluxo de calor no solo) é o componente de menor magnitude e sua distribuição espacial e temporal é determinada pela distribuição de Rn (saldo de radiação). Já os componentes LE (fluxo de calor latente) e H (fluxo de calor sensível), são os que mostram magnitude maior e apresentam padrões de distribuição espacial e temporal coerentes com as condições climáticas e com os tipos de uso e cobertura na área de estudo. Observase um padrão inverso, com um gradiente de LE no sentido noroeste para sudeste e para o componente H, no sentido sudeste para noroeste. Sendo estas informações de grande importância para gerenciamento de recursos hídricos em escala regional, para estudos de zoneamento agrícola. / Abstract: Given the importance of understanding the temporal and spatial dynamics of of the energy balance (EB) components in a regional scale for the management of water resources and agricultural, the main objective of this thesis was to construct and analyze a time series of the components of BE appropriate to the subtropical humid climate conditions of the State of Rio Grande do Sul. In order to reach the objective initially, the adequacy of the models for the humid climate conditions was evaluated, in this step we used MODIS data and reference data measured in a micrometeorological tower installed in Cruz Alta - RS. The analyzes performed with instantaneous values and the study period was from 2009 to 2011. The next step evaluate the spatial variability of the BE components, the data used were the MODIS products, ERA Interim reanalysis data, reference data of the micrometeorological tower and INMET meteorological stations, for the same study period. In the last stage the time series of the BE components was constructed from the METRIC model. The period series was 14 years from 2002 to 2016.The results showed that the three models analyzed were consistent with the reference measurements, with the greatest limitations presented by the SEBAL model, which are mainly attributed to the state's eco-climatic conditions and the low spatial resolution of the images In the analysis of the spatial variability, the METRIC model presented greater consistency in the results and provided greater number of days with valid results, this model thus indicated as the most suitable for the rest of the study. The time series constructed allowed us to understand the temporal distribution patterns of BE components in the state of Rio Grande do Sul. There is a marked seasonality in the BE components, with higher values in summer and lower in winter. G is the smallest magnitude component and its spatial and temporal distribution is determined by the Rn distribution. On the other hand, the LE and H components are those that show higher magnitude and present spatial and temporal distribution patterns consistent with the climatic conditions and the types of use and coverage in the study area. An inverse pattern is observed, with a LE gradient from north-west to south-east and for H-component, from southeast to northwest.

Coarse resolution satellite observations of the Earth provide critical data in support of land cover and land use monitoring at regional to global scales. This dissertation focuses on methodology and dataset development that exploit multi-temporal data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) to improve current information related to regional forest cover change and urban extent. In the first element of this dissertation, I develop a novel distance metric-based change detection method to map annual forest cover change at 500m spatial resolution. Evaluations based on a global network of test sites and two regional case studies in Brazil and the United States demonstrate the efficiency and effectiveness of this methodology, where estimated changes in forest cover are comparable to reference data derived from higher spatial resolution data sources. In the second element of this dissertation, I develop methods to estimate fractional urban cover for temperate and tropical regions of China at 250m spatial resolution by fusing MODIS data with nighttime lights using the Random Forest regression algorithm. Assessment of results for 9 cities in Eastern, Central, and Southern China show good agreement between the estimated urban percentages from MODIS and reference urban percentages derived from higher resolution Landsat data. In the final element of this dissertation, I assess the capability of a new nighttime lights dataset from the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day/Night Band (DNB) for urban mapping applications. This dataset provides higher spatial resolution and improved radiometric quality in nighttime lights observations relative to previous datasets. Analyses for a study area in the Yangtze River Delta in China show that this new source of data significantly improves representation of urban areas, and that fractional urban estimation based on DNB can be further improved by fusion with MODIS data. Overall, the research in this dissertation contributes new methods and understanding for remote sensing-based change detection methodologies. The results suggest that land cover change products from coarse spatial resolution sensors such as MODIS and VIIRS can benefit from regional optimization, and that urban extent mapping from nighttime lights should exploit complementary information from conventional visible and near infrared observations.

Fast and accurate monitoring of tropical forest disturbance is essential for understanding current patterns of deforestation as well as helping eliminate illegal logging. This dissertation explores the use of data from different satellites for near real-time monitoring of forest disturbance in tropical forests, including: development of new monitoring methods; development of new assessment methods; and assessment of the performance and operational readiness of existing methods. Current methods for accuracy assessment of remote sensing products do not address the priority of near real-time monitoring of detecting disturbance events as early as possible. I introduce a new assessment framework for near real-time products that focuses on the timing and the minimum detectable size of disturbance events. The new framework reveals the relationship between change detection accuracy and the time needed to identify events. In regions that are frequently cloudy, near real-time monitoring using data from a single sensor is difficult. This study extends the work by Xin et al. (2013) and develops a new time series method (Fusion2) based on fusion of Landsat and MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) data. Results of three test sites in the Amazon Basin show that Fusion2 can detect 44.4% of the forest disturbance within 13 clear observations (82 days) after the initial disturbance. The smallest event detected by Fusion2 is 6.5 ha. Also, Fusion2 detects disturbance faster and has less commission error than more conventional methods. In a comparison of coarse resolution sensors, MODIS Terra and Aqua combined provides faster and more accurate detection of disturbance events than VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) and MODIS single sensor data. The performance of near real-time monitoring using VIIRS is slightly worse than MODIS Terra but significantly better than MODIS Aqua. New monitoring methods developed in this dissertation provide forest protection organizations the capacity to monitor illegal logging events promptly. In the future, combining two Landsat and two Sentinel-2 satellites will provide global coverage at 30 m resolution every 4 days, and routine monitoring may be possible at high resolution. The methods and assessment framework developed in this dissertation are adaptable to newly available datasets.

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-08-13T20:28:06Z No. of bitstreams: 1 MILENA PEREIRA DANTAS – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2017.pdf: 2671336 bytes, checksum: 9905ca7f274eefdb2f18c8ba0f5c8796 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-13T20:28:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MILENA PEREIRA DANTAS – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2017.pdf: 2671336 bytes, checksum: 9905ca7f274eefdb2f18c8ba0f5c8796 (MD5) Previous issue date: 2017-02-16 / Capes / Este estudo teve como objetivo fazer uma análise comparativa dos fluxos de superfície, obtidas por simulações numéricas do modelo BRAMS 5.1, antes e depois, da incorporação dos dados de IVDN estimados pelo satélite do MODIS/Terra. Foram feitas duas simulações, no período mais seco, para áreas homogêneas selecionadas na região do cerrado do Amapá. O intuito foi avaliar o comportamento dos fluxos de superfície. Estimaram-se o Índice de vegetação por diferença normalizada (IVDN), o Saldo de Radiação (Rn) e o fluxo de calor no solo (G0). Os fluxos de calor sensível (H) e latente (LE) foram obtidos pelo o algoritmo S-SEBI, a partir de imagens de satélite MODIS/Terra no período de 13-20/08/2002, 29-05/09/2006, 21-28/08/2015. Na primeira simulação, utilizaram-se os dados de controle de vegetação da simulação e na segunda procedeu-se a incorporação dos dados de IVDN do MODIS/Terra (período 29-05/09/2006) ao modelo numérico. Os resultados do IVDN obtidos pelo satélite mostraram que as variabilidades ocorrem conforme o tipo de vegetação e cobertura do solo. A substituição do cerrado sensu stricto pela floresta de eucalipto ocasionou um aumento do Rn e LE, e uma redução do G0 e H. Ao se comparar os dados medidos de Rn pela torre com os dados obtidos pelo MODIS /Terra, o erro percentual foi da ordem de 4,46% e estão de acordo com outros trabalhos encontrados na literatura. Já os erros observados na validação das simulações do BRAMS para algumas variáveis do balanço de energia, em algumas áreas, foram elevados. Salienta-se que este estudo pode ser melhorado com o aperfeiçoamento de outras condições iniciais e configuração das simulações realizadas. / This study aims to make a comparative analyses of the surface flow, obtained by numeric simulations of BRAMS 5.1 model, before and after of the NVDI data incorporation, Estimated by Terra/MODIS / satellite. We performed two simulations, in the driest period, for homogeneous areas selected in the cerrado (Savana) region of Amapá. The aim was to evaluate the behavior of surface flows. We estimate the normalized difference vegetation index (NVDI), the Radiation Balance (Rn) and the heat flux in the soil (G0). The latent (H) and latent (LE) heat fluxes were obtained by the S-SEBI algorithm, from Terra/MODIS satellite images in the period of 13-20/ 08/2002, 29-05/09/2006, 21-28/ 08/2015. The results of the IVDN obtained by the satellite showed that they present variabilities according to vegetation type and soil cover. The substitution of cerrado sensu stricto for eucalyptus forest caused an increase of Rn and LE, and a reduction of G0 and H. When we comparing the Rn measured data obtained by the tower with the data obtained by Terra/MODIS, the percentage error was of the order of 4.4% and are in agreement with other works found in the literature. However, the errors observed in the validation of the BRAMS simulations for some energy balance variables in some areas were high. We emphasized that this study can be improved with the improvement of other initial conditions and configuration of the simulations.

Submitted by Vanessa Christiane (referencia@ufersa.edu.br) on 2016-11-14T15:01:32Z No. of bitstreams: 1 PamellaCCS_DISSERT.pdf: 1776323 bytes, checksum: 65a6beafdc49985e63cb06e80a5bd6ef (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Christiane (referencia@ufersa.edu.br) on 2016-11-14T15:02:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PamellaCCS_DISSERT.pdf: 1776323 bytes, checksum: 65a6beafdc49985e63cb06e80a5bd6ef (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Christiane (referencia@ufersa.edu.br) on 2017-02-15T15:05:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PamellaCCS_DISSERT.pdf: 1776323 bytes, checksum: 65a6beafdc49985e63cb06e80a5bd6ef (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-21T15:06:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PamellaCCS_DISSERT.pdf: 1776323 bytes, checksum: 65a6beafdc49985e63cb06e80a5bd6ef (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In Brazil there is a great irregularity and no radiation data that has just committing several studies. Thus, the use of remote sensing techniques is presented as a promising field, with the advantage of determining the components of the radiation balance with high spatial coverage quickly and accurately, and together with surface data have been indispensable in the application models and algorithms to estimate the components of the energy balance at the surface and evapotranspiration at various scales of time and space, which is the main factor to be considered in estimating water needs of the crop. The aim of this research project was to determine the components of the radiation balance in sugarcane area from MODIS (MODIS) inserted in SEBAL model (Surface Energy Balance Algorithm for Land) and validate them with data to the surface in the production area of sugarcane irrigated belonging to the company Agribusiness of the São Francisco Valley SA - Agrovale in Juazeiro - BA. It was concluded that there was no unusual condition in the behavior of the terms of the radiation balance obtained on the surface, when considering the different growth stages although the absolute values of the terms were different. The terms of the Radiation Balance found through MODIS images by applying the model SEBAL had expected behavior for targets with consistent and similar values to those found on the surface except for the albedo that had errors 54.5%, 50%, 11.7% and 26% for phases I to IV, respectively. Finally, the evapotranspiration using Rn from the satellite imaging showed no significant difference we react to ETcBERB and ETcPM1. It follows, therefore, that remote sensing can be perfectly used in determining the water needs of the crop of sugarcane in the region under study / No Brasil há uma grande irregularidade ou inexistência de dados de radiação, que acaba comprometendo diversos estudos. Desta forma, o emprego de técnicas de sensoriamento remoto apresenta-se como um campo promissor, com a vantagem da determinação dos componentes do balanço de radiação com grande cobertura espacial de forma rápida e precisa e, juntamente com dados de superfície têm sido indispensáveis na aplicação de modelos e algoritmos destinados à estimativa dos componentes do balanço de energia à superfície e da evapotranspiração em várias escalas de tempo e espaço, sendo este o principal fator a ser considerado na estimativa das necessidades hídricas da cultura. O objetivo deste projeto de pesquisa foi determinar os componentes do balanço de radiação em área de cana-de-açúcar a partir de dados MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) inseridos no modelo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) e validá-los com dados obtidos à superfície em área produtiva de cana-de-açúcar irrigada pertencente à empresa Agroindústrias do Vale do São Francisco S.A - Agrovale no município de Juazeiro - BA. Concluiu-se que não houve nenhuma condição atípica no comportamento dos termos do balanço de radiação obtidos à superfície, quando se consideraram os diferentes estádios de desenvolvimento da cultura embora os valores absolutos dos termos tenham sido diferentes. Os termos do Balanço de Radiação encontrados através de imagens MODIS aplicando o modelo SEBAL apresentaram comportamento esperado para os alvos, com valores consistentes e próximos aos encontrados à superfície, exceto para o albedo que apresentou erros de 54,5%, 50%, 11,7% e 26% para as fases de I a IV, respectivamente. Por fim, a evapotranspiração usando o Rn proveniente do processamento de imagens de satélite não apresentou diferença significativa em realação a ETcBERB e a ETcPM1. Conclui-se, portanto, que o sensoriamento remoto pode perfeitamente ser usado na determinação das necessidades hídricas da cultura da cana-de-açúcar na região em estudo / 2016-11-14

A major limitation for remote sensing analyses of oceanographic variables is loss of spatial data. The Data INterpolating Empirical Orthogonal Functions (DINEOF) method has demonstrated effectiveness for filling spatial gaps in remote sensing datasets, making them more easily implemented in further applications. However, dataset reconstructions with this method are sensitive to the characteristics of the input data used. The spatial and temporal coverage of the input imagery can heavily impact the reconstruction outcome, and thus, further metrics derived from these datasets, such as phytoplankton bloom phenology. In this study, the DINEOF method was applied to a three-year time series of MODIS-Aqua chlorophyll-a of the Salish Sea, Canada. Spatial reconstructions were performed on an annual and multi-year basis at daily and week- composite time resolutions, and assessed relative to the original, clouded chla datasets and a set of extracted in situ chla measurements. A sensitivity test was performed to assess stability of the results with variation of cross-validation data and simulated scenarios of lower temporal data coverage. Daily input time series showed greater accuracy reconstructing chla (95.08-97.08% explained variance, RMSExval 1.49 - 1.65 mg m-3) than week-composite counterparts (68.99-76.88% explained variance, RMSExval 1.87 – 2.07 mg m-3), with longer time series of both types producing a better relationship to original chla pixel concentrations (R 0.95 over 0.94, RMSE 1.29 over 1.35 mg m-3, slope 0.88 over 0.84). Original daily chla achieved a better relationship to in situ matchups than DINEOF gap-filled chla, with annual DINEOF-processed data performing better than the multi-year. The results of this study are of interest to those who require spatially continuous satellite-derived products, particularly from short time series, and encourage processing consistency in future DINEOF studies to allow unification for global purposes such as climate change studies (Mélin et al., 2017). / Graduate

Esse trabalho utilizou sensores remotos, em escala local e regional, para caracterizar o padrão espectral da canola e propor metodologias de criação de máscaras de cultivo, através da classificação de imagens de satélite, e de geração de estimativas de variáveis biofísicas, a partir de índices de vegetação medidos ao longo do ciclo. As medições das variáveis biofísicas foram realizadas em parcelas experimentais, na Embrapa-Trigo no município de Coxilha, e em lavouras monitoradas nas mesorregiões Nordeste e Noroeste do Rio Grande do Sul, para as safras 2013 e 2014. As variáveis biofísicas medidas foram altura de plantas, matéria seca das folhas, da haste e das síliquas e, também, foi estimado o índice de área foliar. Os dados espectrais para as parcelas experimentais foram obtidos através de um espectrorradiômetro. Para as lavouras monitoradas, os dados espectrais foram obtidos dos produtos MCD43B4 e MOD09A1, medidos pelo sensor MODIS (satélites Terra/Aqua), e de imagens do sensor OLI (satélite Landsat 8). A partir destes foi realizada a caracterização espectral da canola ao longo do seu ciclo de desenvolvimento, gerando perfis completos e perfis das bandas espectrais. Os índices de vegetação foram utilizados para caracterizar o padrão espectral e para a criação de modelos de estimativas das variáveis biofísicas, os quais foram calculados usando as bandas espectrais simuladas. Os índices de vegetação foram utilizados para classificar as áreas cultivadas com canola para as mesorregiões Nordeste e Noroeste do Rio Grande do Sul e, posteriormente, aplicados os modelos de estimativas de variáveis biofísicas. A caracterização do padrão espectral da canola foi consistente entre os dois anos avaliados e para todos os sensores, com variação temporal semelhante a outras culturas agrícolas, exceto pela redução nos índices de vegetação durante a floração da cultura. Os modelos de estimativa das variáveis biofísicas, apresentaram coeficientes de determinação elevados, com exceção das variáveis matéria seca das folhas e índice de área foliar. A classificação da área cultivada com canola, utilizando os produtos MODIS, apresentou resultados coerentes com o esperado de acordo com dados de série histórica, apresentados pela CONAB. As estimativas de variáveis biofísicas mostraram coerência com os obtidos pelas medições nas lavouras monitoradas. Os resultados obtidos nesse estudo demonstram, portanto, o potencial da utilização de dados espectrais multisensor para o mapeamento de lavouras e realização de estimativas de variáveis biofísicas da cultura da canola. / This study used remote sensors, at local and regional levels, in order to characterize the spectral pattern of canola and propose methodologies to create crop masks, through satellite image classification, and generation of estimates of biophysical variables, from vegetation indices measured along the cycle. The measurements of biophysical variables were performed on experimental plots at Embrapa Trigo in Coxilha, and in crop sites monitored in the mesoregions Northeast and Northwest of Rio Grande do Sul, in 2013 and 2014. The biophysical variables measured were plant height, dry matter of the leaves, stem and pods and also, the leaf area index was estimated. The spectral data for the experimental plots were obtained using a spectroradiometer. For monitored crop fields, spectral data were obtained from the products MCD43B4 and MOD09A1, measured by MODIS (Terra / Aqua satellite) sensor, and images from the OLI sensor (Landsat 8). These data were used to perform the spectral characterization of canola along its development cycle, generating full spectral profiles and spectral bands profiles. The vegetation indices were used to characterize the spectral pattern and creating models to estimate the biophysical variables, which have been calculated using the simulated spectral bands. The vegetation indices were used to classify the areas planted with canola for the mesoregions Northeast and Northwest and then applied to the models for estimates of biophysical variables. The characterization of the canola's spectral pattern was consistent between the two years and for all sensors with temporal variation similar to other agricultural crops, except for the reduction in the vegetation indices during the flowering phase of culture. The biophysical variables estimation models showed high correlation coefficients, except for the variables dry matter of leaves and leaf area index. The canola classification using MODIS products, showed results consistent with the expected according to historical data series presented by CONAB. Estimates of biophysical variables were consistent with those obtained by measurements in the monitored fields. The results of this study show, therefore, the potential of using multi-sensor data for the spectral mapping of canola the estimation of biophysical variables.

Estimativas do rendimento da soja são informações importantes que podem auxiliar as instituições na tomada de decisão quanto à políticas de comercialização. São consideradas também, na liberação de recursos para o financiamento da produção e seguro agrícola. Modelos matemáticos, que se baseiam nas relações clima planta, denominados modelos agrometeorológicos, podem estimar o rendimento médio de grãos, através de dados meteorológicos e biofísicos da cultura, como exemplo: o IAF (Índice de área foliar) da soja pode ser associado ao Kc (Coeficiente de cultura) para estimar o estádio fenológico, e esta informação, ser associada à parametrização dos modelos. O objetivo geral deste trabalho foi avaliar as possibilidades de se utilizar imagens do sensor MODIS, para estimar parâmetros biofísicos da soja, aplicáveis à modelagem do rendimento de grãos. A área de estudo abrangeu a porção norte do estado do Rio Grande do Sul. Foram obtidas as imagens do IAF, MOD15A2, e dos índices de vegetação NDVI (Índice de vegetação por diferença normalizada) e NDWI (Índice de umidade por diferença normalizada), do produto MOD13Q1. Foram analisadas duas safras: 2003/04 e 2004/05. O período de safra foi de 15 de outubro até 30 de abril. Foram geradas máscaras de cultivo para as safras, e aplicadas sobre as imagens. Inicialmente, foram comparadas as médias do IAF, MOD15A2, às outras estimativas do IAF obtidas a partir de funções de relação com o NDVI, e analisados os diagramas de dispersão para cinco datas. Então foi estimado o Kc_1 com as médias do IAF, MOD15A2, conforme Martorano (2007), e comparadas ao Kc_2 ajustado conforme Matzenauer, 2002. Foi calculado o balanço hídrico meteorológico da cultura a fim de se obter o Índice de Satisfação das Necessidades de Água das plantas (ISNA), sendo ISNA_1 considerando o Kc_1, e o ISNA_2, o Kc_2. Foram obtidos os índices de correlação entre o ISNA_1 e 2 e os índices NDVI e NDWI, para o ciclo completo da cultura e para períodos de baixo ISNA. Como resultado, o IAF, MOD15A2 apresentou coerência com a evolução do IAF durante o ciclo, porém, em média, apresentou valores inferiores aos observados por Fontana et al. (1992) e Martorano (2007). Já como estimador do Kc, apresentou coeficientes de variação inferiores ao observado no Kc_2. Observou-se também que no IAF, MOD15A2 ocorriam valores superestimados do Kc entre a semeadura e o máximo desenvolvimento, e após, subestimados, o que potencializou períodos de déficit hídrico acentuado durante a floração e enchimento de grãos, em ambas as safras. Já, avaliando os índices de correlação, o ISNA_1, apresentou correlações de maior significância com os índices de vegetação do que o ISNA_2. Com isso podemos supor que, mesmo o IAF, MOD15A2 não tendo apresentado valores compatíveis com os da soja, demonstrou maior significância nas correlações, o que indica que imagens MODIS, podem gerar estimativas adequadas tanto do IAF, quanto do Kc, e também, representar adequadamente as condições hídricas. É recomendável avaliar estimativas do IAF da soja, a partir de suas relações com o NDVI, a fim de se obter resultados compatíveis com a soja. / Estimates of soybean yield are useful information that can assist institutions in decisions related by commercial policies. It is considered also in financing of production and agricultural insurance. Mathematical models, which are based in clime plant relationship known as Agrometeorological Models, can provide an estimate for grain yield through meteorological and biophysical data correlated with the culture, as an example: the LAI (Leaf Area Index) of soybean can be related with the Kc (Culture's coefficient) to estimate the phenological stage, and this information, applied to model's parameters. The main objective of this work was evaluated of possibilities of MODIS's images, in estimation of biophysical parameters, which are applicable in yield's modeling for soybean. The studying area was a portion of northern of State of Rio Grande do Sul. Were obtained images from LAI, MOD15A2, and vegetation indexes, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NDWI (Normalized Difference Water Index) from MOD13Q1 product. Were analyzed two harvests: 2003/04 and 2004/05. The length of time for harvest was 15th October to 30th April. Soybean's areas was detected and masks were applied on the images. Firstly, were compared the means between LAI, MOD15A2 and two different methodologies of LAI's estimation based on relationship with NDVI. The scatter plots were discussed between LAI, MOD15A2 and other methodologies, for five key-dates. The culture's coefficient Kc_1 was estimated through LAI, MOD15A2, according to Martorano (2007), and compare with Kc_2, which were obtained from fitted culture's coefficient by Matzenauer (2002). The water balance were calculated aiming the index for Plant's water satisfaction needs (ISNA), which, ISNA_1 has considered the Kc_1, and ISNA_2, the Kc_2. Correlation indexes were obtained between ISNA_1 and 2, and vegetation indexes NDVI and NDWI, for the whole culture's cycle and specific periods of low ISNA. As results, LAI, MOD15A2, has presented coherence with soybean's cycle progress, however, as a rule, it presents lower values, comparing to Fontana et al. (1992) and Martorano (2007). Even now as a Kc's estimator, Kc_1 has presented lower variation's coefficient compared to Kc_2. Was observed also overrated in Kc_1 between the sowing to maximum development, and after, underestimated, what provokes periods of accented hydric deficiency during flowering and grain forming stages, in both harvests. Now, as to correlation's indexes, we observed more significance correlations between both vegetation's indexes and ISNA_1. This way, these results has indicated that remote sensing images can provide accurate estimates of IAF as much as Kc, and also indicate the hydric conditions of plants. It is recommended to improve the LAI's mean values on the images, exploring the relationship with NDVI, looking for adequate values for the case of soybean.

Levando em consideração a influência das variáveis meteorológicas no desenvolvimento dos cultivos e na definição do rendimento de grãos, o monitoramento da resposta da cultura da soja frente às condições ambientais se torna necessário devido sua importância tanto no cenário internacional quanto nacional. Sabe-se que para a cultura da soja, a estiagem é a causa mais frequente das perdas em safras no Rio Grande do Sul. Neste contexto, testar ferramentas de monitoramento em tempo quase real das condições hídricas das lavouras de soja ao longo do ciclo torna-se relevante e permite verificar se a cultura está em adequadas condições de crescimento e desenvolvimento. Os objetivos deste estudo foram avaliar a aptidão do índice TVDI em representar as condições de disponibilidade hídrica em áreas de cultivo de soja no Rio Grande do Sul; caracterizar e analisar a sensibilidade dos parâmetros da relação entre a temperatura de superfície (TS) e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e, por fim, comparar as abordagens por cena e por safra no processo de parametrização do índice TVDI para a cultura da soja. Para tanto, foram utilizados os produtos MODIS TS (MOD11A2) e NDVI (MOD13A2) com resolução espacial de 1.000 m e temporal de 8 e 16 dias, respectivamente, assim como dados de precipitação pluvial de 3 estações meteorológicas localizadas na área de estudo e dados oficiais do IBGE de área e de rendimento. Os resultados mostraram que a abordagem de parametrização por cena possibilita o entendimento da distribuição espacial das condições hídricas da área de estudo frente aos limites hídricos de cada imagem. Os parâmetros "b" e “TSmin” utilizados para determinar as retas dos limites seco e úmido do triângulo evaporativo na determinação do TVDI com parametrização por cena podem auxiliar na compreensão do perfil temporal deste índice ao longo da safra. Já a parametrização por safra, mostrou aptidão do índice em representar o momento e a frequência de ocorrência de restrição hídrica ao longo do ciclo da cultura. O método do triângulo evaporativo para a obtenção do índice TVDI mostra-se eficiente, pois permite a partir de dados de sensoriamento remoto, o entendimento do padrão espacial e temporal de resposta da vegetação frente à disponibilidade hídrica, além de informações de grande utilidade para sistemas de monitoramento e estimativas de safras. / In view of the influence of meteorological variables on crop growth and grain yield, monitoring the response of soybean to different environmental conditions is essential, given the international and domestic importance of this crop. Drought is the leading cause of soybean crop losses in the Brazilian state of Rio Grande do Sul. In this context, testing tools for monitoring in near real time the water conditions of soybean fields throughout their cycle becomes relevant and allows for checking if the crop is under proper conditions for growth and development. The objectives of this study were: to assess the adequacy of the temperature–vegetation dryness index (TVDI) to represent water availability status in soybean growing areas in Rio Grande do Sul; to characterize and analyze the sensitivity of the surface temperature (TS)/normalized difference vegetation index (NDVI) ratio; and to compare the scene-specific and crop-specific approaches for parameterization of TVDI. To this end, the MODIS TS (MOD11A2) and NDVI (MOD13A2) products were used, with a spatial resolution of 1000 m and a temporal resolution of 8 and 16 days respectively, as well as precipitation data from 3 weather stations located in the study area and official area and yield data from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). Results showed that the scene-specific parameterization approach was able to provide an understanding of the spatial distribution of water status in the area of interest as derived from the dry and wet edges of each image. With scene-based parameterization, the “b” and “TSmin” parameters used to determine the dry and wet edges of the TS/NDVI can help elucidate the temporal profile of this index throughout the harvest period. With crop-type parameterization, the TVDI was able to represent the timing and frequency of limited water availability during the crop cycle. The triangle method proved effective in deriving the TVDI, as it provides a means of using remote sensing data to understand the spatiotemporal response pattern of vegetation to water availability, as well as other information that can be highly useful for monitoring systems and crop estimation.

A evapotranspiração (ET) é um fenômeno natural que influencia diretamente mudanças no clima local e global, possuindo grande importância hidrológica e meteorológica. Este trabalho teve como objetivo estimar a ET através do método Penman-Monteith, e comparar com os resultados estimados pelo Método da Covariância de Vórtices Turbulentos. Os dados de IAF (Índice de Área Foliar) para descrição da vegetação foram obtidos a partir do sensor MODIS e de medições em campo da Rede SulFlux. A área de estudo desta pesquisa localizou-se no município de Cachoeira do Sul-RS, em uma propriedade de cultivo de arroz irrigado. O período de estudo referiu-se a safra que estendeu-se de outubro de 2010 a março de 2011. Os resultados mostraram que o IAF e as estimativas de ET apresentam um comportamento temporal semelhante. A comparação entre os resultados das estimativas de ET, utilizando dados obtidos em campo e estimados através de sensoriamento remoto, foram satisfatórios. No entanto, o resultado que apresentou os maiores valores para a ET foi proveniente do sensor MODIS. Sendo assim, pode-se concluir que a estimativa da ET, a partir de dados de vegetação, obtidos através de técnicas de sensoriamento remoto, constituem-se como uma alternativa para os métodos de ET que utilizam dados de vegetação medidos em campo. / The Evapotranspiration (ET) is a natural phenomenon that directly causes changes in the local and global climate, having a great hydrologic and meteorological importance. This work has as objective to estimate ET through the Penman-Monteith method and compare with the estimated results by the Eddy Covariance Method. The LAI (Leaf Area Index) data for the vegetation description were obtained from the MODIS sensor and from field measurements of the SulFlux network. The field of study of this research had place in the city of Cachoeira do Sul – Rio Grande do Sul state, in a irrigated rice crop property. The study period is referred to the crop that extended from October 2010 to March 2011. The results showed that the LAI and the ET estimates have a similar temporal behavior. The comparison between the results of ET estimates, using data obtained in field and estimated through remote sensing, were satisfactory. However, the result that showed the highest values for ET was from the MODIS sensor. This way, it can be concluded that the ET estimate, through vegetation data, obtained by remote sensing techniques, are an alternative for the ET methods that use vegetation field measured data.