A vegetação tropical é uma das maiores fontes de evapotranspiração e desempenha um papel importante na dinâmica climática global e nos processos de produtividade primária de ecossistemas terrestres, uma vez que se encontra diretamente ligada aos processos de transferência de massa e energia. Objetivou-se nesta tese de doutorado avaliar a acurácia das estimativas de ET baseadas em modelos de sensoriamento remoto quando comparadas a medições pontuais obtidas a partir de torres de fluxo e a partir do fechamento do balanço hídrico a médio e longo prazo. Foram selecionados dois modelos: para escalas locais e regionais usou-se o algoritmo SEBAL, enquanto que para escalas continentais e globais utilizou-se o algoritmo MOD16. Em relação ao algoritmo SEBAL, a metodologia empregada apresentou bons resultados tanto nas estimativas pontuais dos fluxos de calor latente quanto em relação ao fechamento do balanço hídrico em grandes áreas. Em relação ao algoritmo MOD16, verificou-se que as estimativas de evapotranspiração apresentam melhores resultados a longo prazo e em grandes áreas. As análises aqui realizadas sugerem que os algoritmos SEBAL e MOD16 podem capturar razoavelmente bem as respostas da vegetação em relação à variabilidade espacial e temporal em larga escala. Considerando que esses algoritmos podem ser aplicados desde escalas regionais até escalas globais, os resultados estão em um intervalo aceitável de acurácia, indicando um potencial significativo no monitoramento espacial e temporal do processo de ET de forma contínua e sistemática a partir de informações obtidas por sensoriamento remoto. / Tropical vegetation is a major source of global land surface evapotranspiration (ET) and plays an important role in the global climate dynamics and in the processes of primary production of terrestrial ecosystems, since it is directly linked to the mass transfer and energy balance. The aim of this doctoral thesis was to evaluate the accuracy of ET estimates based on remote sensing models when compared to measurements obtained from flux towers and hydrological models. Two algorithms were selected: for local and regional scales SEBAL was used, while for continental and global scales, MOD16 was adopted. Regarding SEBAL algorithm, the applied methodology showed that significant results were achieved in both latent heat flux and water balance over large areas. Concerning MOD16 algorithm, the research suggested that evapotranspiration estimates showed better results in the long-term and in large areas. The analysis suggests that MOD16 and SEBAL algorithms can capture reasonably well the responses of vegetation in relation to spatial and temporal variability on a large scale. Taking into consideration that these algorithms can be applied from regional to global scales, the results are in an acceptable range of accuracy, indicating a significant potential for monitoring evapotranspiration using remote sensing data.

Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. Entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, estão a soja e o arroz, os quais representam uma grande parcela da produção. Somente o Estado do Rio Grande do Sul é responsável por aproximadamente 67% da produção nacional de arroz e 10% de soja (IBGE, 2012). Portanto, informações confiáveis sobre a produção agrícola são relevantes para o desenvolvimento do setor e o desenvolvimento de metodologias capazes de auxiliar no monitoramento das áreas agrícolas torna-se peça importante na geração de dados confiáveis e com maior rapidez de obtenção. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para a execução do mapeamento da área cultivada de arroz irrigado e soja, em escala municipal e estadual, baseado na análise do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens de satélite de alta resolução temporal. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, abrangendo os 497 municípios no ano safra 2011/2012. Para realizar o estudo, foram utilizadas imagens multitemporais do sensor MODIS, índices de vegetação EVI e NDVI. Foi aplicado o modelo HAND para gerar as áreas de inundação, as quais foram utilizadas para discriminar a cultura do arroz irrigado de outras culturas, especialmente a soja. Para avaliar os resultados foram utilizados como dados de referência, os dados coletados a campo, dados de área cultivada do IBGE e dados do mapeamento gerados a partir de imagens do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com valores médios do índice Kappa de 0,90 para a cultura de arroz irrigado e de 0,84 para a soja. Não houve diferença significativa entre as estimativas de área cultivada utilizando os dados EVI e NDVI para ambas as culturas. A utilização do Modelo HAND para discriminar o arroz irrigado de outros cultivos, mostrou-se muito eficiente, separando as áreas de várzea, que são mais aptas para o cultivo de arroz irrigado. Apesar dos resultados terem sido considerados como satisfatórios alguns municípios apresentaram problemas de subestimação ou superestimação quando foram comparados com os dados oficiais do IBGE. Esses problemas podem estar relacionados ao caráter subjetivo de aquisição de dados por parte do IBGE e também o fato de ter sido utilizada para a validação dos dados da safra 2011/2012 a média das últimas três safras, podendo desta maneira ter fragilizado ou comprometido os resultados para alguns municípios. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento podem ser úteis no auxilio dos atuais métodos de monitoramento e mapeamento de culturas agrícolas, melhorando as estatísticas oficiais do arroz irrigado e soja. / One of the most relevant activities for the Brazilian economy is agriculture. Among the products of greatest importance in the national agricultural, are soybeans and rice, which represent a large portion of the production. Only the State of Rio Grande do Sul is responsible for approximately 67% of the national rice production and 10% of soybean (IBGE, 2012). Therefore, reliable information on agricultural production are relevant to the development of the sector and the development of methodologies capable of assist in the monitoring of agricultural areas becomes important part in the generation of reliable data and faster of obtaining. Thus, the objective of this work was to develop a methodology of low cost to implement the mapping of acreage irrigated rice and soybeans, at the municipal and state levels, based on the analysis of the spectral-temporal behavior of vegetation indices from satellite images high temporal resolution. The study was conducted in the state of Rio Grande do Sul, covering 497 municipalities in crop year 2011/2012. To conduct the study, images were used multitemporal MODIS vegetation indices EVI and NDVI. HAND model was applied to generate the inundation areas, which were used to discriminate the rice culture of other crops, especially soybeans. To evaluate the results were used as reference data, data collected in the field, the cultivated area data from the IBGE and mapping data generated from satellite images RapidEye. The results show that the proposed method was satisfactory, with mean values of Kappa 0.90 for irrigated rice and 0.84 for soybeans. There was no significant difference between the estimates of acreage using EVI and NDVI data for both crops. The use of the HAND model to discriminate irrigated rice from other crops, was very efficient, separating the lowland areas, which are more suitable for the cultivation of irrigated rice. Although the results were considered satisfactory as some municipalities had problems underestimation or overestimation when they were compared with the official data. These problems may be related to the subjective nature of data acquisition by the IBGE and the fact of having been used for the validation of data from 2011/2012 season the average of the last three years, and may in this way be weakened or compromised results for some municipalities. Therefore, techniques of remote sensing and GIS can be useful in the aid of the current methods of monitoring and mapping of agricultural crops, improving the official statistics of irrigated rice and soybeans.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-05-10T23:18:28Z No. of bitstreams: 1 KionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf: 1524779 bytes, checksum: a034505b357fab3aef4e1f83a7bbc3d6 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-05-18T19:54:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 KionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf: 1524779 bytes, checksum: a034505b357fab3aef4e1f83a7bbc3d6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-18T19:54:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf: 1524779 bytes, checksum: a034505b357fab3aef4e1f83a7bbc3d6 (MD5) Previous issue date: 2015-06-15 / O bioma Caatinga, ecossistema de clima semi?rido localizado no nordeste do Brasil, apresenta forte sazonalidade com baixo regime de precipita??o. Esta regi?o possui as proje??es de mudan?as clim?ticas mais alarmantes do pa?s, com o aumento temperatura do ar e a redu??o da pluviosidade com tend?ncias mais fortes que as previs?es m?dias globais. As mudan?as clim?ticas no bioma podem acarretar na diminui??o da cobertura vegetal e altera??o de sua distribui??o, bem como do funcionamento ecossist?mico. Desta forma, influencia fortemente na diversidade de esp?cies. Nesse contexto, a proposta desse estudo ? modelar a din?mica da vegeta??o em fun??o das condi??es ambientais (pluviosidade e temperatura), bem como predizer as consequ?ncias das mudan?as clim?ticas, baseadas nesses determinantes ambientais para o verdor da vegeta??o. O ?ndice de vegeta??o EVI (Enhanced Vegetation Index) foi usado para estimar o verdor da vegeta??o no bioma. A fim de considerar a forte autocorrrela??o temporal e espacial, bem como a heterogeneidade presente nos dados, v?rios modelos GLS (Generalized Least Squares) foram desenvolvidos e comparados para se obter o melhor modelo. Tal modelo refletiu a influ?ncias das condi??es ambientais na previs?o do verdor da vegeta??o no futuro. Diante da aplica??o dos novos cen?rios de mudan?as clim?ticas no modelo, a modifica??o dos determinantes ambientais, pluviosidade e temperatura, influenciou negativamente no verdor da vegeta??o no bioma Caatinga. Esse modelo foi usado para criar imagens de vegeta??o potencial nos per?odos presente e futuro do bioma Caatinga considerando que at? 2040 haver? uma diminui??o de 20% da precipita??o e um aumento de 1?C na temperatura; at? 2070 haver? uma diminui??o de 35% na precipita??o e um aumento de 2,5?C na temperatura; e at? o final do s?culo o percentual de diminui??o das chuvas alcan?ar? 50% e a temperatura ter? um aumento de at? 4,5?C. Os resultados desse estudo sugerem que o funcionamento do ecossistema ser? afetado com a diminui??o de 5,9% do verdor da vegeta??o at? 2040, 14,2% at? 2070 e 24,3 % at? o final do s?culo. A vegeta??o da Caatinga em ?reas de baixa altitude (maior parte do bioma) ser? mais afetada pelas mudan?as clim?ticas. / The Caatinga biome, a semi-arid climate ecosystem found in northeast Brazil, presents low rainfall regime and strong seasonality. It has the most alarming climate change projections within the country, with air temperature rising and rainfall reduction with stronger trends than the global average predictions. Climate change can present detrimental results in this biome, reducing vegetation cover and changing its distribution, as well as altering all ecosystem functioning and finally influencing species diversity. In this context, the purpose of this study is to model the environmental conditions (rainfall and temperature) that influence the Caatinga biome productivity and to predict the consequences of environmental conditions in the vegetation dynamics under future climate change scenarios. Enhanced Vegetation Index (EVI) was used to estimate vegetation greenness (presence and density) in the area. Considering the strong spatial and temporal autocorrelation as well as the heterogeneity of the data, various GLS models were developed and compared to obtain the best model that would reflect rainfall and temperature influence on vegetation greenness. Applying new climate change scenarios in the model, environmental determinants modification, rainfall and temperature, negatively influenced vegetation greenness in the Caatinga biome. This model was used to create potential vegetation maps for current and future of Caatinga cover considering 20% decrease in precipitation and 1 ?C increase in temperature until 2040, 35% decrease in precipitation and 2.5 ?C increase in temperature in the period 2041-2070 and 50% decrease in precipitation and 4.5 ?C increase in temperature in the period 2071-2100. The results suggest that the ecosystem functioning will be affected on the future scenario of climate change with a decrease of 5.9% of the vegetation greenness until 2040, 14.2% until 2070 and 24.3% by the end of the century. The Caatinga vegetation in lower altitude areas (most of the biome) will be more affected by climatic changes.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-04-02T15:32:36Z No. of bitstreams: 1 PedroRodriguesMutti_DISSERT.pdf: 5339390 bytes, checksum: 305eafacbb12ac9dcc159c054075747f (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-04-06T14:27:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PedroRodriguesMutti_DISSERT.pdf: 5339390 bytes, checksum: 305eafacbb12ac9dcc159c054075747f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-06T14:27:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PedroRodriguesMutti_DISSERT.pdf: 5339390 bytes, checksum: 305eafacbb12ac9dcc159c054075747f (MD5) Previous issue date: 2018-02-22 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / A Bacia Hidrogr?fica do Rio Piranhas-A?u (BHPA) est? inserida na regi?o do Semi?rido brasileiro, onde a ocorr?ncia de longos per?odos de estiagem associada aos conflitos na distribui??o dos recursos h?dricos impacta diretamente a disponibilidade de ?gua para abastecimento humano e para o desenvolvimento agr?cola da regi?o. Em virtude disso, o estudo dos processos do ciclo hidrol?gico ? fundamental para a tomada de decis?es no ?mbito do gerenciamento dos recursos h?dricos. Dentre estes processos a evapotranspira??o (ET) se destaca pelo seu papel fundamental nas intera??es entre ?gua, solo e vegeta??o, na modelagem hidrometeorol?gica e nos fluxos de energia em regi?es de clima semi?rido. O objetivo desse estudo ?, portanto, quantificar a ET di?ria em toda a regi?o da BHPA, em um ano seco e um ano chuvoso, utilizando dados de sensores orbitais e formula??es dos algoritmos Simplified Surface Energy Balance Index (S-SEBI) e Simplified Surface Energy Balance (SSEB). Foram utilizados dados de temperatura da superf?cie, albedo e NDVI obtidos pelo sensor orbital MODIS e dados de radia??o solar provenientes das esta??es meteorol?gicas inseridas na bacia. Realizou-se uma an?lise pluviom?trica com dados de precipita??o de postos inseridos na bacia que indicou o ano 2009 como sendo um ano chuvoso e o ano de 2012 como sendo um ano seco, sendo os mesmos escolhidos para quantifica??o da ET. O algoritmo proposto foi calibrado e validado utilizando dados dos elementos do balan?o de energia obtidos em uma torre de fluxo equipada com sistema de eddy covariance. As estimativas da ET di?ria apresentaram boa concord?ncia com os valores observados (R?=0,64, RMSE=0,79 mm.d-1) e o erro relativo da ET anual foi de 7,3% (33,7 mm.ano-1). Em 2009 as maiores taxas mensais de ET foram encontradas nos corpos h?dricos (96,4 mm) e nas regi?es de Caatinga (93,0 mm) em mar?o e abril. Nesse ano, as taxas mensais de ET mantiveram-se maiores que 30,0 mm em todas as classes de uso do solo at? outubro. Em 2012, as maiores taxas foram encontradas tamb?m em mar?o e abril, com destaque para os corpos h?dricos (100,9 mm) e a Caatinga (87,4 mm). Nesse ano, no m?s de junho as taxas de ET atingiram valores inferiores a 30,0 mm, com m?nimo em setembro nas regi?es de solo exposto (17,6 mm). O excedente/d?ficit h?drico foi calculado utilizando-se dados de precipita??o do sat?lite TRMM. No ano de 2009 foi observado um excedente h?drico de 721,5 mm na BHPA, uma magnitude 4,7 vezes maior que o d?ficit observado em 2012 (-153,2 mm). Isso indica que, desconsiderando-se o uso consuntivo dos recursos h?dricos na bacia, anos chuvosos t?m o potencial de compensar at? quatro anos de seca intensa. / The Piranhas-A?u River Basin (PARB) is located in Brazil?s semiarid region, where the occurrence of long draught periods associated with water resources allocation conflicts may put its water availability at risk, impacting human supply and agriculture development. Because of that, research on hydrological cycle processes is crucial to water resources management in water basins. Among these processes, evapotranspiration (ET) is of uttermost importance given its critical role in water, soil and vegetation interactions, hydrometeorological modelling and in the energy fluxes dynamics of semiarid regions. Therefore, the objective of this study is to quantify daily ET during a wet and a dry year in all the PARB, by using remote sensing data and formulations based on the Simplified Surface Energy Balance Index (S-SEBI) and the Simplified Surface Energy Balance (SSEB) algorithms. Land surface temperature, albedo and NDVI data from MODIS sensor and solar radiation data from weather stations located in the basin were used. Precipitation analysis was carried out using data from rain gauges located in the basin. It indicated 2009 as being an unusually wet year and 2012 as an unusually dry year, which were selected for the ET quantification. The proposed algorithm was calibrated and validated with energy balance components data from a flux tower equipped with eddy covariance system. Daily ET estimates showed good agreement with observed values (R?=0.64, RMSE=0.79 mm.d-1) and annual ET relative error was of 7,3% (33.7 mm.year-1). In 2009 the highest monthly ET rates were found in water bodies (96.4 mm) and in the Caatinga (93.0 mm) during March and April. In this year, ET monthly rates were higher than 30.0 mm in all land cover classes until October. In 2012, the highest rates were also found in March and April in water bodies (100.9 mm) and the Caatinga (87.4 mm). In June of this year monthly ET rates were as lows as 30.0 mm, with a minimum of 17.6 mm in bare soil areas in September. Water surplus was calculated using precipitation data from the TRMM satellite. During 2009 it was observed a surplus of 721.5 mm in the PARB, which was 4.7 times greater than the deficit observed in 2012 (-153.2 mm). This indicates that, neglecting consumptive water usage in the basin, wet years can potentially compensate up to four years of intense draughts.

Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. Entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, estão a soja e o arroz, os quais representam uma grande parcela da produção. Somente o Estado do Rio Grande do Sul é responsável por aproximadamente 67% da produção nacional de arroz e 10% de soja (IBGE, 2012). Portanto, informações confiáveis sobre a produção agrícola são relevantes para o desenvolvimento do setor e o desenvolvimento de metodologias capazes de auxiliar no monitoramento das áreas agrícolas torna-se peça importante na geração de dados confiáveis e com maior rapidez de obtenção. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para a execução do mapeamento da área cultivada de arroz irrigado e soja, em escala municipal e estadual, baseado na análise do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens de satélite de alta resolução temporal. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, abrangendo os 497 municípios no ano safra 2011/2012. Para realizar o estudo, foram utilizadas imagens multitemporais do sensor MODIS, índices de vegetação EVI e NDVI. Foi aplicado o modelo HAND para gerar as áreas de inundação, as quais foram utilizadas para discriminar a cultura do arroz irrigado de outras culturas, especialmente a soja. Para avaliar os resultados foram utilizados como dados de referência, os dados coletados a campo, dados de área cultivada do IBGE e dados do mapeamento gerados a partir de imagens do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com valores médios do índice Kappa de 0,90 para a cultura de arroz irrigado e de 0,84 para a soja. Não houve diferença significativa entre as estimativas de área cultivada utilizando os dados EVI e NDVI para ambas as culturas. A utilização do Modelo HAND para discriminar o arroz irrigado de outros cultivos, mostrou-se muito eficiente, separando as áreas de várzea, que são mais aptas para o cultivo de arroz irrigado. Apesar dos resultados terem sido considerados como satisfatórios alguns municípios apresentaram problemas de subestimação ou superestimação quando foram comparados com os dados oficiais do IBGE. Esses problemas podem estar relacionados ao caráter subjetivo de aquisição de dados por parte do IBGE e também o fato de ter sido utilizada para a validação dos dados da safra 2011/2012 a média das últimas três safras, podendo desta maneira ter fragilizado ou comprometido os resultados para alguns municípios. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento podem ser úteis no auxilio dos atuais métodos de monitoramento e mapeamento de culturas agrícolas, melhorando as estatísticas oficiais do arroz irrigado e soja. / One of the most relevant activities for the Brazilian economy is agriculture. Among the products of greatest importance in the national agricultural, are soybeans and rice, which represent a large portion of the production. Only the State of Rio Grande do Sul is responsible for approximately 67% of the national rice production and 10% of soybean (IBGE, 2012). Therefore, reliable information on agricultural production are relevant to the development of the sector and the development of methodologies capable of assist in the monitoring of agricultural areas becomes important part in the generation of reliable data and faster of obtaining. Thus, the objective of this work was to develop a methodology of low cost to implement the mapping of acreage irrigated rice and soybeans, at the municipal and state levels, based on the analysis of the spectral-temporal behavior of vegetation indices from satellite images high temporal resolution. The study was conducted in the state of Rio Grande do Sul, covering 497 municipalities in crop year 2011/2012. To conduct the study, images were used multitemporal MODIS vegetation indices EVI and NDVI. HAND model was applied to generate the inundation areas, which were used to discriminate the rice culture of other crops, especially soybeans. To evaluate the results were used as reference data, data collected in the field, the cultivated area data from the IBGE and mapping data generated from satellite images RapidEye. The results show that the proposed method was satisfactory, with mean values of Kappa 0.90 for irrigated rice and 0.84 for soybeans. There was no significant difference between the estimates of acreage using EVI and NDVI data for both crops. The use of the HAND model to discriminate irrigated rice from other crops, was very efficient, separating the lowland areas, which are more suitable for the cultivation of irrigated rice. Although the results were considered satisfactory as some municipalities had problems underestimation or overestimation when they were compared with the official data. These problems may be related to the subjective nature of data acquisition by the IBGE and the fact of having been used for the validation of data from 2011/2012 season the average of the last three years, and may in this way be weakened or compromised results for some municipalities. Therefore, techniques of remote sensing and GIS can be useful in the aid of the current methods of monitoring and mapping of agricultural crops, improving the official statistics of irrigated rice and soybeans.

A vegetação tropical é uma das maiores fontes de evapotranspiração e desempenha um papel importante na dinâmica climática global e nos processos de produtividade primária de ecossistemas terrestres, uma vez que se encontra diretamente ligada aos processos de transferência de massa e energia. Objetivou-se nesta tese de doutorado avaliar a acurácia das estimativas de ET baseadas em modelos de sensoriamento remoto quando comparadas a medições pontuais obtidas a partir de torres de fluxo e a partir do fechamento do balanço hídrico a médio e longo prazo. Foram selecionados dois modelos: para escalas locais e regionais usou-se o algoritmo SEBAL, enquanto que para escalas continentais e globais utilizou-se o algoritmo MOD16. Em relação ao algoritmo SEBAL, a metodologia empregada apresentou bons resultados tanto nas estimativas pontuais dos fluxos de calor latente quanto em relação ao fechamento do balanço hídrico em grandes áreas. Em relação ao algoritmo MOD16, verificou-se que as estimativas de evapotranspiração apresentam melhores resultados a longo prazo e em grandes áreas. As análises aqui realizadas sugerem que os algoritmos SEBAL e MOD16 podem capturar razoavelmente bem as respostas da vegetação em relação à variabilidade espacial e temporal em larga escala. Considerando que esses algoritmos podem ser aplicados desde escalas regionais até escalas globais, os resultados estão em um intervalo aceitável de acurácia, indicando um potencial significativo no monitoramento espacial e temporal do processo de ET de forma contínua e sistemática a partir de informações obtidas por sensoriamento remoto. / Tropical vegetation is a major source of global land surface evapotranspiration (ET) and plays an important role in the global climate dynamics and in the processes of primary production of terrestrial ecosystems, since it is directly linked to the mass transfer and energy balance. The aim of this doctoral thesis was to evaluate the accuracy of ET estimates based on remote sensing models when compared to measurements obtained from flux towers and hydrological models. Two algorithms were selected: for local and regional scales SEBAL was used, while for continental and global scales, MOD16 was adopted. Regarding SEBAL algorithm, the applied methodology showed that significant results were achieved in both latent heat flux and water balance over large areas. Concerning MOD16 algorithm, the research suggested that evapotranspiration estimates showed better results in the long-term and in large areas. The analysis suggests that MOD16 and SEBAL algorithms can capture reasonably well the responses of vegetation in relation to spatial and temporal variability on a large scale. Taking into consideration that these algorithms can be applied from regional to global scales, the results are in an acceptable range of accuracy, indicating a significant potential for monitoring evapotranspiration using remote sensing data.

Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. Entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, estão a soja e o arroz, os quais representam uma grande parcela da produção. Somente o Estado do Rio Grande do Sul é responsável por aproximadamente 67% da produção nacional de arroz e 10% de soja (IBGE, 2012). Portanto, informações confiáveis sobre a produção agrícola são relevantes para o desenvolvimento do setor e o desenvolvimento de metodologias capazes de auxiliar no monitoramento das áreas agrícolas torna-se peça importante na geração de dados confiáveis e com maior rapidez de obtenção. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para a execução do mapeamento da área cultivada de arroz irrigado e soja, em escala municipal e estadual, baseado na análise do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens de satélite de alta resolução temporal. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, abrangendo os 497 municípios no ano safra 2011/2012. Para realizar o estudo, foram utilizadas imagens multitemporais do sensor MODIS, índices de vegetação EVI e NDVI. Foi aplicado o modelo HAND para gerar as áreas de inundação, as quais foram utilizadas para discriminar a cultura do arroz irrigado de outras culturas, especialmente a soja. Para avaliar os resultados foram utilizados como dados de referência, os dados coletados a campo, dados de área cultivada do IBGE e dados do mapeamento gerados a partir de imagens do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com valores médios do índice Kappa de 0,90 para a cultura de arroz irrigado e de 0,84 para a soja. Não houve diferença significativa entre as estimativas de área cultivada utilizando os dados EVI e NDVI para ambas as culturas. A utilização do Modelo HAND para discriminar o arroz irrigado de outros cultivos, mostrou-se muito eficiente, separando as áreas de várzea, que são mais aptas para o cultivo de arroz irrigado. Apesar dos resultados terem sido considerados como satisfatórios alguns municípios apresentaram problemas de subestimação ou superestimação quando foram comparados com os dados oficiais do IBGE. Esses problemas podem estar relacionados ao caráter subjetivo de aquisição de dados por parte do IBGE e também o fato de ter sido utilizada para a validação dos dados da safra 2011/2012 a média das últimas três safras, podendo desta maneira ter fragilizado ou comprometido os resultados para alguns municípios. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento podem ser úteis no auxilio dos atuais métodos de monitoramento e mapeamento de culturas agrícolas, melhorando as estatísticas oficiais do arroz irrigado e soja. / One of the most relevant activities for the Brazilian economy is agriculture. Among the products of greatest importance in the national agricultural, are soybeans and rice, which represent a large portion of the production. Only the State of Rio Grande do Sul is responsible for approximately 67% of the national rice production and 10% of soybean (IBGE, 2012). Therefore, reliable information on agricultural production are relevant to the development of the sector and the development of methodologies capable of assist in the monitoring of agricultural areas becomes important part in the generation of reliable data and faster of obtaining. Thus, the objective of this work was to develop a methodology of low cost to implement the mapping of acreage irrigated rice and soybeans, at the municipal and state levels, based on the analysis of the spectral-temporal behavior of vegetation indices from satellite images high temporal resolution. The study was conducted in the state of Rio Grande do Sul, covering 497 municipalities in crop year 2011/2012. To conduct the study, images were used multitemporal MODIS vegetation indices EVI and NDVI. HAND model was applied to generate the inundation areas, which were used to discriminate the rice culture of other crops, especially soybeans. To evaluate the results were used as reference data, data collected in the field, the cultivated area data from the IBGE and mapping data generated from satellite images RapidEye. The results show that the proposed method was satisfactory, with mean values of Kappa 0.90 for irrigated rice and 0.84 for soybeans. There was no significant difference between the estimates of acreage using EVI and NDVI data for both crops. The use of the HAND model to discriminate irrigated rice from other crops, was very efficient, separating the lowland areas, which are more suitable for the cultivation of irrigated rice. Although the results were considered satisfactory as some municipalities had problems underestimation or overestimation when they were compared with the official data. These problems may be related to the subjective nature of data acquisition by the IBGE and the fact of having been used for the validation of data from 2011/2012 season the average of the last three years, and may in this way be weakened or compromised results for some municipalities. Therefore, techniques of remote sensing and GIS can be useful in the aid of the current methods of monitoring and mapping of agricultural crops, improving the official statistics of irrigated rice and soybeans.

Orientadores: Rubens Augusto Camargo Lamparelli, Jansle Vieira Rocha / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-12T21:23:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ramme_FernandoLuizProchnow_D.pdf: 9393591 bytes, checksum: a6d5183861f5be0ab0ed23ba7a8838da (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: O objetivo do trabalho foi avaliar a relação entre as fases do crescimento da cana-de-açúcar com as formas de curvas do perfil temporal do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada - NDVI, obtidas a partir do sensor remoto orbital MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS, na região de estudo. A avaliação desta relação é realizada utilizando-se técnicas de sensoriamento remoto para a geração do perfil temporal do NDVI, ao longo do ciclo de desenvolvimento fenológico da cana-soca, nas maturações Precoce, Média e Tardia. Os talhões de cana-soca analisados foram agrupados de acordo com a variedade, solo, data de plantio e corte, e contigüidade. A visualização gráfica das formas de curvas analisadas é realizada através de aplicativo, desenvolvido neste trabalho na linguagem de programação Java, e do sistema gerenciador de banco de dados PostgreSQL. O aplicativo realiza a filtragem de ruídos presentes nas imagens, composição na resolução temporal de 8 dias, através dos dados da banda de controle de qualidade do produto MOD09Q1, realiza a eliminação de valores discrepantes ao longo do perfil temporal do NDVI para a safra analisada, corrige as influências dos períodos de corte e rebrota da cana-soca, e propicia a suavização da forma de curva através do filtro Savitzky-Golay. Três janelas temporais de monitoramento da cultura são apresentadas neste trabalho. Cada janela temporal é determinada em função do tipo de maturação da cultura, do coeficiente de cultura (Kc) ao longo do ciclo fenológico da cana-soca e do comportamento na evolução do perfil temporal do NDVI. Concluiu-se que na região de estudo, diferentes maturações são caracterizadas por diferentes formas de curvas do perfil temporal do NDVI / Abstract: The objective of the work was to evaluate the relationship among the phases of the growth of the sugarcane with the forms of curves of the Normalized Difference Vegetation Index - NDVI temporal profile, obtained from remote sensor orbital MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS, in the study area. The evaluation of this relationship is accomplished by using of the techniques of remote sensing to generate the NDVI profile, along the phenological development phase of stubble-cane, in the Carly, Medium and Late maturations. The fields of stubble-cane analyzed were contained in agreement with the variety, soil, planting date and cut, and proximity. The graphic visualization of curves shape analyzed is accomplished through application, developed in this work in the Java programming language, and of the PostgreSQL system database manager. The application accomplishes the filtering of present noises in the images, composition in the temporal resolution of 8 days, through the data of the band of quality control of the MOD09Q1 product, accomplishes the elimination of outliers along the NDVI temporal profile for the culture analyzed, corrects the influences of the cut periods and regrowth of the stubble-cane, and propitiates the smoothing in the curve shape through the filter Savitzky-Golay. Three temporal windows of culture monitoring are presented in this work. Each temporal window is determined in function of the type of crop maturation, of the culture coefficient (Kc) along the phenological development phase of stubble-cane and of the behavior in the evolution of the NDVI profile. It concluded that in the study area, different maturations are characterized by different forms of NDVI profile curves / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutor em Engenharia Agrícola

Orientador: Rubens Augusto Camargo Lamparelli / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-13T09:46:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nery_LuisAntonio_M.pdf: 111375957 bytes, checksum: 05f2b3dc3fe0dece107d3e34a24a5a3e (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: A importância econômica da produção brasileira de café no mercado mundial é notória e contribui com uma grande parcela na balança comercial de exportação do país. Minas Gerais se destaca como o centro da atual produção cafeeira no Brasil e tem na região sul do estado a grande concentração da lavoura de café (Coffea arabica), onde o seu cultivo é realizado em pequenas propriedades bastante dispersas pela região montanhosa. A necessidade de adequação da agricultura cafeeira por meio do planejamento, controle de custos e melhoria da produtividade, tem acelerado a procura por técnicas e ferramentas para a previsão da produção agrícola passando, necessariamente, pela localização e quantificação das áreas cultivadas. Neste contexto, o objetivo desta pesquisa foi avaliar o fornecimento de informações dos dados do sensor TM/Landsat 5 utilizando as técnicas de Análise por Principais Componentes (APC) e separação de classes de iluminação sobre as áreas de lavoura de café em região montanhosa. A área de estudo escolhida foi o município de Guaxupé/MG por conter uma forte lavoura cafeeira mantida sob um organizado sistema cooperativo. Foram utilizadas imagens dos satélites Landsat 7, Landsat 5 e do sensor MODIS para a aplicação das técnicas de processamento digital, para correção atmosférica e normalização radiométrica, visando a análise do cafeeiro nas datas de 15/08/2001, 05/12/2001 e 12/04/2002, que caracterizam os estágios fenológicos do cafeeiro como períodos de colheita (repouso e senescência dos ramos), florada e início do crescimento da gemas florais, respectivamente. Também foi utilizada uma máscara da área cafeeira obtida por método de interpretação visual extraído de imagens Ikonos. A utilização de um modelo digital de elevação gerado por imagens do sensor ASTER/TERRA possibilitou a aplicação da técnica de determinação do fator de iluminação, que consistiu na criação de classes de iluminação que contribuíram na identificação de áreas de lavoura e áreas de mata sombreadas pelo relevo. Dados de campo foram levantados para auxiliar na identificação da lavoura cafeeira, separadas pelas classes amostrais de café adensado e café adulto em função dos espaçamentos de ruas e linhas adotados no plantio. A Análise por Principais Componentes (APC) foi aplicada com o objetivo de reduzir a redundância dos dados obtidos das imagens orbitais de maneira a permitir a seleção de amostras de treinamento para a utilização em classificação supervisionada. Utilizando o método da Distância de Mahalanobis como classificador, as imagens nas datas selecionadas para a pesquisa, mostraram dados importantes quando comparados os resultados das classificações com a máscara da área de café extraída das imagens Ikonos do município. Os resultados dessas classificações foram validados por meio da determinação da Exatidão Global e coeficiente Kappa que mostraram os valores de EG= 0,78 e K= 0,40 para a imagem de 15/08/2001, EG= 0,81 e K= 0.29 para a imagem de 05/12/2001 e, EG= 0,76 e K= 0,24 para a data de 12/04/2002, confirmando que o período seco (maio até outubro) é favorável para a classificação do cafeeiro que, neste período está sob processo de colheita onde, a queda de folhas e remoção de frutos ocorre, diferenciando das outras coberturas do solo como as matas. Os maiores valores atingidos na validação dos dados ocorreram na classificação da imagem gerada pela composição dos resultados das três datas, atingindo valores de EG = 0,81 e Kappa = 0,56. O valor da área, quantificada como sendo da cultura do café, encontrado pelo método de soma dos resultados das classificações em cada data, produziu um valor 73,06 % do total de área quantificada na máscara de café, utilizada como referência. Neste sentido a metodologia se mostrou bem adequada na quantificação de áreas de café em relevo montanhoso. / Abstract: The economic importance of Brazilian coffee growing in the world market is notorious and makes up significant portion of the country's foreign trade exports. Minas Gerais stands out as the core of Brazilian coffee growing, with most of the planting areas (Coffea arabica) concentrated in the south, where it is grown in small plots widely spread throughout the hills. The need to adequate coffee agriculture by planning, cost control and productivity improvement has increased the search for techniques and tools for the prediction of agricultural production, necessarily involving the location and quantification of cultivated areas. In this context, the goal of this research has been to evaluate data from the TM/Landsat-5 remote sensor, providing information about coffee growing areas in hilly regions. The city of Guaxupé/MG/Brazil was chosen for this study due to its strong coffee growing, kept under an organized cooperate system. Images from the Landsat-7 and Landsat-5 satellites and from the MODIS sensor have been employed for the purpose of using digital processing tools for atmospheric correction and radiometric normalization, in order to analyze coffee crops in three dates: 08/15/2001, 12/05/2001 and 04/12/2002, characterizing phenological stages such as harvesting periods (rest and senescence of boughs), flowering and beginning of flower bud growing, respectively. The use of a digital elevation model generated from ASTER/TERRA sensor enabled the use of a lighting factor determination technique, consisting in the creation of lighting classes that contributed in the identification of crop areas and terrain-shadowed vegetated areas. Field data were gathered to help identifying coffee plantation separated by sample classes of dense coffee and adult coffee as a function of the spacing of the field foods and lines used in planting. PCA (Principal Component Analysis) was applied in order to reduce the redundancy of the data obtained from orbital imaging in a way that allows the selection of training samples for use in supervised classification. Using the Mahalanobis Distance as a classifier, the images in the selected dates showed highly positive result when the classification was compared to the coffee area mask extracted from Ikonos images. The results of these classifications were validated through the determination of Global Accuracy and Kappa Index, which showed values of GA= 0.78 and K= 0.40 for the 08/15/2001 image, GA= 0.81 and K= 0.29 for the 12/05/2001 image, and GA= 0.76 and K= 0.24 for 04/12/2002, confirming that the dry season (May through October) is favorable for the classification of coffee, which is under the harvesting process in this period, during which the falling of leaves and remotion of fruit separates it from other ground cover such as vegetation. The spectral data obtained from satellite imaging through digital processing have proven themselves adequate for the location of coffee-growing areas in hilly regions when aided by a digital elevation model. The value of the area as being coffee crop, calculated by sum of the areas found from each date classification, produced 73,06% of the agreement with coffee mask considered as a reference data. Due this the methodology showed very suitable to quantify coffee areas in hilly region. / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Tropical forests, which provide important ecosystem functions and services, are increasingly threatened by anthropogenic pressures. This has resulted in an urgent need to understand tree species diversity of those forests. Where knowledge of that diversity is largely from the botanical surveys and local ecological studies, data must inevitably be up-scaled from point observations to the landscape and regional level if a holistic perspective is required. This thesis explores aspects of the spatio-temporal heterogeneity of canopy reflectance patterns over the forests of French Guiana, in order to assess whether this information could help defining an ecologically consistent forest typology. To gain insight into both the spatial and temporal heterogeneity of French Guiana’s forests, instrumental artefacts affecting the satellite data first had to be addressed. Data used in this study represent the spectral response of forest canopies, and the way in which such data are captured makes them susceptible to the ‘bi-directional reflectance distribution function’ (BRDF). BRDF indicates that objects do not reflect light in equal proportions in all directions (isotropically). Thus, forest canopies will reflect light anisotropically depending on factors including canopy roughness, leaf optical properties and inclination, and the position of the sun relative to the sensor. The second chapter of this thesis examines how BRDF affects the canopy reflectance of forests in French Guiana, and how not correcting for BRDF affects spectral classifications of those forests. When monthly reflectance data corrected for the artefact are examined, these suggest seasonally-occurring changes in forest structure or spectral properties of French Guiana’s forests. The third chapter of this thesis thus examines temporal effects of BRDF, and used cross-regional comparisons and plot-level radiative transfer modelling to seek to understand the drivers of the monthly variation of the forests’ canopy reflectance. For the latter, the Discrete Anisotropic Radiative Transfer (DART) model was used along with aerial laser scanning (ALS) observations over different forest structures, indicating that the observed variation in reflectance (and derivatives known as vegetation indices) could not be explained by monthly variations in solar direction. At the regional scale, it was also demonstrated that forests in the Guiana Shield possess temporal variation distinct from forests in central Africa or northern Borneo, forests also lying just above the Equator. Had the observed temporal variation in vegetation indices been the result of BRDF, it would have been expected that the forests in the three zones would have similar patterns of variation, which they did not. Central African forests appear to have their greening synchronized with rainfall, whereas forests in the Guianas appear synchronized with the availability of solar radiation. Further analysis of the vegetation index time-series of observations also indicated that different types of forests in French Guiana possess distinct patterns of temporal variation, suggesting that tropical forest types can be discriminated on the basis of their respective “temporal signatures.” That was exploited in the fourth chapter of the thesis, which maps forests in French Guiana based on their combined spatio-temporal canopy reflectance patterns and by so doing presents a novel way of addressing forest typology, based on ecologically meaningful information. The thesis presented demonstrates that it is possible to adequately address remote sensing data artefacts to examine patterns of spatial and temporal variation in tropical forests. It has shown that phenological patterns of tropical rainforests can be deduced from remote sensing data, and that forest types can be mapped based on spatio-temporal canopy reflectance patterns. It is thus an important contribution to understand the ecology of tropical forests in French Guiana and to improve the toolbox of scientists dealing with the identification of spatio-temporal patterns observable in forests at the landscape level.