Esta pesquisa analisa a variação espaço-temporal de NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) em área de aproveitamento hidroelétrico, na UHE Santo Antônio, Porto Velho, Rondônia. Para tanto elabora mapeamento do uso e cobertura do solo a partir de imagem Landsat TM nas seguintes classes: Floresta Ombrófila Aberta, Floresta Ombrófila Densa, Desmatamento, Queimadas e Solo exposto; obtém uma série temporal de imagens de NDVI/MODIS para o período 2000-2011; gera espectros temporais; relaciona os padrões a partir da série temporal de imagens MODIS com as classes de uso e cobertura do solo; analisa a variação espaço-temporal de NDVI com base em Análise de Séries Temporais, a partir de CP’s (Componentes Principais). As técnicas para identificação de padrões a partir de Análise de Séries Temporais e de análise dos espectros temporais de índices de vegetação se constituem em uma importante ferramenta na avaliação e monitoramento da variação da vegetação ao longo do tempo. A área da UHE Santo Antonio é caracterizada pela sazonalidade de períodos secos e chuvosos bem definidos, o que permitiu identificar padrões sazonais. Quanto a análise por Componentes Principais esta técnica mostrou-se um bom método para identificar a variação da cobertura vegetal e avaliar as mudanças na cobertura da terra. A análise dos resultados do mapeamento do uso do solo evidenciou o seguinte: uma grande dificuldade em separar no processo de classificação digital as duas classes de floresta; extensas áreas de solo exposto, desmatamento e queimadas no entorno do rio Madeira e nas áreas próximas a UHE Santo Antonio. Com relação aos espectros temporais, as variações nos valores de NDVI apresentam duas variações bem definidas: uma relacionada a sazonalidade dos períodos úmido e seco, e outra relacionada a mudança de uso e ocupação do solo, como a retirada da vegetação existente e as queimadas. Os resultados das Componentes Principais são relativos as variações expressas nas três primeiras CP’s da série da seguinte forma: (a) com todas as imagens; (b) somente período seco e somente período chuvoso; (c) por cada ano da série. A CP1 do conjunto (a) apresentou um percentual de representatividade de 85,83%, com valores de NDVI altos e homogêneos para a cobertura florestal, indicando significativa presença de biomassa, já que os valores altos relacionam-se aos padrões encontrados em classes de vegetação. Na CP2 e CP3 de (a) (b) e (c) a variação expressa permitiu identificar as áreas de queimadas e principalmente as etapas de transformação das áreas de florestas até os desmatamentos mais recentes. / This research examines the spatio-temporal variability of NDVI (Normalized Difference vegetation index) in hydroelectric area, in Santo Antônio hpp, Porto Velho, Rondônia. From Landsat TM image, elaborates mapping of use and soil coverage in the following classes: Open Evergreen forest, dense Ombrophilous Forest Fires, deforestation, and soil exposed; Gets a time series of images of NDVIMODIS for the period 2000-2011; generates time spectrum; lists the patterns from the time series of MODIS images with the classes of land cover and use; examines the spatio-temporal variability of NDVI based on time series Analysis, from CP's (main components). The techniques for identifying patterns from time series analysis and temporal Spectra analysis of vegetation indexes are an important tool in the evaluation and monitoring of vegetation change over time. The area of Santo Antonio hydroelectric power plant is characterized by seasonality of rainy and dry periods well defined, which allowed to identify seasonal patterns. The technique of analysis by principal components proved to be a good method to identify the variation of vegetation cover and assess the changes in coverage of the Earth. The analysis of the results of the mapping of land use showed the following: a great difficulty in separating the digital classification process the two classes of forest; extensive areas of exposed soil, deforestation and burning around the Madeira River and in areas near the Santo Antonio hydroelectric power plant. With respect to temporal changes in spectra, NDVI values have two well-defined variations: one related to seasonality of wet and dry periods, and another related to change of use and occupation of the soil, such as the withdrawal of existing vegetation and fire. The results of the main components are related to changes expressed in the first three CP's series as follows: (a) with all images; (b) when only dry and rainy period only; (c) for each year of the series. The CP1 (a) presented a percentage of representativeness of 85.83 NDVI values high and homogeneous for forest cover, indicating significant presence of biomass, since the high values relate to patterns found in vegetation classes. In CP2 and CP3 (a) (b) and (c) the change expressed identified the areas burned and mainly the processing steps of forest areas up to the latest deforestation.

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.

abstract: The spread of dengue worldwide currently places half of the world’s population at risk. In the absence of a dengue vaccine, control of the disease requires control of the mosquito species that transmit the virus. The most important of these is. Advances in research detailing the responsiveness of Aedes aegypti to small changes in climate enable the production of more sophisticated remote sensing and surveillance techniques for monitoring these populations. Close monitoring of global dengue activity and outbreaks likewise enables a greater specificity when determining to which human populations the virus is most likely to spread. There have been no locally acquired cases in Arizona to date, but the high abundance of Aedes aegypti in the Phoenix Metropolitan area raises concern within the Arizona Department of Health Services over the potential transmission of dengue in the city. This study develops a model that combines mosquito abundance, micro-climatic and demographic information to delineate regions in Phoenix that are most support transmission of dengue. The first chapter focuses on the impact that daytime high and low temperatures have on Aedes aegypti’s ability to become infectious with dengue. It argues that NDVI (normal difference vegetative index) imaging of the Phoenix area can be used to plot areas where mosquitoes are most likely to become competent vectors. The second chapter focuses on the areas in the city where mosquitoes are most likely to be exposed to the virus. Based on proximity to Phoenix and the high volume of traffic across the Arizona-Mexico border, I treat the Mexican state of Sonora as the source of infection. I combine these two analyses, micro-climatic and demographic, to produce maps of Phoenix that show the locations with the highest likelihood of transmission overall. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Biology 2016

Submitted by VICTOR COSTA LEDA null (victorleda@gmail.com) on 2016-09-20T13:48:09Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Victor Costa Leda Final.pdf: 3518003 bytes, checksum: 6c1cfb1843e622175cfceb9c905d91f0 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-09-22T19:30:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 leda_vc_me_bot.pdf: 3518003 bytes, checksum: 6c1cfb1843e622175cfceb9c905d91f0 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-22T19:30:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 leda_vc_me_bot.pdf: 3518003 bytes, checksum: 6c1cfb1843e622175cfceb9c905d91f0 (MD5) Previous issue date: 2016-07-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A produção da cana-de-açúcar é destaque no cenário econômico do estado São Paulo, dessa forma confirma-se a necessidade do monitoramento dessa cultura, de maneira a contribuir com melhorias em decisões e planejamentos operacionais. A produção total e a produtividade da cana-de-açúcar são fatores de grande interesse para os agricultores, pois é a partir dessa informação que a programação das operações são realizadas, porém, essas estimativas não possuem métodos de alta precisão e confiança em amostragens não destrutivas. O homem possui excelente capacidade de analisar e interpretar resultados, mas também está sujeito a subjetividades em suas avaliações. A análise empreendida no trabalho teve como objetivo a elaboração de modelos matemáticos que expliquem a produtividade da cana-de-açúcar por meio das técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto. O experimento foi realizado na área de produção comercial da Agrícola Rio Claro, parceira do grupo Zilor, que está localizada nos municípios de Lençóis Paulista e Pratânia, possui aproximadamente 6000 hectares, com altimetrias variando entre 600 e 700 metros. Para a coleta das informações espectrais, utilizou-se as imagens do satélite Landsat 8, com órbita/ponto em 221/076. Nos resultados do trabalho realizado, constatou-se que as modelagens foram satisfatórias, variando o coeficiente de determinação entre 0,15 a 0,97. Sendo que em períodos com elevados coeficientes de determinação, podem geralmente ser encontradas áreas de forma aglomerada, o que sugere uma menor incidência de variáveis. Enquanto que em períodos com coeficientes de determinação baixos, muito provavelmente foram obtidos devido a outros fatores listados terem ocorrido como dispersão dos talhões na área, classes de solo, precipitação e variedades da cultura, provavelmente distintos. / The production of sugarcane is a highlight in the economic scenario in the state of São Paulo, thus it confirms the need of monitoring this culture, in order to contribute to improvements in making decisions and operational planning.The production and productivity of sugarcane are factors of great interest to farmers, because, from this information the planning of operations is performed out, however, these estimates do not have high precision and reliable methods for non-destructive sampling.The human has an excellent ability to analyze and interpret results, but may also be affected by the subjectivity of their evaluations.The analysis undertaken in this work aimed at the development of mathematical models to explain the productivity of sugarcane through geoprocessing and remote sensing.The experiment was conducted in commercial area of Agrícola Rio Claro, partner of Zilor group, which is located in Lençóis Paulista and Pratânia, of approximately 6000 hectares, with altimetry ranging between 600 and 700 meters. For the collection of the spectral information, it was used the images of the satellite Landsat 8, with orbit/point 221/076. The results of the work, it was found that all the modeling were satisfactory, varying the coefficient of determination between 0.15 to 0.97. Given that, in periods with high coefficients of determination areas may be generally found in clusters, suggesting a lower incidence of variables. While in periods of low coefficient of determination, it was most likely obtained due to other factors listed of having occurred such as a dispersion of the plots in the area, soil types, rainfall and varieties, probably distinctly.

Esta pesquisa analisa a variação espaço-temporal de NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) em área de aproveitamento hidroelétrico, na UHE Santo Antônio, Porto Velho, Rondônia. Para tanto elabora mapeamento do uso e cobertura do solo a partir de imagem Landsat TM nas seguintes classes: Floresta Ombrófila Aberta, Floresta Ombrófila Densa, Desmatamento, Queimadas e Solo exposto; obtém uma série temporal de imagens de NDVI/MODIS para o período 2000-2011; gera espectros temporais; relaciona os padrões a partir da série temporal de imagens MODIS com as classes de uso e cobertura do solo; analisa a variação espaço-temporal de NDVI com base em Análise de Séries Temporais, a partir de CP’s (Componentes Principais). As técnicas para identificação de padrões a partir de Análise de Séries Temporais e de análise dos espectros temporais de índices de vegetação se constituem em uma importante ferramenta na avaliação e monitoramento da variação da vegetação ao longo do tempo. A área da UHE Santo Antonio é caracterizada pela sazonalidade de períodos secos e chuvosos bem definidos, o que permitiu identificar padrões sazonais. Quanto a análise por Componentes Principais esta técnica mostrou-se um bom método para identificar a variação da cobertura vegetal e avaliar as mudanças na cobertura da terra. A análise dos resultados do mapeamento do uso do solo evidenciou o seguinte: uma grande dificuldade em separar no processo de classificação digital as duas classes de floresta; extensas áreas de solo exposto, desmatamento e queimadas no entorno do rio Madeira e nas áreas próximas a UHE Santo Antonio. Com relação aos espectros temporais, as variações nos valores de NDVI apresentam duas variações bem definidas: uma relacionada a sazonalidade dos períodos úmido e seco, e outra relacionada a mudança de uso e ocupação do solo, como a retirada da vegetação existente e as queimadas. Os resultados das Componentes Principais são relativos as variações expressas nas três primeiras CP’s da série da seguinte forma: (a) com todas as imagens; (b) somente período seco e somente período chuvoso; (c) por cada ano da série. A CP1 do conjunto (a) apresentou um percentual de representatividade de 85,83%, com valores de NDVI altos e homogêneos para a cobertura florestal, indicando significativa presença de biomassa, já que os valores altos relacionam-se aos padrões encontrados em classes de vegetação. Na CP2 e CP3 de (a) (b) e (c) a variação expressa permitiu identificar as áreas de queimadas e principalmente as etapas de transformação das áreas de florestas até os desmatamentos mais recentes. / This research examines the spatio-temporal variability of NDVI (Normalized Difference vegetation index) in hydroelectric area, in Santo Antônio hpp, Porto Velho, Rondônia. From Landsat TM image, elaborates mapping of use and soil coverage in the following classes: Open Evergreen forest, dense Ombrophilous Forest Fires, deforestation, and soil exposed; Gets a time series of images of NDVIMODIS for the period 2000-2011; generates time spectrum; lists the patterns from the time series of MODIS images with the classes of land cover and use; examines the spatio-temporal variability of NDVI based on time series Analysis, from CP's (main components). The techniques for identifying patterns from time series analysis and temporal Spectra analysis of vegetation indexes are an important tool in the evaluation and monitoring of vegetation change over time. The area of Santo Antonio hydroelectric power plant is characterized by seasonality of rainy and dry periods well defined, which allowed to identify seasonal patterns. The technique of analysis by principal components proved to be a good method to identify the variation of vegetation cover and assess the changes in coverage of the Earth. The analysis of the results of the mapping of land use showed the following: a great difficulty in separating the digital classification process the two classes of forest; extensive areas of exposed soil, deforestation and burning around the Madeira River and in areas near the Santo Antonio hydroelectric power plant. With respect to temporal changes in spectra, NDVI values have two well-defined variations: one related to seasonality of wet and dry periods, and another related to change of use and occupation of the soil, such as the withdrawal of existing vegetation and fire. The results of the main components are related to changes expressed in the first three CP's series as follows: (a) with all images; (b) when only dry and rainy period only; (c) for each year of the series. The CP1 (a) presented a percentage of representativeness of 85.83 NDVI values high and homogeneous for forest cover, indicating significant presence of biomass, since the high values relate to patterns found in vegetation classes. In CP2 and CP3 (a) (b) and (c) the change expressed identified the areas burned and mainly the processing steps of forest areas up to the latest deforestation.

This diploma thesis covers questions of remote sensing in relation to land adjustment. On water area is showm usage of the vegetation index NDVI and the Tasseled Cap transformation. Satellite images were processed in computer software ERDAS IMAGINE.

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.

Este estudo analisa a variação dos valores do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) na lagoa Itapeva-RS, por meio de imagens Landsat TM5 e ETM+7, compreendendo o período de 1985 a 2010. Para a análise do comportamento espaço-temporal foi utilizado classes de Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e Análise por Séries Temporais (TSA) de imagens. Este estudo avalia o comportamento da lagoa com base na influência dos agentes hidrodinâmicos e sua relação com os padrões de distribuição espaço-temporal. Para validação dos padrões observados foram coletadas amostras de água em seis pontos amostrais na lagoa Itapeva para clorofila_a, Totais de Sólidos Suspensos e transparência do disco Secchi. Os resultados foram correlacionados com os valores de NDVI. Os mapas de classes de NDVI gerados após a análise da TSA evidenciaram padrões espaciais e sazonais, considerando a sua dinâmica associada as variáveis ambientais atuantes: os ventos, as chuvas, o período de floração do fitoplâncton, a concentração de clorofila_a, a profundidade da lagoa e a descarga de sedimentos pelos afluentes. Esses padrões espaço-temporais, permitiram estabelecer três grandes compartimentos para a lagoa Itapeva: norte, centro e sul. A série temporal de imagens mostrou que os valores de NDVI aumentam durante os periodos de floração do fitoplâncton no outono e primavera. As medidas in situ, mostraram baixas concentrações de clorofila_a e de Totais de Sólidos Suspensos na lagoa no dia da coleta das amostras. Os resultados gerados a partir da Análise de Séries Temporais de imagens Landsat foram satisfatórios no que se refere ao monitoramento da distribuição espaço-temporal da variação das classes de NDVI. / This study analyzes the variation of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in the Itapeva-RS Lake, using Landsat TM5 and ETM + 7 images, from 1985 through 2010. For the analysis of the space-temporal behavior was used Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) classes and Temporal Series Analysis (TSA). This study also evaluates of the lake behavior based on the influence of hydrodynamic agents and the relationships on the spatial-temporal distribution pattern. To validate the observed patterns were collected water samples from six points in the Itapeva Lake for clorofila_a, Total suspended solids and Secchi disk transparency. The results were correlated with NDVI values. The NDVI classes maps that were generated from TSA, showed seasonal and spatial patterns considering the dynamics associated with environmental variables that were actuating: winds, rains, the period of phytoplankton bloom, the concentration of clorofila_a, depth of the coastal lake and the discharge of sediment by tributaries. These spatial and temporal patterns, allowed the establishment of three distinctive surfaces in the Itapeva Lake: north, center and south. The temporal series of NDVI values showed that the phytoplankton increases only during the flowering periods in autumn and spring. In situ measures, however, showed low concentrations of Chlorophyll_a and total suspended solids in the coastal lake on the day of sample collection. The results generated from the analysis of time series of Landsat images were satisfactory with regard to the monitoring of spatial and temporal distribution of the variation in NDVI classes.

Esta pesquisa analisa a variação espaço-temporal de NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) em área de aproveitamento hidroelétrico, na UHE Santo Antônio, Porto Velho, Rondônia. Para tanto elabora mapeamento do uso e cobertura do solo a partir de imagem Landsat TM nas seguintes classes: Floresta Ombrófila Aberta, Floresta Ombrófila Densa, Desmatamento, Queimadas e Solo exposto; obtém uma série temporal de imagens de NDVI/MODIS para o período 2000-2011; gera espectros temporais; relaciona os padrões a partir da série temporal de imagens MODIS com as classes de uso e cobertura do solo; analisa a variação espaço-temporal de NDVI com base em Análise de Séries Temporais, a partir de CP’s (Componentes Principais). As técnicas para identificação de padrões a partir de Análise de Séries Temporais e de análise dos espectros temporais de índices de vegetação se constituem em uma importante ferramenta na avaliação e monitoramento da variação da vegetação ao longo do tempo. A área da UHE Santo Antonio é caracterizada pela sazonalidade de períodos secos e chuvosos bem definidos, o que permitiu identificar padrões sazonais. Quanto a análise por Componentes Principais esta técnica mostrou-se um bom método para identificar a variação da cobertura vegetal e avaliar as mudanças na cobertura da terra. A análise dos resultados do mapeamento do uso do solo evidenciou o seguinte: uma grande dificuldade em separar no processo de classificação digital as duas classes de floresta; extensas áreas de solo exposto, desmatamento e queimadas no entorno do rio Madeira e nas áreas próximas a UHE Santo Antonio. Com relação aos espectros temporais, as variações nos valores de NDVI apresentam duas variações bem definidas: uma relacionada a sazonalidade dos períodos úmido e seco, e outra relacionada a mudança de uso e ocupação do solo, como a retirada da vegetação existente e as queimadas. Os resultados das Componentes Principais são relativos as variações expressas nas três primeiras CP’s da série da seguinte forma: (a) com todas as imagens; (b) somente período seco e somente período chuvoso; (c) por cada ano da série. A CP1 do conjunto (a) apresentou um percentual de representatividade de 85,83%, com valores de NDVI altos e homogêneos para a cobertura florestal, indicando significativa presença de biomassa, já que os valores altos relacionam-se aos padrões encontrados em classes de vegetação. Na CP2 e CP3 de (a) (b) e (c) a variação expressa permitiu identificar as áreas de queimadas e principalmente as etapas de transformação das áreas de florestas até os desmatamentos mais recentes. / This research examines the spatio-temporal variability of NDVI (Normalized Difference vegetation index) in hydroelectric area, in Santo Antônio hpp, Porto Velho, Rondônia. From Landsat TM image, elaborates mapping of use and soil coverage in the following classes: Open Evergreen forest, dense Ombrophilous Forest Fires, deforestation, and soil exposed; Gets a time series of images of NDVIMODIS for the period 2000-2011; generates time spectrum; lists the patterns from the time series of MODIS images with the classes of land cover and use; examines the spatio-temporal variability of NDVI based on time series Analysis, from CP's (main components). The techniques for identifying patterns from time series analysis and temporal Spectra analysis of vegetation indexes are an important tool in the evaluation and monitoring of vegetation change over time. The area of Santo Antonio hydroelectric power plant is characterized by seasonality of rainy and dry periods well defined, which allowed to identify seasonal patterns. The technique of analysis by principal components proved to be a good method to identify the variation of vegetation cover and assess the changes in coverage of the Earth. The analysis of the results of the mapping of land use showed the following: a great difficulty in separating the digital classification process the two classes of forest; extensive areas of exposed soil, deforestation and burning around the Madeira River and in areas near the Santo Antonio hydroelectric power plant. With respect to temporal changes in spectra, NDVI values have two well-defined variations: one related to seasonality of wet and dry periods, and another related to change of use and occupation of the soil, such as the withdrawal of existing vegetation and fire. The results of the main components are related to changes expressed in the first three CP's series as follows: (a) with all images; (b) when only dry and rainy period only; (c) for each year of the series. The CP1 (a) presented a percentage of representativeness of 85.83 NDVI values high and homogeneous for forest cover, indicating significant presence of biomass, since the high values relate to patterns found in vegetation classes. In CP2 and CP3 (a) (b) and (c) the change expressed identified the areas burned and mainly the processing steps of forest areas up to the latest deforestation.

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:28:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2450_1.pdf: 1063986 bytes, checksum: 330f49158aa5ffc9c9ba95f5432747a2 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Este estudo teve como objetivo avaliar o potencial da análise da dispersão dos valores do índice de vegetação NDVI (Índice de Vegetação pela Diferença Normalizada) na estimativa da quebra de produtividade dentro de talhões de cana-de-açúcar, responsável por transtornos na execução do planejamento agroindustrial das usinas de açúcar e álcool, chegando, em casos extremos, a provocar a paralisação da operação de moagem da cana. Para tanto foram usadas imagens do satélite CBERS- 2B, da safra 2008/2009, obtidas no início da colheita, cujos valores de NDVI foram calculados para cada talhão. A dispersão dos valores do NDVI no talhão foi avaliada empregando-se o Coeficiente de Variação (CV) da média cuja correlação com a quebra de produtividade informada pela usina foi analisada pelo Coeficiente de Correlação. O CV apresentou um Coeficiente de Correlação de 0,7855, avaliando assim positivamente o potencial do método estudado como instrumento de melhoria das informações utilizadas no planejamento agroindustrial das usinas