O objetivo deste trabalho foi o de avaliar a aplicação de dois índices de vegetação, NDVI e NDWI, para fins de mapeamento de áreas de arroz irrigado a partir de chaves de classificação temporal. A área do estudo localiza-se na planície costeira interna do Rio Grande do Sul, compondo-se de lavouras de arroz cultivadas no perímetro de irrigação do projeto de assentamento Viamão, região agrícola pertencente à bacia hidrográfica do rio Gravataí. Obtiveram-se imagens digitais de três sistemas sensores, TM (satélite Landsat-5), LISS-III (satélite IRS-P6) e OLI (satélite Landsat-8) para o período compreendido entre primeiro de julho de 2008 e 30 de junho de 2014, correspondendo a seis safras agrícolas. Os dois índices foram calculados para cada cena após o registro geométrico das imagens com a base cartográfica oficial, permitindo avaliar a concordância do mapeamento a partir de imagens de referência de campo. Os padrões de variação temporal dos dois índices de vegetação para as seis safras agrícolas foram analisados para fornecer os parâmetros utilizados na escolha dos limiares dos algoritmos de classificação temporal. As duas chaves de classificação geraram mapas temáticos de uso da terra com duas classes cada: arroz e não arroz. Posteriormente, o resultado do mapeamento para três safras agrícolas sucessivas (2009/10, 2010/11 e 2011/12) foram comparados com a referência e procedida análise da matriz de confusão. Os valores resultantes da análise de concordância ficaram em 77%, 63% e 77% de exatidão global, respectivamente para cada safra considerando o algoritmo do NDVI, e de 88%; 59% e 76%, respectivamente para o algoritmo do NDWI. A análise de discordância evidenciou que a maior parte do erro dos dois algoritmos se deveu à quantidade da discordância, com pouca ou nenhuma discordância na alocação, e que a metodologia empregada pode ser utilizada para auxiliar no mapeamento do plantio de arroz irrigado na área de estudo. / The objective of this work was to evaluate two vegetation indexes, NDVI and NDWI, for mapping paddy rice from temporal classification algorithms. The study area is located in the inner coastal plain of Rio Grande do Sul, consisting of crops of paddy rice in the irrigation perimeter of settlement Viamão, agricultural region in the basin of rio Gravataí. Digital images were obtained from three sensors, TM (satellite Landsat- 5), LISS-III (satellite IRS-P6) and OLI (satellite Landsat-8) for the period from 1 July 2008 and June 30, 2014, corresponding to six agricultural harvests. The two indices were calculated for each scene after the geometric registration of images with the official cartographic base, allowing the correlation mapping from field reference images. The patterns of temporal variation of the two indices of vegetation for six agricultural crops were analyzed to provide the parameters used in the choice of thresholds for temporal classification algorithms. The algorithms generated thematic maps of land use with two classes each: rice and no rice. Subsequently, the result of the mapping for three successive agricultural harvests (2009/10, 2010/11 and 2011/12) were compared with the reference and carried discordance. The resulting of accuracy assessment were in 77%, 63% and 77% of overall accuracy, respectively for each crop considering the NDVI algorithm, and 88%; 59% and 76%, respectively for the NDWI algorithm. The analysis of discordance showed that most of the error of the two algorithms was due to the quantity of disagreement, with little or no disagreement on allocation of disagreement, and that the methodology employed can be used to assist in mapping paddy rice in study area.

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.

O objetivo deste trabalho foi o de avaliar a aplicação de dois índices de vegetação, NDVI e NDWI, para fins de mapeamento de áreas de arroz irrigado a partir de chaves de classificação temporal. A área do estudo localiza-se na planície costeira interna do Rio Grande do Sul, compondo-se de lavouras de arroz cultivadas no perímetro de irrigação do projeto de assentamento Viamão, região agrícola pertencente à bacia hidrográfica do rio Gravataí. Obtiveram-se imagens digitais de três sistemas sensores, TM (satélite Landsat-5), LISS-III (satélite IRS-P6) e OLI (satélite Landsat-8) para o período compreendido entre primeiro de julho de 2008 e 30 de junho de 2014, correspondendo a seis safras agrícolas. Os dois índices foram calculados para cada cena após o registro geométrico das imagens com a base cartográfica oficial, permitindo avaliar a concordância do mapeamento a partir de imagens de referência de campo. Os padrões de variação temporal dos dois índices de vegetação para as seis safras agrícolas foram analisados para fornecer os parâmetros utilizados na escolha dos limiares dos algoritmos de classificação temporal. As duas chaves de classificação geraram mapas temáticos de uso da terra com duas classes cada: arroz e não arroz. Posteriormente, o resultado do mapeamento para três safras agrícolas sucessivas (2009/10, 2010/11 e 2011/12) foram comparados com a referência e procedida análise da matriz de confusão. Os valores resultantes da análise de concordância ficaram em 77%, 63% e 77% de exatidão global, respectivamente para cada safra considerando o algoritmo do NDVI, e de 88%; 59% e 76%, respectivamente para o algoritmo do NDWI. A análise de discordância evidenciou que a maior parte do erro dos dois algoritmos se deveu à quantidade da discordância, com pouca ou nenhuma discordância na alocação, e que a metodologia empregada pode ser utilizada para auxiliar no mapeamento do plantio de arroz irrigado na área de estudo. / The objective of this work was to evaluate two vegetation indexes, NDVI and NDWI, for mapping paddy rice from temporal classification algorithms. The study area is located in the inner coastal plain of Rio Grande do Sul, consisting of crops of paddy rice in the irrigation perimeter of settlement Viamão, agricultural region in the basin of rio Gravataí. Digital images were obtained from three sensors, TM (satellite Landsat- 5), LISS-III (satellite IRS-P6) and OLI (satellite Landsat-8) for the period from 1 July 2008 and June 30, 2014, corresponding to six agricultural harvests. The two indices were calculated for each scene after the geometric registration of images with the official cartographic base, allowing the correlation mapping from field reference images. The patterns of temporal variation of the two indices of vegetation for six agricultural crops were analyzed to provide the parameters used in the choice of thresholds for temporal classification algorithms. The algorithms generated thematic maps of land use with two classes each: rice and no rice. Subsequently, the result of the mapping for three successive agricultural harvests (2009/10, 2010/11 and 2011/12) were compared with the reference and carried discordance. The resulting of accuracy assessment were in 77%, 63% and 77% of overall accuracy, respectively for each crop considering the NDVI algorithm, and 88%; 59% and 76%, respectively for the NDWI algorithm. The analysis of discordance showed that most of the error of the two algorithms was due to the quantity of disagreement, with little or no disagreement on allocation of disagreement, and that the methodology employed can be used to assist in mapping paddy rice in study area.

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.

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.

O objetivo deste trabalho foi o de avaliar a aplicação de dois índices de vegetação, NDVI e NDWI, para fins de mapeamento de áreas de arroz irrigado a partir de chaves de classificação temporal. A área do estudo localiza-se na planície costeira interna do Rio Grande do Sul, compondo-se de lavouras de arroz cultivadas no perímetro de irrigação do projeto de assentamento Viamão, região agrícola pertencente à bacia hidrográfica do rio Gravataí. Obtiveram-se imagens digitais de três sistemas sensores, TM (satélite Landsat-5), LISS-III (satélite IRS-P6) e OLI (satélite Landsat-8) para o período compreendido entre primeiro de julho de 2008 e 30 de junho de 2014, correspondendo a seis safras agrícolas. Os dois índices foram calculados para cada cena após o registro geométrico das imagens com a base cartográfica oficial, permitindo avaliar a concordância do mapeamento a partir de imagens de referência de campo. Os padrões de variação temporal dos dois índices de vegetação para as seis safras agrícolas foram analisados para fornecer os parâmetros utilizados na escolha dos limiares dos algoritmos de classificação temporal. As duas chaves de classificação geraram mapas temáticos de uso da terra com duas classes cada: arroz e não arroz. Posteriormente, o resultado do mapeamento para três safras agrícolas sucessivas (2009/10, 2010/11 e 2011/12) foram comparados com a referência e procedida análise da matriz de confusão. Os valores resultantes da análise de concordância ficaram em 77%, 63% e 77% de exatidão global, respectivamente para cada safra considerando o algoritmo do NDVI, e de 88%; 59% e 76%, respectivamente para o algoritmo do NDWI. A análise de discordância evidenciou que a maior parte do erro dos dois algoritmos se deveu à quantidade da discordância, com pouca ou nenhuma discordância na alocação, e que a metodologia empregada pode ser utilizada para auxiliar no mapeamento do plantio de arroz irrigado na área de estudo. / The objective of this work was to evaluate two vegetation indexes, NDVI and NDWI, for mapping paddy rice from temporal classification algorithms. The study area is located in the inner coastal plain of Rio Grande do Sul, consisting of crops of paddy rice in the irrigation perimeter of settlement Viamão, agricultural region in the basin of rio Gravataí. Digital images were obtained from three sensors, TM (satellite Landsat- 5), LISS-III (satellite IRS-P6) and OLI (satellite Landsat-8) for the period from 1 July 2008 and June 30, 2014, corresponding to six agricultural harvests. The two indices were calculated for each scene after the geometric registration of images with the official cartographic base, allowing the correlation mapping from field reference images. The patterns of temporal variation of the two indices of vegetation for six agricultural crops were analyzed to provide the parameters used in the choice of thresholds for temporal classification algorithms. The algorithms generated thematic maps of land use with two classes each: rice and no rice. Subsequently, the result of the mapping for three successive agricultural harvests (2009/10, 2010/11 and 2011/12) were compared with the reference and carried discordance. The resulting of accuracy assessment were in 77%, 63% and 77% of overall accuracy, respectively for each crop considering the NDVI algorithm, and 88%; 59% and 76%, respectively for the NDWI algorithm. The analysis of discordance showed that most of the error of the two algorithms was due to the quantity of disagreement, with little or no disagreement on allocation of disagreement, and that the methodology employed can be used to assist in mapping paddy rice in study area.

Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-08-02T17:28:54Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) 13_06_16_Guillou%2c A.N. - Versão Digital.pdf: 2609027 bytes, checksum: a4392d787b0a41afa298cb89e67877d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-02T17:28:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) 13_06_16_Guillou%2c A.N. - Versão Digital.pdf: 2609027 bytes, checksum: a4392d787b0a41afa298cb89e67877d8 (MD5) Previous issue date: 2016-03-01 / capes / A análise da detecção de bordas das margens de grandes reservatórios de água utilizando imagens de diferentes resoluções espaciais, espectrais, radiométricas e temporais, constitui um problema complexo que requer o uso adequado de técnicas de processamento de imagens, a exemplo dos filtros de bordas e fusão de imagens. O desenvolvimento de novas técnicas de análise integrada de imagens orbitais do OLI LANDSAT-8 (Operational Land Imager- Land Remote Sensing Satellite-8), representa uma demanda a ser atendida no processamento de imagens. Um trecho das bordas do reservatório de Itaparica, entre os Estados Pernambuco e Bahia, constitui uma área de estudo para testes e experimentos de detecção de borda de valor estratégico diante da redução e recuo da lâmina de água, afetando a captação, navegação e uso e ocupação do solo ao redor das margens. Esta é a área de estudo do Projeto INNOVATE (INterplay between the multiple use of water reservoirs via inNOVative coupling of substance cycles in Aquatic and Terrestrial Ecosystems), envolvendo estudos sobre a qualidade da água e uso do solo. Como resultado deste trabalho foi realizada a aplicação de uma metodologia de leitura de pixels para a análise do comportamento espectral dos alvos de interesse e assim podendo gerar uma assinatura espectral para avaliar as melhores bandas a serem trabalhadas. Outro resultado obtido foi a análise espacial feita a partir do cálculo da distância Euclidiana, comparando a borda gerada pela segmentação por crescimento de regiões com as bordas geradas a partir da aplicação do filtro de detecção de borda de Sobel. A partir das análises realizadas, percebeu-se uma grande demanda em sensoriamento remoto, visto que os diferentes resultados motivam o estudo por novas pesquisas em busca de resultados mais precisos. / Edge detection analysis of large reservoirs by using images different spatial resolutions, spectral, radiometric and temporal, is a complex problem that requires the proper use of image processing techniques, such as the edges and merging filters images. The development of new techniques for integrated analysis of satellite images from Landsat-8 OLI (Operational Land Imager- Land Remote Sensing Satellite-8) represents a demand to be met in image processing. An excerpt from the Itaparica’s reservoir edge, between Pernambuco and Bahia, is a study area for testing and strategic value of edge detection experiments on the reduction and decrease of water depth, affecting the capture, navigation and use and land use around the edges. This is the study area of INNOVATE Project (Interplay between the multiple use of water reservoirs via innovative coupling of substance cycles in Aquatic and Terrestrial Ecosystems), involving studies on water quality and land use. As a result of this study, it was used a pixel reading methodology for analyzing the spectral behavior of targets of interest and sign may generate a spectral signature to evaluate the best bands to be worked. Another result was the spatial analysis from the calculation of the Euclidean distance, comparing the edge generated by growth targeting regions with the edges generated from the application of Sobel edge detection filter. Through these analyzes, a great demand was realized in remote sensing, since different results motivate new research study by looking for more accurate results.

Orientador: Maria Regina Wolf Maciel / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-12T16:55:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fregolente_LeonardoVasconcelos_D.pdf: 1867297 bytes, checksum: 6a22c8c7c525474c0864d4df237dce16 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Neste trabalho, a técnica de planejamento de experimentos foi aplicada em diferentes estudos de otimização realizados na Refinaria de Paulínia (Replan). O trabalho abrange aplicações da técnica em escala laboratorial, em ferramenta computacional, até a utilização da técnica em diferentes plantas industriais. Os estudos de laboratórios consistiram na avaliação da dependência da lubricidade do diesel metropolitano em relação à sua composição e no desenvolvimento de uma nova metodologia para determinação do ponto de fulgor de frações leves de petróleo. Através de planejamentos fatoriais aplicados a um simulador do processo de coqueamento retardado (denominado DC-SIM), foram geradas equações polinomiais simples para a previsão de rendimentos dos produtos da unidade em sua etapa reacional. Utilizando estas equações, curvas de nível foram obtidas, as quais auxiliam na análise do comportamento da unidade frente a modificações nas condições de operação. Duas aplicações consistiram na realização de testes em plantas industriais. Primeiramente, utilizando planejamentos em dois níveis, foram levantados novos modelos para o controle avançado de uma torre de fracionamento de naftas através da realização de testes de identificação utilizando perturbações em degrau. A metodologia de planejamento de experimentos possibilitou uma análise multivariável do sistema. Finalmente, foram realizados experimentos seguindo planejamentos com configuração estrela para a maximização da recuperação de moléculas na faixa de destilação do GLP nas áreas de fracionamento de gases das duas unidades de coqueamento retardado da Replan. Por se tratar da maior refinaria de petróleo do país, sendo responsável por cerca de 20% da capacidade de refino no Brasil, a utilização de planejamentos fatoriais foi de fundamental importância para a viabilização de alguns testes em planta, já que reduz significativamente o número de experimentos necessários quando comparada à metodologia de avaliação de um fator por vez. Desta forma, o impacto dos testes na produção de derivados foi minimizado. Além disso, os resultados obtidos propiciaram um ganho econômico expressivo para a refinaria. / Abstract: In this work, experimental design technique was applied to different optimization studies, which were carried out in the Paulínia Refinery (Replan). The work covers applications of the technique in laboratorial scale, in computational tool, and the use of the technique in different industrial plants. The laboratory studies consisted in the evaluation of the dependence of the metropolitan diesel oil lubricity in relation to its composition and in the development of a new methodology to determine the flash point of light fractions of petroleum. Through factorial designs applied to a delayed coke simulator (named DC-SIM), simple polynomial equations were generated to predict the products yields of the unit in the reaction step. Using these equations, contour plots were obtained, which helped the analysis of the process response due to changes in the operating conditions. Two applications were done in industrial plants. First, using two level factorial designs, new models were adjusted to be used in the advanced control of a naphtha fractionation tower. The identification tests were carried out giving step disturbance in the manipulated variables. The experimental design methodology allowed a multivariable analysis of the system. Finally, experiments were done according to star configuration factorial designs in order to maximize the recovery of LPG molecules in the gases fractionating units of two delayed coke plants of Replan. Since Replan is the biggest oil refinery in Brazil, responsible for 20% of the national refining capacity, the use of factorial designs had a fundamental importance to allow the running of some tests in the plant. It reduces significantly the number of experiments, when it is compared to univariate methodology. Therefore, the impact of the tests in the production was minimized. Furthermore, the results provided very expressive financial earns / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

The purpose of this essay is to find how Location specific factors affect the FDI of MNEs.This is done through the use of Dunning's eclectic paradigm, mainly the L-factor of OLI. TheL-factor is then combined with market agglomeration and unexploited markets as aframework to find location as a motivator for companies´ FDI. We also use Dunning’s fourmotivations for FDI when trying to find how Location affected FDI.Three companies are interviewed in semi-structured interviews to ensure their views on thesubject can transpire but still keep them within the subject at hand. We found that all thecompanies we interviewed mainly looked for agglomerated markets, access to markets,customers and access to competent people within the markets when deciding which market tosettle in. We also found that unexploited markets were not something the companies weinterviewed were searching for nor valued highly in their investment decision. This has to dowith the fact that we only interviewed three companies and did not interview in a wideenough range of industries to be able to conclude our findings.

The purpose of this paper is to build a model that incorporates current data of Africa, both regarding risks and opportunities into a strategic framework that should enable a more informed foreign direct investment decision for multinational enterprises (MNEs). The parameters used in the model were carefully chosen as determinants to foreign direct investment (FDI) based on extensive literature reviews. The model currently covers 101 major cities in 40 African countries. The model calculates and ranks indexes of African cities in terms of prospective investment opportunities. It is a general model with the flexibility of adapting to the user’s specific needs, since they can be highly heterogeneous depending on the industry and the type of to FDI considers. To test the validity of the model, standardized weights were used and the results were compared to current reports of FDI inflows to Africa. The results given by the model were to some extent compliable with the result of current FDI inflows, which thereby can be seen as sign of validity.