Neste trabalho foram utilizadas imagens do satélite meteorológico GOES-8, em órbita geoestacionária, tomadas em três bandas do infravermelho, para caracterizar a absorção de radiação nestes comprimentos de onda, em função da variação espacial de parâmetros atmosféricos. Um dos principais objetivos foi o desenvolvimento de métodos capazes de apontar, em regiões préselecionadas por sua altitude, zonas de menor absorção atmosférica no infravermelho, caracterizando-as como sítios potencialmente apropriados para observações astronômicas nestes comprimentos de onda. A área de estudo faz parte dos Andes Peruanos, contendo regiões com mais de 2500 m de altitude. A metodologia do trabalho baseou-se na escolha dos canais 3, 4 e 5 do satélite GOES devido a sua sensibilidade à presença de vapor d'água na atmosfera. Em especial, no canal 3 é possível detectar a emissão de radiação infravermelha pelo vapor d'água presente nos níveis médio e superior da troposfera, enquanto no canal 4 a atmosfera quase não absorve radiação infravermelha, concentrando-se este efeito nas nuvens. Considerou-se que na ausência de nuvens pode-se observar a radiação proveniente do solo permitindo estimar sua temperatura. O canal 5 situa-se na porção do espectro contaminada pelo vapor d'água, isto é, onde o vapor d'água absorve parte da radiação proveniente da baixa troposfera. Como critério de qualidade dos sítios estudados foram escolhidos a altitude, a visibilidade da superfície e a quantidade de vapor d'água presente na atmosfera. Os resultados mostraram que as regiões ao sul do Peru concentram os sítios mais adequados à instalação de um observatório astronômico. Comparações com resultados de outros pesquisadores reforçam nossas conclusões.

A produção de base cartográfica para os SIG apresenta peculiaridades distintas daquelas produzidas somente para atender os usuários da cartografia. Portanto cartas digitais em formato vetor produzidos em ambiente de CAD devem passar por rigoroso processo de validação geométrica antes de serem usadas por tais sistemas. Este trabalho tem por finalidade apresentar uma metodologia de validação geométrica de dados geográficos para uso em SIG baseada em ambiente orientado a objeto. Pra tanto são apresentados no decorrer do trabalho os principais conceitos relacionados ao assunto, bem como, a descrição da aquisição de dados via digitalização vetorial, as principais fontes de erro oriundas deste processo e o processo de validação em ambiente de CAD. Também é apresentado de forma pormenorizada os conceitos relacionados à tecnologia de banco de dados Orientado a Objeto e o Sistema Gothic, dentro do qual foram realizadas as implementações. Por fim são apresentadas a descrição das rotinas elaboradas e a metodologia desenvolvida, além de resultados obtidos em testes preliminares. Os testes realizados mostram que ocorreram ganhos de produção consideráveis sem que houvesse perda de qualidade. / The production of cartographic base for the SIG presents distinct peculiarities of those only produced to attend the cartographic users. Therefore digital charts produced in vector format in CAD environment must pass for rigorous process of geometric validation before being used for such systems. This work has for purpose to present a methodology of geomettric validation of geographic data for use in SIG based on oriented object environment. For this the main concepts related to the subject are presented during the work, as well as, the description of acquisition of the data by means of vector digitizer, the main deriving sources of error of this process and the process of validation in CAD environment. Also it is presented of detailed form the concepts related to the technology of Oriented Object data base and the Gothic system, which was used for the implementations. Finally the description of the elaborated routines and the developed methodology are presented, beyond some results gotten in preliminary tests. The tests show that considerable profits of prodution had occurred without that had loss of quality.

O objetivo desta dissertação é apresentar um estudo sobre susceptibilidade a movimentos de massa fazendo uso da combinação de ferramentas de Sensoriamento Remoto (SR), Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e banco de dados relacionados a estes processos. A investigação está baseada no entendimento dos tipos de movimentos de massa e em fatores relacionados, apontando para a identificação, modelamento, análise e mapeamento destes processos. A pesquisa foi desenvolvida na região nordeste do Estado do Rio Grande do Sul, Brasil, mais especificamente próximo às cidades de Alto Feliz, São Vendelino e Nova Milano ao longo da rodovia RS 122. A área de estudo é caracterizada por um relevo montanhoso, onde as encostas tendem a ser íngremes, apresentando uma precipitação bem distribuída ao longo do ano. O contexto geológico está inserido nas rochas vulcânicas da Formação Serra Geral. Deslizamentos ocorridos em 2000, após chuvas intensas e concentradas, resultaram em significantes danos a pessoas e propriedades. Nesta ocasião, vários trechos de rodovia, que se desenvolviam ao longo de cortes foram soterrados. O tráfego foi obstruído e ocorreram vários danos à rodovia, infelizmente este episódio resultou na morte de quatro pessoas. A análise e o gerenciamento de movimentos de massa requerem um grande volume de informação, devido à complexidade nos procedimentos de análise e processos envolvidos. Buscando alcançar os resultados, foram testados parâmetros topográficos, geológico-geotécnicos e antrópicos, gerados a partir de imagens do sensor ASTER, fotografias aéreas, coleta de dados de campo e mapas temáticos. Foram aplicadas técnicas de interpretação e processamento de imagens e realizada análise geográfica e espacial para identificar áreas com propensão natural a movimentos de massa. A pesquisa demonstrou coerência entre os dados levantados em campo e os resultados obtidos no mapa de suscetibilidade (áreas mais susceptíveis a movimentos de massa são onde se encontram a maioria das cicatrizes). A metodologia adotada na pesquisa mostrou-se de rápida e fácil aplicação, além de demonstrar um método relativamente econômico que pode ser usado por gerenciadores do uso do solo e órgãos públicos para análise de riscos a deslizamentos, validando a utilização de imagens do sensor ASTER e apontando para a intensificação de pesquisas relacionadas ao modelamento e quantificação dos estudos de movimentos de massa e o uso de tecnologias de SIG e SR. Recomenda-se também a aplicação da metodologia em outras regiões com características fisiográficas distintas, historicamente submetidas a movimentos de massa, para comparação dos diferentes fatores geoambientais condicionantes destes processos, bem como a inserção de outros fatores não utilizados na presente pesquisa. / The purpose of this dissertation is to present a study on susceptibility of mass movements using a combination of tools of Remote Sensing (RS), Geographical Information Systems (GIS) and data collection related to these processes. The investigation is based on the understanding of the types of landslides and related factors, pointing to identification, modelling, analysis and mapping of these processes. The research was developed in the northeastern region of Rio Grande do Sul state, Brazil, more specifically nearest the towns of Alto Feliz, São Vendelino and Nova Milano along RS 122 road. The study area is characterized by a mountainous relief, where hillslopes tend to be steep, presenting annual rainfall very well distributed during the year. The geologic context is inserted on volcanic rocks of Serra Geral Formation. Landslides that occurred in 2000, after heavy and concentrated rainfall, resulted in significant damage to people and properties. In this occasion, several road stretches that were inserted on cut, were covered by land. The traffic was obstructed and several damage to road occurred. Unfortunately, this episode caused death of four people. Landslides assessment and management require a large amount of information due to the complexity in the analysis procedures and related processes. Aiming to achieve the results, it was tested topographic, geological-geotechnical and anthropic parameters generated from ASTER images, aerial photographs, field data collection and theme maps. Techniques of interpretation and processing were applied as geographic and spacial analysis was used to identify areas with mass movement natural susceptibility. The research shown coherence between the collected data in field and the obtained results on susceptibility map (the more liable to mass movement areas are where the most of scares be.) The methodology adopted to realize the research seemed to be of quick and easy application and it demonstrated to be a relatively cheap method which can be used by land-use managers and public institutions to assess landslides hazard, making valid utilization of ASTER images and pointing out to the identification of researches related to modelling and quantification of studies of mass movement and use of technologies SIG and SR. It is also recommended the application of the methodology in other regions with distinct physical characteristics, historically submitted to mass movements to compare the different conditioning geo-environment items of these processes and the insertion of other factors not used in this research.

A observação da Terra por satélites tem demonstrado a possibilidade de estabelecer diferenças entre espécies de plantas através do estudo de suas feições espectrais. O espectro de reflectância das videiras segue esta tendência, demonstrando a viabilidade de identificar vinhedos em imagens de satélite entre outros tipos de vegetação. Entretanto a distinção entre cultivares de videira, ainda é investigada. Tal estudo foi conduzido neste trabalho, utilizando imagens de satélite multiespectral de dois diferentes terroirs no estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Informações espectrais de 13 cultivares de videiras (Cabernet Sauvignon, Merlot, Semillon, e outras), foram extraídas de imagens coletadas pelo sensor ASTER a bordo do satélite Terra, com 9 bandas e resoluções de 15m no visível e 30m no infravermelho. Medidas radiométricas em campo foram realizadas, provendo informações espectrais adicionais. Para o terroir com videiras em espaldeira (cultivo em fileiras), espectros de nove pontos foram construídos, sendo cada um a média de três medidas, para cada uma das variedades estudadas. Estes espectros foram obtidos a partir das intensidades normalizadas para as 9 bandas, apresentando comportamento polinomial. O outro terroir , distante 500km, apresenta vinhedos pequenos cultivados no estilo tradicional de latada (horizontal). Alguns pontos observados são: Medidas de campo são compatíveis com os dados orbitais; Espectro de uma variedade medido em três diferentes áreas, são mutuamente consistentes; É possível através de imagens de satélite, identificar as variedades a partir de suas respectivas equações; A informação espectral é coerente entre ambos terroirs . Conclui-se que imagens de satélite com resolução média (pixel 15-30m), especialmente no infravermelho, são ferramentas valiosas para medidas de superfície e identificação de cultivares de uva, levando a múltiplas aplicações, entre elas a viticultura de precisão. / The observation of Earth by satellites has demonstrated the feasibility of establishing differences between plant species, from their spectral features. The reflectance spectrum of vine plants follows this trend, being possible to identify vineyards in satellite images, among other species. However, identification at grape variety level is still to be investigated. This was presently addressed, using satellite multi-spectral images of two terroirs at Rio Grande do Sul State, Brazil. Spectral informations for 13 grape varieties (Cabernet Sauvignon, Merlot, Semillon, and others) were extracted from images collected by the ASTER sensor aboard Terra satellite, at 9 bands, with resolutions of 15 m at visible and 30 m at infrared. Field, radiometric measurements provided additional spectra. For one terroir, with vines in rows, 9-points spectra were constructed, each being the average of three plots of a given variety. These spectra are either polynomials, or sets of normalized intensities for the 9 bands. The other terroir, 500 km apart, has smaller plots in the traditional pergola style. Results point that: field measurements are compatible with orbital data; spectra for one variety, taken from three different plots, are mutually consistent; it is possible, from satellite images, to identify varieties, from their respective equations; the spectral information is coherent between both terroirs. It is concluded that middle resolution satellite images (pixel 15- 30m), specially at infrared, are a valuable tool for surface measurements and grape variety identification, leading to multiple applications, including precision viticulture.

A região do litoral norte do estado do Rio Grande do Sul abriga conjuntos florestais do Bioma Mata Atlântica que se encontram extremamente fragmentados e com reduzida parcela de vegetação nativa. A ocupação humana e as atividades econômicas agrícolas da região vêm ocasionando forte pressão nestes remanescentes florestais. O plantio de banana ocupa a maior área nesta região, gerando um enorme impacto sobre as áreas de Mata Atlântica que vem cedendo lugar para as áreas de bananais. O presente trabalho tem como objetivo avaliar o uso de dados hiperespectrais para a diferenciação das áreas de Mata Atlântica e de bananais no município de Três Cachoeiras, o maior produtor de banana do Estado. Classificadores bayesianos foram utilizados para a determinação das classes, Mata Atlântica e Bananais, com dados extraídos de uma imagem de alta resolução espectral do município de Três Cachoeiras. Verificou-se que os valores de acurácia com índice Kappa e Exatidão Global diminuíram conforme a simplificação do classificador de Bayes. Desta forma, os maiores valores de acurácia foram os dos métodos de Máxima Verossimilhança, Fisher e Distância Euclidiana, respectivamente. Os dois primeiros métodos aumentam os valores de acurácia se forem implementados com um limiar de exclusão. Foi verificado que a variável ambiental de orientação de vertentes não influencia na forma da curva espectral das áreas ocupadas por bananais, influenciando somente na intensidade da mesma. Destaca-se que a utilização de dados hiperespectrais representam uma nova abordagem do sensoriamento remoto, complementando a análise do meio ambiente realizada pelos métodos multiespectrais. / The North Coast region of Rio Grande do Sul is home to sets of Atlantic Forest in the state; however they are extremely fragmented, with small portion of native vegetation. Human occupation and agricultural economic activities in the region have caused great pressure on these forest remnants. Banana plantation in this region is takes the biggest part of this area, and the features of this planting generates a huge impact on the areas of Atlantic Forest, since that it is giving way to the areas of plantations. This assignment aims to evaluate the use of hyperspectral data for differentiation between the Atlantic Forest and banana’s areas in the town of Três Cachoeiras, the state’s largest producer of banana. Bayesian classifiers and data extracted from a town’s high spatial resolution image have been used in order to verify the accuracy of the classifiers. It was found that the values of accuracy with an index Kappa and Global Accuracy have decreased by the simplification of the Bayes classifier. Thus the highest values of accuracy were the Method of Maximum Likelihood, Linear Fisher and Euclidean Distance, respectively. The first two methods increase the accuracy values if they are implemented with a threshold of exclusion. It was verified that the strands’ environmental orientation variable does not influence the shape of spectral curve of the areas of banana plantations, but only influences its intensity. It is noteworthy that the use of hyperspectral data represent a new way of approach to remote sensing, complementing the environmental analysis performed by the multispectral methods.

Nos últimos anos, o crescimento desordenado das grandes cidades gerou diversos problemas na infra-estrutura urbana que atingiram também as proximidades dos aeroportos, surgindo obstáculos que afetam a segurança das aeronaves, dos passageiros e da população que vive nesses locais. Além da segurança aeroportuária, a intensa circulação humana junto à Zona de Proteção dos Aeroportos, afeta o desenvolvimento sócio-econômico adequado da região. Visando padronizar as operações aéreas no mundo de forma a torná-las mais seguras, a Organização de Aviação Civil Internacional (OACI) publicou diversos documentos normativos que regulamentam as atividades aeronáuticas, havendo, no entanto, uma grande dificuldade na aplicação das normas de zona de proteção de aeródromos. Devido à precisão necessária as medidas e os levantamentos de obstáculos são realizados com métodos topográficos clássicos, o que demanda um custo alto devendo-se buscar novas alternativas que permitam realizar as medições com a precisão necessária, porém em um tempo menor e maior eficiência. O Sensoriamento Remoto desenvolveu-se de sobremaneira nos últimos anos, passando a contar com sensores capazes de produzir imagens com pixel de tamanho igual ou inferior a 1m. Atualmente, a utilização de imagens de alta resolução apresenta-se como uma moderna alternativa para a solução do problema de gerenciamento de obstáculos, visando o monitoramento contínuo do aumento de implantações irregulares no entorno dos aeroportos. Neste sentido, duas imagens IKONOS II, datadas de 2001 e 2008 foram utilizadas para o levantamento da ocupação do entorno do Aeroporto Salgado Filho em Porto Alegre, Rio Grande do Sul, com objetivo de propor uma metodologia de fácil compreensão que possibilite o rápido entendimento dos planos de zona de proteção de aeródromo a sua relação com as áreas urbanas do entorno dos aeródromos, a localização e identificação de obstáculos e diversos outros alvos que se localizem nas referidas áreas, por meio da utilização de imagens de alta resolução espacial. Este estudo revelou que o uso de imagens de alta resolução apresenta-se como uma técnica eficiente para as análises de obstáculos, haja vista que um erro estimado de 2,66 m nas coordenadas da imagem ortorretificada é tolerável na maior parte dos parâmetros estabelecidos pelas superfícies limitadoras de obstáculos. / In recent years, large cities have experienced disordered growth, resulting in many problems of infrastructure that reached the airports neighborhoods, causing many obstacles that affect the safety of aircrafts, passengers and people living near the airports. An other result is the airport’s restriction, in such a way to affect the socio-economic development of the region attended by it. In intention of standardize, the aviation operations in the world to make them more safeties, the International Civil Aviation Organization (ICAO) published many documents to normalize and regulates the aviation activities, but there is a great difficulty to obey the rules of obstacles control. Because the necessary precision, the measures and obstacles surveying are made with conventional topography methods, which demand a very high cost, that makes necessary to look for new alternatives for performing measurements with the necessary precision, but in a shorter time and greater efficiency. In the last years, the remote sensing developed in a greater way, such to have sensors capable of producing images with a pixel size equal to or less than 1 m. Nowadays, the use of high-resolution images is presented as a modern alternative to solve the problem of obstacles managing to continuously monitoring the increase in irregular deployments around the airports. In this sense, two IKONOS II images, dated 2001 and 2008 were used to survey the occupation of the area surrounding the Salgado Filho airport in Porto Alegre, Rio Grande do Sul with the objective of propose a methodology of easy comprehension that makes possible to understand quickly the aerodrome obstacles limiting surfaces and its relation to the urban areas that surround the aerodromes, the localization and identification of obstacles and many other implantations that are situated in these areas, by using the high resolution images. This study showed that using high-resolution images is presented as an efficient technique for the analysis of obstacles, given that an estimated error of 2.66 m in the coordinates of the orthorectified image is tolerable in most of the parameters set by the surfaces that limits the obstacles implantation.

Modelos numéricos de equações primitivas, tais como BRAMS, apresentam erros intrínsecos em suas soluções. Esses erros têm várias causas, entre as quais se pode citar: imperfeição do método numérico que aproxima as equações diferenciais por equações de diferenças finitas, resolução da grade, dificuldade em representar os termos não lineares das equações do modelo, entre outros. Neste trabalho são comparados dois métodos de pós-processamento estatístico, Model Outuput Statistics (MOS) e Model Outuput Calibration (MOC) para avaliar se é necessário e em caso afirmativo qual é o mais adequado para ser utilizado juntamente com o modelo BRAMS em execução no Laboratório de Meteorologia e Qualidade do Ar (LMQA/CEPSRM/UFRGS). Essas duas técnicas se mostram muito eficientes em compensar erros, porém a primeira tem a desvantagem de requerer uma grande base de dados e ainda a necessidade de alterar as equações quando ocorrem modificações no Modelo. O outro método difere do primeiro por calcular o erro da variável, e não o seu valor, e utilizar dados recentes para calcular a equação de regressão. Foram geradas previsões com saídas de 3 em 3h para o período de 01 de janeiro de 2008 até 31 dezembro de 2009, período de treinamento do MOS, e de 29 de maio até 31 de julho de 2010, período de treinamento do MOC e teste dos dois métodos. No trabalho é feita uma análise detalhada dos dois métodos em oito localidades do Rio Grande do Sul, para as variáveis temperatura da superfície, umidade relativa do ar em superfície, pressão à superfície e chuva acumulada em 1h. Os resultados obtidos com a utilização dos métodos estatísticos aumentaram a acurácia da previsão em relação às previsões do modelo BRAMS para temperatura, umidade e pressão. Em um dos resultados obtidos, em Vacaria, o MOC consegue acompanhar uma grande variação na pressão e melhora 49,12% a saída do modelo, enquanto o MOS apresenta resultado negativo (-767,97%). Em outro caso, na cidade de Santa Maria, os dois métodos conseguem melhorar 86% a pressão. / Some variables predicted by Weather Numerical Models are frequently influenced by errors. Such errors occurs not only to the assumptions used in the construction of the model equations of physics/dynamics, but also by the topography used. This work compares two statistical post-processing methods Model Outuput Statistics (MOS) and Model Outuput Calibration (MOC) to evaluate which is most suitable to calibrate the model (BRAMS) running in Meteorology and Air Quality Laboratory (LMQA/CEPSRM/UFRGS). These two techniques proved very effective in compensating errors, but first has the disadvantage of requiring a large database and need to modify the equations when changes occur. Other method differs from the first to calculate error of the variable, not its value properly and use recent data to calculate the regression equation. Predictions were generated during 3hs intervals from January 1st, 2008 to December 31, 2009 to MOS training period. MOC training period and testing occurs from May 29 until July 31, 2010. This work goal is a detailed analysis of the two methods in eight locations of Rio Grande do Sul State to temperature, humidity, pressure and preciptation. The results are satisfactory to first of 3 variables. In Vacaria city, MOC follow a wide variation in pressure and reached an improvement by 49.12%, while MOS, achieved 767.97% down. In another case, Santa Maria city, two methods can improve 86 % pressure results.

O desenvolvimento de novas tecnologias proporciona meios para novas pesquisas e, no caso dos dados gerados por sensores remotos, seu entendimento e utilização constituem uma ampla fonte para a geração de novos conhecimentos científicos. Imagens de média resolução espacial, a exemplo o sensor ASTER, apresentam fontes de informação de grande valor. O presente trabalho tem o propósito de investigar as potencialidades dessas imagens na discriminação espectral de vinhedos e, adicionalmente, verificar o comportamento espectral de variedades de viníferas frente à influência de efeitos de sombreamento. Para esta análise, a Vinícola Veramonte, no Valle de Casablanca-Chile, foi escolhida por ser adequada em termos de topografia, repartição de parcelas, informações de campo e disponibilidade de imagens. Como imagens ASTER são coletadas com resoluções de 15m e 30m, operações de reamostragem são necessárias para uma maior exploração dos dados. As bandas do subsistema SWIR, com pixels de 30 m, foram reamostradas pelo método do Vizinho mais Próximo para 15 m e processadas junto com as três bandas do subsistema VNIR, possibilitando realizar a investigação espectral utilizando-se 9 bandas. Comparações estatísticas (teste t) foram feitas em imagens originais e reamostradas, constatando-se que ambas não diferem significativamente. A influência da sombra entre fileiras de vinhas na resposta espectral também foi investigada. A proporção de sombra entre as fileiras é variável, em função da orientação das filas, da distância zenital e do azimute do Sol na hora da aquisição da imagem. Foram estudadas as variedades Chardonnay, Merlot e Sauvignon Blanc em três imagens de diferentes datas. Determinados os diferentes grupos, esses foram submetidos a análises de similaridade, usando-se ANOVA, seguidos do teste de Tukey. Comparou-se também a separabilidade de diferentes variedades, que apresentavam a mesma quantidade de sombra. As imagens foram classificadas através do classificador de Mínima Distância para verificar a eficácia desse classificador em detectar a variação de sombra. A validação final foi realizada através da comparação da imagem classificada com as informações contidas no mapa de localização das cepas. Como resultados, foi confirmada a validade da reamostragem de pixels pelo método do vizinho mais próximo, sem alteração do valor digital, e constatou-se a influência do substrato (solo iluminado ou sombreado) na caracterização espectral das variedades viníferas, e a sua influência na classificação das imagens ASTER. / Technological developments lead to new sources of research, and in the case of data from remote sensors, their understanding and use allow the generation of new scientific knowledge. For images of medium spatial resolution, the ASTER sensor is an important information source. This study aims to investigate the potential of ASTER images in the discrimination of vineyards, and to verify the spectral behavior of the vinifera varieties in face of the influence of shadow effects. For this analysis, the property of Viña Veramonte, at Valle Casablanca, Chile, was chosen, since it proved to be adequate for its topography, plot partition, field data, and images availability. Since ASTER images are acquired with spatial resolutions of 15m and 30 m, resampling procedures are necessary to the full use of data from the nine spectral bands of VNIR and SWIR; however, such practices are frequently considered as sources of false information, and this issue was investigated first. The six SWIR bands, with 30m pixels, were resampled to 15m using the Nearest Neighbor method, allowing to perform a spectral investigation with nine bands. Statistical comparisons using the t test were applied both to the original and resampled images, being shown that the two images don’t differ significantly; this allowed to proceed the study using resampled images with nine spectral bands. The influence of shadow between rows of vines was then investigated. The percentage of shadow between rows is variable, being a function of row orientation, of Sun’s zenith distance and azimuth, and of the time of image acquisition. Using maps provided by the vineyard managers, informing vine varieties and their places, it was possible to derive the spectral information and to identify the vine parcels in images, which were separated by groups according to their shadow percentages. The grape cultivars Chardonnay, Sauvignon Blanc and Merlot were studied in images of three dates. After defining the three groups, they were analyzed through the ANOVA and Tukey Test methods. A comparison was also made for those varieties which had the same proportion of shadow. All images were classified through the Minimum Distance algorithm, to verify the performance of this classification technique in detecting the shadow change. The final validation was made by comparing the classified image with information from the vineyard map. As results, the validity of the pixel resampling by the Nearest Neighbor method was demonstrated, as the influence of the inter-rows shadow in the classification of ASTER images.

O objetivo do presente trabalho foi avaliar a contribuição de diferentes tipos de solo na parcela espectral do modelo agrometeorológico-espectral JONG (Fonseca, 2004). Para isso foi necessário analisar o comportamento espectral desses solos com relação à mineralogia e parâmetros físico-químicos, caracterizando os substratos, e avaliando as regiões espectrais mais sensíveis às variações da contribuição dos mesmos no modelo JONG. Os solos analisados constituem-se no substrato do Bioma Pampa que ocorre na porção centro sul do Estado do Rio Grande do Sul, distribuindo-se nas regiões geomorfológicas denominadas Escudo Sul-rio-grandense e Depressão Periférica. Análises de remoção do espectro contínuo, componentes principais e correlações foram aplicadas aos espectros das amostras para auxiliar na caracterização. O modelo linear de mistura espectral foi aplicado às imagens na tentativa de agrupar as unidades amostrais de acordo com a semelhança nas proporções de solo e vegetação, a fim de verificar a participação do substrato nas variáveis espectrais das imagens. As variáveis espectrais testadas foram aquelas usadas por Fonseca (2004). Comprovando a influência do comportamento espectral dos solos nas variações de brilho dos pixels amostrais, e buscando a inserção de outras variáveis espectrais ao modelo JONG, foi proposto o cálculo da diferença entre os valores de reflectância de superfície das unidades amostrais, e a comparação ao mesmo cálculo entre as reflectâncias das respectivas amostras, buscando localizar as bandas mais sensíveis às variações de albedo dos substratos. Uma nova parametrização do submodelo espectral foi implementada e integrada à variável agrometeorológica, obtendo-se um modelo JONG modificado. Concluiu-se que os solos analisados apresentaram grande contribuição à reflectância dos pixels, exibindo alto albedo e bandas de absorção bem marcantes em 1400 nm, 1900 nm e 2200 nm. O método de remoção do espectro contínuo permitiu avaliar as bandas de absorção e o relacionamento dessas com a presença de determinados elementos químicos. O uso das componentes principais mostrou-se adequado na separação das amostras com base nos espectros, possibilitando a formação de grupos por similaridade espectral, química e mineralógica. O agrupamento das unidades amostrais permitiu a comparação das grandezas espectrais testadas por Fonseca (2004) que mostraram-se sensíveis as variações do comportamento espectral dos substratos. Da comparação entre as diferenças nos valores de reflectância tanto das unidades amostrais quanto das amostras de solo, a maior sensibilidade à variação de albedo dos substratos ocorreu, respectivamente, nas bandas 4, 7, 5 e 3, do sensor Landsat 7/ETM+. Foi investigada a eficácia de novos índices espectrais para representar a participação dos solos na componente espectral do modelo JONG. As variáveis espectrais que melhor expressaram as variações da disponibilidade inicial de forragem e a contribuição espectral dos diferentes solos foram: a fração solo do modelo de mistura e os índices que relacionaram as bandas espectrais susceptíveis a variação de brilho dos substratos. O modelo JONG modificado mostrou-se sensível em representar a variabilidade espacial da disponibilidade de biomassa. A utilização de uma base radiométrica fez-se importante no entendimento do comportamento espectral dos solos visando considerar a contribuição desses ao Modelo JONG. / The objective of the present work was to evaluate the contribution of different soil types in the spectral parcel of the JONG agrometeorological-spectral model (Fonseca, 2004). For this it was necessary to analyze the spectral behavior of these soils regarding to mineralogy and parameters physicist-chemistries, characterizing ground, and evaluating the regions most sensible to the contribution variations of the same ones in the JONG model. The analyzed soil form the Biome Pampa’ grounds that occur in the portion south center of the Rio Grande do Sul State, distributing itself in geomorphologic regions called Sul-riograndense Shield and Peripherical Depression. Spectral continuum removal, principal components analysis and correlations were applied to the spectra samples to help in the characterization. Linear spectral mixture modeling was applied to the images in the attempt to group the sample units in agreement the similarity between soil and vegetation proportions in the pixel, in order to verify ground contribution in the spectral variable of images. The spectral variable tested were the same used by Fonseca (2004). Proving the influence of the soil spectral behavior in the brightness variations of the sample pixels, and searching to insert others spectral variables in the JONG model, it was proposed the difference calculation between the surface reflectance of the sample units, and the comparison to the same calculation between the sample reflectance for the respective units, in order to locate the bands most sensible to the ground albedo variations. New spectral submodel parameterization was determined and integrated to the agrometeorological variable, obtaining a modified JONG model. We conclude that the soils analyzed presented great contribution to the pixels reflectance, showing high albedo and well-defined absorption bands in 1400 nm, 1900 nm and 2200 nm. Analysis by continuum removal allowed evaluating the absorption bands and the relationship of these with the concentration of contents of chemical elements. The results of principal components showed adequate to separate spectra samples in groups by spectral, mineralogical and chemical similarity. The grouping of the sample units allowed the comparison of the spectral variables tested by Fonseca (2004) that showed sensible to the spectral behavior variations of the grounds. Comparison between differences in the reflectance values of the sample units and of the respective soil samples showed that biggest sensibility to the ground albedo variations occurred in the 4, 7, 5 and 3 bands, respectively. It was investigated the efficiency of the new indices to represent the soil participation in the spectral component of the JONG model. Spectral variables that best expressed to the availability variations of initial biomass and the spectral contributions of the different soils were: soil fraction and indices that had related the sensible spectral bands to the ground brightness variations. The modified JONG model showed sensibility in representing the space variability of the biomass conditions. The use of a radiometric base became important in the understanding of the soil spectral behavior aiming at to consider the contribution of these to the JONG model.

O presente trabalho tem como objetivo principal desenvolver e implantar um sistema de informações utilizando Banco de Dados que permita uma interface com os Sistemas de Informações Geográficas, promovendo e facilitando o acesso dos dados sobre o Processo de Arenização no Sudoeste do Rio Grande do Sul. Para tal utilizou-se como base as informações contidas no Atlas da Arenização do Sudoeste do Rio Grande do Sul, resultado do trabalho do grupo de pesquisa do Departamento de Geografia do Instituto de Geociências da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. A área de ocorrência dos areais está localizada no sudoeste do Estado do Rio Grande do Sul, a partir do meridiano de 54º, em direção Oeste, até a fronteira com a República da Argentina e a República Oriental do Uruguai. A degradação do solo nesta área apresenta-se sob forma de areais, ocupando uma longa faixa onde se localizam os municípios de Alegrete, Cacequi, Itaquí, Maçambara, Manuel Viana, Quaraí, Rosário do Sul, São Borja, São Francisco de Assis e Unistalda. No desenvolvimento desse trabalho buscou-se realizar um levantamento acerca dos conhecimentos específicos tais como Modelagem de Dados, Banco de Dados, Geoprocessamento, Sistemas de Informações Geográficas e os Processos de Arenização no sentido de criar uma base conceitual e tecnológica, que possibilite a estruturação do sistema de maneira mais adequada. Desta forma, o desenvolvimento de sistemas de Banco de Dados deve estar baseado em uma metodologia eficaz, a partir da qual são empregados instrumentos específicos de apoio às diferentes etapas do projeto. Sendo assim, a abordagem utilizada foi a representação de dados no modelo relacional, utilizando-se, para tal, o Modelo de Entidade Relacionamento - MER. Este é baseado na percepção do mundo real, constituído por um conjunto de objetos básicos chamados de entidades, relacionamentos e atributos. Tal modelo foi desenvolvido para facilitar a tarefa de projetar banco de dados relacionais, possibilitando à especificação da estrutura lógica geral do mesmo. Seguindo esta metodologia, foi possível modelar e desenvolver um banco de dados contendo as informações importantes do objeto em estudo, a fim de que esses dados pudessem ser acessados futuramente para análise e obtenção de resultados sobre o Processo de Arenização no Sudoeste do Rio Grande do Sul. / The main purpose of the present work is to develop and implement a database information system to interface geographical information systems in order to foster and ease the access to data regarding the process of sand-spreading (in Portuguese, "Arenização") in southwest Rio Grande do Sul state. The southwest Rio Grande do Sul Sandiness Atlas, a work by the research group from the Geography Department of the Geosciences Institute of the Rio Grande do Sul University, was used as the source of information. The occurrence of fields the sand dunes ("Areais") is restricted to the southwest part of the Rio Grande do Sul state, from the 54W meridian, up to the borderline with the Republic of Argentina and the East Republic of Uruguay. The soil wears down throughout the whole area, forming a long strip of sand over the counties of Alegrete, Cacequi, Itaquí, Maçambara, Manuel Viana, Quaraí, Rosário do Sul, São Borja, São Francisco do Assis e Unistalda. During the development of this work, we sought to gather particular understanding about Data Modelling, Database Systems, Geoprocessing, Geographical Information Systems and Process of Sand-Spreading, in order to build a conceptual and technological base to allow the proper arrangement of the system. In this way, the development of a database system must be grounded by an effective methodology, from which particular support tools to the distinct parts of the project are employed. Therefore, the adopted approach was to represent data in the relational model, using the Entity-Relationship Model (MER), which is based on the perception of the real world, made up by a set of basic objects called in entities, relationships and attributes. The model was developed to ease the task of projecting relational database systems, allowing for its own general logical structure specification. Following this methodology, the modelling and development of a database with all the relevant information about the object of study has become possible in such a way that these data may be accessed later on for analyses and evaluation of the process of sand-spreading taking place over southwest Rio Grande do Sul state.