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.

Esta dissertação propõe o desenvolvimento de uma metodologia de obtenção de fotografias aéreas, com a finalidade de mapear áreas selvagens amparadas legalmente e administradas pelo governo federal do Brasil. O objetivo final foi o de vir a ser uma ferramenta de mapeamento dessas áreas para o seu planejamento e gerenciamento, com uma metodologia simples e de baixo custo. O sistema para a obtenção das aerofotos emprega as fotografias obtidas com máquinas de 35 mm e aeronaves de asa alta e ampla visibilidade, próprias para reconhecimento aéreo. Emprega ainda um aparelho, com alguns acessórios, construído especialmente para proporcionar o máximo de verticalidade possível das aerofotos em relação ao solo, além de navegação por GPS, procurando eliminar assim distorções ocasionadas por giros e desvios da aeronave leve e melhorando o desempenho da montagem das aerofotos em um mosaico digital. O produto final a ser obtido é um mosaico de fotografias aéreas, georreferenciado, e que serve de base para a elaboração de diversos tipos de mapas temáticos da área protegida, contendo elementos que possam satisfazer as exigências técnicas requeridas pelo levantamento. Além disso, ficam disponibilizadas as aerofotos em pares estereoscópicos de altíssima resolução, para observações mais detalhadas dos diversos elementos no solo. Embora as imprecisões, procurou-se proporcionar uma base de mapeamento georreferenciado através do uso de GPS em pontos de controle no campo, correção destas informações através de técnicas expeditas de DGPS e correção geométrica do mosaico de aerofotos. O resultado final pode ser considerado bastante satisfatório e a metodologia passível de utilização no cumprimento dos objetivos a que se propõe, para o gerenciamento, planejamento e monitoramento de unidades de conservação de uso indireto federais, estaduais e municipais .

O objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto que integre a importância de atributos de textura na seleção de feições, através da utilização de freqüências espaciais de cada classe textural e sua direção, com a eficiência das redes neurais artificiais para classificá-las. O processo é composto por uma etapa de filtragem baseada nos filtros de Gabor, seguida de uma fase de classificação através de uma rede neural Multi-Layer Perceptron com algoritmo BackPropagation. A partir da transformada de Fourier são estimados os parâmetros a serem utilizados na constituição dos filtros de Gabor, adequados às freqüências espaciais associadas a cada classe presente na imagem a ser classificada. Desta forma, cada filtro gera uma imagem filtrada. O conjunto de filtros determina um conjunto de imagens filtradas (canais texturais). A classificação pixel a pixel é realizada pela rede neural onde cada pixel é definido por um vetor de dimensionalidade igual ao número de filtros do conjunto. O processo de classificação através da rede neural Multi-Layer Perceptron foi realizado pelo método de classificação supervisionada. A metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto proposta neste trabalho foi testada em imagens sintética e real de dimensões 256 x 256 pixels. A análise dos resultados obtidos é apresentada sob a forma de uma Matriz de Erros, juntamente com a discussão dos mesmos.

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.

Orientador: Jairo Roberto Jiménez-Rueda / Banca: Marcos Estevan Del Prette / Banca: Eraldo Aparecido Trondoli Matricardi / Banca: Daniel Marcos Bonotto / Banca: Archimedes Perez Filho / Resumo: A presente pesquisa objetivou elaboração de uma proposta de ordenamento da ocupação territorial da Sub-bacia Hidrográfica do Baixo Rio Candeias, localizada no Estado de Rondônia, utilizando ferramentas de Sensoriamento Remoto e Sistemas de Informações Geográficas na avaliação do processo de mudanças de uso da terra para subsidiar o planejamento de bacias hidrográficas. Nesta pesquisa, utilizou-se imagens de satélite digitais e analógicas e Sistema Processamento de Informações Georreferenciadas - SPRING, disponibilizados pelo Instituto Nacional de pesquisas Espaciais - INPE, no qual foram armazenadas, processadas e analisadas todas as informações inerentes a pesquisa. Inicialmente foi realizado um Diagnóstico Zero da sub-bacia, que serviu de base de dados para estabelecer e identificar as deficiências técnicas que necessitam ser complementadas em função das necessidades das comunidades abrangidas. Através da análise da rede de drenagem foi possível analisar a morfoestrutura e morfotectonica da área, identificando as falhas e fraturas, bem como, anomalias do tipo alto/baixo estrutural. Foi realizada uma caracterização das unidades fisiográficas, definidas a partir da interpretação das imagens orbitais, com identificação das formas, reconhecimento e deduções dos fenômenos na elaboração da paisagem atual e subatual. A estas informações foram agregadas, informações de pedologia de fundamental importância para entender a dinâmica e evolução da paisagem e consequentemente, na elaboração do mapa de subzonas. Os limites das Subzonas coincidiram com os limites das unidades de solos incrementadas a unidades geológicas, e como resultado definiu-se dezenove subzonas, que agruparam todas as informações (morfoestrutura e morfotectonica, fisiografia, solos, vegetação e litologia) produzidas e pesquisadas... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This research objective was to prepare a proposal of suitable land uses for the Lower Candeias River Watershed, geographically located within the State of Rondônia, Brazil, using Remote Sensing and Geographic Information Systems approaches to assess land use and land cover change processos and to provide information to support preparation of a sustainable watershed occupation plan. Satellite imagery and a Geographic Information System (SPRING) developed by the National Space Research Institute (INPE) were used to store, process, and analyze digital datasets. Initially, a "Zero Diagnostic" of the Lower Candeias River Watershed was prepared. This diagnostic was used as supporting information to identify technical weakness in the methodological approaches, which required complementary efforts given the local community and environmental characteristics. In addition, based on the river network analysis, it was possible to define the morphostructure and morphotectonic of the study area, which made possible to identify geologic faults and fractures, and low/high structural anomalies. Physiographic units were identified by analyzing satellite imagery, which included form identification, recognition and deduction of the phenomenon that were shaping current and previous landscape. The critical pedologic information were aggregated to support analysis of the dynamic and evolution of the landscape and, subsequently, to support preparation of the subzoning map of the Lower Candeias River Watershed. The subzones limits overlapped the soil unit limits and, by merging them with the geologic units, it resulted in 19 new subzones. Therefore, these new 19 subzones incorporated all information (morfoestrutura and morfotectonica, fisiografia, ground, vegetation and litologia) derived from this dissertation research. Therefore, the land use map... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

A ocupação de áreas naturais por espécies exóticas invasoras é um problema crescente, e segundo contribuinte mais importante para perda de biodiversidade no planeta. Esta problemática tem atingido inclusive áreas protegidas, caso do Parque Nacional da Lagoa do Peixe (PNLP), uma Unidade de Conservação (UC) localizada na planície costeira do Rio Grande do Sul. O crescimento da área ocupada pela exótica invasora Pinus spp no Parque chegou a proporções tais que motivou órgãos de controle a intervir e cobrar providências quanto à erradicação e controle do Pinus spp no interior e entorno da UC. Esta dissertação teve como objetivo geral estudar a evolução espaço-temporal da área ocupada por invasoras do gênero Pinus na parte norte do PNLP através de técnicas de sensoriamento remoto, e apoiadas em um estudo de radiometria dos alvos areia e Pinus. Dois artigos científicos foram produzidos, detalhando o processo de invasão na área de estudo e analisando o comportamento espectral de amostras de areia e acículas de Pinus spp presentes no local. Utilizaram-se imagens dos satélites Landsat entre os anos 1985 e 2017, e Rapid Eye entre 2011 e 2017, o que possibilitou obter uma série histórica de imagens e compreender o processo de invasão desde seu início Para identificação dos pixels Pinus, empregou-se o classificador Spectral Angle Mapper, cujo desempenho na identificação de áreas de Pinus teve exatidão acima de 80%. O estudo de radiometria foi realizado a partir de assinaturas espectrais medidas em laboratório e comparadas com assinaturas dos mesmos alvos obtidas por imagens do satélite Landsat. Os resultados confirmaram a capacidade invasora do Pinus spp, com crescente ocupação de áreas e uma leve aceleração na taxa de expansão. Verificou-se que o vento foi o principal fator de dispersão de sementes na área de estudo, e que as manchas de Pinus spp estão crescendo no sentido do vento NESO, que é dominante na região. A invasão nos campos de dunas inicialmente dependeu de sementes vindas de áreas próximas, mas atualmente é alimentada por sementes oriundas de árvores adultas existentes no local, o que agrava o problema. É importante ter ciência de que a presença do Pinus seguirá crescendo, com tendência de ocupar todos os espaços existentes na área de estudo, excluindo-se apenas as lagoas permanentes e topos de dunas. Portanto, as ações necessárias à erradicação são urgentes, e o atraso nestas ações vai ocasionar prejuízos ainda maiores à biodiversidade do Parque. / The occupation of natural areas by invasive alien species is a growing problem, and second most important contributor to biodiversity loss on the planet. This problem has also reached protected areas, such as the National Park of Lagoa do Peixe (NPLP), a Conservation Unit (CU) located on the coastal plain of Rio Grande do Sul. The growth of the area occupied by the exotic invader Pinus spp in the Park has arrived to such proportions that it motivated control agencies to intervene and demand measures regarding the eradication and control of the exotic in and around the Park. This dissertation aimed to study the space-time evolution of the area occupied by the exotic species Pinus spp in the northern part of the NPLP through remote sensing techniques, and supported by a study of radiometry of sand and Pinus targets. Two scientific articles were produced, detailing the invasion process in the study area and analyzing the spectral behavior of samples of sand and Pinus spp needles present at the site. Images from the satellites Landsat were used between 1985 and 2017 and from Rapid Eye between 2011 and 2017, which allowed to obtain a historical series of images and to understand the process of invasion from the beginning To identify the Pinus pixels, the Spectral Angle Mapper classifier was used, whose performance in the identification of Pinus areas had an accuracy above 80%. The radiometry study was performed from spectral signatures measured in the laboratory and compared with signatures of the same targets obtained by Landsat satellite images. The results confirmed the invasive capacity of Pinus spp, with increasing occupation of areas and a slight acceleration in the rate of expansion. It was verified that the wind was the main seed dispersion factor in the study area, and that Pinus spp spots are growing towards the NE-SW wind, which is dominant in the region. The invasion in the dune fields initially depended on seeds coming from nearby areas, but is currently fed by seeds from existing local adult trees, which aggravates the problem. It is important to be aware that the presence of Pinus will continue to grow, tending to occupy all spaces in the study area, excluding only lakes and dune tops. Therefore, the actions necessary for the eradication are urgent, and the delay in these actions will cause even greater damages to the biodiversity of the Park.

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.

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.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2014. / Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2014-11-03T19:05:14Z No. of bitstreams: 1 2014_MireillePaulaMachado.pdf: 2566619 bytes, checksum: b0efdf29f711f9bafd2afccf0183aad6 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-11-12T10:08:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_MireillePaulaMachado.pdf: 2566619 bytes, checksum: b0efdf29f711f9bafd2afccf0183aad6 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-12T10:08:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_MireillePaulaMachado.pdf: 2566619 bytes, checksum: b0efdf29f711f9bafd2afccf0183aad6 (MD5) / Este trabalho se propôs a realizar um estudo da Produtividade Primária Líquida (PPL) em duas áreas de pastagens de forrageira do tipo Brachiaria brizantha cv. Piatã, localizadas na unidade da Embrapa Cerrados, em Planaltina-DF, mediante o uso de técnica de espectrorradiometria de campo a fim de comparar tais dados com aqueles obtidos a partir do uso do sensor MODIS. Para compor os dados necessários à pesquisa, além das leituras radiométricas e dados de satélite, foram selecionadas duas áreas experimentais, com diferentes tipos de solo, onde foram retiradas amostras de biomassa acima do solo e valores de radiação solar global para obtenção dos valores de radiação fotossinteticamente ativa (PAR). Com os dados coletados foi possível realizar os cálculos para definição dos índices de vegetação, eficiência fotossintética, fAPAR, APAR e PPL (Produtividade Primária Líquida). Os resultados encontrados apontam que em uma das áreas, de solo arenoso, utilizando dados de campo, 38,70% da produtividade esteve concentrada nos três meses do período seco e 61,30% no período chuvoso. Para a mesma área, com dados do MODIS, observou-se que 44,32% da produtividade esteve concentrada na seca, enquanto 55, 68% foi obtida no período chuvoso. Para a segunda área estudada, de latossolo, comparando as duas técnicas empregadas, verificou-se o mesmo comportamento: 38,40% na seca quando utilizados dados de campo e 45,04% quando utilizados dados do MODIS. Para o período chuvoso os valores foram 61,60% e 54,96% para dados de campo e de satélite, respectivamente. Em valores absolutos, a PPL foi maior para o sensor MODIS do que para radiometria no mês de setembro na área de solo arenoso. Na área de solo latossolo, esse comportamento foi observado nos meses de agosto, setembro e outubro. Isso aponta para um reforço da hipótese de que o referido sensor realmente superestime os valores de NDVI nos meses de menor precipitação pluviométrica. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work proposes to conduct a study of Net Primary Productivity (NPP) in two areas of pasture, both occupied by Brachiaria brizantha cv. Piatã, located at Embrapa Cerrados, Planaltina - DF, using a field spectroradiometry in order to compare those provided by MODIS sensor. To compose the data needed for the research, additionally to the radiometric readings and satellite data, there were selected two experimental areas, with different types of soil, from where samples of aboveground biomass and solar radiation values were taken to obtain the values for the photosynthetically active radiation (PAR). With the collected data, it was possible to calculate the vegetation indices, photosynthetic efficiency, FAPAR, APAR and NPP (Net Primary Productivity). The results show that in one of the areas of sandy soil, using field data, 38.70% of the yield was concentrated in the three months of the dry season and 61.30% in the rainy season. For the same area, with MODIS, it was observed that 44.32% of the yield was concentrated in the dry, while 55.68 % was obtained in the rainy season. For the second study area, comparing the two techniques used, there was the same behavior: 38.40% of dry when used field data and 45.04 % when used MODIS data. In the rainy season, the values were 61.60% and 54.96 % for field data and satellite, respectively. In absolute values, the NPP was larger for MODIS than for radiometry in September in the area of sandy soil. In the area of latosol, this behavior was observed in the months of August, September and October. This points out to reaffirm the hypothesis that the MODIS data actually may overestimates the NDVI values during the dry season.