Animais peçonhentos: aranhas.

bitstream/item/126133/1/aranhas.pd

Animais peçonhentos: escorpiões.

bitstream/CPAMN-2009-09/19160/1/escorpioes.pd

Animais peçonhentos: serpentes.

bitstream/CPAMN-2009-09/19161/1/serpentes.pd

Monitoring of agricultural land use in São Paulo State - Brazil using geotechnology approach.

This study evaluated changes in agricultural land use on São Paulo state, Brazil, mapping and qualifying sugarcane expansion. The Percentage Change Index (PCi), calculated using official municipal census data was used to identify areas where sugarcane caused the main land use changes. The PCi provided the sugarcane percentage changes over 20 years of data. Detailed land cover maps for four municipalities with high PCi were created for two time periods (1990 and 2005), using satellite images. Results showed that sugarcane expansion over the 15 year period occurred mainly over pasture lands however, for one municipality, a high substitution of forest plantation areas was observed. Also, only one municipality showed a strong increase in short cycle crop agriculture, which also occurred over pasture areas. Results revealed that sugarcane expansion has a relationship with local economic aspects and the method used provided an important tool to define public policies and management decisions

Análise de três métodos para classificação de agricultura temporária em larga escala no estado do Mato Grosso do Sul.

Esse trabalho tem como objetivo avaliar o uso de três métodos de classificação diferentes: semiautomático em imagens de amplitude, Crop Enhanced Index (CEI) e Spectral Angle Mapper (SAM); para o mapeamento de cultura temporária no estado do Mato Grosso do Sul utilizando imagens MODIS e validar os resultados com os dados fornecidos pelo PAM/IBGE

Avaliação espaço-temporal do Albedo de superfície no município de Maracaju, MS.

O albedo pode ser definido como a razão entre a radiação solar refletida e a radiação solar incidente em uma superfície. Ao longo dos anos, diversas pesquisas relatam a importância do albedo no entendimento de processos relacionados com mudanças climáticas, desertificação entre outros. O albedo está diretamente relacionado com as trocas de energia e afetam os regimes radiativos, ocasionando variações na temperatura, modificação no clima local e mudanças no calor latente e sensível, alterando significativamente o balanço energético da atmosfera. O presente trabalho objetivou avaliar espaço‐temporalmente o albedo de superfície no município de Maracaju, MS. Segundo a classificação de Köppen, o clima da região é do tipo Aw (tropical úmido), com precipitações médias anuais de 1200 mm; temperaturas máximas e mínimas de 33ºC e 19,6ºC, respectivamente. A região possui relevo levemente ondulado com altitude média de 400 m. Para o estudo, foram utilizadas imagens Landsat 5 ‐ TM nas datas de 05/04/1996, 07/06/1996, 12/09/1996, 12/04/2010, 15/06/2010 e 21/10/2010. As imagens foram registradas tendo por base o mosaico GeoCover 2000 da NASA. Posteriormente, o albedo foi determinado segundo procedimentos do Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). Com base nos resultados obtidos, constataram‐se significativas variações espaçotemporal nos valores de albedo tanto entre datas do mesmo ano quanto entre os anos de 1996 e 2010. De forma geral, os valores de albedo para o ano de 1996 foram menores do que aqueles encontrados para as datas avaliadas no ano de 2010. Uma possível justificativa para esses resultados pode está na significativa expansão agrícola ocorrida no município na ultima década

Avaliação do saldo de radiação de superfície em áreas de produção agropecuária.

Nas ultimas décadas foram significativos os avanços tecnológicos voltados para produção agropecuária com sustentabilidade econômica e ambiental. Um exemplo disso foi o uso de técnicas como a do plantio direto que permite produzir com menor revolvimento do solo, minimizando processos de degradação das terras. No entanto, vários são os fatores que podem colocar em risco a sustentabilidade da produção agropecuária, entre esses, os fatores climáticos são relevantes. Nesse sentido, o presente trabalho objetivou avaliar o saldo de radiação de superfície em áreas de produção agropecuária. Para tanto, foram utilizadas áreas de seis fazendas localizadas no estado de Mato Grosso do Sul. Nesse estudo, estimou‐se o saldo de radiação por meio da aplicação do Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) e imagens Landsat 5 ? TM de órbita/ponto 225/074 e 224/074 e datas de 12/04/2010 e 21/04/2010, respectivamente. A obtenção do saldo de radiação por meio do algoritmo SEBAL requer radiância espectral nas bandas do visível, infravermelho próximo e termal. Além disso, são necessários dados de estações meteorológicas, nesse caso, foram utilizados dados de temperatura do ar, radiação solar e velocidade do vento proveniente de estações automáticas do INMET próximas às áreas de estudo. Os resultados obtidos mostraram a existência de variação espacial do saldo de radiação tanto nas áreas de agricultura e de pecuária da mesma fazenda quanto entre fazendas, ou seja, o saldo de radiação variou conforme o uso e cobertura da terra e com as condições ou estado da vegetação em cada fazenda. Para melhor elucidar questões inerentes à essa variabilidade, em estudos complementares, recomenda‐se avaliação temporal do saldo de radiação

Comparação entre classificação semiautomática e o método CEI utilizando dados MODIS para o mapeamento de áreas de soja no Estado de Mato Grosso do Sul.

A soja é um dos grandes motores da agricultura brasileira, o que faz com que o país ocupe papel de destaque na produção e exportação dessa cultura. Assim, busca-se, por meio do uso de geotecnologias, melhorar o rendimento e localizar com precisão as áreas produtoras. Neste trabalho, foram empregados os métodos de classificação semiautomática e Crop Enhancement Index (CEI) às imagens do sensor MODIS, para obtenção das áreas de agricultura temporária no Estado de Mato Grosso do Sul. Posteriormente, os resultados obtidos foram comparados aos dados de área plantada do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) para o ano agrícola de 2012. As avaliações dos resultados mostraram que o mapeamento de grandes áreas de soja foi satisfatório para ambos os métodos, contudo a classificação CEI evidenciou melhor correlação com a área plantada total de soja informada pelo IBGE