Water Productivity Modeling by Remote Sensing in the Semiarid Region of Minas Gerais State, Brazil

This chapter aimed to demonstrate the potential of monitoring water and vegetation parameters by combining weather and satellite measurements in mixed agroecosystems in the semiarid region of the northern Minas Gerais state, Southeast Brazil. Soil moisture indices and water productivity components were quantified with Landsat 8 images under different hydrological conditions along the year 2015. The surface resistance to the water fluxes (rs) performed better than the ratio of actual to the reference evapotranspiration (ETr) to detect soil moisture conditions. The mean pixel values for actual evapotranspiration (ET), biomass production (BIO), and water productivity based on evapotranspiration (WP), for irrigated crops (IC), ranged respectively from 2.5 ± 1.3 to 4.1 ± 1.6 mm d−1; 78 ± 62 to 132 ± 64 kg ha−1 d−1; and from 2.2 ± 0.8 to 3.3 ± 0.9 kg m−3. The corresponding ranges for natural vegetation (NV) were 0.1 ± 0.2 to 1.9 ± 1.3 mm d−1; 1 ± 1 to 44 ± 42 kg ha−1 d−1, and 0.6 ± 0.3 to 1.8 ± 0.8 kg m−3. The incremental values, resulting from the replacement of natural species by agricultural crops, were respectively 2.7 mm d−1 and 83 kg ha d−1. However, this replacement increased water productivity based on evapotranspiration (WP) by 264% during the studied year, what should be considered in land use and climate change studies in the Brazilian semiarid region

Avaliação de métodos automáticos de limiarização para imagens de plantas de milho atacadas por Spodoptera frugiperda

Um dos passos fundamentais no processamento de imagens para um sistema de visão artificial é a segmentação dos objetos de interesse na cena, e um dos métodos mais utilizados é a limiarização, em especial quando o objetivo é agrupar os pixels em duas classes. Neste método, o valor do limiar determina o número de pixels atribuídos a cada classe, além de influenciar a dimensão e a forma dos objetos nas imagens segmentadas. A utilização de métodos automáticos para definição do limiar, não só evitaria a influência de operadores mas, também, tornaria mais rápida a escolha dos limiares no campo, onde a variação da iluminação influencia os valores dos pixels. Este trabalho objetivou implementar e avaliar dois métodos automáticos de limiarização para identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho. Foram utilizadas imagens de plantas atacadas e não-atacadas, em três épocas, correspondendo a diferentes dias após a infestação. As plantas foram reunidas em três grupos de 10, sendo as imagens de cada grupo obtidas sob uma intensidade luminosa diferente. As imagens processadas com o índice do excesso de verde normalizado foram limiarizadas, automaticamente, e comparadas com a limiarização manual das mesmas imagens. Os resultados obtidos pelos dois métodos automáticos de limiarização foram satisfatórios, apresentando média acima de 99% de exatidão global, evidenciando-se, portanto, que ambos os métodos têm potencial para serem utilizados em um sistema de identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho