Estimativa da produtividade de café com base em um modelo agrometeorológico-espectral

O objetivo deste trabalho foi avaliar um modelo agrometeorológico-espectral, para estimar a produtividade de cafezais. Utilizaram-se imagens do sensor MODIS e dados agrometeorológicos do modelo regional de previsão do tempo (ETA), para fornecer as variáveis de entrada para o modelo agrometeorológico-espectral da mesorregião geográfica sul/sudoeste do estado de Minas Gerais nos anos-agrícolas de 2003/2004 a 2007/2008. A variável espectral de entrada do modelo agrometeorológico-espectral, índice de área foliar (IAF), usada no cálculo da produtividade máxima, foi estimada com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido de imagens MODIS. Outras variáveis de entrada no modelo foram: dados meteorológicos gerados pelo modelo ETA e a capacidade de água disponível no solo. Ao comparar a produtividade média estimada pelo modelo com a fornecida oficialmente pelo IBGE, as diferenças relativas obtidas em escala regional foram de: 0,4, 3,0, 5,3, 1,5 e 8,5% para os anos agrícolas 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 e 2007/2008, respectivamente. O modelo agrometeorólogico-espectral, que tem como base o modelo de Doorenbos & Kassan, foi tão eficaz para estimar a produtividade dos cafezais quanto o modelo oficial do IBGE. Além disso, foi possível espacializar a quebra de produtividade e prever 80% da produtividade final na primeira quinzena de fevereiro, antes do início da colheit

Identificação e mapeamento de áreas de milho na região sul do Brasil utilizando imagens MODIS Identification and mapping of maize areas in the south region of Brazil using MODIS images

O presente trabalho teve como proposta avaliar a identificação e o mapeamento das áreas de milho da região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul a partir de dados multitemporais do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Earth Observing System - EOS-AM (Terra). O algoritmo de classificação supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado com sucesso em uma série multitemporal de imagens EVI pré-processadas. Verificou-se que as áreas classificadas como milho na imagem coincidiam plenamente com áreas mais extensas ou contínuas (> 90 ha) de milho. Áreas de menor extensão ou localizadas em encostas de morros, ao lado de vegetação arbórea, não foram detectadas pelo classificador devido à baixa resolução espacial das imagens. A maior utilidade prática da identificação e da classificação digital das áreas de milho obtidas das imagens MODIS está na sua aplicação para isolar ou complementar o mapeamento das áreas agrícolas visando ao seu monitoramento a partir de diferentes índices de vegetação, derivados de imagens de alta resolução temporal e baixa resolução espacial.<br>The present work had the proposal of evaluating the identification and mapping of maize areas in the northwestern region of the State of Rio Grande do Sul using multi-temporal data from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor on board of the Earth Observing System satellite - EOS-AM (Terra). The supervised classification algorithm Spectral Angle Mapper (SAM) was successfully applied in a multi-temporal series of pre-processed EVI images. It was verified that the areas classified as maize in the image fully agree with more extensive or continuous maize areas (> 90 ha). Small or hillsides maize areas having close to shrub and wood vegetation were not detected by the classifier mainly due low spatial resolution of images. The main practical utility of maize’s areas digital classification and identification using MODIS images is in its application to isolate or to complement the crop areas mapping, in order to monitor these areas, using different vegetation indices derived from high temporal and low spatial resolution images

Use of data mining and spectral profiles to differentiate condition after harvest of coffee plants Discriminação de diferentes estados de plantios de café pós-colheita, por meio da técnica de mineração de dados e perfis espectrais

This study aimed at identifying different conditions of coffee plants after harvesting period, using data mining and spectral behavior profiles from Hyperion/EO1 sensor. The Hyperion image, with spatial resolution of 30 m, was acquired in August 28th, 2008, at the end of the coffee harvest season in the studied area. For pre-processing imaging, atmospheric and signal/noise effect corrections were carried out using Flaash and MNF (Minimum Noise Fraction Transform) algorithms, respectively. Spectral behavior profiles (38) of different coffee varieties were generated from 150 Hyperion bands. The spectral behavior profiles were analyzed by Expectation-Maximization (EM) algorithm considering 2; 3; 4 and 5 clusters. T-test with 5% of significance was used to verify the similarity among the wavelength cluster means. The results demonstrated that it is possible to separate five different clusters, which were comprised by different coffee crop conditions making possible to improve future intervention actions.<br>Este trabalho teve o objetivo de identificar diferentes condições na cultura do café, após a colheita, utilizando mineração de dados e curvas espectrais obtidas do sensor Hyperion/EO1.A imagem Hyperion, com resolução espacial de 30 m,foi obtida em 28 de agosto de 2008, fim de safra do café na área de estudo.Como pré-processamentos, foram realizadas a correção atmosférica através do algoritmo Flaash e a correção do sinal/ruído pelo algoritmo MNF (Minimum Noise Fraction Transform). Posteriormente, foram geradas curvas espectrais (38) de 150 comprimentos de onda, que foram analisadas através do algoritmo EM (Expectation-Maximization), considerando simulações de 2; 3; 4 e 5 clusters. Para verificar a igualdade das médias dos comprimentos de onda dos clusters, foi utilizado o teste t, com 5% de significância. Os resultados mostraram que foi possível separar os cafés em cinco diferentes grupos, segundo sua condição pós-colheita, possibilitando melhorar ações futuras de intervenção

Concentração e fluxo de CO2 sobre o reservatório hidrelétrico de Balbina (AM)

The reservoir Balbina (59º 28’ 50w, 1º 53’ 25” S), located near the city of Manaus, Amazonas, in Central Amazônia, Brazil, is the second largest hydroelectric reservoir in an area located in the Amazon Basin. In this reservoir, CO2 measurements were performed at high frequency (10 Hz), CO2 flux with gas analyzer infrared (IRGA) coupled to a floating chamber and meteorological variables with a buoy instrumented to 2 m from the lake surface. The average CO2 concentration was 392 and 426 ppm for the day and night, respectively, and the daily average emission rate was 40.427±24.040 μmol-1.m-2.d-1. The accumulation of CO2 in the lake overnight, beyond respiration, shows to be affected by low wind speeds, waterside convection, physical processes involving high concentrations of CO2 for the surface and the presence of land breeze. The fluxes show no statistically significant difference with the meteorological variables and were considerably lower than a previous study for the same lake. However, the values are in agreement with other studies in Amazonian tropical lakes and other reservoirs. © 2017, ABES - Associacao Brasileira de Engenharia Sanitaria e Ambiental. All rights reserved