Delimitação de bacias hidrográficas utilizando modelo digital de terreno gerado a partir de mapas topográficos e imagens de alta resolução espacial.

O objetivo deste trabalho foi gerar um modelo digital de terreno (MDT) e delimitar sub-bacias hidrográficas na área de estudo do projeto ?Sustentabilidade, competividade e valoração de serviços ecossistêmicos da heveicultura em São Paulo com uso de geotecnologias? (GeoHevea). O MDT foi gerado em ambiente de sistema de informações geográficas (SIG) a partir de cartas topográficas digitais e de imagens de alta resolução espacial. Os arquivos vetoriais relativos a curvas de nível, pontos cotados, rede hidrográfica e corpos d?água foram obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os arquivos da rede hidrográfica e dos corpos d?água do IBGE foram editados manualmente no SIG ArcGIS 10.3, tomando como base ortofotos da Empresa Paulista de Planejamento Metropolitano S/A (Emplasa). Na geração do MDT, foi utilizado o interpolador Topo to Raster do ArcGIS. Na delimitação das sub-bacias foi utilizada a extensão ArcHydro Tools no ArcGIS. Os resultados obtidos demonstraram que a rede hidrográfica digital das folhas topográficas disponibilizadas pelo IBGE necessita de ajustes. O MDT gerado pelo interpolador Topo to Raster apresentou menos rugosidades que o modelo digital de elevação (MDE) do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). A metodologia empregada neste estudo pode ser aplicada a outras regiões do Estado de São Paulo para a geração de MDTs. A delimitação das bacias hidrográficas da área de estudo do projeto GeoHevea identificou quatro sub-bacias: do Ribeirão Santa Bárbara, do Ribeirão dos Ferreiros ou das Oficinas, do Ribeirão São Jerônimo e do Córrego da Arribada.

Aplicação de modelo agrometeorológico espectral no perímetro irrigado da bacia do São Francisco, utilizando imagens RAPIDEYE.

O objetivo do trabalho foi aplicar o modelo SAFER (Simple Algorithm For Evapotranspiration Retrieving) com a finalidade de analisar os parâmetros biofísicos na área do Perímetro Irrigado de Jaíba, na Bacia do São Francisco. Foram obtidos dados meteorológicos e imagens do satélite RapidEye (resolução de 5m), referente aos dias 26 de junho de 2013 e 29 de abril de 2014. Os valores médios diários do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) foram 0,29±0,16 e 0,43±0,18, para 2013 e 2014, respectivamente. Na imagem de 2013 foram observados valores superiores de temperatura da superfície (Ts) (303,08±2,26 K) aos observados em 2014 (296,14±2,32 K). A evapotranspiração (ET) média diária de toda a cena de 2013 foi 0,43±0,96 mm e valor máximo de 6,11. Em 2014, os valores de ET médios diários foram de 2,19±2,01mm. Conforme estudos anteriores, a caatinga converte a maior parte da energia disponível em calor sensível (H), enquanto as culturas irrigadas apresentam altos valores de ET. Com imagens de alta resolução espacial, sem a banda termal, foi possível obter os parâmetros biofísicos da superfície possibilitando o monitoramento em nível de pivô central e talhões de culturas irrigadas, auxiliando o uso racional da água em tempos de deficiência hídrica.

Análise da evolução do uso da terra na zonal rural de Campinas, SP, de 2012 a 2014.

A expansão das áreas urbanizadas sobre as áreas rurais faz com que os locais de produção agrícola e de vegetação nativa percam espaço para as áreas com solo impermeabilizado. Estudar alterações no uso do solo ao longo do tempo, focando nas áreas rurais, permite entender o processo de urbanização e os seus impactos na zonal rural. A área de estudo compreende a zona rural do Município de Campinas, SP. Para a análise do uso do solo, foram utilizadas imagens de alta resolução (satélite WorldView 2, resolução de 0,5 m) do ano de 2014, que foram comparadas às imagens para o ano de 2012. Foram definidas as classes de uso do solo: corpo d'água (CA), vegetação herbácea (VH), vegetação arbórea (VA), área de silvicultura (AS), área de lavouras (AL), solo exposto (SE) e área urbanizada (AU). A análise das imagens por interpretação visual revelou que as classes VA (231 ha), SE (251 ha) e AU (67 ha) aumentaram 3,79%, 58,25% e 3,20%, respectivamente. Esses aumentos ocorreram principalmente em antigas áreas de VH, classe que teve sua área reduzida em 448 ha, ou seja, diminuiu 2%. O avanço sobre as áreas anteriormente identificadas como VH e AL deu-se principalmente por SE, possivelmente utilizado para loteamentos ou obras de infraestrutura, como estradas. O crescimento de VA sugere abandono de áreas e regeneração da vegetação.

Processamento digital de imagens orbitais para obtenção de classificação do uso da terra da indicação geográfica vitivinícola Campanha, Brasil.

O Projeto Indicação de Procedência Campanha coordenado pela Embrapa Uva e Vinho é um estudo multidisciplinar cujo foco é a caracterização da área da indicação geográfica vitivinícola, limitada a oeste pela Argentina, a sul-sudoeste pelo Uruguai, abrangendo grande parte da ?Metade Sul? do Estado do Rio Grande do Sul. A viticultura ocorre em polos produtores sob condições de uso da terra diversos e distantes entre si dentro da região. Então, foram definidos nove setores de ocorrência de vinhedos, onde foi testado o método de classificação digital de imagem (PDI). A escolha da setorização para emprego de PDI se baseia na premissa de que quanto menor a região melhor seria a identificação das classes de uso por uma imagem de satélite com melhor resolução possível, propiciando qualidade maior de classificação.

Avaliação temporal de sistemas pecuários usando o Índice de Vegetação NDVI derivado de imagens Landsat.

A pecuária é responsável por mais de 6% do Produto Interno Bruto. Manejos pecuários têm sido estudados para buscar meios mais eficientes de produção. Nosso objetivo neste trabalho foi avaliar o efeito de sistemas pecuários sobre o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), para indicar os sistemas mais produtivos em temos de forragem. Duas áreas de produção de gado de corte e uma de gado de leite, localizadas na Embrapa Pecuária Sudeste (São Carlos, SP), foram avaliadas no período de abril de 2013 a agosto de 2015. Na área 1, os maiores valores de NDVI ocorreram no sistema integração lavoura-pecuária-floresta em todos os períodos. Os sistemas integrado pecuária-floresta e intensivo apresentaram valores similares, principalmente nos períodos de seca. Nas situações em que a cobertura principal eram as pastagens foi possível, na maior parte do tempo, separar os sistemas mais produtivos (intensivos) do sistema menos vigoroso (extensivo). Na área 2, o sistema intensivo e de alta lotação animal apresentou os maiores valores de índices de vegetação ao longo de todos os períodos avaliados e foi o mais produtivo. Na área 3, os sistemas de produção intensivo em recuperação e intensivo irrigado apresentaram os maior valores de NDVI na maior parte dos período avaliados, o que indica maior produtividade desses sistemas. De acordo com os resultados obtidos, séries temporais de NDVI têm o potencial de discriminar, entre os sistemas pecuários de produção não integrados, os sistemas mais produtivos (intensivos) dos sistemas menos produtivos (extensivos), principalmente nos períodos de seca.

Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais.

O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte.