Balanço hídrico em larga escala com imagens landsat 8 em agros-ecossistemas do submédio São Francisco.

Doze imagens Landsat 8 foram usadas em conjunto com uma rede de onze de estações agrometeorológicas para a modelagem em larga escala de indicadores do balanço hídrico nos agrosecossistemas da bacia hidrográfica do Submédio São Francisco, compostos por vegetação natural e culturas irrigadas. O algoritmo SAFER foi usado para a obtenção da evapotranspiração (ET), a qual foi usada em conjunto com dados de precipitação (P) interpolados. Para a classificação da vegetação e caracterização dos indicadores, o algoritmo SUREAL foi aplicado na determinação da resistência da superfície (rs) sendo valores limites de rs usados na separação em culturas agrícolas e espécies da Caatinga. Nas condições naturais mais úmidas do início do ano, as taxas de evapotranspiração na vegetação natural foram em torno de 30% daquelas para culturas irrigadas, enquanto que nas mais secas estas ficaram em torno de 6%. Considerando-se todo o ano, as culturas irrigadas consumiram cinco vezes mais água que as espécies da Caatinga, uma quantidade extra de 870 mm ano-1. Maiores cautelas com relação ao manejo de irrigação devem ser tomadas no período climaticamente mais seco do ano, devido ao aumento da retirada da água do Rio São Francisco, criando maiores possibilidades de conflitos entre os setores agrícolas e outros usuários da água.

Sistemas de produção em pecuária espacializados quanto ao Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) derivado de imagens do satélite Landsat 8.

Nosso objetivo neste estudo foi avaliar espacialmente, usando geoestatística, a variação do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NVDI) em dois tipos de sistemas de pastejo: rotacionado e contínuo. A obtenção do NDVI ocorreu por meio de imagens do satélite Landsat 8 de 2013 a 2015, tratadas usando o software ArcGIS 10.3. Os valores de NDVI foram atribuídos a cada pixel (30 x 30 m) da imagem. As datas das imagens foram agrupadas em duas estações, seca (de abril a setembro) e chuvosa (de outubro a março), e os valores de NDVI foram analisados usando estatística descritiva e geoestatística, incluindo análise dos semivariogramas e interpolação por krigagem ordinária em uma grade de 1 x 1 m. Os parâmetros de dependência espacial obtidos pelo ajuste do semivariograma foram utilizados para a interpolação por krigagem ordinária, e os mapas foram elaborados. Houve dependência espacial para o NDVI nos dois sistemas de produção de pecuária, com melhor representação da variabilidade na estação seca de 2013, pois o padrão de variabilidade espacial do semivariograma escalonado indica maior homogeneidade dos dados da área de estudo nessa época em relação às demais. Os mapas resultantes da krigagem permitiram identificar, com maior precisão, a interferência da condição de estresse hídrico no desenvolvimento da pastagem, mais vigorosa no sistema rotacionado. A utilização de NDVI obtido por imagens de satélite Landsat 8 demonstrou potencial para o acompanhamento do vigor da vegetação em áreas de pastagem.

Índices de vegetação SAVI, NDVI e temperatura de brilho na caracterização da cobertura vegetativa do Distrito de Irrigação dos Tabuleiros Litorâneos do Piauí - DITALPI.

O uso de imagens de satélite é um dos caminhos mais econômicos e representativos do comportamento agrícola de uma propriedade, pois as informações contidas nas imagens orbitais fornecem respostas rápidas, confiáveis e essenciais para o mapeamento eficiente dessas áreas. Dentre as informações obtidas pelas imagens estão os índices de vegetação (IV), geralmente, a vegetação em bom desenvolvimento vegetativo absorve a radiação na região do visível para a realização a fotossíntese. A intensidade da resposta é mais relevante quanto mais desenvolvida estiver a planta, portanto, o IV reflete o estado de desenvolvimento da cultura, bem como a probabilidade de rendimento. Dentre os índices mais utilizados atualmente destaca-se o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), bastante utilizado nos estudos de caracterização e monitoramento da vegetação. Possui uma escala de variação linear entre ? 1 e 1, é indicador da quantidade e condição da vegetação, estando ligado diretamente ao tipo, a densidade e umidade da superfície. Huete (1988) propôs uma modificação do NDVI com intuito de minimizar os efeitos da variabilidade, do tipo e densidade da vegetação, criando assim o Índice de Vegetação ajustado ao Solo (SAVI). O objetivo do estudo é espacializar, gerar mapas temáticos, e verificar através dos IV?s as condições de cobertura vegetal dos solos no DITALPI, no ano de 2014, a partir de análises espectrais de imagens do satélite Landsat - 8, sensor OLI e TIRS, utilizando técnicas de sensoriamento remoto.

Mapeamento preliminar do bioma amazônia integrado ao zoneamento ecológico-econômico do Maranhão.

O Maranhão apresenta grande variabilidade ambiental por estar situado na região de transição entre os biomas Amazônia e Cerrado. A intensificação do uso das terras do Bioma Amazônia no Maranhão tem ocasionado expressiva perda de biodiversidade e diminuição de territórios de populações tradicionais. O zoneamento ecológico-econômico é de fundamental importância para esse cenário, pois é um instrumento que subsidia o planejamento e gerenciamento estratégico fundamentado no sensoriamento remoto, geoprocessamento e nas tecnologias de informação para o desenvolvimento territorial. O estado tem escassez de estudos relacionados ao mapeamento do Bioma Amazônia, apesar de esse estado apresentar importância nacional no sentido ecológico, potencial agrícola e econômico. Nosso objetivo neste trabalho foi fazer o mapeamento preliminar do Bioma Amazônia no Maranhão como subsídio ao zoneamento ecológico-econômico do estado. Foram utilizados dados vetoriais provenientes do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e imagens de satélite disponibilizadas pelo site da United States Geological Survey (USGS). Foi feito o levantamento de dados correspondentes a uso e cobertura das terras, biomas, solos e vegetação, na escala de 1: 250.000, e imagens Landsat 8 tendo como referência o ano de 2015. Os dados vetoriais e as imagens de satélites foram coletados, armazenados, tratados e posteriormente representados em mapas. A partir do mapeamento foi possível analisar as áreas de Bioma Amazônia no estado e definir as áreas de uso e cobertura das terras, biomas, solos e vegetação, contribuindo, assim, para o planejamento e a gestão territorial do Estado do Maranhão.

Carbon sequestration associated to the land-use and land-cover changes in the forestry sector in Southern Brazil.

We studied the Paraíba do Sul river watershed , São Paulo state (PSWSP), Southeastern Brazil, in order to assess the land use and cover (LULC) and their implication s to the amount of carbon (C) stored in the forest cover between the years 1985 and 2015. Th e region covers a n area of 1,395,975 ha . We used images made by the Operational Land Imager (OLI) sensor (OLI/Landsat - 8) to produce mappings , and image segmentation techniques to produce vectors with homogeneous characteristics. The training samples and the samples used for classification and validation were collected from the segmented image. To quantify the C stocked in aboveground live biomass (AGLB) , we used an indirect method and applied literature - based reference values. The recovery of 205,690 ha of a secondary Native Forest (NF) after 1985 sequestered 9.7 Tg (Teragram) of C . Considering the whole NF area (455,232 ha), the amount of C accumulated al ong the whole watershed was 3 5 .5 Tg , and the whole Eucalyptus crop (EU) area (113,600 ha) sequester ed 4. 4 Tg of C. Thus, the total amount of C sequestered in the whole watershed (NF + EU) was 3 9 . 9 Tg of C or 1 45 . 6 Tg of CO 2 , and the NF areas were responsible for the large st C stock at the watershed (8 9 %). Therefore , the increase of the NF cover contribut es positively to the reduction of CO 2 concentration in the atmosphere, and Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD + ) may become one of the most promising compensation mechanisms for the farmers who increased forest cover at their farms.

Energy balance model applied to pasture experimental areas in São Paulo State, Brazil.

The Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER) was used to estimate biophysical parameters and theenergy balance components in two different pasture experimental areas, in the São Paulo state, Brazil. The experimentalpastures consist in six rotational (RGS) and three continuous grazing systems (CGS) paddocks. Landsat-8 images from2013 and 2015 dry and rainy seasons were used, as these presented similar hydrological cycle, with 1,600 mm and 1,613mm of annual precipitation, resulting in 19 cloud-free images. Bands 1 to 7 and thermal bands 10 and 11 were used withweather data from a station located nearthe experimental area. NDVI, biomass, evapotranspiration and latent heat flux(λE) temporal values statistically differ CGS from RGS areas. Grazing systems influences the energy partition and theseresults indicate that RGS benefits biomass production, evapotranspiration and the microclimate, due higher LE values.SAFER is a feasible tool to estimate biophysical parameters and energy balance components in pasture and has potentialto discriminate continuous and rotation grazing systems in a temporal analysis.