498 resultados para ESTIMATIVA DE DADOS BIOFÍSICOS


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O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de modelos isotrópicos de estimativa do total de radiação incidente em superfícies inclinadas e propor estimativas com base nas correlações entre os índices de claridade horizontais e inclinados, em diferentes condições de cobertura de céu, em Botucatu, SP. Foram avaliadas superfícies com inclinação de 12,85º, 22,85º e 32,85º, pelos modelos isotrópicos propostos por Liu & Jordan, Revfeim, Jimenez & Castro, Koronakis, a teoria Circunsolar, e a correlação entre os índices de claridade horizontais e inclinados, para diferentes condições de cobertura de céu. O banco de dados de radiação global utilizado corresponde ao período de 1998 a 2007, com intervalos de 4/1998 a 8/2001 para a inclinação de 22,85º, de 9/2001 a 2/2003 para 12,85º e de 1/2004 a 12/2007 para 32,85º. O desempenho dos modelos foi avaliado pelos indicadores estatísticos erro absoluto médio, raiz quadrada do quadrado médio do erro e índice "d" de Wilmott. Os modelos de Liu & Jordan, Koronakis e de Revfeim apresentaram os melhores desempenhos em dias nublados, em todas as inclinações. As coberturas de céu parcialmente difuso e parcialmente aberto, nos maiores ângulos de inclinação, apresentaram as maiores dispersões entre valores estimados e medidos, independentemente do modelo. As equações estatísticas apresentaram bons resultados em aplicações com agrupamentos de dados mensais.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho preditivo do submodelo espectral do modelo JONG, com a inserção de variáveis espectrais que considerassem a densidade de biomassa do dossel e as contribuições dos diferentes solos subjacentes. Índices calculados pela diferença e razão simples - entre as bandas 4 e 3, 4 e 5, 4 e 7, do sensor orbital ETM+/Landsat 7 - foram sugeridos para representar a contribuição espectral dos solos subjacentes e a influência das diferenças estruturais dos dosséis. A parametrização da componente espectral foi implementada por regressão linear múltipla e, em seguida, foi comparada aos dados de biomassa obtidos em campo. As variáveis espectrais que melhor expressaram as variações da disponibilidade inicial de forragem foram a fração solo (modelo linear de mistura espectral) e a razão entre as bandas 4 e 7. A componente espectral do modelo JONG, com a nova parametrização, apresenta sensibilidade para eliminar as influências do solo e dossel na disponibilidade inicial de biomassa e facilita a interpretação dos resultados, em razão da relação entre as variáveis espectrais selecionadas.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da aplicação do modelo SEBAL em estimar os fluxos de energia em superfície e a evapotranspiração diária, numa extensa área de cultivo de arroz irrigado, no município de Paraíso do Sul, RS, tendo como parâmetros dados do sensor ASTER. As variáveis estudadas constituem importantes parâmetros do tempo e do clima em estudos agrometeorológicos e de racionalização no uso da água. As metodologias convencionais de estimativa desses parâmetros são pontuais e geralmente apresentam incertezas, que aumentam quando o interesse é o comportamento espacial desses parâmetros. Aplicou-se o algoritmo "Surface Energy Balance Algorithm for Land" (SEBAL), em uma imagem do sensor "Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer" (ASTER). As estimativas obtidas foram comparadas com medições em campo, realizadas por uma estação micrometeorológica localizada no interior da área de estudo. As estimativas mais precisas foram as de fluxo de calor sensível e de evapotranspiração diária, e a estimativa que apresentou maior erro foi a do fluxo de calor no solo. A metodologia empregada foi capaz de reproduzir os fluxos de energia em superfície de maneira satisfatória para estudos agrometeorológicos e de rendimento de culturas.

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O objetivo deste trabalho foi caracterizar a intensidade e a ocorrência de seca pelo uso de índices quantitativos, e avaliar a relação entre esses índices e os dados da série histórica da produtividade ajustada do arroz de terras altas da microrregião de Goiânia, GO. O ajuste da série histórica foi realizado para minimizar os efeitos da variabilidade climática da região e dos avanços tecnológicos sobre a produtividade. Foram avaliados os seguintes índices: severidade de seca de Palmer (PDSI); Z de Palmer (Z-index); o de anomalia de chuva (RAI); e o padronizado de precipitação (SPI). Os índices de seca foram analisados com uso da correlação de Pearson, número e frequência de ocorrência da seca e percentual de acerto dos índices em relação à produtividade ajustada. O RAI quantificou o maior número de eventos extremos de seca, enquanto o PDSI não estimou nenhum caso. O Z-index apresentou o maior percentual de acerto, em relação às variações ocorridas na produtividade ajustada. Em períodos com variações da produtividade ajustada maior que 300 kg ha-1, Z-index, RAI e SPI apresentaram 78, 78 e 67% de percentuais de acerto, respectivamente. O Z-index teve o melhor desempenho na estimação da produtividade ajustada de arroz de terras altas.

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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 colheita

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a acurácia do índice de seca SPI (índice padronizado de precipitação), em diferentes escalas temporais, na determinação da ocorrência de eventos de seca e na estimativa de seus efeitos na produtividade do arroz de terras altas, em seis diferentes microrregiões do Estado de Goiás. Foram utilizados dados diários de precipitação, provenientes de estações pluviométricas localizadas nos municípios de Uruaçu, Aruanã, Alexânia, Mineiros, Catalão e Itumbiara, no Estado de Goiás, como também a série histórica de produtividade do arroz de terras altas para as microrregiões goianas de Porangatu, Rio Vermelho, Entorno de Brasília, Sudoeste de Goiás, Catalão e Meia-Ponte. As escalas temporais utilizadas foram: mensal, trimestral, semestral e anual. As diferenças entre as escalas temporais do SPI foram avaliadas quanto ao número e frequência dos eventos de seca, ao percentual de acerto na estimativa da variação da produtividade ajustada de arroz, e quanto aos desvios entre essas estimativas e a produtividade observada. O aumento na escala temporal do SPI possibilita a identificação de eventos de seca de maior duração, e a escala anual (SPI-12) apresentou o melhor desempenho na estimativa da variação da produtividade ajustada de arroz de terras altas.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. AACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.

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O objetivo deste trabalho foi identificar atributos de solo importantes para a estimativa do índice de estabilidade de agregados. Para a identificação dos atributos, utilizou-se a regressão múltipla "stepwise" em dados coletados de Latossolo Vermelho eutroférrico, cultivado em sistema de plantio direto. Para a obtenção dos modelos de estimativa do índice de estabilidade de agregados (IeaE), foram analisadas dez variáveis independentes: argila total, densidade do solo, resistência à penetração, matéria orgânica, pH em água, capacidade efetiva de troca de cátions, água disponível, volume total de poros, macroporosidade e umidade gravimétrica. Os atributos argila total (Arg), densidade do solo (Ds), resistência à penetração (RP), matéria orgânica (MO) e pH são os mais importantes para a estimativa do IeaE, e a função de pedotrânsferência que melhor descreve esse índice é: IeaE = 27,80 + 0,04Arg + 27,97Ds + 12,35RP + 0,45MO - 9,72pH (R² = 0,89).

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O objetivo deste trabalho foi avaliar parâmetros biofísicos de superfície do Bioma Pantanal com a aplicação de geotecnologias. Foram utilizados o algoritmo Sebal ("surface energy balance algorithm for land"), imagens do sensor Modis ("moderate‑resolution imaging spectroradiometer") e o mapa de classes de uso e cobertura da terra. Os resultados obtidos para NDVI, temperatura da superfície, albedo, fluxo de calor sensível diário, saldo de radiação diário e evapotranspiração real diária foram consistentes com dados de literatura para os diferentes usos e cobertura da terra, e corroboram a eficiência da capacidade analítica e sinóptica das estimativas do Sebal. Tais resultados mostram o potencial de geotecnologias na implementação de modelos ou algoritmos voltados para a compreensão da dinâmica de processos biofísicos de interação solo‑planta‑atmosfera do Pantanal.

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O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para estimar a área plantada de soja em escala regional e calcular o erro estatístico associado à estimação. O método (Geosafras), que associa técnicas de amostragem estatística com características das imagens obtidas por sensoriamento remoto orbital, foi aplicado para obter estimativa amostral objetiva da área cultivada com soja, na safra de 2005/2006, no Estado do Rio Grande do Sul. Os municípios produtores de soja, no RS, foram distribuídos em dez estratos, com base em dados pré‑existentes de área cultivada com a cultura. O número de municípios selecionados, em cada estrato, seguiu a regra de alocação de Neyman. Em cada município selecionado, foram aleatorizados pontos correspondentes aos pixels das imagens, classificados como "soja" ou "não soja" após visita a campo. A partir dos dados de 3.000 pontos distribuídos nos 30 municípios selecionados, nos dez estratos, foi estimada a área cultivada com soja no RS, que totalizou 4.069.887 ha, com coeficiente de variação (CV) de 3,4%. Esta estimativa foi consistente com os dados oficiais. O método amostral objetivo estratificado, auxiliado por sensoriamento remoto, permite estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul e é capaz de quantificar o erro associado à estimativa realizada.

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O objetivo deste trabalho foi estimar a área plantada com soja por meio da normalização da matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens TM/Landsat‑5. Foram avaliados oito municípios no Estado do Paraná, com dados referentes à safra de 2003/2004. As classificações foram realizadas por meio dos métodos paralelepípedo e máxima verossimilhança, dando origem à "máscara de soja". Os valores do índice Kappa dos oito municípios ficaram acima de 0,6. As estimativas de área de soja, corrigidas por matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas oficiais do estado e com as estimativas geradas a partir de um método alternativo denominado "expansão direta". A estimativa de área de soja por meio da normalização da matriz de erros apresenta menor custo e pode subsidiar métodos convencionais na estimativa menos subjetiva de safras.

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O objetivo deste trabalho foi estimar e mapear as áreas com as culturas de soja e milho, no Paraná, com uso de imagens multitemporais EVI/Modis. Foram avaliados os anos‑safra de 2004/2005 a 2007/2008. Em razão da alta dinâmica temporal e da heterogeneidade de datas de semeadura das culturas no estado, foram utilizadas cenas que contemplavam as fases de pré‑plantio e de desenvolvimento inicial das culturas, para gerar a imagem de mínimo EVI (IMIE), e cenas que consideravam o pico vegetativo das culturas, para gerar a imagem de máximo EVI (IMAE). Estas imagens foram utilizadas para gerar a composição colorida RGB (R, IMAE; GB, IMIE), o que permitiu a confecção de máscara das áreas com soja e milho. As estimativas das áreas de máscara por município foram comparadas com dados oficiais de produção agrícola municipal, tendo-se observado bons ajustes (R²>0,84, d>0,95, c>0,85) entre os dados. Para a avaliação da exatidão espacial das máscaras, imagens Landsat‑5/TM e AWiFS/IRS foram usadas como referência para construção da matriz de erros. Os resultados obtidos são indicativos de que a metodologia proposta é altamente eficiente e pode ser utilizada para mapeamento dessas culturas.

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O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho necessário da amostra para estimar a produção individual e populacional de árvores de castanheira‑do‑brasil (Bertholletia excelsa) em floresta nativa, bem como avaliar diferentes sistemas de amostragem. Os dados foram obtidos em um castanhal na região do Itã, em Caracaraí, RR. A produção de frutos e sementes de 239 árvores foi monitorada de 2007 a 2010. Com base na relação das características das árvores (diâmetro, tipo morfológico e variáveis de copa) com a produção, o tipo de alocação e a periodicidade da amostra, foram testados sete procedimentos de amostragem. Para verificar a precisão e a acurácia, foram tomadas 128 amostras da população e calculados o erro‑padrão da média, o intervalo de confiança e o erro absoluto. Para estimar a produção de uma árvore a 1% de probabilidade, é necessário amostrar, em média, 97% dos frutos. Para o limite de erro de 10%, é necessário amostrar 33% dos frutos. A amostragem contínua, estratificada pelo diâmetro à altura do peito em seis estratos, e a alocação proporcional ao número de árvores na classe diamétrica são os procedimentos de amostragem mais indicados.

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Resumo:O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia da aplicação de modelos de análise de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) na predição do volume de madeira e da biomassa acima do solo, da vegetação arbórea em área de cerradão. Volume de madeira e biomassa foram estimados com equações alométricas desenvolvidas para a área de estudo. Os índices de vegetação, como variáveis preditoras, foram estimados a partir de imagens do sensor LISS-III, e a área basal foi determinada por medições na floresta. A precisão das equações foi verificada pela correlação entre os valores estimados e observados (r), erro-padrão da estimativa (Syx) e gráfico residual. As equações de regressão para o volume de madeira total e do fuste (0,96 e 0,97 para r, e 11,92 e 9,72% para Syx, respectivamente) e para a biomassa (0,91 e 0,92 para r, e 22,73 e 16,80% para Syx, respectivamente) apresentaram bons ajustes. As redes neurais também apresentaram bom ajuste com o volume de madeira (0,99 e 0,99 para r, e 4,93 e 4,83% para Syx) e a biomassa (0,97 e 0,98 r, e 8,92 e 7,96% para Syx, respectivamente). A área basal e os índices de vegetação foram eficazes na estimativa do volume de madeira e biomassa para o cerradão. Os valores reais de volume de madeira e biomassa não diferiram estatisticamente dos valores estimados pelos modelos de regressão e redes neurais (χ2ns); contudo, as RNAs são mais acuradas.

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O trabalho objetivou determinar o coeficiente de determinação genotípica (b) do mamoeiro (Carica papaya L.) quanto à capacidade de se associar e responder ao fungo micorrízico arbuscular (FMA) Gigaspora margarita. O experimento foi instalado em casa de vegetação da Embrapa Mandioca e Fruticultura, usando solo com uma dose única de fósforo (20 mg dm-3). Os tratamentos foram representados por quatro genótipos de cada um dos grupos 'Solo' e 'Formosa', mais as variedades 'Improved Sunrise Solo Line 72/12' e 'Tainung Nº 1', submetidas ou não à inoculação do fungo Gigaspora margarita. Foi utilizado um delineamento de blocos casualizados, com 4 repetições. Após a coleta dos dados, estimou-se o coeficiente "b" para os seguintes caracteres: parte aérea, comprimento de raiz, altura de planta, eficiência micorrízica e colonização. Os genótipos testados responderam à inoculação do fungo MA; os genótipos do grupo Formosa apresentaram menor comprimento de raiz; a eficiência micorrízica e a colonização radicular média para os dois grupos de plantas foram similares, situando-se em 60% e 50%, respectivamente; a inoculação aumentou a absorção de P, K e Cu, sendo esse efeito maior na variedade representante de cada grupo; o coeficiente "b" demonstrou que o melhoramento de plantas pode modular a produção de parte aérea, comprimento de raízes, altura de plantas e a eficiência micorrízica do grupo Formosa; para o grupo Solo este efeito mostrou-se mais provável para colonização radicular e menos provável para produção de parte aérea, eficiência micorrízica, comprimento de raízes e altura de plantas.