1000 resultados para Algoritmos para estimativa de clorofila-a.
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
Em face da importância em conhecer a evapotranspiração (ET) para uso racional da água na irrigação no contexto atual de escassez desse recurso, algoritmos de estimativa da ET a nível regional foram desenvolvidos utilizando-se de ferramentas de sensoriamento remoto. Este estudo objetivou aplicar o algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land) em três imagens do satélite Landsat 5, do segundo semestre de 2006. As imagens correspondem a áreas irrigadas, floresta nativa densa e a Caatinga do Estado do Ceará (Baixo Acaraú, Chapada do Apodi e Chapada do Araripe). Este algoritmo calcula a evapotranspiração horária a partir do fluxo de calor latente, estimado como resíduo do balanço de energia na superfície. Os valores de ET obtidos nas três regiões foram superiores a 0,60 mm h-1 nas áreas irrigadas ou de vegetação nativa densa. As áreas de vegetação nativa menos densa apresentaram taxa da ET horária de 0,35 a 0,60 mm h-1, e valores quase nulos em áreas degradadas. A análise das médias de evapotranspiração horária pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade permitiu evidenciar uma variabilidade significativa local, bem como regional no Estado do Ceará.
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O objetivo deste trabalho foi determinar a aptidão agrícola das terras para cultura do milho em sistema de produção tecnificado, a partir de dados extraídos de levantamento de solos em escala 1:50.000 e da estimativa do risco climático, usando um sistema de informações geográficas. A área de estudo foi a bacia hidrográfica do rio Jardim, no Distrito Federal. Utilizou-se um modelo de balanço hídrico para simular o risco climático para a cultura do milho (Zea mays L.), considerando nove datas de plantio. Foram definidos valores quantitativos para cada um das propriedades condicionadoras da produtividade do milho em áreas de cerrado e, por meio de algoritmos de lógica booleana estabelecidos com base em critérios definidos em tabelas-guia previamente elaboradas, foram realizados cruzamentos consecutivos que permitiram a elaboração de mapas de aptidão agrícola das terras para a cultura do milho, com cinco classes, que evidenciaram a variação temporal da aptidão. Constatou-se que 66,5 % da área total não apresentou limitações físicas, 96% das terras foram restritas em fertilidade e o período de menor risco climático foi de 11 a 20/10.
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Variáveis climáticas são essenciais para a compreensão das condições ambientais que influenciam o crescimento e o desenvolvimento vegetal. Nos últimos anos, as pesquisas que utilizam dados climáticos e técnicas de sensoriamento remoto em análises espaço-temporais da demanda por água e energia das plantas têm-se intensificado. O SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land) é um dos algoritmos mais destacados em estudos que envolvem estimativas dos fluxos de energia em grandes áreas, e pode ser aplicado com poucas medições de campo. Este trabalho, realizado no Município de Santa Bárbara, Minas Gerais, objetivou estimar os componentes do balanço de energia e, por conseguinte, a evapotranspiração em plantios de eucalipto com aplicação do algoritmo SEBAL e de imagem do sensor TM do satélite Landsat 5. As estimativas foram realizadas para cena do dia 20/06/2003. Considerando apenas as áreas referentes aos plantios de eucalipto (sete anos de idade), foram obtidos valores médios de saldo de radiação (Rn), fluxo de calor no solo (G), fluxo de calor sensível (H), fluxo de calor latente (LE) de 420,12 W m-2, 81,80 W m-2, 149,93 W m-2, 188,39 W m-2, respectivamente. Para a evapotranspiração real horária (ETr h), o valor médio obtido foi de 0,28 mm h-1. As estimativas mostraram-se condizentes com dados da literatura, no entanto pesquisas com maior controle experimental devem ser realizadas.
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A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais.
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A evapotranspiração (ET) abrange todos os processos que envolvem a mudança de fase líquida ou sólida para vapor de água. Globalmente, suas principais componentes são a evaporação nos oceanos, corpos d’água e solo e a transpiração pela cobertura vegetal. O conhecimento da ET da superfície terrestre para a atmosfera é muito importante para a resolução de inúmeras questões relacionadas aos recursos hídricos. Dentre essas questões, destacam-se planejamento de bacias hidrográficas e, em especial, o manejo da irrigação. Esse tipo de informação é igualmente relevante para estudos climáticos uma vez que, por meio da ET, ocorre redistribuição de umidade e calor da superfície para a atmosfera.As metodologias convencionais de estimativa da ET, em geral, apresentam muitas incertezas. Essas incertezas aumentam muito quando o interesse é o comportamento espacial da mesma. A única tecnologia que permite acessar esse tipo de informação, de forma eficiente e econômica, é o sensoriamento remoto. Por meio de dados derivados de imagens de satélite é possível calcular o balanço de energia de uma região e acessar as reais taxas de ET. A literatura internacional apresenta alguns modelos para estimar a ET por meio de sensoriamento remoto. A verificação dessas estimativas é feita por medidas dos termos do balanço de energia realizadas por sensores colocados em torres meteorológicas. Esse tipo de informação, no entanto, é de alto custo e de difícil aquisição. Após revisão de literatura, foram escolhidos os algoritmos SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) e SSEBI (Simplified Surface Energy Balance Index). O primeiro foi adotado por ser um dos mais utilizados e o segundo pela sua simplicidade.Dessa maneira, a partir de 44 imagens de satélite, praticamente livres de cobertura de nuvens, do sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), a bordo do satélite NOAA-14, e dados climatológicos de algumas estações, foram geradas séries de coberturas de ET real para o Estado do Rio Grande do Sul em nível diário, durante o ano de 1998. Para efeito de simplificação, na análise dos resultados foram escolhidas algumas áreas representativas das principais classes de cobertura do Estado: área cultivada, campo, área urbana, banhado, lagoa e floresta. Os resultados demonstraram que, para o SEBAL, asperdas médias anuais (mm ano-1) ocorrem, em ordem decrescente nas classes banhado (827), lagoa (732), floresta (686), área cultivada (458), campo (453) e área urbana (276). Para o S-SEBI, esta ordem é a seguinte: floresta (918), banhado (870), lagoa (669), área cultivada (425), campo (403) e área urbana (363). Ficou evidente que as classes com as menores influências antrópicas apresentaram as maiores taxas de ET. Outra observação feita é que, em média, as estimativas do S-SEBI superestimam a ET em relação ao SEBAL, na porção leste do Estado, e o oposto na porção oeste. Foi verificado, ainda, um eixo de decréscimo da ET na primeira metade do ano da porção noroeste para sudeste, e posterior crescimento na segunda metade do ano, em sentido oposto.As verificações foram feitas de forma indireta por meio de um balanço hídrico anual simplificado em algumas bacias hidrográficas do Estado, por meio de valores de ET real para a cultura do milho em algumas localidades do Estado e medidas de evaporação de tanque do tipo Classe A. Em geral, os resultados foram considerados coerentes, o que confere à metodologia utilizada um grande potencial de uso, uma vez que possibilita acessar a distribuição espacial da ET.
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The telecommunications industry has experienced recent changes, due to increasing quest for access to digital services for data, video and multimedia, especially using the mobile phone networks. Recently in Brazil, mobile operators are upgrading their networks to third generations systems (3G) providing to users broadband services such as video conferencing, Internet, digital TV and more. These new networks that provides mobility and high data rates has allowed the development of new market concepts. Currently the market is focused on the expansion of WiMAX technology, which is gaining increasingly the market for mobile voice and data. In Brazil, the commercial interest for this technology appears to the first award of licenses in the 3.5 GHz band. In February 2003 ANATEL held the 003/2002/SPV-ANATEL bidding, where it offered blocks of frequencies in the range of 3.5 GHz. The enterprises who purchased blocks of frequency were: Embratel, Brazil Telecom (Vant), Grupo Sinos, Neovia and WKVE, each one with operations spread in some regions of Brazil. For this and other wireless communications systems are implemented effectively, many efforts have been invested in attempts to developing simulation methods for coverage prediction that is close to reality as much as possible so that they may become believers and indispensable tools to design wireless communications systems. In this work wasm developed a genetic algorithm (GA's) that is able to optimize the models for predicting propagation loss at applicable frequency range of 3.5 GHz, thus enabling an estimate of the signal closer to reality to avoid significant errors in planning and implementation a system of wireless communication
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O nitrogênio é o elemento mais utilizado pela cultura do café e seu manejo é extremamente importante devido às perdas especialmente em épocas chuvosas. O trabalho foi desenvolvido em Argissolo Vermelho-Amarelo, na região de Sud Mennucci (SP), e teve como objetivo avaliar o efeito de diferentes doses e épocas de aplicação de nitrogênio sobre o teor de clorofila e de N nas folhas do cafeeiro, e calcular correlações com a produtividade. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso com quatro repetições. Os tratamentos obedeceram o esquema fatorial 5 x 3, constituído pela combinação de cinco doses de N (0, 50, 150, 250 e 350 kg ha-1) aplicados na forma de uréia em três épocas de aplicação (aplicação única em dezembro; duas aplicações: parceladas em novembro e janeiro e três aplicações: parceladas em novembro, dezembro e janeiro). Avaliaram-se os teores de clorofila e nitrogênio das folhas durante a frutificação e a colheita. A concentração de clorofila correlacionou-se positivamente com o teor de nitrogênio nas folhas e a produção de grãos se ajustou a uma função quadrática com as doses de N aplicadas, na qual a dose 210 kg ha-1 promoveu a máxima produção; a estimativa do teor de clorofila foi promissora para detecção de possíveis deficiências de nitrogênio.
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As condições meteorológicas são determinantes para a produção agrícola; a precipitação, em particular, pode ser citada como a mais influente por sua relação direta com o balanço hídrico. Neste sentido, modelos agrometeorológicos, os quais se baseiam nas respostas das culturas às condições meteorológicas, vêm sendo cada vez mais utilizados para a estimativa de rendimentos agrícolas. Devido às dificuldades de obtenção de dados para abastecer tais modelos, métodos de estimativa de precipitação utilizando imagens dos canais espectrais dos satélites meteorológicos têm sido empregados para esta finalidade. O presente trabalho tem por objetivo utilizar o classificador de padrões floresta de caminhos ótimos para correlacionar informações disponíveis no canal espectral infravermelho do satélite meteorológico GOES-12 com a refletividade obtida pelo radar do IPMET/UNESP localizado no município de Bauru, visando o desenvolvimento de um modelo para a detecção de ocorrência de precipitação. Nos experimentos foram comparados quatro algoritmos de classificação: redes neurais artificiais (ANN), k-vizinhos mais próximos (k-NN), máquinas de vetores de suporte (SVM) e floresta de caminhos ótimos (OPF). Este último obteve melhor resultado, tanto em eficiência quanto em precisão.
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Os principais objetivos deste trabalho são propor um algoritmo eficiente e o mais automático possível para estimar o que está coberto por regiões de nuvens e sombras em imagens de satélite; e um índice de confiabilidade, que seja aplicado previamente à imagem, visando medir a viabilidade da estimação das regiões cobertas pelos componentes atmosféricos usando tal algoritmo. A motivação vem dos problemas causados por esses elementos, entre eles: dificultam a identificação de objetos de imagem, prejudicam o monitoramento urbano e ambiental, e desfavorecem etapas cruciais do processamento digital de imagens para extrair informações ao usuário, como segmentação e classificação. Através de uma abordagem híbrida, é proposto um método para decompor regiões usando um filtro passa-baixas não-linear de mediana, a fim de mapear as regiões de estrutura (homogêneas), como vegetação, e de textura (heterogêneas), como áreas urbanas, na imagem. Nessas áreas, foram aplicados os métodos de restauração Inpainting por suavização baseado em Transformada Cosseno Discreta (DCT), e Síntese de Textura baseada em modelos, respectivamente. É importante salientar que as técnicas foram modificadas para serem capazes de trabalhar com imagens de características peculiares que são obtidas por meio de sensores de satélite, como por exemplo, as grandes dimensões e a alta variação espectral. Já o índice de confiabilidade, tem como objetivo analisar a imagem que contém as interferências atmosféricas e daí estimar o quão confiável será a redefinição com base no percentual de cobertura de nuvens sobre as regiões de textura e estrutura. Tal índice é composto pela combinação do resultado de algoritmos supervisionados e não-supervisionados envolvendo 3 métricas: Exatidão Global Média (EGM), Medida De Similaridade Estrutural (SSIM) e Confiança Média Dos Pixels (CM). Finalmente, verificou-se a eficácia destas metodologias através de uma avaliação quantitativa (proporcionada pelo índice) e qualitativa (pelas imagens resultantes do processamento), mostrando ser possível a aplicação das técnicas para solucionar os problemas que motivaram a realização deste trabalho.
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The wide territorial extension of Brazil derails the installation and maintenance of instruments for measuring solar radiation, which makes necessary the development and application of models that are able to estimate reliable and sufficient data for many different activities that use such data. And these, in most cases, are estimated from the Ångström equation. Based on this model, this project aimed to estimate the global solar radiation at Presidente Prudente-SP, Brazil, using daily data from 1999 to 2007. The solar radiation data have been extracted from the paper tapes of actinograph bi-metallic (Robitsch) daily records at the meteorological station in the Faculty of Science and Technology, UNESP. These tapes were scanned, resulting in digital images with x and y coordinates pairs (x = time; y = solar radiation, cal/min.cm²). The daily global solar radiation is the area under the curve of the image. This value has been calculated by computer algorithms. After the acquisition and calculation of the values needed to develop the Ångström equation have been determined the constants a and b, using linear regression between the values of Rg/R0 (solar radiation/solar radiation on a horizontal surface at the top of atmosphere), as ordered, and n/N (number of hours of sunshine/day length in hours) as abscissa. The slope of the line will be the constant b and the linear coefficient, the constant a. The estimated results were compared to the observed using the Kolmogorov-Smirnov test, realizing that the models can be accepted. So, the equation to aim the solar global radiation is: Rg = R0 (0,2662+0,3592 n/N)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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A method to quantify lycopene and β-carotene in freeze dried tomato pulp by high performance liquid chromatography (HLPC) was validated according to the criteria of selectivity, sensitivity, precision and accuracy, and uncertainty estimation of measurement was determined with data obtained in the validation. The validated method presented is selective in terms of analysis, and it had a good precision and accuracy. Detection limit for lycopene and β-carotene was 4.2 and 0.23 mg 100 g-1, respectively. The estimation of expanded uncertainty (K = 2) for lycopene was 104 ± 21 mg 100 g-1 and for β-carotene was 6.4 ± 1.5 mg 100 g-1.
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Time Domain Reflectometry (TDR) is a reliable method for in-situ measurements of the humidity and the solution concentration at the same soil volume. Accurate interpretation of electrical conductivity (and soil humidity) measurements may require a specific calibration curve. The primary goal of this work was to establish a calibration procedure for using TDR to estimate potassium nitrate concentrations (KNO3) in soil solution. An equation relating the electrical conductivity measured by TDR and KNO3 concentration was established enabling the use of TDR technique to estimate soil water content and nitrate concentration for efficient fertigation management.