Trajetórias tecnológicas e sistemas agrários: qualificação territorial utilizando geoprocessamento em Paragominas e Santarém/PA

A Amazônia tem sido observada principalmente por meio do fenômeno do desmatamento, utilizando recursos tradicionais do sensoriamento remoto como a quantificação de área desflorestada e seu posterior incremento anual, que parece se constituir em uma metodologia eficaz. Ratificando este raciocínio, constatei num levantamento de 16.591 multas aplicadas pelo IBAMA/PA no período de 2000 até 2008, que mais de 85,0% das autuações estavam relacionadas apenas à componente flora;e na jurisdição da Gerência do IBAMA em Santarém, oeste do Pará, em 2008, quase 60% das multas se deu por conta de desflorestamento, identificados via sensoriamento remoto. Ressalta-se que as análises de imagens de satélites por si só não definem elementos da superfície terrestre, contribuindo pouco para o entendimento e posterior intervenção da realidade. Nesse contexto, foram investigados e vetorizados 479 estabelecimentos rurais nas regiões de Paragominas e Santarém, estado do Pará, que possuem históricos de uso e ocupação distintos, qualificando-os segundo suas trajetórias tecnológicas prevalentes, na perspectiva apresentada por Costa, concretizando um importante passo para correção das distorções no desenvolvimento econômico, agregando informação ao dado de sensoriamento remoto. Aplicaram-se recursos geotecnológicos de métricas de paisagem, construíram-se banco de dados celular integrado com estatísticas e algoritmos de otimização probabilística, associando dados de classificação não supervisionada isodata (validadas com kappa= 0,87, classificação considerada“excelente”) com os tipos de produção coletados em campo, gerando uma classificação final "integrada"(kappa= 0,78, classificação “muito boa”). Na região de Paragominas, foram qualificadas 3 tipos de trajetórias tecnológicas, a camponesa T8 (domínio de culturas temporárias), a camponesa T3 e patronal T4 (especializadas em pecuária de corte). Em Santarém, revelaram-se 2 trajetórias, a camponesa T2 (forte presença de culturas permanentes, temporárias e sistemas agro florestais) e a patronal T7 (mutação da T4, aumentando a participação das culturas temporárias). A metodologia aplicada logrou êxito, espacializando as propriedades rurais segundo seus tipos de trajetórias tecnológicas e gerando classes de uso mais representativas, como cultura temporária e pastagem, mas que na classificação via sensoriamento remoto isodata é englobada pela classe “agropecuária”, possibilitando uma visão mais realista das atividades de produção desenvolvidas na área investigada, concretizando a geração de informações espaciais integrando dados de diferentes fontes e o aumento do poder de leitura do pixel.

Aplicação de dados multisensor (SAR e ETM+) no reconhecimento de padrões de uso e ocupação do solo em costas tropicais: Costa Amazônica, Amapá, Brasil

Os estudos ambientais necessitam de informações sobre a cobertura e o uso da terra. Este trabalho apresenta a aplicação de dados de sensores remotos orbitais (óticos e de radares) na validação de padrões de uso e cobertura do solo na planície costeira amapaense para fins de mapeamento e reconhecimento da dinâmica natural e antrópica. Esta costa é submetida a uma dinâmica intensa devido à magnitude dos processos costeiros (marés-pororoca), sua localização geográfica, influenciada pelo rio Amazonas e pela Zona de Convergência Intertropical, e processos antrópicos associados à bubalinocultura. A análise foi realizada aplicando-se dados de satélite (JERS-1, RADARSAT-1, Landsat 7 e DEM do SRTM) digitalmente processados em abordagem multisensor, multiescala e multitemporal, correlacionada com dados pretéritos e informações de campo. A análise dos produtos gerados e dados colaterais permitiu distinguir oito padrões de uso e cobertura do solo: florestas de mangue, florestas de várzeas, campos arbustivos, áreas de vegetação campestre, campo antrópico, zona de intermaré, canal estuarino e lagos, além de feições morfológicas lineares associadas a estes padrões. Estas informações são importantes para o mapeamento dos ambientes costeiros e fundamentais para o reconhecimento da dinâmica na região.

Mapeamento de ambientes costeiros tropicais (Golfão Maranhense, Brasil) utilizando imagens de sensores remotos orbitais

Este trabalho apresenta os resultados do reconhecimento e mapeamento dos ambientes costeiros da região do Golfão Maranhense, Brasil, utilizando uma abordagem metodológica que incluiu: (a) análise integrada com base no processamento digital de imagens, ópticas Landsat-4 TM e SPOT-2 HRV, de imagens SAR (Synthetic Aperture Radar) do RADARSAT-1, e dados de elevação da SRTM (Shuttle Radar Topography Mission); (b) sistema de informações geográficas; e (c) levantamentos de campo relativos à geomorfologia, topografia e sedimentologia. Os ambientes costeiros, assim mapeados foram agrupados em quatro setores: Setor 1, com pântanos salinos, pântanos de água doce, lagos intermitentes e canal estuarino; Setor 2, abrangendo tabuleiro costeiro, planície de maré lamosa, planície fluvial, planície de maré arenosa, praias de macromaré, área construída e lagos artificiais; Setor 3, com manguezal, paleodunas e planície de maré mista; e Setor 4, constituído por dunas móveis. Além disso, foram também reconhecidos lagos perenes, deltas de maré vazante e planícies de supramaré arenosas. O processamento digital e a análise visual das imagens de sensores remotos orbitais, associados ao uso de sistemas de informações geográficas, mostraram-se eficazes no mapeamento de zonas costeiras tropicais, possibilitando a geração de produtos com boa acurácia e precisão cartográfica.

Mapeamento dos parâmetros florísticos e estruturais de floresta de mangue com dados LIDAR e SRTM

Este estudo apresenta a estimativa dos parâmetros florísticos e estruturais (determinação da espécie, altura, diâmetro a altura do Peito - DAP e biomassa) do mangue a partir de informações da superfície adquiridas remotamente com os sensores Laser Detection and Range (LIDAR), Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) e ortofotos na Ilha dos Guarás, conjunto de arquipélagos localizado a 30 km da desembocadura do rio amazonas. Para esse trabalho foram utilizadas informações do SRTM, LIDAR e fotografias aéreas processadas e ortorretificadas durante dois sobrevôos realizados entre o mês de julho e agosto de 2011. Com a ortofoto foi feito o mapa do reconhecimento de unidades geobotânicas que delimitou apenas a classe mangue. Em seguida, foi realizada a correção da altura elipsoidal para a altura ortométrica, onde a nuvem de pontos foi interpolada pelo método vizinho mais próximo, gerando Modelo Digital de Elevação (MDE) LIDAR (full points) com RMSE de 0,88 cm e por meio de uma linguagem macro foi estatisticamente separadas as informações do último pulso da superfície, conhecido também por ground points. Em seguida, os dados foram interpolados pelo método de krigeagem que gerou o valor de Modelo Digital de Superfície (MDS), o qual foi subtraído do MDE. Com base no Modelo Digital de Vegetação (MDV) foram definidos os sítios de coleta e selecionadas as árvores ascendentes, intermediárias e emergentes, porte no qual foi medido o DAP e altura. No total foram coletadas 212 amostras individuais de mangue e para assegurar o nível de acurácia do conjunto coletado, foi realizado o cálculo de RMSE entre as alturas do LIDAR e Campo, que resultou em RMSE= 1,10 m. Os modelos escolhidos para calibração LIDAR e altura de campo foi do tipo linear, com R² = 91% e RMSE= 0,98 cm e para calibração da DAP e altura de campo foi escolhido o modelo Logarítmico R² = 74,1%. Nos resultados da calibração do SRTM o modelo logarítmico também foi o mais adequado para a relação entre altura média e SRTM com R² = 91% e RMSE de 2,2 m e DAP Médio e SRTM, com R² = 88% e RMSE 2,2 cm. A partir de um inventário foi realizada a estimativa da biomassa por espécie por meio das equações alométricas de Fromard e posteriormente os resultados foram espacializados em forma de mapas com alto nível de detalhamento oriundo das informações LIDAR e SRTM corrigido e ortofotos.

Geoestatística multivariada na delimitação de zonas de manejo na cultura de cana-de-açúcar

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem da biomassa acima do solo (BAS), por meio de imagens de alta resolução espacial e índices de vegetação

Pós-graduação em Agronomia - FEIS

Influence of summertime mesoscale convective systems on the heat balance and surface mixed layer dynamics of a large Amazonian hydroelectric reservoir

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estimation of chlorophyll-a concentration and the trophic state of the Barra Bonita hydroelectric reservoir using oli/landsat-8 images

Reservoirs are artificial environments built by humans, and the impacts of these environments are not completely known. Retention time and high nutrient availability in the water increases the eutrophic level. Eutrophication is directly correlated to primary productivity by phytoplankton. These organisms have an important role in the environment. However, high concentrations of determined species can lead to public health problems. Species of cyanobacteria produce toxins that in determined concentrations can cause serious diseases in the liver and nervous system, which could lead to death. Phytoplankton has photoactive pigments that can be used to identify these toxins. Thus, remote sensing data is a viable alternative for mapping these pigments, and consequently, the trophic. Chlorophyll-a (Chl-a) is present in all phytoplankton species. Therefore, the aim of this work was to evaluate the performance of images of the sensor Operational Land Imager (OLI) onboard the Landsat-8 satellite in determining Chl-a concentrations and estimating the trophic level in a tropical reservoir. Empirical models were fitted using data from two field surveys conducted in May and October 2014 (Austral Autumn and Austral Spring, respectively). Models were applied in a temporal series of OLI images from May 2013 to October 2014. The estimated Chl-a concentration was used to classify the trophic level from a trophic state index that adopted the concentration of this pigment-like parameter. The models of Chl-a concentration showed reasonable results, but their performance was likely impaired by the atmospheric correction. Consequently, the trophic level classification also did not obtain better results.

Evolução geomorfológica e palaeoambiental dos terraços da margem esquerda do alto rio Paraná

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Perdas de solo e índices de vegetação: proposta metodológica para a determinação do fator C (MEUPS) em pastagens e cana-de-açúcar

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Parameterization of bio-optical models for estimating chlorophyll-a concentration in a tropical eutrophic reservoir

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Análise do potencial do sensor OLI (Operational Land Imager) a bordo do Landsat-8 em estimar a concentração de sólidos totais em suspensão no reservatório de Barra Bonita

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Spatial analysis of egg distribution and geographic changes in the spawning habitat of the Brazilian sardine Sardinella brasiliensis

This paper establishes the spawning habitat of the Brazilian sardine Sardinella brasiliensis and investigates the spatial variability of egg density and its relation with oceanographic conditions in the shelf of the south-east Brazil Bight (SBB). The spawning habitats of S. brasiliensis have been defined in terms of spatial models of egg density, temperature-salinity plots, quotient (Q) analysis and remote sensing data. Quotient curves (Q(C)) were constructed using the geographic distribution of egg density, temperature and salinity from samples collected during nine survey cruises between 1976 and 1993. The interannual sea surface temperature (SST) variability was determined using principal component analysis on the SST anomalies (SSTA) estimated from remote sensing data over the period between 1985 and 2007. The spatial pattern of egg occurrences in the SBB indicated that the largest concentration occurred between Paranagua and Sao Sebastiao. Spawning habitat expanded and contracted during the years, fluctuating around Paranagua. In January 1978 and January 1993, eggs were found nearly everywhere along the inner shelf of the SBB, while in January 1988 and 1991 spawning had contracted to their southernmost position. The SSTA maps for the spawning periods showed that in the case of habitat expansion (1993 only) anomalies over the SBB were zero or slightly negative, whereas for the contraction period anomalies were all positive. Sardinella brasiliensis is capable of exploring suitable spawning sites provided by the entrainment of the colder and less-saline South Atlantic Central Water onto the shelf by means of both coastal wind-driven (to the north-east of the SBB) and meander-induced (to the south-west of the SBB) upwelling.

Interannual variation in commercial oyster (Crassostrea gigas) farming in the sea (Florianopolis, Brazil, 27 degrees 44 ' S; 48 degrees 33 ' W) in relation to temperature, chlorophyll a and associated oceanographic conditions

Aquaculture of filter-feeding bivalve mollusks involves the fruitful conversion of marine particulate organic matter into premium protein of high nutritive value. Culture performance of bivalves is largely dependent on hydrological conditions and directly affected by e. g. temperature and chlorophyll levels. Accordingly, these parameters may be related with seasonality but also with oceanographic features combined with climate events. Yields of Pacific cupped oyster (Crassostrea gigas) reared at commercial procedures in suspended structures (long-lines) in a sheltered bay in Southern Brazil (Santa Catarina State, 27S 43'; 48 W 30') were evaluated in relation to local environmental conditions: sea surface temperature, chlorophyll a concentration, and associate effects of cold fronts events and El Nino and La Nina periods. Outputs from four consecutive commercial crop years were analyzed (2005/06, 2006/07, 2007/08, 2008/09) in terms of oyster survival and development time during the following grow-out phases of the culture cycle: seed to juvenile, juvenile to adult, adult to marketable. Since culture management and genetics were standardized significant differences verified among crop performance could be mostly related to environmental effects. Time series of temperature and chlorophyll a (remote sensing data) from crop periods displayed significant seasonal and interannual variation. As expected, performance during initial grow-out stages (seed to juvenile) was critical for final crop yield. Temperature was the main factor affecting survival in these initial stages with a trend of negative correlation, though not statistically significant. On the other hand, oyster development rate was significantly and positively affected by chlorophyll a concentration. Chlorophyll a values could be increased by upwelled cold nutrient-rich South Atlantic Central Water (SACW, related to predominant Northern winds) though further dependent on occurrence of Southern winds (cold fronts) to assist seawater penetration into the sheltered farming area. Lower salinity nutrient-rich northward drifted waters from La Plata River discharge may also result in chlorophyll a rise in the farming area. The El Nino period (July 2006 to February 2007) coincided with lower chlorophyll a levels in the farming site that may be related to both decreased number of cold fronts as well as predominance of Northern winds that retain northward spreading of La Plata River discharge waters. In contrast, the La Nina period (August 2007 to June 2008) corresponded to higher chlorophyll a values in the farming area by both upwelling of SACW and penetration of La Plata River discharge water assisted by increased occurrence of Southern winds and cold fronts. The recognition of the potentially changing climate and effects upon the environment will be an important step in planning future development of bivalve aquaculture.

Assessing biophysical variable parameters of bean crop with hyperspectral measurements

Recently high spectral resolution sensors have been developed, which allow new and more advanced applications in agriculture. Motivated by the increasing importance of hyperspectral remote sensing data, the need for research is important to define optimal wavebands to estimate biophysical parameters of crop. The use of narrow band vegetation indices (VI) derived from hyperspectral measurements acquired by a field spectrometer was evaluated to estimate bean (Phaseolus vulgaris L.) grain yield, plant height and leaf area index (LAI). Field canopy reflectance measurements were acquired at six bean growth stages over 48 plots with four water levels (179.5; 256.5; 357.5 and 406.2 mm) and tree nitrogen rates (0; 80 and 160 kg ha-1) and four replicates. The following VI was analyzed: OSNBR (optimum simple narrow-band reflectivity); NB_NDVI (narrow-band normalized difference vegetation index) and NDVI (normalized difference index). The vegetation indices investigated (OSNBR, NB_NDVI and NDVI) were efficient to estimate LAI, plant height and grain yield. During all crop development, the best correlations between biophysical variables and spectral variables were observed on V4 (the third trifoliolate leaves were unfolded in 50 % of plants) and R6 (plants developed first flowers in 50 % of plants) stages, according to the variable analyzed.