Delineation of specific management areas for coffee cultivation based on the soil-relief relationship and numerical classification

Predicting and mapping productivity areas allows crop producers to improve their planning of agricultural activities. The primary aims of this work were the identification and mapping of specific management areas allowing coffee bean quality to be predicted from soil attributes and their relationships to relief. The study area was located in the Southeast of the Minas Gerais state, Brazil. A grid containing a total of 145 uniformly spaced nodes 50 m apart was established over an area of 31. 7 ha from which samples were collected at depths of 0. 00-0. 20 m in order to determine physical and chemical attributes of the soil. These data were analysed in conjunction with plant attributes including production, proportion of beans retained by different sieves and drink quality. The results of principal component analysis (PCA) in combination with geostatistical data showed the attributes clay content and available iron to be the best choices for identifying four crop production environments. Environment A, which exhibited high clay and available iron contents, and low pH and base saturation, was that providing the highest yield (30. 4l ha-1) and best coffee beverage quality (61 sacks ha-1). Based on the results, we believe that multivariate analysis, geostatistics and the soil-relief relationships contained in the digital elevation model (DEM) can be effectively used in combination for the hybrid mapping of areas of varying suitability for coffee production. © 2012 Springer Science+Business Media New York.

Extração semi-automática de rodovias no espaço-objeto: uso integrado de um estéreo par de imagens aéreas e um MDT

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Predição de sombras de edifícios sobre vias urbanas com base em um modelo digital de elevações e dados de imagens aéreas de alta-resolução

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Influência da heterogeneidade ambiental na diversidade, uso de hábitat e biocústica de anuros de área aberta no noroeste paulista

Pós-graduação em Biologia Animal - IBILCE

Análise discriminatória de alvos da paisagem urbana em imagens aéreas multiespectrais

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Perda de solo em área de nascentes caracterizada por análise multivariada e modelos de geoestatística

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Abundância, diversidade e flutuação populacional de formigas (Hymenoptera: Formicidae) e aranhas (Arachnida: Araneae) em agroecossistemas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Evolução da regeneração natural de floresta ombrófila densa alto-montana e a produção de água em microbacia experimental, Cunha - SP

Pós-graduação em Ciência Florestal - FCA

Análise da deposição em aplicações aéreas de defensivos em função de diferentes alturas de vôo e volumes de calda

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo analítico das endoscopias das vias aéreas de equinos PSI durante o período de 1993-2003 e avaliação dos resultados de procedimentos cirúrgicos laringeanos realizados no Jockey Club de São Paulo durante o período de 1998-2003

Pós-graduação em Medicina Veterinária - FMVZ

Iniciação de tempestades convectivas em um ambiente tropical úmido

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Avaliação da aplicabilidade de sistema computacional de visualização de imagens aéreas de alta resolução em tempo real e multitemporal à degradação do rio Corumbataí

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Impacto do balanço hídrico em diferentes tipos de solos: comparação entre dados de radar-pluviômetro e análise de tendência da chuva em área agrícola

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Seasonal abundance of the shipworm Neoteredo reynei (Bivalvia, Teredinidae) in mangrove driftwood from a northern Brazilian beach

Turus são importantes decompositores de madeira, especialmente em manguezais, onde a produtividade é alta. Entretanto, pouca ênfase tem sido dada à atividade de turus em relação à exportação de nutrientes de manguezais para as áreas costeiras adjacentes. Como um passo inicial para obter tais informações, a freqüência de madeira do mangue à deriva colonizada por turus, bem como a densidade e comprimento de turus, foram estudados através da coleta de troncos encalhados durante 12 meses na praia de Ajuruteua, Estado do Pará, norte do Brasil. Uma única espécie, Neoteredo reynei (Bartsch, 1920), foi encontrada colonizando a madeira à deriva. Embora troncos grandes colonizados fossem mais comuns na praia, a densidade de turus foi maior nos troncos menores, especialmente na estação seca. Em geral, a densidade foi maior durante a estação chuvosa (janeiro a abril) e menor em julho. O comprimento médio geral de turus foi de 9,66cm e, em troncos grandes, o comprimento médio aumentou entre as estações chuvosa e seca. Entretanto, não houve nenhuma diferença em comprimento entre as categorias de tamanho dos troncos. O comprimento médio dos turus foi semelhante ao longo do maior parte do ano, mas a tendência foi de comprimentos maiores em julho. Embora a salinidade tenha variado entre 10,9 e 40 durante o ano, nenhuma relação entre salinidade e densidade ou comprimento foi encontrada. Os resultados sugerem que a atividade de turus em madeira à deriva é relativamente constante ao longo do ano. Maior umidade do ar e precipitação podem promover sobrevivência durante a estação chuvosa. Troncos maiores podem levar mais tempo para serem colonizados e portanto podem ter densidades menores do que nos troncos menores. Estes últimos são incomuns talvez porque sejam rapidamente destruídos pela atividade dos turus. Dados sobre a desintegração de troncos, entretanto, seriam necessários para corroborar esta hipótese. O tamanho maior de turus na estação seca possivelmente esteja relacionado ao crescimento após um período anterior de recrutamento. Na estação seca, turus em troncos grandes podem ser melhor protegidos da dessecação e de altas temperaturas pelas propriedades isolantes do maior volume de madeira.

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.