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DISCIPLINA: SR, Geoprocessamento I e II e Cartografia Interação da radiação eletromagnética com culturas, solos e atmosfera Exemplos de trabalhos 5/3/2012 - Aula 4

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DISCIPLINA: SR, Geoprocessamento I e II e Cartografia

Interação da radiação eletromagnética com culturas, solos e atmosfera

Exemplos de trabalhos

5/3/2012 - Aula 4

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A distância entre dois pontos semelhantes, define o comprimento de onda e, o número de ondas que passa por um

ponto do espaço num determinado intervalo de tempo, define a frequência da radiação eletromagnética

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Devido a ordem de grandeza destas variáveis é comum utilizar unidades submúltiplas do metro (micrometro: 1 μm = 10-6 m, nanômetro: 1 nm = 10-9 m) para comprimento de onda e múltiplas do Hertz (quilohertz: 1 kHz = 103 Hz, megahertz: 1 mHz = 106 Hz) para frequência.

0,01A 0,1 1A 1nm 10 100 1μm

10 100 1mm 10 100 1m 10 100 1km 10 100

Raiosgama

RaiosX

Ultravioleta

infravermelho microondas rádio

Luz

Energia solar refletida

Luzvisível próximo médio Distante ou

termal

O,4 O,6 O,7 1μm 10μm 30μm

Infravermelho

Desenho: G. Batista, 2004

3μm

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Espectro Eletromagnético

A energia eletromagnética pode ser ordenada de maneira contínua em função de seu

comprimento de onda ou de sua frequência, sendo esta disposição denominada de

espectro eletromagnético. Este apresenta subdivisões de acordo com as características

de cada região. Cada subdivisão é função do tipo de processo físico que dá origem a

energia eletromagnética, do tipo de interação que ocorre entre a radiação e o objeto

sobre o qual esta incide, e da transparência da atmosfera em relação à radiação

eletromagnética.

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Atenuação Atmosférica

A energia eletromagnética ao atravessar atmosfera terrestre pode ser absorvida, refletida e espalhada.

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Janelas Atmosféricas

Existem regiões do espectro eletromagnético onde a atmosfera quase não afeta a energia eletromagnética, isto é, a atmosfera é transparente à energia eletromagnética proveniente do Sol ou da superfície terrestre. Estas regiões são conhecidas como janelas atmosféricas. Nestas regiões são colocados os detectores de energia eletromagnética, e portanto onde é realizado o sensoriamento remoto dos objetos terrestres.

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Lei de Wien

λMáx = B/T

B = 2898 µm K-m (constante)T = temperatura do corpo negro em K

Para determinar o comprimento de onda dominante

O Sol tem λMáx 0,483 μm

A Terra em λMáx 9,66μm

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Lei de Stefan-Boltzman

Mλ = KT4

A quantidade de energia emitida por um objeto como o Sol ou a Terra é função da sua temperatura. Então, quem emite mais energia radiante: o Sol ou a Terra?

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Dado que a velocidade de propagação das ondas eletromagnética é diretamente proporcional à sua frequência e comprimento de onda, esta pode ser expressa por:

c = f . λonde:c = velocidade da luz (m/s); f = frequência (ciclo/s ou Hz); λ = comprimento de onda (m)

Lei de Planck

A quantidade de energia (Q) emitida, transferida ou recebida na forma de energia eletromagnética, está associada a cada comprimento de onda ou frequência e é definida por:

Q = h . f = h/λ

onde h é a constante de Planck (6,625 10-34 joule segundo (J.s)) e a unidade que quantifica esta energia é dada em Joule (J). Através desta equação verifica-se que quanto maior a quantidade de energia maior será a freqüência ou menor será o comprimento de onda a ela associada e vice-versa.

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“...desenvolver metodologias que utilizam imagens de satélites de sensoriamento

remoto para realizar o mapeamento de áreas de café (Tardin et al., 1992; Moreira et

al., 2004; Moreira et al., 2007), possibilitando desta forma estimar a área e fornecer a

localização das lavouras de café.”JUSTIFICATIVAS!!!!!!!

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“O uso de imagens de satélites para mapear lavouras de café tem vantagem e

desvantagem.

A vantagem neste caso é tornar a informação objetiva e, ao mesmo tempo, conhecer a

localização das lavouras.

No entanto, Moreira et al. (2007) relatam que o comportamento espectral do café tem alta

variabilidade... relacionada com fatores da planta (sanidade, estado nutritivo e variedade),

dos tratos culturais e do manejo da cultura. Em razão disso podem ocorrer erros que estão

relacionados com a precisão e a exatidão do mapeamento.

A precisão refere-se à comparação entre a geometria da forma mapeada e a forma do

objeto no terreno e, a exatidão, refere-se à comparação entre a classe mapeada e a classe

do objeto no terreno (Congalton e Green, 1999).”

Objetivo: desenvolver uma metodologia para avaliar a exatidão do mapa de café elaborado por Moreira et al. (2007).

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“...foi realizado o sorteio aleatório dos locais a serem visitados para coletar os dados sobre a ocupação do solo e a partir dessa informação determinar a exatidão do mapeamento.”

“Os pontos sorteados foram incorporados às imagens disponíveis no sítio do Google Earth e imagens Landsat/TM a fim de minimizar o trabalho de campo. Os pontos sorteados e sobrepostos às imagens de alta resolução espacial, quando disponíveis no Google Earth, foram interpretados na tela do computador para identificar o uso de cobertura do solo, o que pôde ser feito com relativa facilidade nestas imagens.”

“Quando não havia alteração do uso nas imagens Landsat/TM em relação às imagens de alta resolução disponíveis no Google Earth, os pontos eram classificados de acordo com a classe (café ou não café) identificada nas imagens de alta resolução.”

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“...matriz de confusão com as estimativas de exatidão total (95,5%). Foi observado que a maioria das lavouras de café presente nas imagens de alta resolução disponível no sítio do Google Earth também estava presente nas TM/Landsat.

Isto ocorre devido ao café ser uma cultura perene e as imagens de alta resolução disponíveis no sítio do Google Earth serem dos anos de 2003, 2004 e 2005. Estes fatores facilitam a interpretação dos pontos e reduziram a necessidade de trabalho de campo.”

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“Levando em conta que a base do qualquer sistema agrícola sustentável é o planejamento do uso da terra, o primeiro passo importante é a determinação de um mapa de solos que possa indicar onde ocorrem diferentes características do solo que possam interferir na produção das culturas. “

“Atualmente com ferramentas de sensoriamento remoto se tem um grande potencial para ser implementado um mapeamento digital de solos sobre grandes áreas de forma rápida e econômica.”

JUSTIFICATIVAS!!!!!!!

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“...objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo com a que possam ser preditas e mapeadas as diferentes classes de solos dentro de uma área

especifica usando diferentes fontes de sensoriamento remoto e diferentes técnicas de geoprocessamento...”

Mapa de solos preditos e detalhados (verdade)

206 amostras de solo foram extraídas e analisadas: soma de bases (BS), argila,silte, areia, Al2O3, Fe2O3, sílica SiO2, TiO2 e índices de intemperismo.

Procedimentos Geoestatísticos

Imagens Landsat/TM, coletas hiperespectrais

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“Neste caso os mapas preditos usando metodologias de extração e de redução de dimensionalidade da informação favoreceu a predição dos mapas de solos, assim os mapas preditos foram semelhantes com os reais.”

DIMINUIÇÃO DO CUSTO/TEMPO PARA AS ANÁLISES DE SOLO

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“A cafeicultura é uma atividade relevante para o Brasil e Minas Gerais o maior produtor mundial, seu monitoramento tem sido realizado convencionalmente com inspeções de campo, porém, estudos mais recentes já utilizam imagens de satélite. Estas imagens permitem monitorar frequentemente, grandes áreas a custos menores.”

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O índice de vegetação é uma técnica de realce da vegetação, por meio de operações matemáticas simples usadas em processamento digital de imagens de sensoriamento remoto, no sentido de analisar diferentes bandas espectrais, simultaneamente, de uma mesma cena (Crósta, 1992). E tem sido utilizado basicamente para estimar biomassa e mudanças no desenvolvimento das comunidades vegetais (Batista et al.,1993; Fraser et al., 2000; Hamada, 2000; Volpato, 2002).

O objetivo do presente estudo foi investigar a influência de variáveis meteorológica

no vigor vegetativo de cafeeiros, no município de Patrocínio, região do Alto

Paranaíba, Minas Gerais, tendo como base o NDVI dos produtos MOD13Q1 de

imagens MODIS visando ao desenvolvimento de modelos de monitoramento da

estiagem agrícola em áreas cafeeiras.

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Foram coletadas informações meteorológicas de junho de 2006 a junho de 2008, fornecidas pela estação meteorológica automática (EMA) pertencente ao Instituto Nacional de Meteorologia, localizada no interior da fazenda experimental da Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais (coordenadas geográficas: 18°58’48” S; 46°58'47.99" W e altitude de 963 m), fixada a aproximadamente 500 m área de estudo.

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De acordo com Matiello (2002) a exigência de chuvas de cafeeiros é bastante variável, de acordo com as fases do ciclo da planta. No período de vegetação e frutificação, que vai de outubro a maio, o cafeeiro precisa de água disponível no solo. Na fase de colheita e repouso, de junho a setembro, a necessidade água é pequena e a estiagem não prejudica a produção.

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“...chuvas maiores que 20 mm são responsáveis pela recuperação do vigor vegetativo dos cafeeiros, após período prolongado de estiagem. Antes desses volumes de chuvas acontecerem os cafeeiros permaneceram sob estresse hídrico.”

“Este resultado está de acordo com Lima e Fenner (1992) que constataram que chuvas regulares inferiores a 20 mm não recuperam o vigor vegetativo de plantas arbustivas em região de cerrado.”

“O resultado obtido demonstrou ser possível relacionar a quantidade pluviométrica com o índices de vegetação, que vão retratar tanto o vigor e umidade das plantas como estiagem agrícola.”

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“Modelos estatísticos lineares de ajuste de curva das variáveis NDVI e estiagem agrícola com dias sem chuva maior que 20 mm, apresentaram significativos valores de coeficiente de determinação.”

“Valores de NDVI estimados menores que 0,7 podem representar estiagem agrícola maior que vinte dias.”

“O NDVI oriundo do produto MOD13Q1 do satélite TERRA demonstrou grande potencial para estimar estiagem agrícola em cafeeiros pela sua frequência de imageamento e pelos bons resultados obtidos nesse estudo.”

“Os modelos desenvolvidos no presente estudo poderão ser utilizados para incrementarmodelos agrometeorológicos-espectrais visando o monitoramento e previsão de safra de lavouras cafeeiras na região do Alto Paranaíba, MG.”