Resumo
The water demand of crops, as well as the relation of this variable to productivity and other important factors related to the sustainable management of agriculture, makes it relevant to estimate parameters that help in the most assertive and efficient decision-making in the agricultural environment. In this context, the work aims to estimate the actual evapotranspiration (ETa), biomass (Bio), water productivity (WP) and crop productivity (P), using the Landsat-8 satellite, through the Modified Satellite Priestley-Taylor Algorithm (MS-PT). For this, ETa was estimated for maize culture irrigated by central pivots, using the MS-PT with six images of Landsat-8, which were free of clouds. The ETa estimate was accurate in the first 60 days after emergence (DAE) of the crop. Subsequently, the variables Bio, P, and WP were estimated using the ETa and the assumptions of the Monteith (1972) model. Therefore, we sequentially calculated the dry biomass, crop productivity and water productivity. ETa presented a high correlation with Bio from the second image (06/10/2015), due to the canopy closure of the crop and, consequently, the predominance of transpiration in the evapotranspiration phenomenon. The water productivity was constant throughout the maximum vegetative stage until the reproductive phase R4 of the crop, verifying in this interval the best efficiency in the conversion of water in biomass. From the obtained results, it is verified that the set of algorithms used in the estimation of the parameters demonstrated the potential to increase the capacity to handle agriculture in a more efficient, assertive and sustainable way.
A demanda hídrica das culturas, assim como a relação dessa com variáveis de produtividade e outros importantes fatores relacionados ao manejo da agricultura sustentável, faz com seja relevante a estimação de parâmetros que auxiliam de modo assertivo e eficiente a tomada de decisão no ambiente agrícola. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi estimar a evapotranspiração real (ETa), biomassa (Bio), produtividade da água (WP) e a produtividade da cultura (P), utilizando imagens do satélite Landsat-8, por meio do algoritmo Priestley-Taylor modificado para satélite (MS-PT). Para isso, estimou-se a ETa para a cultura do milho irrigado por pivôs central, utilizando o MS-PT com seis imagens do Landsat-8, as quais encontravam-se livre de nuvens. A estimativa da ETa foi acurada nos primeiros 60 dias após a emergência (DAE) da cultura. Posteriormente, as variáveis Bio, P, e WP foram estimadas utilizando a ETa e os pressupostos do modelo de Monteith (1972). A ETa apresentou alta correlação com a Bio a partir da segunda imagem (10/06/2015), em função do fechamento dossel da cultura e consequentemente a predominância da transpiração no fenômeno de evapotranspiração. A WP foi constante durante o máximo crescimento vegetativo até a fase reprodutiva da cultura denominada R4, sendo verificado nessa amplitude de tempo a melhor eficiência da conversão de água em biomassa. A partir dos resultados obtidos, verifica-se que esse conjunto de algoritmos utilizados para estimativa dos parâmetros relacionados a produtividade do milho mostraram o potencial de crescimento que se tem para melhorar a capacidade de como lidar com uma agricultura mais eficiente, assertiva e sustentável.
Assuntos
Algoritmos , 24444 , Evapotranspiração/análise , Evapotranspiração/métodos , Imagens de Satélites , Irrigação Agrícola , Zea maysResumo
The water demand of crops, as well as the relation of this variable to productivity and other important factors related to the sustainable management of agriculture, makes it relevant to estimate parameters that help in the most assertive and efficient decision-making in the agricultural environment. In this context, the work aims to estimate the actual evapotranspiration (ETa), biomass (Bio), water productivity (WP) and crop productivity (P), using the Landsat-8 satellite, through the Modified Satellite Priestley-Taylor Algorithm (MS-PT). For this, ETa was estimated for maize culture irrigated by central pivots, using the MS-PT with six images of Landsat-8, which were free of clouds. The ETa estimate was accurate in the first 60 days after emergence (DAE) of the crop. Subsequently, the variables Bio, P, and WP were estimated using the ETa and the assumptions of the Monteith (1972) model. Therefore, we sequentially calculated the dry biomass, crop productivity and water productivity. ETa presented a high correlation with Bio from the second image (06/10/2015), due to the canopy closure of the crop and, consequently, the predominance of transpiration in the evapotranspiration phenomenon. The water productivity was constant throughout the maximum vegetative stage until the reproductive phase R4 of the crop, verifying in this interval the best efficiency in the conversion of water in biomass. From the obtained results, it is verified that the set of algorithms used in the estimation of the parameters demonstrated the potential to increase the capacity to handle agriculture in a more efficient, assertive and sustainable way.(AU)
A demanda hídrica das culturas, assim como a relação dessa com variáveis de produtividade e outros importantes fatores relacionados ao manejo da agricultura sustentável, faz com seja relevante a estimação de parâmetros que auxiliam de modo assertivo e eficiente a tomada de decisão no ambiente agrícola. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi estimar a evapotranspiração real (ETa), biomassa (Bio), produtividade da água (WP) e a produtividade da cultura (P), utilizando imagens do satélite Landsat-8, por meio do algoritmo Priestley-Taylor modificado para satélite (MS-PT). Para isso, estimou-se a ETa para a cultura do milho irrigado por pivôs central, utilizando o MS-PT com seis imagens do Landsat-8, as quais encontravam-se livre de nuvens. A estimativa da ETa foi acurada nos primeiros 60 dias após a emergência (DAE) da cultura. Posteriormente, as variáveis Bio, P, e WP foram estimadas utilizando a ETa e os pressupostos do modelo de Monteith (1972). A ETa apresentou alta correlação com a Bio a partir da segunda imagem (10/06/2015), em função do fechamento dossel da cultura e consequentemente a predominância da transpiração no fenômeno de evapotranspiração. A WP foi constante durante o máximo crescimento vegetativo até a fase reprodutiva da cultura denominada R4, sendo verificado nessa amplitude de tempo a melhor eficiência da conversão de água em biomassa. A partir dos resultados obtidos, verifica-se que esse conjunto de algoritmos utilizados para estimativa dos parâmetros relacionados a produtividade do milho mostraram o potencial de crescimento que se tem para melhorar a capacidade de como lidar com uma agricultura mais eficiente, assertiva e sustentável.(AU)
Assuntos
24444 , Irrigação Agrícola , Evapotranspiração/análise , Evapotranspiração/métodos , Imagens de Satélites , Algoritmos , Zea maysResumo
O setor do agronegócio possui grande importância para a economia brasileira, sendo a pecuária caracterizada pela exploração extensiva de pastagens. Diante desse fato, surge a preocupação com a qualidade das pastagens. A busca por tecnologias capazes de monitorar e avaliar a produtividade e a qualidade das pastagens passa a ser primordial para o desenvolvimento da agropecuária. Este estudo, conduzido na região core do bioma Cerrado, em diversas pastagens no estado de Goiás, teve como objetivos: a. desenvolver um método visual, aqui defino como Escore de Condição da Pastagem (PCS), para avaliação do nível de produtividade das pastagens; e b. desenvolver um método preliminar, através de sensoriamento remoto, capaz de estimar o potencial de produtividade e qualidade de pastagens destinadas à produção de gado de corte. No primeiro estudo, o principal objetivo foi avaliar a correlação entre os dados de satélite, bandas espectrais e índices de vegetação do satélite Landsat 8, com a produtividade e a qualidades das pastagens. Uma análise preliminar, utilizou da construção de LMM para estimar a matéria seca em quilogramas por hectare (MS kg ha-1), a matéria seca potencialmente digestível em quilogramas por hectare (MSpd kg ha-1), e a proteína bruta em quilogramas por hectare (PB kg ha-1), através de dados de imagens. Os resultados são otimistas, tendo os três modelos demonstrado uma interação dentro do espectro do infravermelho de ondas curtas, ou infravermelho médio (SWIR). No segundo estudo, foi realizada a análise de correlação de medidas repetidas (RMC), seguida da construção de modelos lineares mistos (LMM), para estabelecer uma relação entre os dados de escore inferidos às pastagens e os dados coletados a campo. O método de escore se mostra viável, visto que os resultados da RMC são coerentes com os modelos lineares gerados, ambos retomam a existência de relação entre as variáveis avaliadas por meio do escore com as estimativas de produtividade.
The agribusiness sector, whose livestock systems is characterized by extensive exploitation of pasturelands, is of up most importance for Brazilian economy. Facing this fact, the concern with pasturelands quality emerges, and the search for technologies capable of monitoring and assessing pasturelands yield and quality become a driving force for development in farming system. This study, conducted in the core region of the biome Cerrado, on pasturelands throughout the state of Goiás, had the objectives of prosper a visual method, here defined as Pasture Condition Score (PCS), for evaluating pasturelands productivity level; and develop preliminary models, based on remote sensing, capable of estimating the potential productivity and quality of pasturelands intended for beef cattle production. Within the first study, the main goal was to unravel the correlation between satellite data, such as bands and indices values from the satellite Landsat 8, with the pasturelands yield and quality assessed. A preliminary analysis athwart construction of LMM for estimating dry matter in kilogram per hectare, potentially digestible dry matter in kilogram per hectare, and crude protein in kilogram per hectare, using satellite data, was performed. The results are optimistic, hence on all three models is seen an interaction within the short-wave infrared spectrum. On the second study, a repeated measures correlation (RMC) analysis was performed, followed by the construction of linear mixed models (LMM), for establishing a relationship between the score data inferred to pasturelands and the ground truth data collected. The score methodology is encouraging, seeing the results from RMC are coherent with the LMM, both demonstrating the existence of relationship of score variables with pastureland yield estimations.
Resumo
Entre as atividades aquícolas, a piscicultura é a de maior ocorrência nos reservatórios do nordeste do Brasil, e também a que mais contribui para a deterioração da qualidade da água desses reservatórios. Sendo assim, é de suma importância o desenvolvimento de técnicas que possam facilitar o monitoramento da conservação da qualidade da água, não só com ênfase nas atividades aquícolas, mas também na manutenção da qualidade da água para o consumo humano e dessedentação animal. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivos: caracterizar as bacias de contribuição dos reservatórios estudados, tanto do ponto de vista morfométrico, quanto ao o uso e ocupação; estimar os aportes de nutrientes oriundos de emissões naturais e antrópicas; e analisar remotamente a distribuição de variáveis limnológicas opticamente ativas voltadas à análise qualidade da água desses reservatórios. Para tanto, foram realizadas bimestralmente, seis coletas de dados limnológicos, entre outubro de 2017 e agosto de 2018, em dois reservatórios do semiárido potiguar, Umari e Mendubim, e caracterizadas suas respectivas bacias de contribuição. Os reservatórios apresentam bacias de contribuição exorreicas, com formato predominantemente alongado, baixa tendência a enchentes, redes de drenagem com baixas densidade, declividade e velocidade de escoamento, formadas por substratos permeáveis; tendo como principais atividades a agricultura e a pecuária. Estima-se que esses reservatórios recebam anualmente cargas de nitrogênio e fósforo em torno, respectivamente, de 579 t.ano-1 e 136 t.ano-1 para Umari, e de 329 t.ano-1 e 106 t.ano-1 para Mendubim, sendo as principais fontes naturais de nitrogênio e fósforo a denudação físico- química do solo e a deposição atmosférica, e antrópicas a pecuária e a agricultura. A distribuição da variáveis limnológicas opticamente ativas, Clorofila a (Chl-a) e Carbono orgânico total (COT) foram analisadas utilizando imagens do sensor OLI/ Landsat 8, para tanto foram desenvolvidos modelos de regressão linear entre combinações das bandas B2 a B6 das imagens Landsat e as concentrações de clorofila e carbono estimadas em laboratório oriundas das coleta de campo, afim de recuperar valores de concentração dessa variáveis a partir dos dados espectrais dessas imagens. De acordo com índice de estado trófico os reservatórios foram Umari e Mendubim foram classificados, respectivamente, como mesotrófico (IET= 53,8) e Eutrófico (IET=60,1). Verificou-se uma correlação elevada entre os dados espectrais do sensor LS8/OLI e as concentrações de Chl-a (R2=0,87) e COT (r2=0,80). A recuperação das concentrações de Chl-a e COT estimadas partir de dados espectrais mostrou-se eficiente.
Among aquaculture activities, fish farming is the most frequent in reservoirs in northeastern Brazil, and also the one that most contributes to the deterioration of water quality of these reservoirs. Therefore, it is of utmost importance to develop techniques that can facilitate the monitoring of water quality conservation, not only with an emphasis on aquaculture activities, but also in maintaining water quality for human consumption and animal drink. In this context, the present work had as objectives: to characterize the contribution basins of the studied reservoirs, both from the morphometric point of view, as to the use and occupation; estimate nutrient inputs from natural and anthropogenic emissions; and remotely analyze the distribution of optically active limnological variables aimed at analyzing the water quality of these reservoirs. To this end, six collections of limnological data were carried out every two months, between October 2017 and August 2018, in two reservoirs in the semi-arid region of Rio Grande do Sul, Umari and Mendubim, and their respective contribution basins were characterized. The reservoirs have exoreic contribution basins, with a predominantly elongated shape, low tendency to flooding, drainage networks with low density, slope and flow speed, formed by permeable substrates; having as main activities agriculture and livestock. It is estimated that these reservoirs receive annual loads of nitrogen and phosphorus around 579 tons per year and 136 tons per year for Umari, respectively, and 329 tons per year and 106 tons per year for Umari. for Mendubim, the main natural sources of nitrogen and phosphorus being the physical-chemical denudation of the soil and atmospheric deposition, and anthropic to livestock and agriculture. The distribution of optically active limnological variables, Chlorophyll a (Chl-a) and Total organic carbon (TOC) were analyzed using images from the OLI / Landsat 8 sensor, for this purpose linear regression models were developed between combinations of bands B2 to B6 of the images Landsat and the chlorophyll and carbon concentrations estimated in the laboratory from the field collection, in order to recover concentration values of these variables from the spectral data of these images. According to the trophic state index, the reservoirs were Umari and Mendubim were classified, respectively, as mesotrophic (EIT = 49.74) and Eutrophic (EIT = 54.14). There was a high correlation between the spectral data of the LS8 /OLI sensor and the concentrations of Chl-a (R2 = 0.74) and TOC (r2 = 0.70). The recovery of the Chl-a and TOC concentrations estimated from spectral data proved to be efficient.