skip to main content
Idioma:

Emissividade dos atributos do solo via sensores terrestres e de satélite

Urbina Salazar, Diego Fernando

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz 2019-02-05

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Emissividade dos atributos do solo via sensores terrestres e de satélite
  • Autor: Urbina Salazar, Diego Fernando
  • Orientador: Dematte, Jose Alexandre Melo
  • Assuntos: Análises De Imagem De Satélite; Atributos Do Solo; Comportamento Spectral; Emissividade De Solos; Textura Do Solo; Infravermelho Termal (Tir); Tamanho Da Partícula; Spectral Behavior; Soil Texture; Soil Emissivity; Soil Attributes; Satellite Image Analyses; Grain Size; Thermal Infrared (Tir)
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: A textura e o conteúdo do carbono orgânico (CO) influenciam na resposta espectral dos solos. O estudo desses atributos é de grande importância para a preservação e o manejo adequado da terra na busca de uma agricultura sustentável. O uso de sensores de laboratório e satélites tem se mostrado como uma ferramenta no auxílio para o estudo destes, porém a análise dos atributos do solo com esses sensores tem focado principalmente nas regiões do espectro eletromagnético do visível (Vis), infravermelho próximo (NIR) e infravermelho de ondas curtas (SWIR), com poucos estudos no infravermelho médio (MIR). O objetivo deste trabalho foi identificar o padrão espectral do solo com diferentes granulometrias (areia e argila) e teores de CO utilizando sensores de laboratório e satélite na região do MIR, especificamente na faixa do infravermelho termal (TIR). O estudo teve uma avaliação qualitativa e quantitativa da argila, CO e das frações de areia (fina e grossa). A área de estudo está localizada na região de Piracicaba, São Paulo, Brasil. Foram coletadas 150 amostras de solo a uma profundidade de 0-20 cm. A textura do solo foi determinada pelo método da pipeta e a porcentagem de CO via combustão seca. Dados espectrais em refletância e emissividade (ε) foram adquiridos com o sensor Fourier Transform Infrared (FT-IR) Alpha (Bruker optics Corporation). Uma imagem \"ASTER_05\" foi adquirida em 15 de julho de 2017 em valores de ε. As amostras foram separadas por classes texturais e o comportamento espectral no TIR foi descrito. Os dados obtidos pelo sensor de laboratório foram reamostrados para as bandas do sensor de satélite. O comportamento entre os espectros de ambos sensores foi semelhante e teve correlação significativa com os atributos estudados, principalmente para areia. Para os modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR), foram utilizadas seis estratégias (MIR, MIR_ASTER, ASTER, Termal, Termal IDC e MIR IDC) que consistiram no uso de todas as bandas de sensores, ou pela seleção das mesmas que apresentaram as correlações mais significativas com cada um dos atributos. Os modelos apresentaram um bom desempenho na predição de todos os atributos usando o MIR inteiro. No TIR, o modelo para areia total e para as frações fina e grossa foi bom. No caso dos modelos criados com os dados do sensor ASTER, não foram tão promissores quanto os de laboratório. O uso de bandas específicas ajudou a estimar alguns atributos no MIR e no TIR, aumentando o desempenho preditivo melhorando a validação dos modelos. Portanto, a discriminação dos atributos do solo com sensores de satélite pode ser melhorada com a identificação de bandas específicas, como observado nos resultados com sensores de laboratório.
  • DOI: 10.11606/D.11.2019.tde-14052019-104408
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz
  • Data de criação/publicação: 2019-02-05
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
Links
Voltar para lista de resultados
Ir para página anteriorAnterior Resultado  7 AvançarIr para próxima página

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.