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dc.contributor.advisorDucati, Jorge Ricardopt_BR
dc.contributor.authorBombassaro, Magno Gonzattipt_BR
dc.date.accessioned2016-12-21T02:23:36Zpt_BR
dc.date.issued2016pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/150251pt_BR
dc.description.abstractA crescente demanda do mercado mundial em aumentar a produção agrícola e minimizar danos ambientais confere crescente relevância à agricultura de precisão, para a qual a Geoinformação é uma importante ferramenta. Diferentes dados provenientes de imagem de sensores orbitais e terrestres têm sido utilizados para o monitoramento agrícola em escalas local, regional e global. Neste contexto, e focalizando esta percepção à viticultura, o objetivo deste estudo é avaliar o comportamento espectral de diferentes cultivares de videiras ao longo do ciclo fenológico, dando suporte para realização da discriminação espectral das variedades e o mapeamento da variação espacial do vigor vegetativo dentro da parcela. Para o desenvolvimento da pesquisa proposta o trabalho foi dividido em duas etapas. A primeira investigação consistiu em um estudo realizado em vinhedos da região de Borgonha na França, onde foram estudadas as variedades de uva Chardonnay e Pinot Noir. O trabalho teve como pressuposto verificar se as categorias de qualidade que definem os vinhedos e são transmitidas a partir do solo ao vinho são igualmente transmitidas às folhas das videiras, e se estas podem ser detectadas na informação espectral de imagens de satélites ASTER. Os resultados obtidos mostraram ser possível esta discriminação e instigaram novos estudos mais detalhados que foram conduzidos em vinhedos da Vinícola Geisse, localizada na Serra Gaúcha, realizados a partir de dados de radiometria de campo e imagens orbitais. Novamente foram investigadas as variedades viníferas Chardonnay e Pinot Noir, monitoradas ao longo de duas safras. As medições de campo foram realizadas com um radiômetro FieldSpec Pro. Também foram usados dados orbitais provenientes do sensor WorldView-2. Dados de campo e orbitais apresentaram relações consistentes, e mostraram ser possível discriminar as variedades através de suas características espectrais. A alta relação sinal/ruído dos dados de campo permitiu detectar diferenças consistentes e sistemáticas nos comprimentos de onda do verde e vermelho, atribuídas à presença de pigmentos como as antocianinas. O monitoramento da dinâmica espectral do ciclo fenológico revelou feições espectrais consistentes nos comprimentos de onda do infravermelho atribuídas ao período de senescência da videira. A espacialização dos dados de vigor vegetativo, obtidos através de índices de vegetação (NDVI) permitiu a setorização de áreas com diferentes potenciais enológicos.pt_BR
dc.description.abstractThe growing demand of world markets to increase agricultural production and to minimize environmental impacts puts the Geoinformation as an important tool of precision agriculture. Several sets of data of images from orbital and ground sensors have been used for agricultural monitoring at local, regional and global scales. In this context, focusing this perception to viticulture, the aim of this study was to evaluate the spectral comportment of different grapevine cultivars along of phenological cycle, giving support to realization of spectral discrimination of varieties and the mapping of the spatial variation of vegetative vigor within the plot. For the development of this project, our research was divided into two stages. The first research consisted in a study of vineyards of the Burgundy region in France, where the studied grape varieties were Chardonnay and Pinot Noir. The work was to verify the assumption that the quality categories that define the vineyards and are transmitted from the soil to wine are also transmitted to the leaves of the vines, and these can be detected in the spectral information contained in ASTER satellite images. Results showed that this discrimination is indeed possible, and lead to the second part of the project, with new and more detailed studies, which were performed in the vineyards of Geisse Winery, located in the Serra Gaúcha region, Brazil, based on field radiometry and orbital images. The same grape varieties Chardonnay and Pinot Noir grapes were again investigated. Field measurements were performed with a radiometer FieldSpec Pro. The investigation was made on two vine plots, based on a selection of plants of the Chardonnay and Pinot Noir, which were monitored over two growing seasons. Orbital data were from the WorldView-2 sensor. Field and orbital data showed consistent relations and showed that it is possible to distinguish the varieties by their spectral characteristics. The high relation signal/noise of field data allowed detecting consistent and systematic spectral features at red and green wavelengths, thought to be linked to the presence of pigments such as anthocyanins. The monitoring of spectral dynamics during the phenological cycle revealed consistent spectral features in infrared wavelengths assigned to the vine senescence period. The spatial distribution of vegetative vigor data obtained from the vegetation index (NDVI) allowed the sectorization of areas with different enological potentials.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectSpectral classificationen
dc.subjectSpectroradiometryen
dc.subjectVitiviniculturapt_BR
dc.subjectSpatialization of vegetative vigoren
dc.subjectEspectrorradiometriapt_BR
dc.titleAnálise espectral de variedades de Vitis vinifera a partir de dados radiométricos de dossel em vinhedos de Pinto Bandeira, RSpt_BR
dc.title.alternativeSpectral analysis of varieties of vitis vinifera from canopy radiometric data vineyards of Pinto Bandeira, RS en
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb001008006pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologiapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento Remotopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2016pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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