Avaliação de áreas de pastagens a partir de bibliotecas espectrais, dados lidar e imagens aéreas

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dc.contributor.advisor1Ferreira Júnior, Laerte Guimarães
dc.contributor.advisor1Lattesshorturl.at/iPSU1eng
dc.contributor.referee1Ferreira Júnior, Laerte Guimarães
dc.contributor.referee2Ferreira, Nilson Clementino
dc.contributor.referee3Tyrone, Rherison
dc.creatorMesquita, Vinícius Vieira
dc.creator.Lattesshorturl.at/efsHKeng
dc.date.accessioned2020-01-23T11:54:07Z
dc.date.issued2020-01-07
dc.description.abstractGrasslands are important environments for global food security as they are responsible for the production of meat and milk from ruminant animals. Unfortunately, the negative consequences of the expansion of pasture areas is the loss of biodiversity, especially in the Brazilian Cerrado where more than 23% of natural vegetation has been converted to pasture. Thus, it is necessary to look for solutions to maintain the growth of food production without deforestation focusing on the recovery of degraded areas and intensification of use in underused places. Through hyperspectral data collected in the field, aerophotogrammetric data obtained by RPAS and laser pulses emitted by airborne LiDAR sensor, this work aims to evaluate the use of these data in pastures under different management and different seasonality conditions. The experiment area is the Rio Vermelho Basin (BHRV). In this region we were collected spectral data over 17 months in five pasture areas of 500 x 500 meters to compose a spectrum-temporal library. RPAS data were also collected in 2019 and LiDAR in 2015 and 2018 along a 50 km by 200 meters transect. The library built from spectral data was able to represent variations related to seasonality and management of pasture areas. The LiDAR point clouds on pastures were able to produce canopy height information faithful to the landscape observed in the field. The results obtained with RPAS proved to be insufficient to reach the objective, requiring more experiments to be usable. The spectro-temporal library formed exclusively by data sampled at pasture and the use of data from LiDAR showed a remarkable ability to describe the landscape and its nuances. However, further studies are still needed to better understand the results and validate the techniques.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2020-01-22T21:29:04Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vinícius Vieira Mesquita - 2010.pdf: 10766312 bytes, checksum: c860743c9b295786ed8dc5e65a705be6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2020-01-23T11:54:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vinícius Vieira Mesquita - 2010.pdf: 10766312 bytes, checksum: c860743c9b295786ed8dc5e65a705be6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-01-23T11:54:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vinícius Vieira Mesquita - 2010.pdf: 10766312 bytes, checksum: c860743c9b295786ed8dc5e65a705be6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2020-01-07eng
dc.description.resumoPastagens são importantes ambientes para segurança alimentar global, pois são responsáveis pela produção de carne e leite provenientes de animais ruminantes. Infelizmente, as consequências negativas da expansão das áreas de pastagem está a perda de biodiversidade, sobretudo no Cerrado brasileiro onde mais de 23% da vegetação natural foi convertida em pastagens. Dessa forma se faz necessário buscar soluções para manter o crescimento da produção de alimentos sem a ocorrência de desmatamento com enfoque na recuperação de áreas degradadas e intensificação do uso em locais subutilizados. Através de dados hiperespectrais coletados em campo, dados aerofotogramétricos obtidos por RPAS e pulsos laser emitidos por sensor LiDAR aerotransportado, este trabalho tem como objetivo avaliar o uso destes dados em pastagens sob diferentes manejos e condições de sazonalidade diversas. A área de experimentação a Bacia Hidrográfica do Rio Vermelho (BHRV). Nessa região foram coletados dados espectrais ao longo de 17 meses em 5 áreas de pastagem de 500 x 500 metros para compor um biblioteca espectro-temporal. Também foram levantados dados de RPAS em 2019 e LiDAR em 2015 e 2018 ao longo de um transecto de 50 km por 200 metros. A biblioteca construída a partir de dados espectrais, mostrou-se capaz de representar as variações relacionadas com a sazonalidade e manejo das áreas de pastagem. As nuvens de pontos LiDAR em pastagens foram capazes de produzir informações de altura do dossel fiéis a paisagem observada em campo. Os resultados obtidos com RPAS se mostraram insuficientes para alcançar o objetivo, necessitando de mais experimentos para que possam se tornar usáveis. A biblioteca espectro-temporal, formada exclusivamente por dados amostrados em pastagens e o uso de dados oriundos de LiDAR mostraram uma notável capacidade de descrever a paisagem e suas nuances. Entretanto, ainda é preciso haja novos estudos para um melhor entendimento dos resultados e validação das técnicas.eng
dc.description.sponsorshipOutroeng
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationMESQUITA, Vinícius Vieira. Avaliação de áreas de pastagens a partir de bibliotecas espectrais, dados lidar e imagens aéreas. 2020. 65 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Ambientais) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2020.eng
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/10323
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáseng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.departmentPró-Reitoria de Pós-graduação (PRPG)eng
dc.publisher.initialsUFGeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciências Ambientais (PRPG)eng
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectPastagempor
dc.subjectBiblioteca espectralpor
dc.subjectLiDARpor
dc.subjectRPASpor
dc.subjectGrasslandeng
dc.subjectSpectral libraryeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS BIOLOGICASeng
dc.titleAvaliação de áreas de pastagens a partir de bibliotecas espectrais, dados lidar e imagens aéreaseng
dc.title.alternativeEvaluation of pasture areas from spectra libraries, lidar data and aerial imageseng
dc.typeDissertaçãoeng

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