O uso do sensoriamento remoto e geoprocessamento para identificação e caracterização de lavouras cafeeiras

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Agronomiapt_BR
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dc.contributor.advisorMiglioranza, Édison [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorTrabaquini, Kleberpt_BR
dc.contributor.bancaFrança, Valmir dept_BR
dc.contributor.bancaPereira Neto, Osvaldo Coelhopt_BR
dc.contributor.bancaNagashima, Getúlio Takahashipt_BR
dc.contributor.bancaZucareli, Claudemirpt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T13:19:01Z
dc.date.available2024-05-01T13:19:01Z
dc.date.created2009.00pt_BR
dc.date.defesa2009pt_BR
dc.description.abstractResumo: A cultura do café destaca-se tanto historicamente no desenvolvimento do Brasil, como atualmente, por ser o maior produtor mundial, participando com uma grande parcela na economia brasileira, e por isso, informações sobre esta cultura devem ser constantemente atualizadas Para isso, as geotecnologias como o sensoriamento remoto e geoprocessamento são empregados na agricultura e permitem realizar estudos que venham a fornecer dados suficientes para a aquisição de informações Deste modo, este trabalho teve como objetivo, realizar a espacialização e a caracterização do meio físico das lavouras cafeeiras existentes nos municípios de Londrina e Umuarama, localizados no norte e noroeste paranaense, respectivamente Foi utilizada a imagem do satélite LANDSAT 5/TM (Thematic Mapper) e o software SPRING 433 para processamento das imagens As bandas 3, 4 e 5 do sensor TM foram restauradas, resultando em imagens de 15m de resolução e posteriormente constituindo a composição colorida RGB, na seqüência TM4, TM5, TM3 que foi utilizada para a identificação das lavouras cafeeiras Em Londrina, as lavouras foram mapeadas por meio da classificação supervisionada de Bhattacharya; já em Umuarama, o cafeeiro foi mapeado utilizando a classificação visual A imagem do sensor TM possibilitou a execução da classificação visual e conseqüente identificação e mapeamento das lavouras cafeeiras com alta acurácia na região de Umuarama Já a classificação automática resultou em um mapeamento com 79% de precisão na região de Londrina Para o estudo do relevo, foram empregados dados da missão SRTM, os quais possibilitaram a geração das curvas de nível eqüidistantes de 2 metros, e posterior conhecimento da altimetria e declividade da região A Tabulação Cruzada permitiu a quantificação das áreas de café nas diferentes áreas de declive, altitude e solo Em Umuarama, constatou-se que aproximadamente 99% das lavouras cafeeiras estão localizadas entre 38 e 48 metros de altitude e que 9% destas estão situadas em declividades de até 8% de inclinação Em relação aos solos, observou-se que 89% dos cafeeiros são cultivados sobre Latossolo Vermelho distrófico, de textura arenosa No município de Londrina, verificou-se que 86% destas lavouras estão localizadas em altitudes superiores a 54 metros e que 5% destas estão localizadas predominantemente sobre áreas com relevo ondulado, ou seja, de 8 a 2% de declividade Em relação aos solos, observou-se que os cafeeiros estão localizados preferencialmente, com 53%, em Nitossolo Vermelho eutroférrico Enfim, a utilização do sensoriamento remoto, geoprocessamento e do Sistema de Informação Geográfica SPRING, foram eficientes na avaliação e compreensão dos ambientes cafeeiros e permitiram assim, o levantamento e aquisição de dados que podem auxiliar no processo de planejamento e ações referentes à cafeicultura destes municípiospt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: The coffee culture is historically highlighted, as well as currently, in the development of Brazil, for it is the biggest coffee producer in the world, being part of a great deal of the brazilian economy; and therefore, information about this culture should constantly be updated For this reason, the geotechnologies, as the remote sensing and geoprocessing, are applied in agriculture and allow studies that supply us with enough data to the acquisition of information This way, the present work had the objective of making the spatialization and the characterization of the physical environment of the coffee crops in the cities of Londrina and Umuarama, located in the north and northwest of Paraná, respectively The image of the LANDSAT 5/TM (Thematic Mapper) and the software SPRING 433 were used for the image processing The bands 3, 4 and 5 of the sensor TM were restored, which resulted in images of 15m of resolution and, later, creating the color composition RGB, in sequence TM4, TM5, TM3 which was used for the identification of the coffee fields In Londrina, the fields were mapped through the supervised classification of Bhattacharya; in Umuarama, the coffee field was mapped through visual classification The image of the TM sensor enabled the execution of the visual classification and the consequent identification and mapping of the coffee fields very accurately, in the area of Umuarama On the other hand, the automatic classification resulted in a mapping with 79% of precision in the area of Londrina For the relief map study, the data of the SRTM mission were applied, which made possible the generation of equidistant level curves of 2 meters, and knowledge of the altimetry and declivity of the region The Crossed Tabulation permitted the quantification of the coffee areas in the different areas of slope, altitude and soil In Umuarama, it was noticed that about 99% of the coffee fields are located between 38 and 48 meters of altitude and that 9% of them are located in declivity of up to 8% of inclination About the soils, it was observed that 89% of the coffee fields are grown over distrofic Red Latosol, of sandy texture In the town of Londrina, it was noticed that 86% of these fields are located in altitudes that are over 54 meters and that 5% of them are mostly located over areas with wavy relief area, in other words, from 8 to 2% of declivity Related to soils, it was observed that the coffee fields are preferably located, with 53%, in eutroferric Red Nitosol To sum up, the use of remote sensing, geoprocessing and the Geographich Information System SPRING, were efficient in the evaluation and comprehension of coffee environments and, therefore, permits the collection and the acquisition of data, which can help in the process of planning and acting related to the coffee culture of these townspt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Agronomiapt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/11668
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameAgronomiapt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Agráriaspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-graduação em Agronomiapt_BR
dc.subjectCafépt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectAgricultura e tecnologiapt_BR
dc.subjectCafépt_BR
dc.subjectCaracterísticas físicaspt_BR
dc.subjectCoffee farmspt_BR
dc.subjectAgriculture and technologypt_BR
dc.titleO uso do sensoriamento remoto e geoprocessamento para identificação e caracterização de lavouras cafeeiraspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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