1. TEDE
  2. Campus Cascavel
  3. Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas
  4. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola
  5. Doutorado em Engenharia Agrícola (CVL)
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dc.creatorSilva, Bruno Bonemberger da-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2324560553180075por
dc.contributor.advisor1Mercante, Erivelto-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4061800207647478por
dc.contributor.referee1Antunes, João Francisco Gonçalves-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2775544513265705por
dc.contributor.referee2Souza, Eduardo Godoy de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8600401135679947por
dc.contributor.referee3Rocha, Davi Marcondes-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2423987011078680por
dc.contributor.referee4Vilas Boas, Marcio Antonio-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/8467243260512730por
dc.date.accessioned2019-09-24T19:48:51Z-
dc.date.issued2019-02-05-
dc.identifier.citationSILVA, Bruno Bonemberger da. Aproveitamento dos resíduos da cadeia produtiva do frango de corte: compostagem, obtenção de chás de composto e uso dos compostos como substratos para produção de mudas. 2019. 85 f. Tese( Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 2019.por
dc.identifier.urihttp://tede.unioeste.br/handle/tede/4480-
dc.description.resumoEsta tese tem por objetivo utilizar e avaliar as imagens sintéticas no monitoramento agrícola. Assim, no Artigo 1 o objetivo foi aplicar o algoritmo ESTARFM em imagens multiespectrais em uma área cobrindo o município de Cascavel, Paraná. As imagens do MODIS e Landsat 8 foram fusionadas para produzir 20 imagens Landsat 8 sintéticas, entre outubro de 2014 a setembro de 2015, sendo que a avaliação de acurácia dos resultados foi feita pela comparação dos valores de refletância entre valores das imagens sintéticas e reais do Landsat 8. Os resultados observados mostraram que a banda vermelha apresentou melhores resultados quando comparados a infravermellha, e que o NDVI gerado com estas imagens reproduziu bem a dinâmica das culturas de soja e milho. Em um segundo momento, para o Artigo 2 o objetivo do trabalho foi aplicar o modelo SEBAL e a metodologia do ESTARFM para estimar ET diária em uma propriedade agrícola do Município de Cascavel, Paraná. Imagens MODIS e Landsat 8 OLI/TIRS foram fusionadas para produzir imagens sintéticas entre outubro de 2014 e outubro de 2015. Os resultados obtidos indicaram boa concordância entre as ET estimadas com imagens Landsat 8 e as sintéticas, sendo os melhores resultados encontrados para a cultura da soja, e os piores em épocas em que a área agrícola continha resteva do milho. De maneira geral, o ESTARFM apresentou tendência a superestimar os resultados.por
dc.description.abstractThis doctoral thesis aims to use and evaluate synthetic images in agricultural monitoring. Thus, in Article 1 the objective was to apply the ESTARFM algorithm in multispectral images in an area covering the municipality of Cascavel, Paraná. The MODIS and Landsat 8 images were fused to produce 20 synthetic Landsat 8 images from October 2014 to September 2015, and the accuracy of the results was determined by comparing the reflectance valuesbetween the values of the synthetic and real images of the Landsat 8. The observed results showed that the red band presented better results when compared to infrared, and that the NDVI generated with these images reproduced well the dynamics of the soy and corn crops. Secondly, for Article 2 the objective of the study was to apply the SEBAL model and the ESTARFM methodology to estimate daily ET in an agricultural property of the Municipality of Cascavel, Paraná. MODIS and Landsat 8 OLI/TIRS images were fused to produce synthetic images between October 2014 and October 2015. The results obtained indicated good symmetry between the estimated ETs with Landsat 8 images and the synthetic ones, being the best results found for the culture of soybeans and the worst in times when the agricultural area was covered with corn stubble. In general, ESTARFM tended to overestimate the results.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2019-09-24T19:48:51Z No. of bitstreams: 2 Bruno_Silva_2019.pdf: 2571328 bytes, checksum: ebc29fa0063a088e422b01ab584ceca6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Estadual do Oeste do Paranápor
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Exatas e Tecnológicaspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNIOESTEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Agrícolapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.subjectFusão de imagenspor
dc.subjectNDVIpor
dc.subjectESTARFMpor
dc.subjectData fusioneng
dc.subjectNDVIeng
dc.subjectESTARFMeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApor
dc.titleUtilização de imagens sintéticas para monitoramento agrícolapor
dc.title.alternativeUse of synthetic images for agricultural monitoringeng
dc.typeTesepor
dc.publisher.campusCascavelpor
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