Search

A agricultura utiliza-se de várias técnicas para aumentar a produtividade das lavouras. O uso da irrigação é uma técnica que permite o aumento e garantia da produtividade das culturas. O uso de conjunto de técnicas de sensoriamento remoto pode melhorar o manejo de água em diferentes escalas espaciais e temporais permitindo o monitoramento de grandes áreas irrigadas. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é aplicar índices espectrais derivados do Sentinel 2 em três imagens de datas diferentes (24/06/2017, 29/06/2018 e 09/07/2019), usufruindo dos algoritmos Otimização Sequencial Mínima (SMOreg) e Regressão Linear Simples (RLS), para constituir dentro das ciências agrárias modelos de predição capazes de representar os parâmetros físicos-hídricos capacidade de água disponível as plantas (CAD), umidades de capacidade de campo (CC) e ponto de murcha permanente (PMP) de forma rápida e com precisão. Para tanto, foram georreferenciados 21 pontos em uma área de lavoura cafeeira de 4,1ha. A cada ponto foi coletada uma amostra indeformada de solo na camada de 0 a 0,2 m de profundidade. Os modelos foram gerados através do software Waikato Environment for Knowledge Analisys (WEKA). Em todos os modelos gerados, nas três datas, os modelos não paramétricos sobressaíram com a Raiz Quadrada do Erro Médio (RMSE) menor em relação aos paramétricos. Houve predominância de uso do Índice de Diferença de Umidade Normalizado (NDMI) para estimar CC, uso do Índice de Estresse de Umidade de Razão Simples (MSI) para estimar PMP e uso predominante de NDMI e MSI nos modelos de CAD. Analisando o índice de confiança (c), os modelos gerados nas três datas, para estimar CAD foram os únicos satisfatórios, sendo que tanto para CAD, quanto para CC e PMP foram utilizadas bandas do Infravermelho próximo (NIR) e Infravermelho de ondas curtas (SWIR). Agriculture uses several techniques to increase crop productivity. The use of irrigation is a technique that allows the increase and guarantee of crop productivity. The use of a set of remote sensing techniques can improve water management at different spatial and temporal scales, allowing the monitoring of large irrigated areas. In this context, the objective of this work is to apply spectral indices derived from Sentinel 2 on three images of different dates (06/24/2017, 06/29/2018 and 07/09/2019), taking advantage of the Minimum Sequential Optimization (SMOreg) algorithms and Simple Linear Regression (RLS), to constitute, within the agricultural sciences, prediction models capable of representing the physical-water parameters available water capacity of plants (CAD), field capacity humidity (CC) and permanent wilting point (PMP ) quickly and accurately. For this purpose, 21 points were georeferenced in a 4.1 ha coffee plantation area. At each point, an undisturbed soil sample was collected in the 0 to 0.2 m layer. The models were generated using the Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) software. In all models generated, on the three dates, the non-parametric models stood out with the Square Root Mean Error (RMSE) smaller than the parametric models. There was a predominance of use of the Normalized Moisture Difference Index (NDMI) to estimate WC, use of the Single Ratio Moisture Stress Index (MSI) to estimate PMP and predominant use of NDMI and MSI in CAD models. Analyzing the confidence index (c), the models generated on the three dates to estimate CAD were the only satisfactory ones, and for both CAD, CC and PMP, Near Infrared (NIR) and shortwave infrared bands were used (SWIR). Dissertação (Mestrado)

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2017-08-16T14:21:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) José_Henrique_Nunes_Flores_Modelagem_matemática_da_perda_de_carga_em_emissores_integrados_a_tubulação_de_irrigação_localizada.pdf: 4719317 bytes, checksum: b86c8f8b440b56d663a03abb04efaf4f (MD5) Made available in DSpace on 2017-08-16T14:21:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) José_Henrique_Nunes_Flores_Modelagem_matemática_da_perda_de_carga_em_emissores_integrados_a_tubulação_de_irrigação_localizada.pdf: 4719317 bytes, checksum: b86c8f8b440b56d663a03abb04efaf4f (MD5) Previous issue date: 2017-02-20 Sem bolsa Os objetivos deste trabalho foram: (i) Determinar a perda de carga em função da geometria dos emissores, bem como desenvolver uma relação entre a perda de carga localizada, causada pela inserção do emissor, e as características geométricas da tubulação, mediante a utilização do índice de obstrução, para tubogotejadores com emissores integrados do tipo pastilha; e (ii) Gerar um modelo semiteórico, para estimativa da perda de carga localizada no emissor, causada por sua inserção dentro da tubulação, para tubos emissores integrados do tipo pastilha. Para isso, utilizou-se uma bancada experimental desenvolvida para controle do sistema, e obtenção das variáveis pertinentes ao estudo (vazão, temperatura e perda de carga total no tubo emissor). Obteve-se então, através da utilização da equação da continuidade, a velocidade de escoamento. A partir da diferença da perda de carga total no tubo emissor do valor obtido com o cálculo da perda de carga continua na tubulação, obteve-se a perda de carga localizada causada pela inserção do emissor. Através de um projetor ótico de perfil, foram determinadas as características geométricas dos tubos emissores (áreas de seção transversal e perímetros molhados). Obteve-se, a partir da perda de carga localizada no emissor e da carga cinética, o coeficiente k, e gerou-se um modelo para sua estimativa baseado no índice de obstrução. Desenvolveu-se um modelo semiteórico para estimativa da perda de carga no emissor, a partir do Teorema de Bélanger, levando em consideração as características geométricas da tubulação. Os emissores escolhidos para este estudo são: (a) AZUD Premier Line PC; (b) Naan Dan Jain Amnon Drip AC; e (c) Rain Bird XF-SDI. Os resultados permitiram inferir que a perda de carga total no tubo emissor e a perda de carga localizada no emissor apresentaram relação potencial com a vazão. As razões de obstrução dos emissores foram 0,62, 0,68, e 0,65, e os índices de obstrução 0,37, 0,22, e 0,28, para os emissores AZUD Premier Line PC, Naan Dan Jain Amnon Drip AC, e Rain Bird XF-SDI, respectivamente. Já os coeficientes k foram, respectivamente, 1,03, 1,07, e 0,86, para os emissores AZUD Premier Line PC, Naan Dan Jain Amnon Drip AC e Rain Bird XF-SDI. O modelo potencial correlacionando o coeficiente k com o índice de obstrução, foi k=1,66 IO0,413. Em relação ao modelo semiteórico proposto, houve superestimava em 9% e 2%, para os emissores AZUD Premier Line PC e Rain Bird XF-SDI, respectivamente, e subestimativa em 34% para o emissor Naan Dan Jain Amnon Drip AC, apresentando ajuste considerado muito bom, através do índice c, para os três emissores estudados. Conclui-se que cada emissor apresentou um valor para o coeficiente k, existindo correlação com a geometria do tubo emissor, e que o modelo semiteórico proposto, pode ser utilizado para emissores de geometria semelhantes ao AZUD Premier Line PC e Rain Bird XFSDI. The objectives of this work was: (i) To determine the variability of the head loss as a function of the geometry of the emitters, as well as to develop a relation between the local head loss caused by the emitter insertion and the geometric characteristics of the emitting pipe, using the obstruction index, for emitting pipes with non-coaxial emitters; and (ii) Generate a semi-analytical model to estimate the local head loos in the emitter, caused by its insertion into the pipeline, for emitting pipes with non-coaxial emitters. For this, an experimental bench was developed to control the system and obtain the variables pertinent to the study (flow, temperature and total head loss in the emitter pipe). Then, through the use of the continuity equation, the flow velocity was obtained. From the difference of the total head loss in the emitter pipe and the value obtained with the calculation of the continuous head loss in the pipeline, the local head loss caused by the insertion of the emitter was obtained. The geometric characteristics of the emitting tubes (cross-sectional areas and wetted perimeters) were determined through an optical profile projector. The k coefficient was obtained from the local head loss in the emitter and kinetic energy, and a model was generated for its estimation based on the obstruction index. A semi-analytical model was developed to estimate the head loss in the emitter from the Bélanger Theorem, taking into account the geometric characteristics of the pipe. The emitters chosen for this study are: (a) AZUD Premier Line PC; (b) Naan Dan Jain Amnon Drip AC; And (c) Rain Bird XF-SDI. The results allowed to infer that the total head loss in the emitter pipe and the local head loss in the emitter presented a potential relation with the flow rate. Emitter obstruction ratio were 0.62, 0.68, and 0.65, and obstruction index was 0.37, 0.22, and 0.28 for the emitters AZUD Premier Line PC, Naan Dan Jain Amnon Drip AC, and Rain Bird XFSDI, respectively. The k coefficients were 1.03, 1.07 and 0.86, respectively, for the AZUD Premier Line PC, Naan Dan Jain Amnon Drip AC and Rain Bird XF-SDI emitters respectively. The potential model correlating the k coefficient with the obstruction index was k=1,66 OI0,413. In relation to the proposed semi-analytical model, there was a 9% and 2% overestimation of the AZUD Premier Line PC and Rain Bird XF-SDI emitters, respectively, and a 34% underestimation by Naan Dan Jain Amnon Drip AC, but presenting an adjustment considered very good, through the index c, for the three emitters studied. It is concluded that each emitter presented a value for the k coefficient, there being a correlation with the geometry of the emitter tube, and that the proposed semi-analytical model can be used for geometric emitters similar to AZUD Premier Line PC and Rain Bird XF-SDI.

O presente trabalho teve como objetivos modelar as vazões mínima de referência, média de longo período, mínima anual, máxima anual e mensal em cinco estações fluviométricas da Bacia Hidrográfica do Rio Araguari, em Minas Gerais, Brasil. Não obstante, este trabalho visou também, comparar as estimativas de vazões mínimas de referência e média de longo período modelados, com aqueles calculados nas bibliografias Deflúvios Superficiais de Minas Gerais e Atlas Digital das Águas de Minas. As estações fluviométricas estudadas foram: Desemboque, PCH Pai Joaquim/Faz. Boa Vista, Ponte BR-452, Capim Branco e Letreiro. Verificou-se que a estimativa da vazão máxima não foi possível, em nenhuma das estações estudadas. A vazão anual mínima de sete dias pôde ser estimada somente em função da vazão mínima anual, da vazão garantida em 95% do tempo, da vazão garantida em 90% do tempo e da vazão média no mês de julho. Os modelos de regressão gerados mostraram-se capazes de estimar a vazão anual mínima de sete dias com segurança e baixos valores de erros. Verificou-se também, uma discrepância muito alta nos valores de vazão anual mínima de sete dias de duração e tempo de retorno de dez anos, calculada com dados observados de vazão anual mínima de sete dias, em relação à estimativa por meio do Deflúvios Superficiais de Minas Gerais (erro relativo médio de -65,18%) e Atlas Digital das Águas de Minas (erro relativo médio de -42,14%). No que diz respeito à vazão garantida em 95% do tempo, esta teve sua estimativa somente em função da vazão mínima anual, da vazão garantida em 90% do tempo e da vazão média no mês de julho. Os modelos de regressão mostraram-se capazes de estimar a vazão garantida em 95% do tempo com segurança e baixos valores de erros. Verificou-se também, uma discrepância muito alta nos valores dessa vazão calculada com dados observados, em relação à estimativa por meio do Atlas Digital das Águas de Minas (erro relativo médio de -31,23%). A vazão garantida em 90% do tempo teve sua estimativa em função da vazão mínima anual e da vazão média no mês de julho. As vazões com permanência de 90% estimadas por meio do Atlas Digital das Águas de Minas, comparadas àquelas calculadas com dados observados, alcançaram erro relativo médio de -28,85%. A vazão com permanência de 90% estimada por meio dos modelos de regressão em função de vazão mínima anual e da vazão média no mês de julho, apresentou erro de 19,35%. Os modelos de regressão para estimar a vazão mínima anual em função da vazão média no mês de julho alcançaram erros relativos de 0,20% e -11,59%. A vazão média anual estimada por meio do Atlas Digital das Águas de Minas, comparada àquela calculada com dados observados, apresentou erro relativo de -31,95% na estação Ponte BR-452. Na estação Letreiro o erro foi zero. Por outro lado, quando a vazão média anual foi estimada por meio dos modelos de regressão em função da vazão média no mês de março, esse erro foi 3,15% e -1,42%, nas estações Ponte BR-452 e Letreiro, respectivamente. This study aimed to model the low-flows, long-period mean flow, annual minimum flow, annual and monthly high-flow in five Araguari River Basin’s gaging stations, in Minas Gerais, Brazil. Regardless of, this study also aimed to compare low-flows estimates and modeled long-period mean flow with those calculated in the bibliographies Deflúvios Superficiais de Minas Gerais and Atlas Digital das Águas de Minas. The studied gaging stations were: Desemboque, PCH Pai Joaquim/Fazenda Boa Vista, Ponte BR-452, Capim Branco and Letreiro. It was verified that the high-flow estimate was not possible, in any of the studied stations. The annual series of seven days minimums could be estimated only in function of annual minimum flow, from the 95th percent and 90th percent exceedances and from the mean flow in july. The regression models generated proved to be capable of estimate the annual series of seven days minimums with security and low error values. It was also verified, a very high discrepancy in the annual series of 7-day minimums with 10-year recurrence interval, calculated with annual series of 7-day minimums observed data, in relation to estimation through Deflúvios Superficiais de Minas Gerais (mean relative error of -65.18%) and Atlas Digital das Águas de Minas (mean relative error of -42.14%). Concerning the 95th percent exceedances, it was possible to estimate it only in function of annual minimum flow, from the 90th percent exceedances and from the mean flow in july. The regression models proved to be capable of estimate the 95th percent exceedances with security and low error values. It was also verified, a very high discrepancy in the values of that calculated flow with observed data, in relation to estimation through Atlas Digital das Águas de Minas (mean relative error of -31.23%). In relation to the 90th percent exceedances, it was possible to estimate it in function of annual minimum flow and the mean flow in july. The flows with 90th percent exceedances estimated through Atlas Digital das Águas de Minas, compared to those calculated with observed data, reached mean relative error of -28.85%. The flow with 90th percent exceedances estimated through the regression models in function of annual minimum flow and the mean flow in july, the error was 19.35%. The regression models to estimate the annual minimum flow in function of the mean flow in july reached relative errors of 0.20% and -11.59%. The annual mean flow estimated through Atlas Digital das Águas de Minas, compared to those calculated with observed data, presented relative error of -31.95% in the Ponte BR-452 station. In the Letreiro station the error was zero. On the other hand, when the annual mean flow was estimated through the regression models in function of the mean flow in march, this error was 3.15% and -1.42%, in the Ponte BR-452 and Letreiro stations, respectively. Dissertação (Mestrado)