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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA COLÉGIO POLITÉCNICO DA UFSM CURSO TÉCNICO EM GEOPROCESSAMENTO GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA RS RELATÓRIO FINAL DE ESTÁGIO CURRICULAR OBRIGATÓRIO Pâmela Aude Pithan Santa Maria, RS, Brasil 2015

Pâmela Aude Pithan

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA COLÉGIO POLITÉCNICO DA UFSM

CURSO TÉCNICO EM GEOPROCESSAMENTO

GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA – RS

RELATÓRIO FINAL DE ESTÁGIO CURRICULAR OBRIGATÓRIO

Pâmela Aude Pithan

Santa Maria, RS, Brasil 2015

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GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA – RS

Pâmela Aude Pithan

Relatório de Habilitação Profissional apresentado ao Curso Técnico em Geoprocessamento da Universidade Federal de Santa Maria -

RS, como requisito parcial para obtenção do título de Técnico em Geoprocessamento

Orientador: Elódio Sebem

Santa Maria, RS, Brasil 2015

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Universidade Federal de Santa Maria Colégio Politécnico da UFSM

Curso Técnico em Geoprocessamento

A Comissão Examinadora, abaixo assinada, aprova o Relatório de Estágio

GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA – RS

Elaborado por Pâmela Aude Pithan

Como requisito parcial para obtenção do título de Técnico em Geoprocessamento

COMISSÃO EXAMINADORA:

Elódio Sebem, Dr. (Presidente/Orientador)

Alessandro Carvalho Miola, Dr. (UFSM)

Lúcio de Paula Amaral, Dr. (UFSM)

Santa Maria, 26 de Maio de 2015

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Universidade Federal de Santa Maria Colégio Politécnico da UFSM

Curso Técnico em Geoprocessamento

GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA – RS

Relatório de Estágio realizado na EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁ

RIA EMBRAPA.

Elaborado por Pâmela Aude Pithan

Elódio Sebem, Dr. (Presidente/Orientador)

Rosemary Hoff, Dr.

(Supervisora da empresa)

Pâmela Aude Pithan (Estagiária)

Santa Maria, 26 de Maio de 2015

Page 5: Pâmela Aude Pithan

RESUMO

Relatório de Estágio

Colégio Politécnico da UFSM Universidade Federal de Santa Maria

GEOPROCESSAMENTO APLICADO À VITICULTURA DA SERRA GAÚCHA - RS.

AUTOR: PÂMELA AUDE PITHAN ORIENTADOR: ELÓDIO SEBEM Santa Maria, 26 de Maio de 2015

O Estágio Supervisionado, de 300 horas como requisito parcial para a formação no curso de Técnico em Geoprocessamento do Colégio Politécnico da UFSM, foi desenvolvido no Laboratório de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária Embrapa – Uva e Vinho, localizado no município de Bento Gonçalves – RS, região da Serra Gaúcha. Foram desenvolvidas atividades como, obter dados geográficos através das técnicas e ferramentas oriundas do geoprocessamento e sensoriamento remoto, que geram informações, com potencial para colaborar com estruturação e atualização do sistema de informação geográfica (SIG) existente na instituição, produção de mapas temáticos, mapeamento de uso do solo, análises com modelos digitais de elevação, treinamento em softwares e equipamentos disponíveis, trabalhos com imagens orbitais, elaboração de artigo científico, a aprovação do mesmo e participação em eventos. A realização do estágio permitiu ampliar os conhecimentos sobre as noções e fundamentos de Geoprocessamento, a interação com a equipe de trabalho, a vivência do dia a dia de uma empresa de grande porte, de importância nacional e internacional, com a vivência de aprendizados que não são possíveis em sala de aula.

Palavras-chave: Estágio. Geoprocessamento. Sensoriamento Remoto. Sistemas de Informação Geográfica.

Page 6: Pâmela Aude Pithan

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1. Estação de Enologia de Bento Gonçalves. ....................................... 14

Figura 2. Sede da Embrapa Uva e vinho, Bento Gonçalves (RS). ................... 14

Figura 3. Croqui de Acesso ao Centro Nacional de Pesquisa da Uva e Vinho

CNPUV/EMBRAPA e localização do município de Bento Gonçalves – RS. .... 15

Figura 4. Tela de apresentação. ....................................................................... 27

Figura 5. Histórico da propriedade. .................................................................. 28

Figura 6. Croqui dos setores da propriedade. .................................................. 29

Figura 7. Tela dos Vinhedos. ............................................................................ 30

Figura 8. Mapa de Mesorregião do Rio Grande do Sul. ................................... 32

Figura 9. Mapa da Microrregião do Rio Grande do Sul. ................................... 32

Figura 10. Mapa de localização das águas e áreas de preservação permanente

– CNPUV/EMBRAPA. ...................................................................................... 33

Figura 11. Áreas disponíveis para pesquisa e experimentação com agrotóxicos

CNPUV/EMBRAPA. ......................................................................................... 34

Figura 12. Coleta de pontos com receptor GPS em vinhedo da cultivar Merlot,

interação e troca de conhecimentos entre as equipes das instituições Embrapa

Uva e Vinho e Fepagro Serra. .......................................................................... 39

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LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Exemplo da tabela gerada a partir do uso da ferramenta Tabulate Área,

cruzamento dos dados de altimetria e cultivares autorizadas para vinhos finos tintos e secos.............................................................................................................................38

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LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

ArcGIS – Software de SIG da ESRI

CNPUV – Centro Nacional de Pesquisa de Uva e Vinho

DO – Denominação de Origem

EFCT – Estação Experimental de Fruticultura de Clima Temperado

Embrapa – Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária

ENVI – Environment for Visualizing Images

EVT – Estação Experimental de Viticultura Tropical

GPS – Global Positioning System

GVSIG – Software livre de SIG

ha – Hectare

IAF – Índice de Área Foliar

IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

Ibravin – Instituto Brasileiro do Vinho

IG – Indicação Geográfica

INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

INPI – Instituto Nacional da Propriedade Industrial

I.P – Indicação de Procedência

LABEX – Laboratórios Virtuais no Exterior

MAPA – Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento

μm – Micromêtro

m² - Metro quadrado

NDVI – Normalized Difference Vegetation Index

OLI – Operacional Land Imager

ONR – Office of Naval Research

PD&I – Projeto de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação

PDI – Processamento Digital de Imagens

PostgreSQL – Sistema gerenciador de banco de dados de código aberto

Quantum GIS – Software livre de SIG

SIG – Sistema de Informações Geográficas

Spring - Sistema de Processamento de Informações Geográficas

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UEPAE – Unidade de Execução de Pesquisa de Âmbito Estadual

UFRJ – Universidade Federal do Rio de Janeiro

UFSM – Universidade Federal de Santa Maria

UTM – Projeção Universal Transversa de Mercator

Page 10: Pâmela Aude Pithan

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................... 11

1.1 Justificativa ........................................................................................................ 11

1.2 Apresentação da Empresa ................................................................................ 11

1.2.1 Identificação da Empresa ............................................................................... 12

1.2.2 Histórico da Embrapa Sede ............................................................................ 12

1.2.3 A Embrapa CNPUV ........................................................................................ 13

1.2.4 Laboratório de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento ....................... 15

1.3 Atividades desenvolvidas na empresa .............................................................. 16

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................................. 18

2. 1 Geoprocessamento .......................................................................................... 18

2. 2 Sistema de Informações Geográficas (SIG) ..................................................... 19

2.3 Sensoriamento Remoto ..................................................................................... 20

2.4 A Viticultura ....................................................................................................... 22

3 MATERIAIS E MÉTODOS .................................................................................... 26

3.1 Procedimentos Metodológicos Adotados .......................................................... 26

4 DESCRIÇÃO DAS ATIVIDADES ......................................................................... 27

4.1 Treinamentos para os recadastradores dos viticultores do estado.................... 27

4.2 Correções de dados do Cadastro Vitícola de Pinto Bandeira e Vale dos

Vinhedos............... .................................................................................................. 29

4.3 Confecção de mapas temáticos de Meso e Microrregiões, Mapeamento de uso

do solo e áreas de preservação permanente da Embrapa Uva e Vinho. ................ 31

4.4 Elaboração de artigo científico para o Simpósio Brasileiro de Sensoriamento

Remoto: Cálculo e utilização de NDVI para monitoramento de cobertura vegetal. . 34

4.5 Estudos com Modelos Digitais de Elevação e geração de informações

estatísticas a partir de cruzamento de informações em Sistema de Informação

Geográfica................... ............................................................................................ 36

4.6 Levantamentos em campo para aquisição de informações georreferenciadas

por meio de equipamento GPS Geodésico. ............................................................ 38

5 CONCLUSÃO DO TRABALHO ............................................................................ 40

REFERÊNCIAS ....................................................................................................... 41

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1 INTRODUÇÃO

1.1 Justificativa

Com o intuito de atender as diretrizes curriculares do Curso Técnico em

Geoprocessamento da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), o estágio

foi realizado na Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), no

Centro Nacional de Pesquisa de Uva e Vinho (CNPUV), localizado no

município de Bento Gonçalves – RS, Brasil (Figura 3). O CNPUV está que

desenvolve ações de pesquisa com uva, vinho, maçã e outras fruteiras de

clima temperado.

As atividades foram desenvolvidas no Laboratório de Sensoriamento

Remoto e Geoprocessamento, tiveram início no dia 01 de agosto de 2014 e

término no dia 01 de fevereiro de 2015, sendo contabilizadas 21 horas e 30

minutos semanais, no período da tarde, totalizando uma carga horária de 580

horas.

A escolha da empresa se deu em função desta ser uma empresa de

inovação tecnológica, focada na geração de conhecimento para a agropecuária

brasileira, realizadas com a utilização de ferramentas de Geoprocessamento.

A oportunidade do estágio proporcionou-me participar de eventos,

treinamentos, trabalhos a campo, elaboração/submissão de artigo e

desenvolvimento de projetos na empresa, principalmente no projeto Cadastro

Vitícola do Rio Grande do Sul.

1.2 Apresentação da Empresa

Page 12: Pâmela Aude Pithan

12

A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) é uma

empresa pública com autonomia administrativa e financeira e personalidade

jurídica de direito privado que atua tanto no âmbito nacional como

internacional, e é vinculada ao Ministério da Agricultura, Pecuária e

Abastecimento (MAPA).

1.2.1 Identificação da Empresa

Nome: Centro Nacional de Pesquisa da Uva e do Vinho (CNPUV) da

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária Uva e Vinho (Embrapa Uva e

Vinho).

Endereço: Rua/Av. Livramento. Nº 515

CEP: 95700-000

Cidade: Bento Gonçalves – Rio Grande do Sul

Contato: (54) 3455-8062

Setor: Laboratório de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto

E-mail: [email protected]

Horário: De segunda à sexta-feira

Manhã: das 8h00min às 11h30min

Tarde: das 13h00 às 17h30min

1.2.2 Histórico da Embrapa Sede

Na década de 1970, a agricultura se intensificava no Brasil. O

crescimento acelerado da população e da renda per capita, e a abertura para o

mercado externo mostravam que, sem investimentos em ciências agrárias, o

país não conseguiria reduzir o diferencial entre o crescimento da demanda e o

da oferta de alimentos e fibras. O então Ministro da Agricultura, Luiz Fernando

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13

Cirne Lima, constituiu um grupo de trabalho para definir objetivos e funções da

pesquisa agropecuária, identificar limitações, sugerir providências, indicar

fontes e formas de financiamento, e propor legislação adequada para

assegurar a dinamização desses trabalhos. Então em 7 de dezembro de 1972,

o então Presidente da República, Emílio Garrastazu Médici, sancionou a Lei nº

5.851, que autorizava o Poder Executivo a instituir uma empresa pública, sob a

denominação de Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, vinculada ao

Ministério da Agricultura. O ato de instalação da empresa aconteceu em 26 de

abril de 1973 (EMBRAPA, 2014).

A sede da Embrapa em Brasília é responsável por planejar,

supervisionar, coordenar e controlar as atividades relacionadas à execução de

pesquisa agropecuária e à formulação de políticas agrícolas. Hoje a Embrapa

possui 46 Unidades Descentralizadas em todas as regiões do Brasil, 17

Unidades Centrais localizadas em Brasília, quatro Laboratórios Virtuais no

Exterior (LABEX) nos Estados Unidos, Europa, China e Coréia do Sul e três

Escritórios Internacionais na América Latina e África.

1.2.3 A Embrapa CNPUV

A história da Embrapa Uva e Vinho, no Centro Nacional de Pesquisa de

Uva e Vinho iniciou antes da criação da Embrapa Sede. Em 20 de outubro de

1937 foi criado o Laboratório Central de Enologia, com Sede no Rio de Janeiro

e três Estações de Enologia com sedes no Rio Grande do Sul, São Paulo e

Minas Gerais. Em 21 de julho de 1941, foi colocada a pedra fundamental da

Estação de Enologia de Bento Gonçalves (Figura 1), que iniciou suas

atividades em 30 de maio de 1942. Neste momento a estação contava com 13

variedades de porta-enxerto recebidas do Instituto Agronômico de Campinas

(SP) e 1.500 mudas da cultivar Seibel recebidas da Estação de Enologia de

Caldas (MG). A área da Estação de Enologia de Bento Gonçalves foi doada ao

Governo Federal pela Prefeitura Municipal para a instalação e ampliação da

mesma em um período de dois anos, formando assim a atual área da Embrapa

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14

Uva e Vinho (Figura 2), que conta com cerca de 100 hectares (EMBRAPA,

2014).

Figura 1. Estação de Enologia de Bento Gonçalves.

Fonte: www.embrapa.br/uva-e-vinho/historia

Em 26 de agosto de 1975, durante reunião da Diretoria Executiva da

Embrapa, foi criada a Unidade de Execução de Pesquisa de Âmbito Estadual -

UEPAE de Bento Gonçalves. Em 04 de março de 1985, através da Deliberação

008/85, um ato atribui-lhe a denominação de Centro Nacional de Pesquisa de

Uva e Vinho (CNPUV). Se tornando uma das Unidades Descentralizadas da

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa).

Figura 2. Sede da Embrapa Uva e vinho, Bento Gonçalves (RS).

Fonte: www.embrapa.br/uva-e-vinho/apresentacao

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15

A Unidade também possui duas estações experimentais, a Estação

Experimental de Fruticultura de Clima Temperado (EFCT), localizada em

Vacaria, na região dos Campos de Cima da Serra do Rio Grande do Sul; e a

Estação Experimental de Viticultura Tropical (EVT), localizada em Jales - SP.

A Embrapa CNPUV tem como missão viabilizar soluções de pesquisa,

desenvolvimento e inovação para a sustentabilidade da vitivinicultura e da

fruticultura de clima temperado, em benefício da sociedade brasileira.

Figura 3. Croqui de Acesso ao Centro Nacional de Pesquisa da Uva e Vinho CNPUV/EMBRAPA e localização do município de Bento Gonçalves – RS.

Fonte: Embrapa Uva e Vinho.

1.2.4 Laboratório de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento

Earth

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16

O trabalho do Laboratório de Sensoriamento Remoto e

Geoprocessamento tem por objetivo, o estudo do relevo, do uso da terra e das

culturas por meio de análise e processamento de imagens de satélites e de

Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Entre as diversas atividades

realizadas nesse âmbito de atuação, destacam-se as pesquisas com enfoque

diretamente relacionado à viticultura e a fruticultura no período de safras e

entre safras, bem como os estudos de solos e rochas realizados por meio da

caracterização espectral dos materiais.

Dentre os principais projetos de pesquisa desenvolvidos neste

Laboratório, destacam-se aqueles relacionados à formulação de indicações

geográficas de uvas viníferas, desenvolvimento de metodologias e ferramentas

subsidiárias à agricultura de precisão, análises relacionadas ao campo da

gestão ambiental, contribuindo também para projetos de zoneamento agrícola

e cadastro vitícola. A equipe conta com a supervisão da pesquisadora

Rosemary Hoff.

Os equipamentos do laboratório são desktops e notebook que contém

programas específicos para processamento digital de imagens, sistema de

informação geográfica e geoprocessamento. Além disto, conta-se com receptor

Topcon Hiper Sr para apoio nos trabalhos de campo, bem como

estereoscópios de espelho e de bolso para interpretação de fotografias aéreas.

Entre os diversos softwares utilizados no âmbito da pesquisa, destacam-se as

plataformas ENVI, ArcGIS, Spring, GVSIG, Quantum GIS, Google Earth e o

banco de dados PostgreSQL entre outros.

1.3 Atividades desenvolvidas na empresa

As atividades eram estabelecidas de acordo com as demandas do

projeto Cadastro Vitícola. Ademais, eram atendidas as demandas específicas

de pesquisadores da Embrapa, de outras instituições e de usuários internos e

externos da Unidade, as quais necessita de técnicas e ferramentas de

geoprocessamento.

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17

Dentre as atividades desenvolvidas durante o estágio pode-se citar:

Treinamentos para os recadastradores dos viticultores do estado,

juntamente com as entidades conveniadas no cadastro vitícola;

Correção de dados do Cadastro Vitícola de Pinto Bandeira e Vale

dos Vinhedos;

Confecção de mapas temáticos de meso e microrregiões;

Mapeamento de uso do solo e áreas de preservação permanente da Embrapa

Uva e Vinho;

Elaboração de artigo científico para o Simpósio Brasileiro de

Sensoriamento Remoto, cálculo e utilização de NDVI para monitoramento de

cobertura vegetal;

Geração de informações estatísticas a partir de cruzamento de

informações em Sistema de Informação Geográfica para construir as tabelas

de informações geográficas de Pinto Bandeira e Vale dos Vinhedos;

Análises com Modelos Digitais de Elevação, tais como elaboração

de dados de declividade, exposição solar e altimetria;

Levantamentos em campo para aquisição de informações

georreferenciadas por meio de equipamento GPS Geodésico.

Page 18: Pâmela Aude Pithan

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2. 1 Geoprocessamento

O objetivo principal do Geoprocessamento é ser a ferramenta que

possibilite diferentes analises de evoluções espaciais e temporais de um

fenômeno geográfico. Conforme Rodrigues (1993), geoprocessamento é um

conjunto de tecnologias de coleta, tratamento, manipulação e apresentação de

informações espaciais voltado para um objetivo específico.

O Geoprocessamento surgiu, cresceu e se expande com base na

filosofia de que a informação organizada, correta e disponível de forma ágil é

indispensável para planejar e tomar decisões importantes de forma correta.

Assim o provérbio popular de que “informação é poder” nunca foi tão

verdadeiro e atual, ganhando vigor renovado em relação à informação

geográfica com o advento da tecnologia de geoprocessamento (FILHO, 2010).

Câmera e Davis (2001) descreveram um breve histórico da introdução

do geoprocessamento no Brasil:

Iniciado a partir do esforço de divulgação e formação de pessoal feito pelo prof. Jorge Xavier da Silva (UFRJ), no início dos anos 80. A vinda ao Brasil, em 1982, do Dr. Roger Tomlinson, responsável pela criação do primeiro SIG (o Canadian Geographical Information System), incentivou o aparecimento de vários grupos interessados em desenvolver tecnologia, entre os quais podemos citar:

UFRJ: O grupo do Laboratório de Geoprocessamento do Departamento de Geografia da UFRJ, sob a orientação do professor Jorge Xavier, desenvolveu o SAGA (Sistema de Análise Geo-Ambiental);

Os então responsáveis pelo setor de informática da empresa de aerolevantamento AeroSul criaram, em meados dos anos 80, um sistema para automatização de processos cartográficos. Posteriormente, constituíram empresa MaxiDATA e lançaram o MaxiCAD, software largamente utilizado no Brasil, principalmente em aplicações de Mapeamento por Computador. Mais recentemente, o produto dbMapa permitiu a junção de bancos de dados relacionais a arquivos gráficos MaxiCAD, produzindo uma solução para "desktop mapping" para aplicações cadastrais;

CPqD/TELEBRÁS: O Centro de Pesquisa e Desenvolvimento da TELEBRÁS iniciou, em 1990, o desenvolvimento do SAGRE (Sistema Automatizado de Gerência da Rede Externa), uma

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19

extensiva aplicação de Geoprocessamento no setor de telefonia. Construído com base num ambiente de um SIG (VISION) com um banco de dados cliente-servidor (ORACLE), o SAGRE envolve um significativo desenvolvimento e personalização de software;

INPE: Em 1984, o INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) estabeleceu um grupo específico para o desenvolvimento de tecnologia de geoprocessamento e sensoriamento remoto (a Divisão de Processamento de Imagens - DPI). De 1984 a 1990 a DPI desenvolveu o SITIM (Sistema de Tratamento de Imagens) e o SGI (Sistema de Informações Geográficas), para ambiente PC/DOS, e, a partir de 1991, o SPRING (Sistema para Processamento de Informações Geográficas), para ambientes UNIX e MS/Windows. O SITIM/SGI foi suporte de um conjunto significativo de projetos ambientais. O SPRING unifica o tratamento de imagens de Sensoriamento Remoto (ópticas e microondas), mapas temáticos, mapas cadastrais, redes e modelos numéricos de terreno. A partir de 1997, o SPRING passou a ser distribuído via Internet e pode ser obtido através do web site http://www.dpi.inpe.br/spring;

O geoprocessamento denota a disciplina do conhecimento que utiliza

técnicas matemáticas e computacionais para o tratamento da informação

geográficas que tratam dos processos que ocorrem no espaço geográfico. As

ferramentas computacionais para Geoprocessamento são chamadas de SIG -

Sistemas de Informação Geográfica (CÂMERA e DAVIS, 2001).

2. 2 Sistema de Informações Geográficas (SIG)

O Sistema de Informações Geográficas (SIG) permite a realização de

diversas análises complexas e integração de dados, e com a criação de banco

de dados georreferenciados, torna possível a automatização da produção de

mapas e outros produtos cartográficos (ROCHA, 2000).

O ambiente de Geoprocessamento, representado pelo SIG, disponibiliza

valiosas ferramentas para aplicações em diferentes áreas do conhecimento,

que lidam com recursos geograficamente distribuídos. Qualquer atividade em

que a posição geográfica tenha alguma importância é tipicamente uma

aplicação deste recurso e suas ferramentas (FILHO, 2010). Sendo assim, há

pelo menos três grandes maneiras de utilizar um SIG, abaixo descritas:

Como ferramenta para produção de mapas;

Como suporte para análise espacial de fenômenos; e

Page 20: Pâmela Aude Pithan

20

Como um banco de dados geográficos, com funções de

armazenamento e recuperação de informação espacial.

Camargo (1997) destaca como as principais potencialidades do SIG, a

capacidade de manipulação de um volume informatizado de armazenamento e

recuperação de dados sobre sistemas convencionais, seja através da

capacidade de manipulação de um volume de dados muito maior e com

eficiência, capacidade de cruzamento de dados, rapidez e flexibilidade na

recuperação de dados, maior variedade de formas de apresentação e um maior

e melhor acesso a métodos de modelagem estatística e gráfica para análise e

interpretação de dados.

Por fim, a tecnologia utilizada nos SIGs, pode ser direcionada para a

investigação de diversos fenômenos relacionados com o meio ambiente,

engenharia urbana, e também, fornecer subsídios para tomada de decisões

(CALIJURI e ROHM, 1995).

2.3 Sensoriamento Remoto

O termo Sensoriamento Remoto foi promovido numa série de simpósios

patrocinados pelo ONR (Office of Naval Research) nos Laboratórios Willow

Run da Universidade de Michigan, em conjunto com o National Research

Council durante as décadas de 1960 e 1970, e desde então tem sido usado

(ESTES e JENSEN, 1998).

Sensoriamento Remoto é geralmente definido como “a obtenção de

informações sobre objetos distantes, sem contato com os mesmos”

(KONECNY e LEHMANN, 1984). Tal definição é curta, simples e facilmente

memorizável, mas considerando que o moderno sensoriamento remoto se

afastou consideravelmente de sua origem, a fotografia aérea, outros cientistas

têm sugerido uma definição mais focada de sensoriamento remoto, sendo este

o registro da informação das regiões do ultravioleta, visível, infravermelho e

micro-ondas do espectro eletromagnético, sem contato, por meio de

instrumentos tais como câmeras, escâneres, lasers, dispositivos lineares e/ou

Page 21: Pâmela Aude Pithan

21

matriciais localizados em plataformas tais como aeronaves ou satélites, e a

análise da informação adquirida por meio visual ou processamento digital de

imagens (JENSEN, 2009).

Segundo Meneses et al. (2012), Sensoriamento Remoto é uma ciência

que visa o desenvolvimento da obtenção de imagens da superfície terrestre por

meio da detecção e medição quantitativa das respostas das interações da

radiação eletromagnética com os materiais terrestres.

Por exemplo, somos capazes de ver uma árvore porque nossos olhos

recebem e traduzem convenientemente a energia luminosa procedente da

mesma. Esta energia luminosa, ademais, não é originada pela árvore, senão

por uma fonte eletromagnética exterior que a ilumina. Por isso, não somos

capazes de perceber esta árvore no escuro. Este simples exemplo nos serve

para introduzir os três principais elementos de qualquer sistema de

sensoriamento remoto: sensor (nossos olhos), objeto observado (árvore) e

fluxo energético que permite colocar ambos em relação. No caso dos nossos

olhos, esse fluxo procede do objeto pela reflexão da luz solar (CHUVIECO,

1990).

Este mesmo processo é utilizado para a obtenção de imagens e outros

tipos de dados provenientes da superfície terrestre. De acordo com Florenzano

(2002), a energia refletida ou emitida pela superfície terrestre e captada por

sensores eletrônicos, instalados em satélites artificiais, é transformada em

sinais elétricos, que são registrados e transmitidos para estações de recepção

na Terra, equipadas com enormes antenas parabólicas. Os sinais enviados

para essas estações são transformados em dados em forma de gráficos,

tabelas ou imagens. A partir da interpretação desses dados, é possível obter

informações a respeito da superfície terrestre.

Através de softwares dedicados exclusivamente para tratamento de

imagens, podem-se gerar imagens com diferentes composições de cores,

ampliações de partes das imagens e classificações temáticas dos objetos nelas

identificados, obtendo-se assim produtos como mapas temáticos que são

usados para estudos de geologia, vegetação, uso do solo, relevo, agricultura,

rede de drenagem, inundações, entre outros (SAUSEN, 2007).

A caracterização das massas vegetais constitui uma das tarefas mais

interessantes no sensoriamento remoto, por consequência informações

Page 22: Pâmela Aude Pithan

22

coletadas por sensores remotos orbitais e de superfície têm sido empregadas

em estudos acerca do comportamento da vegetação. Para isso, é necessário,

primeiramente, estabelecer as relações entre os parâmetros radiométricos,

contidos em produtos de sensoriamento remoto, e os parâmetros biofísicos da

vegetação. Estas relações têm sido estabelecidas através de índices de

vegetação.

Um dos índices mais empregados em estudos acerca da vegetação é o

Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (do inglês Normalized

Difference Vegetation Index) proposto por Rouse et al. (1973), que relaciona a

reflectância da vegetação nos comprimentos de onda do vermelho e do

infravermelho próximo. O NDVI é considerado um indicador do crescimento da

vegetação e do acúmulo de biomassa verde pelas plantas e, ao ser relacionado

ao índice de área foliar e à radiação fotossinteticamente ativa absorvida pelo

dossel, pode ser empregado no monitoramento do ciclo de desenvolvimento de

videiras, interpretação de padrões espaciais de índice de área foliar (IAF),

infestações por pragas e moléstias, disponibilidade hídrica, características

físico-químicas de frutos e qualidade de vinhos (JOHNSON et al., 2003).

2.4 A Viticultura

No Rio Grande do Sul, a viticultura é a principal atividade agrícola

desenvolvida nos municípios localizados na Encosta Superior da Serra do

Nordeste, região conhecida como Serra Gaúcha, mais importante pólo

vitivinícola brasileiro onde estão localizadas 82% da área cultivada com

videiras no Estado (PROTAS e CAMARGO, 2011).

Dada relevância social e econômica da atividade vitivinícola para região,

diversas ações de pesquisa e extensão têm sido empreendidas a fim de

promover o desenvolvimento e qualificação da produção da uva e do vinho.

Entre uma vasta gama de linhas de atuação, destacam-se os estudos que

empregam ferramentas de sensoriamento remoto e geoprocessamento no

intuito de subsidiar qualitativamente a produção agrícola, sobretudo no que se

Page 23: Pâmela Aude Pithan

23

refere ao estabelecimento de técnicas para monitoramento do ciclo de videiras

e estabelecimento de relações acerca de práticas de manejo, condições

meteorológicas e estado nutricional e fitossanitário das plantas.

Seguindo está linha de raciocínio o cadastro vitícola do Rio Grande do

Sul vem sendo realizado desde 1995, quando anunciada a abertura do

mercado mundial e o setor vitivinícola nacional demonstrava preocupação com

o mercado do vinho brasileiro (MELLO et al., 2012).

Elaborado com a participação de todos os segmentos do Setor

Vitivinícola, o programa teve como linhas gerais: a defesa dos interesses da

vitivinicultura brasileira, face ao Mercosul e a abertura para o comércio

internacional; ações específicas de reestruturação e desenvolvimento;

institucionalização mediante a criação de uma organização autônoma o Ibravin

(LAPOLLI, et al. 2005).

O Cadastro do Viticultor tem por objetivo obter informações específicas

sobre identificação e descrição dos parreirais, variedades, situação dos

vinhedos e destino das uvas produzidas com a finalidade de propor e

implementar políticas de desenvolvimento para o setor e deve ser atualizado

anualmente. A competência legal do cadastramento é do Ministério da

Agricultura e do Abastecimento conforme definido na Lei nº 7678 (BRASIL,

1988) e o Decreto nº 99.066 (BRASIL, 1990) que o regulamenta. O

Recadastramento Vitícola visa manter o cadastramento atualizado anualmente

para monitorar a situação da vitivinicultura como subsídio estratégico para o

Setor (MELLO e SILVA, 2010). Sendo assim, o projeto visa, além de atualizar o

banco de dados do cadastro vitícola tradicional, obter informações específicas

e georreferenciadas sobre os vinhedos de propriedades vitícolas nas regiões

em processo de implementação de Indicações Geográficas, dados

fundamentais para sua execução.

Gollo e Castro (2008), descrevem de forma breve o termo “indicação

geográfica”:

Foi sendo desenvolvido no transcurso da história, quando produtores, comerciantes e consumidores começaram a identificar que alguns produtos de determinados lugares apresentavam qualidades particulares, atribuíveis à sua origem geográfica, e começaram a denominá-los com o nome geográfico que indicava sua procedência. Os produtos que apresentam uma qualidade única, explorando as características naturais, tais como geográficas (solo, vegetação), meteorológicas (mesoclima) e humanas (capacitação, zelo, capricho

Page 24: Pâmela Aude Pithan

24

e conhecimento tácito aplicados no cultivo, tratamentos culturais), e que indicam de onde são provenientes, são àqueles que possuem um certificado de qualidade atestando sua origem e garantindo o controle rígido de sua qualidade, denominado de “indicação geográfica”, nas modalidades de “indicação de procedência” ou “denominação de origem”.

No início dos anos 1990, a Embrapa Uva e Vinho foi pioneira no tema

das indicações geográficas (I.G.) no Brasil, ao estimular o seu desenvolvimento

em vinhos. Em 1995, teve início o primeiro projeto para atender a demanda dos

produtores da região do Vale dos Vinhedos, que viria a ser a primeira I.G.

brasileira. Hoje o Brasil já conta com um conjunto de I.G. de vinhos finos

reconhecidos ou em desenvolvimento. A criação, em 1995, da Associação dos

Produtores de Vinhos Finos do Vale dos Vinhedos (Aprovale) estabeleceu as

condições organizacionais junto ao setor produtivo, para o desenvolvimento da

primeira indicação geográfica brasileira. Reconhecida em 2002 pelo Instituto

Nacional da Propriedade Industrial (INPI), a Indicação de Procedência (I.P.)

Vale dos Vinhedos possibilitou organizar e qualificar a produção de vinhos finos

de origem controlada. Com a experiência e o renome conquistados, a partir de

2005 a Aprovale manifesta à Embrapa, que já havia trabalhado no

desenvolvimento da I.P., a demanda para uma denominação de origem (DO)

para seus vinhos finos.

A criação, em 2001, da Associação dos Produtores de Vinho de Pinto

Bandeira - Asprovinho estabeleceu as condições organizacionais do setor

produtivo para o desenvolvimento de uma indicação geográfica de vinhos finos

na região de Pinto Bandeira, localizada na Serra Gaúcha. No ano seguinte, a

Asprovinho apresentou demanda à Embrapa Uva e Vinho para o

desenvolvimento de uma I.G. para os vinhos finos da região. Um projeto de

PD&I, coordenado pela Embrapa Uva e Vinho, implementado em conjunto com

instituições parceiras, possibilitou o seu desenvolvimento e o pedido de

reconhecimento, concedido pelo INPI em 2010.

A Lei nº 9.279, de 14 de maio de 1996 (BRASIL, 1996), que regulam

direitos e obrigações relativos à propriedade intelectual no Brasil, em seu art.

176, define uma Indicação Geográfica como Indicação de Procedência no art.

177: “Considera-se indicação de procedência o nome geográfico de país,

cidade, região ou localidade de seu território, que se tenha tornado conhecido

como centro de extração, produção ou fabricação de determinado produto ou

Page 25: Pâmela Aude Pithan

25

de prestação de determinado serviço”. Como Denominação de Origem (DO) no

Art. 178: “Considera-se denominação de origem o nome geográfico de país,

cidade, região ou localidade de seu território, que designe produto ou serviço

cujas qualidades ou características se devam exclusiva ou essencialmente ao

meio geográfico, incluídos fatores naturais e humanos.”

Para Tonietto (1993), o objetivo básico de uma IG é proteger os produtos

que dela se originam, assim como a denominação de origem. Isso beneficia os

produtores vitivinícolas, que têm interesses comerciais e ficam sujeitos ao

cumprimento de um conjunto de regras de produção. Há igualmente, benefícios

para os consumidores, com a garantia de autenticidade da origem e de um

padrão de qualidade dos produtos.

De acordo com Gollo e Castro (2008), as Indicações Geográficas

apontam para a qualidade e a notoriedade, como fatores distintivos dos

produtos, agregando-lhes valor econômico e atribuindo-lhes reputação e

identidade própria, o que os torna mais valioso.

Page 26: Pâmela Aude Pithan

3 MATERIAIS E MÉTODOS

3.1 Procedimentos Metodológicos Adotados

A elaboração deste relatório foi possível devido à metodologia usada

para as atividades desenvolvidas no estágio. Ao longo do período de estágio,

houve um acompanhamento diário das atividades desenvolvidas pelo

Laboratório de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto.

As linhas de pesquisa têm foco no estudo de regiões vitivinícolas, por

meio da análise do comportamento espectral da vegetação, produção de

mapas, treinamento em softwares e equipamentos disponíveis, trabalhos com

imagens orbitais e levantamentos em campo para aquisição de dados

georreferenciados. Para tal estudo, foram utilizados softwares livres e

proprietários como Envi, ArcGIS, Idrisi, Spring, GVSIG, Quantum GIS, dentre

outros. Também foram utilizados matérias como computadores desktops,

notebooks, equipamentos GPS, estereoscópios de espelho e de bolso, dentre

outros.

A equipe do Laboratório de Geoprocessamento e Sensoriamento

integram o projeto Cadastro Vitícola do Rio Grande do Sul, entre outros

projetos desenvolvidos pela Embrapa Uva e Vinho, de outras Unidades da

Embrapa e de pesquisadores de instituições parceiras de projetos

(universidades e instituições de pesquisa). Também atende às demandas de

pesquisadores de outras instituições e usuários da unidade.

Através da pesquisadora Rosemary Hoff surgem as solicitações de

trabalhos que devem ser realizados. A ajuda sempre é oferecida, e os

procedimentos são acompanhados, tornando o ambiente de trabalho um local

agradável e de aprendizados constantes. A descrição das atividades incluirá os

matérias e métodos específicos para cada trabalho realizado.

Page 27: Pâmela Aude Pithan

4 DESCRIÇÃO DAS ATIVIDADES

4.1 Treinamentos para os recadastradores dos viticultores do estado.

O treinamento dos recadastradores foi realizado no mês de agosto, e

envolveu todos os recadastradores e multiplicadores, na Embrapa Uva e Vinho.

Foram usados, como instrumentos para o treinamento, o manual de

preenchimento do recadastramento do viticultor e o sistema Cadastro Vitícola,

replicado especificamente para este fim. Após essa etapa, pode-se constatar

que é continuamente oferecido suporte aos recadastradores via telefone e e-

mail.

Para a atualização dos dados via web, a página inicial apresenta o

acesso ao cadastro, manual do cadastro vitícola, lista de cultivares com os

respectivos códigos, lista dos municípios com os respectivos códigos, lista de

porta-enxertos com os respectivos códigos e o ícone Consulta Cadastro, para

que as empresas compradoras de uvas possam saber se o produtor está apto

a vender a uva, ou seja, se o produtor fez o recadastramento da safra anterior

(Figura 4).

Figura 4. Tela de apresentação.

Fonte: www.cadastro.cnpuv.embrapa.br

Page 28: Pâmela Aude Pithan

28

Para o seu uso, é necessário login e a senha, que são disponibilizados

pelos administradores do sistema ([email protected]) por e-

mail. Cada proprietário tem acesso somente aos dados de sua(s)

propriedade(s), e apenas até completar os dados de cada safra. Os

recadastradores dos sindicatos dos trabalhadores rurais podem acessar

qualquer produtor de uva, desde que disponha do CPF ou CNPJ do produtor, e

somente por ocasião do preenchimento dos dados.

Foi tomado como exemplo (Figura 5), a área experimental da Embrapa

Uva e Vinho, cujo primeiro cadastro foi realizado em 1995 e o primeiro

georreferenciamento dos vinhedos em 2009. A situação “concluído” significa

que os dados foram conferidos pela equipe do cadastro e a situação

“recadastrado” significa que o produtor, no caso a Embrapa, realizou o

recadastramento, mas ainda não foi conferido pela equipe do cadastro.

Cabe mencionar que o Ibravin aporta recursos para os Sindicatos dos

Trabalhadores Rurais colaborarem no preenchimento das informações

cadastrais, prestando um serviço aos produtores que não dispõem de estrutura

para preencher os dados via web.

Figura 5. Histórico da propriedade.

Fonte: www.cadastro.cnpuv.embrapa.br

Page 29: Pâmela Aude Pithan

29

4.2 Correções de dados do Cadastro Vitícola de Pinto Bandeira e Vale dos

Vinhedos.

Para a correção de dados do Cadastro Vitícola de Pinto Bandeira e Vale

dos vinhedos, foi gerado um login e senha para que pudessem ser acessados

e modificados os mapas das propriedades com a localização dos vinhedos

para fins de publicação. Com o suporte do Google Earth foram analisados os

setores que precisavam ser incluídos ao banco de dados (Figura 6), após

encontrar o setor no Google Earth, criava-se um polígono sobre a área de

interesse e exportava-o em formato de texto para obter as coordenadas dos

pontos criados. A próxima etapa foi incluir os novos pontos com as suas

respectivas coordenadas em um bloco de notas, para este ser processado pela

equipe do cadastro que geraria o novo polígono no formato shapefile (shp), que

posteriormente foi incluso nos mapas a serem publicados.

Figura 6. Croqui dos setores da propriedade.

Fonte: www.cnpuv.embrapa.br

Para que não houvesse erro na atualização dos mapas foi necessário

também atualizar os dados no sistema do cadastro vitícola, onde foram

Page 30: Pâmela Aude Pithan

30

incluídos os novos setores e preenchido os respectivos dados necessários

(Figura 7).

Figura 7. Tela dos Vinhedos.

Fonte: www.cnpuv.embrapa.br

Acima foram apresentados os dados individualizados de cada vinhedo e

de cada setor do vinhedo, para as variáveis: cultivar, porta-enxerto,

espaçamento, número de pés, área, idade, sistema de condução, tipo de muda

e origem da muda, percentual de falhas (plantas mortas) e produção. Nessa

tela que foram incluídos os novos vinhedos e os novos setores.

Page 31: Pâmela Aude Pithan

31

4.3 Confecção de mapas temáticos de Meso e Microrregiões, Mapeamento

de uso do solo e áreas de preservação permanente da Embrapa Uva e

Vinho.

Todos os mapas foram confeccionados com plataforma de Sistema de

Informações Geográficas (SIG), realizados no software ArcGIS 10. Com

ferramentas prontas para uso e a habilidade de construir modelos de

processos, scripts e fluxos de trabalhos completos, o ArcGIS for Desktop

oferece ferramentas para solucionar problemas, realizar previsões e entender

as relações existentes entre seus dados espaciais (IMAGEM, 2014). Em todos

os mapas é obrigatório que apareça o logo da empresa e o nome do

responsável pela elaboração cartográfica do mesmo. O Sistema de Referencia

adotado é Universal Transversa de Mercator (UTM), e o Datum Sirgas 2000.

Para a elaboração dos mapas de Mesorregião (Figura 8) e Microrregião (Figura

9) foram utilizadas bases cartográficas disponibilizadas pelo Instituto Brasileiro

de Geografia e Estatística (IBGE).

As mesorregiões do estado do Rio Grande do Sul são sete e contém

várias microrregiões: Mesorregião Noroeste Rio-grandense (Carazinho, Cerro

Largo, Cruz Alta, Erechim, Frederico Westphalen, Íjui, Não-Me-Toque, Passo

Fundo, Sananduva, Santa Rosa, Santo Ângelo, Soledade e Três Passos),

Mesorregião Nordeste Rio-grandense (Caxias do Sul, Guaporé e Vacaria),

Mesorregião Metrolitana de Porto Alegre (Camaquã, Gramado-Canela,

Montenegro, Osório, Porto Alegre e São Jerônimo), Mesorregião do Centro

Oriental Rio-grandense (Cachoeira do Sul, Lajeado-Estrela e Santa Cruz do

Sul), Mesorregião do Centro Ocidental Rio-grandense (Restinga Seca, Santa

Maria e Santiago), Mesorregião do Sudeste Rio-grandense (Jaguarão, Litoral

Lagunar, Pelotas e Serras de Sudeste) e Mesorregião do Sudeste Rio-

grandense (Campanha Central, Campanha Meridional e Campanha Ocidental).

Com relação à Mesorregião é uma subdivisão dos estados brasileiros

que congrega diversos municípios de uma área geográfica com similaridades

econômicas e sociais, que por sua vez são subdivididas em Microrregiões.

Sendo as Microrregiões um agrupamento de municípios.

Page 32: Pâmela Aude Pithan

32

Figura 8. Mapa de Mesorregião do Rio Grande do Sul.

Fonte: Embrapa Uva e Vinho.

Figura 9. Mapa da Microrregião do Rio Grande do Sul.

Fonte: Embrapa Uva e Vinho.

Page 33: Pâmela Aude Pithan

33

O arquivo em formato shapefile das áreas experimentais, assim como o

perímetro da unidade, foram disponibilizados pela Embrapa, e a imagem foi

obtida no Google Earth. Visando proporcionar maiores informações e

regularização de documentação perante o Ministério de Agricultura Pecuária e

Abastecimento (MAPA) da Embrapa Uva e Vinho sobre sua situação atual.

Foram confeccionados com o auxílio de ferramentas de

geoprocessamento dois mapas. O mapa das Áreas de Preservação

Permanente (Figura 10) com um total de área de 94 ha da unidade sendo um

total de 60 ha de floresta nativa equivalente a mais de 60% de área da unidade.

O mapa das Áreas Experimentais da unidade (Figura 11) com onze

quadras para pesquisa e experimentação com agrotóxicos em uvas, maçãs,

pêra, pêssego e estufas com morango, tendo as quadras uma área total de 6,8

ha, equivalente a mais 7% de área da unidade.

Figura 10. Mapa de localização das águas e áreas de preservação permanente – CNPUV/EMBRAPA.

Fonte: Embrapa Uva e Vinho.

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34

Figura 11. Áreas disponíveis para pesquisa e experimentação com agrotóxicos CNPUV/EMBRAPA.

Fonte: Embrapa Uva e Vinho

4.4 Elaboração de artigo científico para o Simpósio Brasileiro de

Sensoriamento Remoto: Cálculo e utilização de NDVI para monitoramento

de cobertura vegetal.

O artigo surgiu com o auxilio do laboratório de Geoprocessamento e

Sensoriamento Remoto da Embrapa Uva e Vinho, prestado à pesquisadora da

Fepagro Serra, Dra. Amanda Heemann Junges. Neste trabalho fez-se o uso de

ferramentas de geoprocessamento e sensoriamento remoto com o objetivo de

monitorar o ciclo de videiras (Vitis vinifera), nos vinhedos das cultivares

„Chradonnay‟, „Merlot‟ e „Cabernet Sauvignon‟, nos sistemas de condução lira,

espaldeira e latada na Serra Gaúcha-RS por meio do Índice de Vegetação por

Diferença Normalizada (NDVI), obtido de imagens Landsat8/OLI.

Page 35: Pâmela Aude Pithan

35

No monitoramento do ciclo de videiras foram utilizadas imagens do

satélite Landsat-8 captadas pelo sensor Operacional Land Imager (OLI) com

resolução espacial de 30 metros. A aquisição destas imagens foi realizada

gratuitamente através do mecanismo de pesquisa Earth Explorer do U.S.G.S. –

United States of Geological Survey. Para a região de estudo foram obtidas

nove imagens nas seguintes datas: 18/11/2013, 04/12/2013, 20/12/2013,

21/01/2014, 06/02/2014, 29/05/2014, 16/07/2014, 17/08/2014, 25/09/2014. As

cenas abrangeram diferentes etapas do ciclo da videira (crescimento vegetativo

e dormência).

O processamento digital das imagens foi realizado no software ENVI 5.1

(ITT VIS, 2014) específico para a classificação digital de imagens. A nova

versão oferece dispositivos desenvolvidos para ampliar a eficiência de

processamento seqüencial de imagens e análise em fluxo de aplicações

relacionadas à manipulação vetorial, fusão de imagens, análise e detecção de

mudanças, entre outras.

A primeira etapa do processamento foi conferir nos registros das

imagens Landsat-8 a ausência de nuvens sobre a área de estudo. Para isto foi

utilizada a banda de garantia de qualidade (Banda QA) que apresenta

informações sobre a presença de nuvens, água e neve. A banda de Avaliação

da Qualidade (QA) é um importante complemento para Landsat-8 arquivos de

dados. Cada pixel na banda QA contém números inteiros que representam

combinações de condições de superfície, atmosfera, e sensores que podem

afetar a utilidade global de um determinado pixel (USGS, 2014).

A seguinte etapa consiste na correção atmosférica das imagens,

aplicada por meio da ferramenta QUAC (QUick Atmospheric Correction), que

de acordo com (ENVI, 2014) é um módulo de correção atmosférica para

imagens multiespectrais e hiperespectrais capturadas no espectro visível,

infravermelho próximo e médio (0,4 a 2,5 μm). Este módulo efetua a correção

atmosférica a partir de modelos empíricos utilizando somente as informações

contidas na cena, não necessitando de informação auxiliar. A correção

atmosférica foi feita com a intenção de minimizar os efeitos atmosféricos na

radiância das cenas, visto que a atmosfera, por causa dos fenômenos de

espalhamento, absorção e refração da energia eletromagnética, afeta a

Page 36: Pâmela Aude Pithan

36

radiância refletida pela superfície que é captada pelo sensor (SANCHES et al,

2011).

A obtenção da série temporal NDVI/Landsat foi realizada para cada uma

das cenas adquiridas por meio da razão entre bandas:

Onde:

NDVI =ρIVP − ρV

ρIVP + ρV

ρIVP= Reflectância na faixa do infravermelho próximo – Banda 5 (0,845 -

0,885 μm);

ρV= Reflectância na faixa do vermelho – Banda 4 (0,630 a 0,680 μm).

Por fim, foi elaborado, no software Excel, perfis temporais de NDVI com

os valores médios do índice de vegetação para cada um dos vinhedos

avaliados, em cada uma das datas coletadas. A elaboração de uma série

temporal NDVI/Landsat8 permitiu o adequado monitoramento do ciclo

vegetativo da videira, caracterizando os diferentes estágios fenológicos por

meio de respostas espectrais diferenciadas e traduzidas no índice NDVI

(APÊNDICE A). A equipe do laboratório deu todo o aporte necessário para a

realização e submissão deste artigo científico, o mesmo foi aceito e

apresentado no XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto em João

Pessoa-PB.

4.5 Estudos com Modelos Digitais de Elevação e geração de informações

estatísticas a partir de cruzamento de informações em Sistema de

Informação Geográfica.

Page 37: Pâmela Aude Pithan

37

A partir do Modelo Digital de Elevação da área dos vinhedos foram

elaborados mapas de Declividade (Apêndice B), Altimetria Classificada

(Apêndice C) e Exposição Solar (Apêndice D), e por fim tabelas, ao cruzar

esses dados com vinhedos de algumas cultivares específicas de Pinto

Bandeira e Vale dos Vinhedos. Para os devidos resultados foram utilizadas as

ferramentas “slope”, “aspect”, “reclassify” e “tabulate área” do software ArcGIS.

Para criar a declividade (Slope) basta abrir o 3D Analyst, caminho

Spatial Analyst Tools > Surface analysis > Slope, e aparecerá a janela Slope.

No caso da declividade, os valores e seus respectivos significados são os

seguintes:

i) 0 a 3 – plano; ii) 3,01 a 8 – suave ondulado; iii) 8,01 a 30 ondulado; iv)

30,01 a 45 – forte ondulado; v) 45,01 a 75 – montanhoso; vi) maior que 75 –

escarpado.

Esses valores são de declividade em porcentagem e foram utilizados

seguindo as orientações repassadas no laboratório. Quando se utiliza a

ferramenta de Slope, há a opção de produzir raster de declividade em graus ou

porcentagem.

No caso da altimetria, foi classificado o Modelo Digital de Elevação em

classes de 50 em 50 metros. Para criar o mapa da exposição solar (Aspect)

basta abrir o 3D Analyst, caminho Spatial Analyst Tools > Surface analysis >

Aspect e aparecerá a janela Aspect.

A ferramenta aspect obtém as faces de exposição do terreno, e a partir

disto é possível identificar as áreas que estão mais expostas ao sol, como as

do sentido Leste e Oeste. É medido no sentido horário e em graus de 0

(exatamente norte) a 360. O valor de cada célula em um conjunto, indica o

sentido da inclinação que a célula se encontra. No caso da exposição solar, as

classes serão as seguintes:

i) 0 a 45 – orientação N – NE; ii) 45,01 a 90 – orientação NE – L; iii)

90,01 a 135 – orientação L – SE; iv) 135,01 a 180 – orientação SE – S;

v)180,01 a 225 – orientação S – SO; vi) 225,01 a 270 – orientação SO – O; vii)

270,01 a 315 – orientação O – NO; 315,01 a 360 – orientação NO – N.

Ao utilizar um raster, no qual o valor da célula possui casas decimais

(floating), uma opção possível é reclassificá-lo para números inteiros. Para

isso, é necessário classificar os rasters de declividade, altimetria e exposição

Page 38: Pâmela Aude Pithan

38

solar, com base nessas classes citadas acima utilizando a ferramenta do

ArcGIS “Reclassfy”.

Para reclassificá-los, foi ativo o ArcToolbox, ferramenta - Reclassify. O

procedimento foi Spatial Analyst Tools > Reclass > Reclassify. Outra maneira

seria ativar a toolbar Spatial Analyst > Reclassify. O resultado foi outro raster

com os pixels classificados para as classes desejadas. A partir desses

resultados, utilizou-se a ferramenta chamada Tabulate Area (tabulação

cruzada), visando determinar, por exemplo, qual a área de Merlot da Indicação

de Procedência que está na faixa altimétrica entre 400 a 450 m.

Tabela 1 - Exemplo da tabela gerada a partir do uso da ferramenta Tabulate Área, cruzamento

dos dados de altimetria e cultivares autorizadas para vinhos finos tintos e secos.

Fonte: Embrapa Uva e Vinho.

4.6 Levantamentos em campo para aquisição de informações

georreferenciadas por meio de equipamento GPS Geodésico.

O trabalho a campo teve como finalidade a coleta de pontos com

receptor GPS em vinhedo da cultivar Merlot, localizado na comunidade de

Lajeadinho e de propriedade da família Marin em Veranópolis – RS. A atividade

fez parte do projeto de pesquisa “Sensoriamento remoto ativo como ferramenta

de precisão para viticultura familiar”, coordenado pela pesquisadora da

Fepagro Serra, Dra. Amanda Heemann Junges, do qual a Embrapa Uva e

Vinho é colaboradora, por meio da pesquisadora Dra. Rosemary Hoff.

376 - 400 400 - 450 450 - 500 500 - 550 550 - 600 600 - 650 650 - 700 700 - 723 TOTAL

Cabernet Franc - 1.456 12.680 23.624 13.880 41.952 4.072 - 97.664

Cabernet Sauvignon - 40.316 82.192 290.584 293.440 161.192 48.644 9.332 925.700

Merlot - 38.100 190.848 476.828 326.408 221.804 24.240 14.868 1.293.096

Tannat - 25.116 33.596 34.280 52.084 13.772 296 - 159.144

TOTAL - 104.988 319.316 825.316 685.812 438.720 77.252 24.200 2.475.604

CULTIVAR/ALTIMETRIA (m)Área de Vinhedos (m²)

Cultivares Autorizadas para Vinhos Finos Tintos Secos

Page 39: Pâmela Aude Pithan

39

O objetivo da coleta de pontos foi elaborar um mapa georreferenciado

dos valores de NDVI - índice de vegetação por diferença normalizada, obtidos

por sensor remoto ativo (Greenseeker). O NDVI, ao relacionar a reflectância da

vegetação nos comprimentos de onda do vermelho e do infravermelho próximo,

é considerado um indicador do crescimento da vegetação e do acúmulo de

biomassa verde pelas plantas. Por meio de um mapa georreferenciado será

possível identificar as diferenças de biomassa verde existente entre as plantas

de um mesmo vinhedo e isso poderá ser empregado pelo viticultor na definição

de práticas de manejo.

A atividade a campo também foi uma importante forma de interação e

troca de conhecimentos entre as equipes das instituições: na figura 12, as

estagiárias da Fepagro Serra Joice Gasparin e Juliana Pivato, as estagiárias da

Embrapa Uva e Vinho Pâmela Aude Pithan e Amanda Bittencourt.

Figura 12. Coleta de pontos com receptor GPS em vinhedo da cultivar Merlot, interação

e troca de conhecimentos entre as equipes das instituições Embrapa Uva e Vinho e Fepagro Serra.

Fonte: Autora.

Page 40: Pâmela Aude Pithan

5 CONCLUSÃO DO TRABALHO

A realização do estágio foi importante por possibilitar, na prática, muito

dos conceitos estudados em sala de aula durante o curso Técnico em

Geoprocessamento, assim solidificando o conhecimento teórico e prático.

Também proporcionou uma visão do modo com que o mercado de trabalho

está direcionando as ferramentas e técnicas oriundas do geoprocessamento e

sensoriamento remoto, quanto à forma de emprego, desenvolvimento e uso

das informações pela empresa.

Entretanto houve momentos que se fez necessária à busca de

informações em outras fontes bibliográficas para o auxílio no desenvolvimento

das atividades laboratoriais. Levando em consideração esse aspecto é

imprescindível que todos se conscientizem do quanto um profissional deve

estar sempre interessado e atualizado, à procura de conhecimentos para além

do exigido tanto no âmbito acadêmico, quanto no profissional.

Além do aprendizado de caráter técnico, este estágio também

oportunizou uma experiência no que tange a área da pesquisa, despertando a

vontade de sempre querer aprender mais, contribuindo para o crescimento

pessoal, além do profissional. Dessa forma conclui-se que seu objetivo foi

alcançado uma vez que prepara para ingressar no mercado de trabalho das

geotecnologias.

Page 41: Pâmela Aude Pithan

REFERÊNCIAS

BRASIL. Lei nº 9.279, de 14 de maio de 1996. Regula direitos e obrigações relativos à propriedade industrial. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 15 maio 1996. Seção 1, p. 8353-8366. BRASIL. Lei7.678,08 de novembro de 1988. Disponível em http://presrepublica.jusbrasil.com.br/legislacao/109870/lei-7678-88. Acesso em: 04/03/2015. BRASIL. Decreto 99066, 08 de março de 1990. Disponível em http://presrepublica.jusbrasil.com.br/legislacao/109423/decreto-99066-90. Acesso em: 04/03/2015. CALIJURI M. L.; ROHM S. A. Sistemas de Informações Geográficas. 1º ed., Viçosa, Editora da Universidade de Viçosa, 34p.1995. CÂMARA, G.; DAVIS, C. Introdução ao geoprocessamento. In: INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPECIAIS‒INPE. Fundamentos de Geoprocessamento. INPE, São José dos Campos, p. 1-5, 2001. CAMARGO, M. U. C. Os Sistemas de Informações Geográficas (SIG) como Instrumento de Gestão em Saneamento. Rio de Janeiro, 1997. CENTEX (Espaço Centros e Redes de Excelência) - História da EMBRAPA, um exemplo a ser seguido por todos. Disponível em: <http://www.ecentex.org/historia_embrapa.htm>. Acesso em: 05 Nov 2014. CHUVIECO, E. Fundamentos de teledetección espacial. 1990. EMBRAPA Uva e Vinho (Empresa Brasileira de Pesquisa e Agropecuária Uva e Vinho). História. Disponível em: <https://www.embrapa.br/uva-e-vinho/historia>. Acesso em: 05 Nov 2014. EMBRAPA Uva e Vinho (Empresa Brasileira de Pesquisa e Agropecuária Uva e Vinho). Quem Somos. Disponível em: <https://www.embrapa.br/quem-somos>.

Acesso em: 05 Nov 2014.

Page 42: Pâmela Aude Pithan

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APÊNDICE A

Monitoramento do ciclo de videiras pelo Índice de Vegetação por Diferença

Normalizada obtido de imagens Landsat 8 no município de Veranópolis – RS,

Brasil

Pâmela Aude Pithan 1,4

Amanda Heemann Junges 2

André Rodrigo Farias3

Rafael Anzanello2

Rosemary Hoff 4

1 Universidade Federal de Santa Maria - UFSM

Caixa Postal 96 - 13416-000 - Santa Maria - RS, Brasil [email protected]

2 Fundação Estadual de Pesquisa Agropecuária, Fepagro Serra

Caixa Postal 44 - 95330-000 – Veranópolis - RS, Brasil

{amanda-junges, rafael-anzanello}@fepagro.rs.gov.br

3 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Embrapa Gestão Territorial

Av. Soldado Passarinho, nº 303, Fazenda Chapadão CEP:13070-115 - Campinas/SP - Brasil

[email protected]

4 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, Embrapa Uva e Vinho

Rua Livramento, 515 –CEP. 95700-000 - Bento Gonçalves – RS - Brasil

[email protected]

Abstract. In the Rio Grande do Sul state (Brazil), viticulture is the main agricultural activity in the Serra

Gaucha and it is the Brazilian major wine region. Viticulture is an important activity in Veranopolis City, developed by small farmers. However, viticulture needs to be monitored throughout the crop. The data

sets from remote sensing and terrain data must been used to observe the vegetation behavior and the

relationship between radiometric and biophysical parameters of plant. These relationships have been

established through vegetation indices, such as Normalized Difference Vegetation Index - NDVI. The

objective of this study was monitoring the development cycle of grapevines Chardonnay, Cabernet

Sauvignon, Merlot and Pinotage through the vegetation index NDVI from Landsat8 images. The

vineyards were analyzed from three types of trellis system. The vineyards were georeferenced on the

Google Earth image, Landsat-8 images were chosen on several dates and NDVI was generated from these

images. The temporal profiles were made with the average index values for each vineyard in each date.

The SIG was done in ArcGIS 10 version and the digital image processing was performed in ENVI 5.1

version. The results showed that temporal and spatial resolution of the Landsat 8 were suitable to monitor

the cycle of vineyards in the study region, allowing to identify the temporal behavior of vines, obtained by NDVI, representing the wine production of Serra Gaucha wine region.

Palavras-chave: image processing, viticulture, NDVI, processamento de imagens, viticultura, NDVI.

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46

1. Introdução

No Rio Grande do Sul, a viticultura é a principal atividade agrícola desenvolvida

nos municípios localizados na Encosta Superior da Serra do Nordeste, região conhecida

como Serra Gaúcha, mais importante pólo vitivinícola brasileiro e onde está localizada

82% da área cultivada com videiras no Estado (Protas e Camargo, 2011). No município

de Veranópolis, localizado na Serra Gaúcha e distante 40 km de Bento Gonçalves, a

vitivinicultura é uma atividade econômica importante, viabilizando cerca de 316

pequenas propriedades rurais (Mello et al. 2012). No município, o vinho contribuiu para

a conquista do título de capital brasileira da longevidade, além de ser, juntamente com a

gastronomia, promotor do turismo local, afirma (Rizzon et al. 2008).

Dada a relevância social e econômica da atividade vitivinícola para a região,

diversas ações de pesquisa e extensão tem sido empreendidas a fim de promover o

desenvolvimento e qualificação da produção da uva e do vinho. Entre uma vasta gama

de linhas de atuação, que versam desde técnicas de agricultura de precisão no manejo de

vinhedos até iniciativas multidisciplinares para reconhecimento de indicações

geográficas, destacam-se os estudos que empregam ferramentas de sensoriamento

remoto e geoprocessamento no intuito de subsidiar qualitativamente a produção

agrícola, sobretudo no que se refere ao estabelecimento de técnicas diagnósticas para

conhecimento do estado nutricional e fitossanitário das plantas.

Sob essa perspectiva, o monitoramento do ciclo vegetativo de videiras permite

visualizar a manifestação das etapas fenológicas e a evolução da área foliar e do

acúmulo de biomassa pelas plantas. A área foliar e o vigor vegetativo são determinantes

da produção, do conteúdo de açúcares e do potencial enológico das uvas. Na videira,

assim como na maioria das espécies frutíferas, o balanço entre a carga de frutas (dreno)

e a área foliar adequadamente iluminada (fonte) influencia a quantidade e a qualidade

da produção (Silva, 2009). O equilíbrio entre estes dois parâmetros pode ser

considerado um critério para definição da qualidade dos vinhos (Goutouly et al. 2006).

No manejo da videira, a regulação da área foliar é realizada principalmente por meio de

poda verde, compreendendo práticas de desbaste, desponte e desfolha. A respeito da

importância da área foliar, poucos são os métodos de monitoramento e mapeamento

desta variável ao longo do ciclo produtivo da cultura (Johnson et al. 2003).

Informações coletadas por sensores remotos orbitais e de superfície têm sido

empregadas em estudos acerca do comportamento da vegetação. Para isso, é necessário,

primeiramente, estabelecer as relações entre os parâmetros radiométricos, contidos em

produtos de sensoriamento remoto, e os parâmetros biofísicos da vegetação. Estas

relações têm sido estabelecidas através de índices de vegetação. Um dos índices mais

empregados em estudos acerca da vegetação é o Índice de Vegetação por Diferença

Normalizada (do inglês Normalized Difference Vegetation Index) proposto por Rouse et

al. (1973), que relaciona a reflectância da vegetação nos comprimentos de onda do

vermelho e do infravermelho próximo. O NDVI é considerado um indicador do

crescimento da vegetação e do acúmulo de biomassa verde pelas plantas e, ao ser

relacionado ao índice de área foliar e à radiação fotossinteticamente ativa absorvida pelo

dossel, pode ser empregado no monitoramento do ciclo de desenvolvimento de videiras,

interpretação de padrões espaciais de índice de área foliar (IAF), infestações por pragas

e moléstias, disponibilidade hídrica, características físico-químicas de frutos e qualidade

de vinhos (Johnson et al. 2003).

Por meio da associação com outras técnicas de análise, como a

espectrorradiometria de campo o NDVI fornece relevantes subsídios à otimização do

manejo da produção (Hoff et al., 2013).

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47

Uma das formas de obtenção do NDVI é através do processamento digital de

imagens de satélite que apresentam, entre outras vantagens, o fato de que são adquiridas

por sensores de forma automatizada e sistemática em intervalos regulares de tempo,

além de abrangerem áreas significativas da superfície terrestre. Nesse sentido, Jia et al.

(2014) utilizaram imagens Landsat ETM+ para classificação digital de cobertura

florestal e associaram à este dado uma série temporal de imagens NDVI/MODIS, o que

possibilitou significativos aumentos na acurácia dos resultados da classificação. De

forma similar, Ding et al. (2014) utilizaram série temporal de cenas NDVI/Landsat8-

OLI, além de dados individuais de reflectância espectral na faixa do vermelho e

infravermelho próximo, para a quantificação da dinâmica da heterogeneidade espacial

de terras agrícolas.

Além de possibilitar incrementos na identificação e classificação de fenômenos e

áreas diferenciadas da superfície terrestre, o NDVI obtido a partir de imagens orbitais

permite o reconhecimento do vigor vegetativo em uma área contínua de produção

agrícola, remanescente florestal ou outro elemento de interesse. Sendo assim, Zhu &

Liu (2014) utilizaram série temporal de NDVI/Landsat para estimativa da biomassa

acima do solo em áreas de florestas. Os resultados indicaram que a utilização de série

temporal NDVI promoveu um aumento na acurácia da estimativa em comparação com a

utilização de uma única cena NDVI. Zheng et al. (2014) associaram série temporal de

NDVI/Landsat com a ferramenta de classificação de imagens SVM (Support Vector

Machine) para determinação de noves classes de áreas de cultivo irrigada na região do

Arizona (EUA). A classificação apresentou acurácia maior do que 86%, demonstrando

o potencial de utilização de série temporal NDVI/Landsat para monitoramento de

cultivos agrícolas, principalmente em regiões tal qual a do Arizona, onde o clima semi-

árido e árido reduzem o risco de ocorrência de nuvens em datas de aquisição das

imagens de satélite.

Entre as opções atuais de imagens orbitais para obtenção do NDVI, as cenas do

satélite Landsat 8, sensor OLI (Operational Land Imager), apresentam significativo

potencial considerando sua moderada resolução espacial (30 metros) associada à uma

resolução temporal de 16 dias e resolução radiométrica de 12 bits, elementos que

permitem a adequada caracterização do ciclo de culturas perenes como a videira,

especialmente em regiões como a Serra Gaúcha, caracterizada por pequenas

propriedades familiares.

O objetivo deste trabalho foi monitorar o ciclo de videiras (Vitis vinifera) em

diferentes sistemas de condução na Serra Gaúcha-RS por meio do Índice de Vegetação

por Diferença Normalizada (NDVI) obtido de imagens Landsat8/OLI.

2. Metodologia de Trabalho

A área de estudo está localizada no município de Veranópolis-RS, região da

Encosta Superior da Serra do Nordeste (Serra Gaúcha), (Figura 1) e correspondeu a

vinhedos comerciais de uvas viníferas conduzidas em diferentes sistemas de condução:

lira, latada e espaldeira. As cultivares avaliadas foram „Chardonnay‟ (uva vinífera

branca), „Cabernet Sauvignon‟, „Merlot‟ e „Pinotage‟ (uvas viníferas tintas, Figura 1).

O sistema de condução latada, também chamado pérgola, é o mais utilizado na

Serra Gaúcha, representando 67,25% da área cultivada com cultivares viníferas. Os

demais sistemas de condução utilizados são espaldeira (27,67%) e lira ou “Y”(4,48%).

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Figura 1. Localização do município de Veranópolis - RS e no detalhe imagem com

vinhedos na área de estudo.

No monitoramento do ciclo de videiras foram utilizadas imagens do satélite

Landsat-8 captadas pelo sensor Operacional Land Imager (OLI) com uma resolução

espacial de 30 metros. A aquisição das imagens é realizada gratuitamente através do

mecanismo de pesquisa Earth Explorer do U.S.G.S. – United States of Geological

Survey. A primeira etapa do processamento foi averiguar, nos registros das imagens

Landsat-8, a ausência de nuvens sobre a área de estudo. Para isto foi utilizada a banda

de garantia de qualidade (Banda QA) que apresenta informações sobre a presença de

nuvens, água e neve, (USGS, 2014).

Para a região de estudo foram obtidas as imagens das seguintes datas: 18/11/2013,

04/12/2013, 20/12/2013, 21/01/2014, 06/02/2014, 29/05/2014, 16/07/2014, 17/08/2014,

25/09/2014. As cenas abrangeram diferentes etapas do ciclo da videira (crescimento

vegetativo e dormência). O processamento digital das imagens foi realizado no software

ENVI 5.1 (ITT, 2014). A correção atmosférica das imagens, aplicada por meio da

ferramenta QUAC (QUick Atmospheric Correction), módulo de correção atmosférica

que utiliza as informações contidas na cena. A correção atmosférica foi feita com a

intenção de minimizar os efeitos atmosféricos na radiância das cenas, visto que a

atmosfera, por causa dos fenômenos de espalhamento, absorção e refração da energia

eletromagnética, afeta a radiância refletida pela superfície que é captada pelo sensor

(Sanches et al. 2011).

A obtenção da série temporal NDVI/Landsat foi realizada por meio do cálculo da

equação abaixo para cada uma das cenas adquiridas:

𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝜌𝐼𝑉𝑃 − 𝜌𝑉

𝜌𝐼𝑉𝑃 + 𝜌𝑉

Onde:

ρIVP = Reflectância na faixa do infravermelho próximo – Banda 5 (0,845 - 0,885 μm);

ρV = Reflectância na faixa do vermelho – Banda 4 (0,630 a 0,680 μm)

Por fim, foram elaborados, no software Excel, perfis temporais de NDVI com os

valores médios do índice de vegetação para cada um dos vinhedos avaliados, em cada

uma das datas coletadas.

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3. Resultados e Discussão

Os resultados indicaram que, na safra analisada, os valores de NDVI/Landsat

variaram entre 0,63 (Cabernet Sauvignon, latada) e 0,94 (Cabernet Sauvignon, latada)

(Tabela 1). Os maiores valores de NDVI ocorreram nos sistemas de condução latada e

lira ao longo do desenvolvimento vegetativo das videiras, especialmente de novembro a

janeiro. Neste período, nos sistemas lira e latada, onde a condução das plantas é

horizontal, ocorre o máximo índice de área foliar e acúmulo de biomassa verde pelas

plantas, bem como a cobertura da área imageada pelo dossel vegetativo. Nos perfis

temporais de „Merlot‟ e „Pinotage‟, conduzidos em sistema espaldeira, os maiores

valores de NDVI (0,88 e 0,87, respectivamente) ocorreram em janeiro de 2014 (Tabela

1).

Tabela 1. Índice de Vegetação por Diferença Normalizada obtido de imagens Landsat 8

nas etapas do ciclo de videiras „Chardonnay‟, „Cabernet Sauvignon‟, „Merlot‟ e

„Pinotage‟ conduzidos em sistema latada, lira e espaldeira em Veranópolis-RS.

NDVI médio

Etapa do

ciclo Data

Chardonnay

Cabernet

Sauvignon Merlot Pinotage

Latada Lira Latada Lira Latada Espaldeira Espaldeira

Des.vegetativo 18/11/2013 0,92 0,93 0,94 0,92 0,93 0,80 0,84

Des.vegetativo 04/12/2013 0,89 0,91 0,92 0,90 0,91 0,76 0,80

Des.vegetativo 20/12/2013 0,90 0,90 0,92 0,91 0,91 0,81 0,83

Des.vegetativo 21/01/2014 0,92 0,92 0,93 0,92 0,93 0,87 0,88

Des.vegetativo 06/02/2014 0,83 0,82 0,84 0,83 0,84 0,77 0,78

Pós-colheita 29/05/2014 0,83 0,82 0,84 0,83 0,84 0,77 0,78

Dormência 16/07/2014 0,74 0,71 0,63 0,70 0,70 0,73 0,73

Dormência 17/08/2014 0,73 0,70 0,68 0,69 0,73 0,73 0,72

Des.vegetativo 25/09/2014 0,89 0,91 0,84 0,83 0,85 0,86 0,87

Máximo - 0,92 0,93 0,94 0,92 0,93 0,87 0,88

Mínimo - 0,73 0,70 0,63 0,69 0,70 0,73 0,72

Média - 0,83 0,82 0,79 0,81 0,82 0,80 0,80

Nos perfis temporais de NDVI/Landsat (Figura 2), o índice permaneceu próximo a

0,90 até o final do mês de janeiro, quando foi observada ligeira diminuição nos valores

do índice (0,80). É importante lembrar que, na região de estudo, em janeiro e fevereiro

concentra-se a colheita das uvas. A ligeira queda nos valores de NDVI pode ser

associada à colheita das uvas brancas (Chardonnay), realizada na área de estudo em

final de janeiro de 2014, com consequente início da senescência e perda de folhas, bem

como à poda verde realizada nas uvas tintas (Cabernet, Merlot e Pinotage). A poda

verde consiste na retirada de folhas da planta com intuito de promover maior aeração e

insolação no dossel vegetativo, de modo a criar condições mais adequadas à formação

dos cachos, em termos de sanidade, coloração e acúmulo de açúcares.

De fevereiro até maio os perfis temporais de NDVI/Landsat indicaram

permanência dos valores em torno de 0,83, refletindo a manutenção de área foliar após a

colheita. Essa manutenção das folhas é uma etapa importante no ciclo de culturas

perenes. De acordo com Giovaninni (2005), o adequado desenvolvimento da videira

está associado à manutenção das folhas em pós-colheita (outono) para realização de

fotossíntese e acúmulo de reservas para safra seguinte.

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Figura 2. Perfil temporal de NDVI/Landsat em vinhedos „Chardonnay‟, „Cabernet

Sauvignon‟, „Merlot‟ e „Pinotage‟ conduzidos em sistema latada, lira e espaldeira em

Veranópolis-RS.

A partir de maio, os valores de NDVI/Landsat decresceram atingindo os menores

valores em julho e agosto de 2014, quando, na região de estudo, videiras e demais

frutíferas de clima temperado, como pessegueiros, macieiras e pereiras, estão em

período de dormência. A dormência é uma etapa fisiológica do ciclo das frutíferas

caracterizada pela supressão do crescimento vegetativo. Dada a ausência de área foliar

aparente, menores valores de NDVI/Landsat neste período foram considerados

coerentes com o ciclo das videiras. O fato dos mais baixos valores de NDVI nos perfis

serem próximos de 0,6 indicou a presença de biomassa verde na área de estudo no

período de outono-inverno, esse resultado foi atribuído à cobertura do solo pela

vegetação espontânea no período de dormência da videira. Em setembro de 2014 foi

possível identificar o início da brotação das videiras na área de estudo para safra

2014/2015, representado pelo novo incremento nos valores de NDVI. Nesta imagem,

maiores valores de NDVI (0,91 e 0,89 para lira e latada, respectivamente) ocorreram

nos vinhedos da cultivar „Chradonnay‟, refletindo adequadamente o ciclo precoce das

cultivares produtoras de uvas brancas, comparativamente às tintas „Merlot‟ e „Cabernet

Sauvignon‟. As diferenças nos valores de NDVI no início do ciclo para as cultivares em

estudo pode ser decorrente das distintas necessidades de acúmulo de frio da planta para

superação da dormência e indução de brotação. Enquanto que a cultivar „Chardonnay‟

necessita em torno de 150 horas de frio, a necessidade das cultivares „Merlot‟ e

„Cabernet‟ é de 300 e 450 horas de frio, respectivamente. Os perfis temporais de

NDVI/Landsat foram semelhantes em termos de valores de NDVI e a evolução

temporal do mesmo na comparação entre cultivares. Acredita-se que, para uma eventual

diferenciação da evolução temporal do índice de vegetação NDVI entre cultivares

produtoras de uvas brancas (Chardonnay) e tintas (Cabernet, Merlot e Pinotage), um

maior número de imagens referentes ao inicio da brotação das cultivares sejam

necessárias.

Foram verificadas diferenças entre perfis temporais de NDVI/Landsat de videiras

manejadas sob distintos sistemas de condução. Nesse sentido, os perfis temporais de

vinhedos conduzidos em latada e lira foram semelhantes entre si, porém distintos dos

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perfis de vinhedos em espaldeira. Os perfis temporais de NDVI de vinhedos em latada e

lira apresentaram, comparativamente, maiores valores de NDVI ao longo do ciclo. Esse

resultado decorre do fato de que, no sistema de condução latada o dossel vegetativo é

conduzido de forma horizontal com auxílio de arames (Miele e Mandelli, 2003). Ao

longo do ciclo da videira, o dossel vegetativo cobre a superfície imageada, de maneira

que há menor influência da cobertura vegetal espontânea existente nas entrelinhas nos

valores de NDVI, especialmente a partir do mês de novembro, como indicam os

resultados apresentados.

A espaldeira, por sua vez, é um sistema de condução do tipo cerca, no qual o dossel

é mantido verticalmente ao solo. Neste trabalho, os menores valores de NDVI ao longo

do ciclo, verificados nos perfis temporais de vinhedos em espaldeira, foram associados

ao fato de que, neste sistema, há menor biomassa verde relativa à videira. A condução

da videira em espaldeira prioriza a qualidade em detrimento da quantidade de uva, com

uma menor relação folha/fruto por planta. É importante salientar que, neste caso,

mesmo no máximo desenvolvimento vegetativo da videira, ao contrario da latada, não

há cobertura total da área imageada pelo dossel vegetativo, dada a disposição das

plantas em cerca. Assim, os valores de NDVI podem ter sido influenciados pela

biomassa verde da vegetação espontânea existente na entrelinha dos vinhedos em

espaldeira. Bombassaro (2011) também salientou a importância da quantificação da

porcentagem de área de sombra em vinhedos conduzidos no sistema espaldeira para

melhor entendimento do comportamento espectral de vinhedos ao longo do ciclo

fenológico.

4. Conclusões

A elaboração de uma série temporal NDVI/Landsat8 permitiu o adequado

monitoramento do ciclo vegetativo da videira, caracterizando os diferentes estágios

fenológicos por meio de respostas espectrais diferenciadas e traduzidas no índice NDVI.

As características das cenas, notadamente resolução espacial e temporal, bem como a

utilização de série temporal de imagens foram fundamentais na identificação de padrões

de comportamento das cultivares de uva vitis vinifera nos três diferentes sistemas de

condução analisados.

Estudos futuros serão desenvolvidos buscando identificar mudanças no

comportamento de vinhedos de grupos diferentes de uva – brancas e tintas -, além da

própria diferenciação entre as cultivares de mesmo grupo. A compreensão desse

comportamento pode auxiliar de forma significativa em inferências acerca do estado

nutricional e fitossanitário das plantas, subsidiando tecnicamente o processo de manejo

da produção agrícola.

Agradecimentos

Os autores agradecem ao CNPQ, à FEPAGRO e à EMBRAPA.

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