ABSTRACT As an indicator of surface moisture, TVDI has great potential for application in agriculture in different types of climates, but the best results have been obtained in arid climates, given the presence of areas with contrasting water conditions. Some studies under subtropical climate conditions have shown good results in the use of TVDI as an indicator of surface moisture but some uncertainties still need to be better understood. This study aimed to evaluate the coherence of temperature-vegetation dryness index (TVDI) values, obtained from sensors installed on the surface, compared to data obtained using orbital images in an agricultural area in southern Brazil under humid subtropical climate conditions. The analyses employed normalized difference vegetation index (NDVI) and surface temperature (TS) data obtained through sensors installed on the surface, with continuous monitoring, as well as Landsat OLI/TIRS images, covering the period of the soybean cycle. The TVDI values, obtained from NDVI and TS radiometric sensors installed in the field, indicated consistency of using Landsat-OLI/TIRS orbital images to map the surface moisture condition, representing the spatial and temporal variations of the water condition of soybean cultivations under subtropical climate conditions.

Abstract This study aimed to classify the homogeneous regions of vegetation cover, which occur in Rio Grande do Sul, formed by clustering of pixels with same pattern of temporal variability of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) of AVHRR GIMMS and MODIS series and to compare their temporal dynamics. We use K means cluster analysis for defining homogeneous regions, based on the temporal variability of GIMMS (8 km spatial resolution) and MODIS (1 km spatial resolution) NDVI data sets, using monthly images mean from 2000 to 2008 (overlapping period); and we analyzed the annual pattern of NDVI. Accuracy assessment was done with Landsat images. The results show that the temporal variability of GIMMS and MODIS NDVI allows to delimit similar homogeneous regions in order to mapping the main vegetation cover. MODIS series shows a greater detail in the definition of the regions, but with compatibility with those generated by GIMMS. The temporal dynamics show a typical seasonal pattern, with variations of NDVI amplitude between the groups, that allow to monitor phenological changes. The deviations from calibration between times series are linear, which would facilitate a correction in order to construct a long synthetic time series for studies of land cover change.

RESUMO Considerando que o estudo da fenologia vegetal permite estabelecer relações entre o padrão fenológico da vegetação e as alterações causadas pela variabilidade climática, o objetivo deste trabalho foi obter métricas fenológicas para as tipologias de vegetação de pastagens predominantes no Rio Grande do Sul (latitudes 27º 05’ e 33º 45’ S e longitudes 49° 43’ e 57º 39’ W) e avaliar o padrão de distribuição espaço-temporal destas métricas sob influência da variabilidade climática subtropical. A obtenção de 11 métricas fenológicas foi realizada com base na série temporal do EVI (Enhanced Vegetation Index) do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), para o período de 2001 a 2014, por meio do programa Timesat. Identificou-se a presença de dois grupos espaciais de tipologias campestres no Estado do Rio Grande do Sul, um na região centro-sul e outro na região nordeste, ao longo do litoral e no oeste do Estado. Observou-se ainda que o padrão fenológico da vegetação de pastagens do Rio Grande do Sul é controlado pela sazonalidade da vegetação associada, principalmente, à variação da temperatura do ar.

ABSTRACT Considering that plant phenology studies allow establishing relationships between phenological patterns of vegetation and changes caused by climate variability, the aim of this study was to obtain phenological metrics for the predominant grassland typologies in Rio Grande do Sul State, Brazil (latitudes 27º 05’ and 33º 45’ S and longitudes 49° 43’ and 57º 39’ W) and to evaluate the spatial-temporal distribution pattern of these metrics under the influence of the subtropical climate variability. The phenological metrics were obtained based on the time series of the EVI (Enhanced Vegetation Index), of the sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), for the period from 2001 to 2014, through the Timesat program. Eleven phenological metrics were extracted, identifying the presence of two spatial distribution patterns of grass-dominated typologies in the Rio Grande do Sul state, Brazil, one located in the south-central region and the other located in the northeast, along the coast and in the western portion of the state. In addition, it was also observed that the phenological pattern of the grassland vegetation of the state of Rio Grande do Sul, Brazil, is controlled by the seasonality of vegetation, mainly associated with the variations in air temperature.

RESUMO Objetivou-se neste estudo verificar a aplicabilidade do uso de séries temporais do sensor MODIS-EVI para o mapeamento do uso do solo e cobertura vegetal no Bioma Pampa no Estado do Rio Grande do Sul. O período de estudo compreendeu os meses de junho de 2013 até junho de 2014. Os procedimentos incluíram a utilização de imagens do Sensor MODIS, dados altimétricos e imagens noturnas, associados ao classificador hierárquico por árvore de decisão, construído utilizando o algoritmo C4.5. A abordagem proposta tem origem na consideração de que a área de estudo apresenta características variadas e, por isso, deve ser tratada simultaneamente por classificadores diferentes e intuitivos, o que justifica a escolha da árvore de decisão. Para avaliar os resultados, foram usados dados de referências extraídos de imagens do satélite Landsat 8-OLI e dados do IBGE. Na classificação utilizando a série temporal MODIS, foi encontrada uma exatidão global de 90,09% e o índice Kappa de 0,8853. Com relação aos dados de referência do IBGE, a classe soja obteve um coeficiente de correlação de 0,94, a classe arroz 0,97 e a classe Silvicultura obteve o menor valor com 0,78. As maiores similaridades espectrais foram encontradas nas classes com cobertura vegetal, como campo, floresta e silvicultura. Portanto, com o uso de dados multitemporais do sensor MODIS, combinado ao uso de dados altimétricos e imagens noturnas, é possível a geração de um mapa de uso do solo e cobertura vegetal para o bioma Pampa com exatidão aceitável, considerando as limitações da resolução do sensor MODIS.

ABSTRACT This study aimed to verify the applicability of using MODIS-EVI sensor time series for land use and vegetation cover mapping in the Pampa biome, Rio Grande do Sul state, Brazil. The study period comprised the months from June 2013 to June 2014. The procedures included the use of MODIS Sensor images, altimetric data and nighttime images, associated with a hierarchical decision tree classifier, constructed using the C4.5 algorithm. The proposed approach stems from the consideration that the study area has varying characteristics and, therefore, should be treated simultaneously by different and intuitive classifiers, which justifies the choice of decision tree. To evaluate the results, reference data acquired from Landsat 8-OLI satellite images and IBGE data were used. The classification using the MODIS time series showed a global accuracy of 90.09% and Kappa index of 0.8885. When compared to the IBGE reference data, the Soybean class obtained a correlation coefficient of 0.94, the rice class obtained 0.97 and the silviculture class obtained the lowest value, 0.78. The highest spectral similarities were found in the vegetation cover classes, such as grassland, forest and silviculture. Therefore, with the use of multitemporal data from the MODIS sensor, combined with the use of altimetric data and nighttime images, it is possible to generate a land use and vegetation cover map for the Pampa biome with an acceptable accuracy, considering the MODIS sensor resolution limitations.

RESUMO Objetivou-se nesse trabalho caracterizar climaticamente a precipitação pluvial, analisar a influência de eventos El Niño Oscilação Sul (ENOS) e a tendência temporal na série de dados 1956-2015 de Veranópolis, Rio Grande do Sul, Brasil. Para caracterização climática foram definidas estatísticas descritivas da precipitação pluvial anual, mensal e estacional. Para identificação de diferenças entre estações e influência de eventos ENOS, os dados foram submetidos à análise de variância e teste de Duncan. Tendências foram avaliadas pelo teste de Mann Kendall. Os resultados indicaram que a precipitação pluvial anual média é de 1.683 mm e a mensal 140 mm, variando entre 109 (maio) e 182 mm (setembro). Há elevada variabilidade interanual na precipitação pluvial anual (desvio-padrão de 327 mm), mensal (60-100 mm) e estacional (124-183 mm), a qual deve ser considerada especialmente em sistemas agrícolas não irrigados nos quais a chuva é o principal mecanismo de aporte de água às plantas. Embora a precipitação pluvial média do outono (346 mm) seja inferior à das demais estações, os percentuais médios em relação ao total anual são semelhantes (21-28%) e a chuva é bem distribuída nas estações. Diferenças entre eventos ENOS ocorreram na primavera, sendo que chove menos em eventos La Niña (385 mm) do que em El Niño (549 mm) e neutros (481 mm). Há tendência climática de aumento da precipitação pluvial anual em 6,3 mm ao ano (p < 0,01), assim como na primavera (2,5 mm) e inverno (1,9 mm) (p < 0,10) na série analisada.

ABSTRACT The objective of this study was to characterize the rainfall climatology in Veranópolis, Rio Grande do Sul, Brazil, through analyses of means, variabilities related to El Niño Southern Oscillation (ENSO), and temporal trends, using a 60-year data series (1956-2015). Descriptive statistics of annual, monthly and seasonal rainfall were used to characterize the rainfall climatology. The differences between seasons, and influence of ENSO were evaluated using analysis of variance and the Duncan’s test. Rainfall trends were evaluated by the Mann Kendall test. The local average annual rainfall is 1,683 mm and the average monthly rainfall is 140 mm, varying from 109 (May) to 182 mm (September). The annual rainfall has high interannual (standard deviation of 327 mm), monthly (60-100 mm) and seasonal (124-183 mm) variabilities, which should be considered in non-irrigated agricultural systems using rainfall as the main source of water supply to plants. Although autumn presents lower average rainfall (346 mm) than the other seasons, its average percentages were similar to the total annual rainfall (21-28%), and the rainfalls are well-distributed in the seasons. Differences between ENSO events occurred in the spring; La Niña years showed lower rainfall (385 mm) than El Niño (549 mm) and neutral (481 mm) years. The annual rainfall tended to increase by 6.3 mm per year (p < 0.01), with increases of 2.5 mm in spring and 1.9 mm in winter (p < 0.10) in the period analyzed.

RESUMO Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. O arroz está entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, e o Estado do Rio Grande do Sul é o responsável por 68,7 % da produção nacional (IBGE, 2013). O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo, com uma abrangência regional capaz de discriminar as áreas utilizáveis para o cultivo de arroz irrigado, no Estado do Rio Grande do Sul, a partir do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens MÓDIS e do Modelo HAND. A área de estudo limitou-se à metade sul do Estado do Rio Grande do Sul, que compreende a região produtora de arroz irrigado, onde, a partir do modelo HAND, foram mapeadas as áreas de inundação para discriminar a cultura do arroz irrigado. Foram utilizadas imagens multitemporais de índice de vegetação EVI do sensor MÓDIS, abrangendo o período de agosto de 2011 a maio de 2012. Para avaliar os resultados, foram utilizados dados coletados a campo e dados de área cultivada do IBGE. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com Kappa de 0,92 e Exatidão Global de 98,18%. Portanto, o uso de dados multitemporais e de moderada resolução espacial, provenientes do sensor MÓDIS, aliados à delimitação de áreas próprias para inundação, utilizando o modelo HAND, torna possível gerar e disponibilizar dados de estimativa de área cultivada de arroz irrigado para a área de estudo.

ABSTRACT One of the most relevant activities of Brazilian economy is agriculture. Among the main crops in Brazil, rice is one of high relevance. The state of Rio Grande do Sul, in Southern Brazil, is responsible for 68.7% of domestic production (IBGE, 2013). The goal of this study was to develop a low-cost methodology with a regional scope to identify suitable areas for irrigated rice cropping in this state, using spectro-temporal behavior of vegetation index by means of MODIS images and HAND model. The rice-cropped area of this study was the southern half of the State. Using the HAND model, flood areas were mapped to identify irrigated rice cultivation. We used multi-temporal images of vegetation index from MODIS sensor, covering the period from August 2001 to May 2012. To assess the results, we used data collected in the fields and cropped area information from IBGE. The results showed that the proposed methodology was satisfactory, with Kappa 0.92 and global accuracy of 98.18%. As result, MODIS sensor data and flood areas delineation by means of HAND model generated the estimate irrigated rice area for the area of study.

RESUMOApesar da ocorrência de geadas causar severas perdas à agricultura, em especial no Sul do Brasil, os dados de temperatura mínima do ar atualmente disponíveis para o monitoramento e previsão deste fenômeno apresentam distribuição espacial insuficiente. O objetivo deste trabalho foi avaliar o produto MDY11A1 (TST - Temperatura da Superfície Terrestre), do sensor MODIS a bordo do satélite AQUA como estimador da ocorrência de geadas sobre o Sudeste do Estado do Rio Grande do Sul. Utilizaram-se imagens de TST da passagem noturna do sensor MODIS/AQUA dos meses de junho, julho e agosto de 2006 a 2012 e dados de três estações meteorológicas convencionais do INMET. Verificou-se coerência entre os dados de Temperatura mínima do ar medidos em estações meteorológicas e os dados de Temperatura da superfície da terra obtidos do sensor MODIS. Resultados desta pesquisa apontam que as TSTs registradas pelo sensor MODIS/AQUA inferiores a 3 °C são indicativas de situação favorável à ocorrência de geadas.

ABSTRACTAlthough frost occurrence causes severe losses in agriculture, especially in the south of Brazil, the data of minimum air temperature (Tmin) currently available for monitoring and predicting frosts show insufficient spatial distribution. This study aimed to evaluate the MDY11A1 (LST – Land Surface Temperature) product, from the MODIS sensor on board the AQUA satellite as an estimator of frost occurrence in the southeast of the state of Rio Grande do Sul, Brazil. LST images from the nighttime overpass of the MODIS/AQUA sensor for the months of June, July and August from 2006 to 2012, and data from three conventional weather stations of the National Institute of Meteorology (INMET) were used. Consistency was observed between Tmin data measured in weather stations and LST data obtained from the MODIS sensor. According to the results, LSTs below 3 ºC recorded by the MODIS/AQUA sensor are an indication of a favorable scenario to frost occurrence.

Com este trabalho propõe-se definir um método para estimar a área cultivada de soja na região norte do Rio Grande do Sul. Foram propostos seis métodos baseados no perfil espectro-temporal e de valores mínimos e máximos de imagens NDVI/MODIS referentes às etapas de semeadura, máximo desenvolvimento e colheita das áreas de soja. As estimativas obtidas foram comparadas com dados oficiais do IBGE a partir de análises estatísticas e da análise espacial fuzzy. Os resultados indicaram que estimativas agrícolas satisfatórias são dependentes de características como o tamanho, o tipo de manejo e a época de plantio e de colheita das lavouras. Para todos os métodos avaliados foram obtidos valores de coeficientes de determinação e da análise fuzzy superiores a 0,8 e 0,45, respectivamente. O método limiar empírico aplicado à imagem diferença com inclusão do final de ciclo, gerou estimativas iguais às dos dados oficiais do IBGE, característica que ressalta a utilização deste método em programas operacionais de previsão de safras. Para análises espaciais recomenda-se a aplicação do método Classificação de imagens multitemporais que gerou um mapa de melhor qualidade. A eficiência dos métodos deve ser avaliada em áreas de expansão de soja no Estado.

The objective of this study was to define a method for estimating soybean crop area in the Northern Rio Grande do Sul state (Brazil). Overall, six different remote sensing methods were proposed based on spectral-temporal profile and minimum and maximum values of NDVI/MODIS related to the stages of sowing, maximum development and harvesting of soybean areas. The resulting estimates were compared to official crop area data provided by the Brazilian government, using statistical analysis and the fuzzy similarity method. The performance of each method depended on information such as crop size, type of crop management, and sowing/harvesting dates. Regression coefficients of determination and fuzzy agreement values were above 0.8 and 0.45, respectively, for all methods. For operational monitoring of soybean crop area, the empirical threshold applied to the image difference with inclusion of harvest image method was the most effective, producing estimates that matched closely the official data. For spatial analysis the application of multitemporal images classification method is recommended that generated a map of better quality. The efficiency of these methods should be evaluated in the areas of soybean expansion in the state.

Com este trabalho objetivou-se identificar a dinâmica fenológica das principais tipologias vegetais do Rio Grande do Sul, para o período de 2000 a 2010, utilizando-se dados de Enhanced Vegetation Index, através da transformada de ondaleta. A identificação da fenologia em ciclos ou padrões sazonais em séries temporais de índices de vegetação, obtidos por sensores orbitais, permite a observação de anomalias e os efeitos de mudanças climáticas ou ambientais. Um perfil temporal do Enhanced Vegetation Index foi construído para o Rio Grande do Sul e retiradas amostras para quatro tipologias vegetais: campo nativo, floresta ombrófila mista, cultivo de soja e de arroz. Essas amostras foram submetidas à transformada de ondaleta, que permitiu a decomposição da série e apresentação dos dados em relação ao tempo e frequência com que os eventos fenológicos ocorreram. Os dados apresentaram regularidade na dinâmica das tipologias vegetais testadas, com ciclos anuais de maior vigor e crescimento vegetal nas estações de primavera e verão e menor no outono e inverno.

The objective of this study was the identification of the phenology dynamics of the main types of vegetation of Rio Grande do Sul state, for the period from 2000 to 2010, using Enhanced Vegetation Index data through the wavelet transform. The identification of cycles or seasonal patterns in time series of vegetation indices obtained by orbital sensors allows the observation of anomalies and effects of climate and environmental change. A temporal profile of Enhanced Vegetation Index was built for the Rio Grande do Sul region, where samples of the four main plant typologies were selected: native grassland, mixed ombrophilous forest, soybean and rice crop. These samples were submitted to the wavelet transform, which allowed the decomposition of the series and presentation of data in relation to time and frequency with which the phenological events have occurred. The data showed regularity in the dynamics of vegetation types tested, with annual cycles of plant growth and higher Enhanced Vegetation Index values in spring and summer and lower Enhanced Vegetation Index values in autumn and winter.

O objetivo deste trabalho foi propor métodos para identificação de áreas agrícolas cultivadas com cereais de inverno na região norte do Rio Grande do Sul. Para isso, foi analisada a evolução do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), proveniente de imagens do sensor MODIS, de abril a dezembro de 2000 a 2008. Foram elaboradas máscaras de cultivo pela subtração de imagens de mínimo NDVI (abril e maio), das de máximo NDVI (junho a outubro). Posteriormente, foi realizada a classificação não supervisionada das imagens (algoritmo Isodata), considerando as áreas pertencentes às máscaras de cultivo. As máscaras de cultivo identificaram pixels com as maiores variações de biomassa verde, associadas ou não à produção de grãos. A classificação não supervisionada gerou classes cujos perfis temporais foram condizentes com corpos d'água, pastagens e cultivos de cereais de inverno para produção de grãos e para cobertura do solo. Os perfis temporais de áreas destinadas à produção de grãos concordaram com os padrões de cultivo dos cereais de inverno na região (ciclo de desenvolvimento, manejo e épocas de semeadura). A classificação não supervisionada de áreas identificadas por máscaras de cultivo permite identificar e monitorar cultivos de cereais de inverno que se assemelham quanto à morfologia e à fenologia.

This study aimed to propose methods to identify croplands cultivated with winter cereals in the northern region of Rio Grande do Sul State, Brazil. Thus, temporal profiles of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS sensor, from April to December of the 2000 to 2008, were analyzed. Firstly, crop masks were elaborated by subtracting the minimum NDVI image (April to May) from the maximum NDVI image (June to October). Then, an unsupervised classification of NDVI images was carried out (Isodata), considering the crop mask areas. According to the results, crop masks allowed the identification of pixels with greatest green biomass variation. This variation might be associated or not with winter cereals areas established to grain production. The unsupervised classification generated classes in which NDVI temporal profiles were associated with water bodies, pastures, winter cereals for grain production and for soil cover. Temporal NDVI profiles of the class winter cereals for grain production were in agree with crop patterns in the region (developmental stage, management standard and sowing dates). Therefore, unsupervised classification based on crop masks allows distinguishing and monitoring winter cereal crops, which were similar in terms of morphology and phenology.

Conduziu-se o presente estudo com o objetivo de se avaliar o risco de ocorrência de deficiência hídrica decendial da metade sul do estado do Rio Grande do Sul; para tanto, obtiveram-se dados diários de temperatura máxima e mínima, insolação e precipitação pluvial de nove localidades, distribuídas nas cinco regiões ecoclimáticas (Campanha, Depressão Central, Grandes Lagoas, Litoral e Serra do Sudeste) da metade sul do Estado, do período 1961-1990. Realizaram-se balanços hídricos decendiais seriados pelo método de Thornthwaite-Mather com capacidade de armazenamento de água no solo de 50 e 125 mm. A partir daí, obteve-se o índice hídrico decendial (IH = ETR/ETo). Para analisar o risco de ocorrência de deficiência hídrica adotou-se o limite 0,6 como valor crítico. Os resultados mostram que a região da Campanha é a de maior probabilidade de ocorrência de deficiência hídrica decendial, principalmente no período compreendido entre o 2º decêndio de dezembro e o 2º de janeiro.

The objective of this study was to analyze the risk of occurrence of water deficit for periods of ten days in the southern half of the Rio Grande do Sul State. Daily meteorological data were obtained from nine localities, distributed over the five ecoclimatic regions (Campanha, Depressão Central, Grandes Lagoas, Litoral and Serra do Sudeste) of the southern half of the state, during the period of 1961 - 1990. Ten days intervals water balances were computed, using the Thornthwaite-Mather method, with a soil water storage capacity of 50 and 125 mm. From these computations, the ten days water index (IH = ETR/ETo) was obtained. In order to verify the risk of occurring a water deficit, the value of 0.6 was adopted as critical value. Analysis of the results show that the Campanha region has the largest probability of occurrence of water deficit in a ten days period, mainly in the period between 2nd ten days of December to 2nd ten days of January.