Resumo Todos os anos muitos focos de incêndio são identificados pelas imagens de satélite sobre a vegetação campestre natural dos biomas Pampa e Mata Atlântica. A Energia Radiativa do Fogo (FRP) é uma técnica para quantificar a biomassa queimada usando dados de sensoriamento remoto. A FRP mede a energia radiante emitida por unidade de tempo pela vegetação queimada. O objetivo deste estudo foi estimar o coeficiente de consumo de biomassa para a vegetação campestre natural do sul do Brasil. Três focos de incêndio foram identificados em produtos de satélite que quantificam a FRP. Esses dados foram utilizados em conjunto com os dados de campo, obtidos por revisão de literatura, para calcular o coeficiente de consumo de biomassa. O tipo de vegetação é uma variável importante para estimar esse coeficiente, assim, para a vegetação campestre natural do bioma Mata Atlântica no sul do Brasil a taxa de consumo de biomassa foi estimada em 2,237 kg s-1 e o coeficiente de consumo de biomassa foi estimado em 0,242 kg MJ-1.

Abstract Every year, many active fire spots are identified in the satellite images of the southern Brazilian grasslands in the Atlantic Forest biome and Pampa biome. Fire Radiative Power (FRP) is a technique that uses remotely sensed data to quantify burned biomass. FRP measures the radiant energy released per time unit by burning vegetation. This study aims to use satellite and field data to estimate the biomass consumption rate and the biomass consumption coefficient for the southern Brazilian grasslands. Three fire points were identified in satellite FRP products. These data were combined with field data, collected through literature review, to calculate the biomass consumption coefficient. The type of vegetation is an important variable in the estimation of the biomass consumption coefficient. The biomass consumption rate was estimated to be 2.237 kg s-1 for the southern Brazilian grasslands in Atlantic Forest biome, and the biomass consumption coefficient was estimated to be 0.242 kg MJ-1.

RESUMO: No final do século XX e início do século XXI, os sistemas agrícolas incorporaram definitivamente uma nova missão: gerar energia para uma população mundial que continua a crescer e que demanda por seu modo de vida, não só alimentos, mas também, cada vez mais energia, principalmente, energia com baixo impacto ambiental. A soja permaneceu a principal matéria-prima para a produção de biodiesel no Brasil, no período de 2006 a 2013, em que foi responsável por 82,4%, sendo o estado do RS responsável por 35,7% do total da produção brasileira de biodiesel. O objetivo deste trabalho é verificar o impacto do aumento da área de cultivo de soja no uso da terra no Rio Grande do Sul, no período entre 1990 e 2015. Considera-se, separadamente, as áreas originais de seus dois biomas (Pampa e Mata Atlântica), usando o conjunto de dados do IBGE e imagens de satélite. Utilizou-se o período de 1990 a 2000 como o período anterior ao da suba de preços de commodities (BCRP) e, o período de 2000 a 2013 como período de aumento do preço das commodities (CRP). Um total de 505.162ha do bioma Mata Atlântica e de 1.192.115ha do bioma Pampa foram incorporados à produção de soja no período CRP. No bioma Mata Atlântica, o aumento ocorreu nos limites da área cultivada, enquanto que no bioma Pampa através da conversão da área com pastagem nativa.

ABSTRACT: At the end of the 20th and early 21st century, agricultural systems incorporated definitively a new mission: to generate goods for a world population that continues to grow and whose way of life demand food with low environmental impact. Soybean is the main raw material for the production of biodiesel in Brazil, accountably responsible for 82.4% of the total produced between 2006 and 2013. The Brazilian state of Rio Grande do Sul (RS), which is formed by the Pampa and the Atlantic forest biomes, was responsible for 35.7% of the country's biodiesel production in the referred period. The aim of this paper was to verify the impact of the increased area of soybean cultivation in land use in Rio Grande do Sul State, in the period between 1990 and 2015, considering separately its two biomes (Pampa and Atlantic Forest) original areas, using both census dataset and satellite images. We used the period from 1990 to 2000 as before commodity rising price (BCRP) and the period from 2000 to 2013 as commodity rising price (CRP). The 505,162 ha from Atlantic Forest biome and 1,192,115ha from Pampa biome were added to soybean production in the CRP period. In the Atlantic Forest, this enlargement occurred in the border of the main production area, while in Pampa biome conversion of natural grassland to crop land was the main reason for the large increment in the cultivated area.

Moçambique é um país localizado ao longo da costa Leste da África Austral, com a economia baseada essencialmente na agricultura. A cultura do milho (Zea mays L.) é a mais importante, cultivada em regime de sequeiro, com rendimentos dependentes das condições meteorológicas. Este trabalho teve como objetivo o ajuste de um modelo agrometeorológico espectral, para estimativa de rendimentos do milho, na província de Manica. A área de estudo envolveu os distritos de Gondola, Manica, Mossurize e Sussundenga, responsáveis por mais de 80% da produção de milho na província de Manica, nos anos de 2000 a 2009. ETr e ETm e ISNA foram as variáveis agrometeorológicas testadas no ajuste, obtidas a partir de estimativas de elementos meteorológicos do modelo do ECMWF. As variáveis espectrais foram os índices EVI e NDVI, provenientes do produto MOD13Q1, e o índice LSWI, calculado utilizando-se as bandas de refletância contidas neste produto. O modelo agrometeorológico espectral, ajustado por meio de regressão linear múltipla, teve como variáveis independentes os índices meteorológicos e espectrais e, como variável dependente, o rendimento médio ou o rendimento relativo. O modelo regional, que incluiu os distritos de Gondola, Manica e Sussundenga, e considerou o rendimento relativo, foi o mais recomendado para estimativa de rendimentos do milho, na região, com r² = 0,762 e RMSE de 9,46%.

Mozambique is located along the east coast of southern Africa, with economy primarily based on agriculture. Maize (Zea mays L.) is the most important crop, cultivated without irrigation, with yields dependent mostly on weather conditions. The objective of the study was to develop a spectral-agrometeorological model for maize yields forecast, in Manica province. The study area involved the districts of Gondola, Manica, Mossurize and Sussundenga, responsible for more than 80% of corn production in Manica province from 2000 to 2009. The meteorological variables ETr / ETm and ISNA were used in the model, after being generated from meteorological data in the ECMWF model. The spectral variables were EVI and NDVI, from product MOD13Q1, and LSWI was calculated from combinations of infrared and shortwave reflectance bands. The spectral agrometeorological model, adjusted by multiple linear regressions, had spectral and meteorological indices as independent variables, and maize yield (average and relative) as dependent variable. As results, the regional model which used yields from the districts of Gondola, Manica and Sussundenga, and the relative yield, was the most suitable for maize yields forecast in the region, with r² = 0.762 and RMSE of 9.46%.

A fim de avaliar os padrões de resposta de áreas cultivadas com cereais de estação fria destinados para pastagens e para produção de grãos em imagens de satélite, foram analisados perfis temporais de índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), adquiridos em 29 áreas cultivadas com trigo e azevém anual, nos Estados do Rio Grande do Sul e Paraná. Para cada área foi informada a espécie cultivada (trigo ou azevém anual) e a coordenada do ponto central da área adquirido por meio do Global Positioning System (GPS). Foram usadas as imagens do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), com resolução espacial de 250 metros, sobre cada área monitorada, de onde os valores de NDVI foram extraídos. Os perfis temporais de NDVI mostraram que os cultivos de produção de grãos têm um comportamento espectral típico de cultivos agrícolas, enquanto que, nas áreas cultivadas para a produção de pastagem, não foi observado esse mesmo padrão. As diferenças nos padrões temporais observadas se devem a modificações que o pastoreio impõe na fenologia e na morfologia dessas plantas.

In order to evaluate the satellite image patterns between such cool season cereals cultivated areas intended for grazing or grain production, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) temporal profiles were analyzed. This data was acquired from twenty nine wheat and annual ryegrass cultivated areas in the states of Rio Grande do Sul and Paraná. For each area, the cultivated species (wheat or ryegrass), as well as the respective central point coordinates, acquired via Global Positioning System (GPS) was informed. NDVI values were extracted over each monitored area from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor images, with spatial resolution of 250 meters. The NDVI temporal profiles showed that grain production areas have a typical agricultural field spectral pattern. The same pattern was not observed for the grazing pasture areas. The differences observed in these temporal patterns are defined by the changes that grazing has imposed on the phenology and morphology of these plants.

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho preditivo do submodelo espectral do modelo JONG, com a inserção de variáveis espectrais que considerassem a densidade de biomassa do dossel e as contribuições dos diferentes solos subjacentes. Índices calculados pela diferença e razão simples - entre as bandas 4 e 3, 4 e 5, 4 e 7, do sensor orbital ETM+/Landsat 7 - foram sugeridos para representar a contribuição espectral dos solos subjacentes e a influência das diferenças estruturais dos dosséis. A parametrização da componente espectral foi implementada por regressão linear múltipla e, em seguida, foi comparada aos dados de biomassa obtidos em campo. As variáveis espectrais que melhor expressaram as variações da disponibilidade inicial de forragem foram a fração solo (modelo linear de mistura espectral) e a razão entre as bandas 4 e 7. A componente espectral do modelo JONG, com a nova parametrização, apresenta sensibilidade para eliminar as influências do solo e dossel na disponibilidade inicial de biomassa e facilita a interpretação dos resultados, em razão da relação entre as variáveis espectrais selecionadas.

The objective of this work was to evaluate the predictive performance of the JONG model's spectral submodel, with the insertion of variables considering contributions of different underlying soils and canopy densities. Indices calculated by subtraction and simple ratio between 4 and 3, 4 and 5, 4 and 7 bands, of Landsat 7/ETM+ sensor - were suggested in order to represent the spectral contribution of the different underlying soils and the influence of canopy structural differences. The spectral component parameterization was implemented by multiple linear regression and, then, it was compared to the biomass data measured in the field. Spectral variables that better describe the variations of initial biomass availability and soil spectral contributions were the soil fraction (spectral mixture linear model), and ratio between 4 and 7 bands. The spectral component of the JONG model, with the new parameterization, showed sensibility in eliminating the canopy and soil influences in the biomass initial availability and, also, improved the interpretation of results due to the relationship between selected spectral variables.

Este trabalho apresenta a parametrização do submodelo espectral do modelo JONG, um modelo agrometeorológico-espectral para a previsão da disponibilidade de forragem das pastagens naturais do bioma Campos Sulinos. A parametrização foi feita testando-se a capacidade de diferentes variáveis espectrais obtidas a partir de imagens do sensor ETM+/Landsat 7 representando a disponibilidade de forragem em diferentes fases do ciclo fenológico da vegetação campestre natural do bioma Campos Sulinos. Verificou-se que as variáveis Wetness e reflectância da banda ETM+7/Landsat 7 representam o status inicial da vegetação de forma eficiente, mas não tiveram sensibilidade suficiente para eliminar os efeitos do tipo de solo na resposta espectral da vegetação.

This research presents the parameterization for the spectral submodel of JONG model, an agrometeorologic-spectral model to forecast the available forage of natural pastures of Campos Sulinos biome. Tthe capacity of different spectral variables, gotten from images of the sensor ETM+/Landsat 7, to represent the forage availability in different phases of its fenologic cycle was realized. The Wetness variable and reflectance of the band ETM+7/Landsat 7 represent the initial status of vegetation of efficient form was verified, however had no sensitivity enough to eliminate the effect of soil type in the spectral response of the vegetation.

Neste trabalho, foi calculada, para os diferentes meses da principal estação de crescimento da vegetação, a eficiência de conversão da radiação fotossinteticamente ativa incidente na biomassa aérea para a vegetação campestre natural do bioma Campo Sulino. A área de estudos estava localizada na Embrapa Pecuária Sul, no município de Bagé, (RS), estando a vegetação sob pastejo contínuo. Os resultados indicaram variações nos valores desta eficiência conforme o estádio fenológico da vegetação pastejada, o que demonstra que a utilização de um valor único para o cálculo da produção de biomassa aérea da vegetação campestre natural é inadequado para estimativas feitas para períodos inferiores a um ano.

The conversion efficiency of the photosinthetically active radiation in the above ground biomass in the natural pasture of the 'Campos Sulinos' bioma was calculated in this work; the period considered was the main pasture growth season. The area of study was located at Embrapa Pecuária Sul, in Bagé (RS) and the pasture was under continuous grazing. The results indicated variations in the values of this efficiency according to the phenological stage of the grazed pasture, which demonstrates that it is not possible to use the same estimate value for biomass accumulation during periods smaller than a year.

A utilização de matéria-prima de origem florestal aumentou significativamente nas últimas décadas. A busca por alta produtividade concretizou-se com a introdução de espécies exóticas, principalmente Eucalyptus sp. e Pinus sp. Neste trabalho avaliou-se a precisão da classificação digital obtida no levantamento de povoamentos florestais implantados e naturais da área da carta de Cachoeira do Sul - RS, utilizando técnicas de geoprocessamento, sensoriamento remoto, SIG (sistema de informação geográfica) e GPS (sistema de posicionamento global). Verificou-se que a área é ocupada por vegetação natural (35,54%), Pinus sp. (1,89%) e Eucalyptus sp. (0,77%), cuja precisão na classificação supervisionada digital foi: Exatidão global (85,23%), Kappa (84,90%) e Tau (77,74%). Concluiu-se que os três índices de acurácia podem ser utilizados, apesar de os índices Kappa e Tau mostrarem-se mais consistentes.

The use of forest raw products has increased significantly in the last decades. The search for high productivity has led to the introduction of exotic species, mainly Eucalyptus sp. and Pinus sp. This work evaluated the precision of classification obtained from surveying forest implemented and natural stands in the region of the map area of Cachoeira do Sul - RS, using geoprocessing techniques, remote sensing, GIS (geographic information system) and GPS (global positioning system). It was verified that the area is occupied by natural vegetation (35.54%), Pinus sp. (1.89%) and Eucalyptus sp. (0.77%), with the following values precision in the supervised digital classification: Global precision (85.23%), Kappa (84.90%) and Tau (77.74%). It was concluded that the three accuracy indexes can be used, although Kappa and Tau were more consistent.

As propriedades espectrais da vegetação podem ser utilizadas para o monitoramento das condições de crescimento da vegetação ao longo do ano, assim como a estimativa da produtividade das espécies, por meio de técnicas de sensoriamento remoto. Para tanto, é necessário, primeiramente, caracterizar espectralmente as espécies que compõem a vegetação de um ecossistema. O objetivo deste trabalho foi caracterizar a reflectância do Paspalum notatum Flügge var. notatum crescendo em diferentes níveis de adubação nitrogenada. Foi realizado um experimento de campo na Estação Experimental Agronômica da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (30º5'22'' S e 51º39'8'' W), utilizando-se um espectrorradiômetro portátil, em parcelas de P. notatum adubadas com 0, 200 e 400 kg ha-1 de N. A resposta espectral do P. notatum foi alterada pelas variações na quantidade de biomassa do dossel, provocadas por diferenças nos níveis de adubação nitrogenada. Os aumentos na quantidade de biomassa provocaram diminuição da reflectância na porção visível do espectro e aumento na porção infravermelho, o que mostra que a análise da reflectância é um bom indicador das mudanças que ocorrem em um dossel.

Remote sensing techniques using spectral properties of canopies may be used to monitor vegetation growth conditions throughout the year, as well as to estimate the yield of different species. However, before these techniques can be used, it is necessary to establish the spectral properties of each of the different species which make up the landscape. The objective of this study was to characterize the spectral reflectance of Paspalum notatum Flügge var. notatum, growing on different levels of nitrogen fertilization. A field experiment was carried out at the Agronomic Experimental Station of Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazil (30º5'22'' S, 51º39''8'' W), using a portable spectroradiometer, on plots with P. notatum fertilized with 0, 200 and 400 kg ha-1 of nitrogen. The spectral response of P. notatum changed in response to increases in biomass caused by the different levels of nitrogen fertilization used. Increases in biomass resulted in a reduction in reflectance on the visible portion of the spectrum and an increase on the infrared portion, indicating, therefore, that the reflectance analysis is a good indicator of plant canopy status.