Resumo O método de espectrometria de raios gama é uma alternativa para medir rapidamente a intensidade da radiação emitida pelos elementos U (urânio), K (potássio) e Th (tório) da superfície do solo, podendo dar suporte ao mapeamento tradicional de solos. O excesso de potássio pode ser prejudicial à videira, fato que ocorre frequentemente em regiões tropicais e a manutenção da matéria orgânica é mais difícil em solos arenosos. O mapeamento desses aspectos pode subsidiar o manejo agrícola e, quando aplicado à viticultura, pode incentivar a produção de vinhos diferenciados para um mercado competitivo no mundo. A área de estudo localiza-se em Santana do Livramento, Brasil, onde foram avaliadas as distribuições dos teores de radio-elementos, em diferentes tipos de solo e relevo, bem como o seu mapeamento dentro dos vinhedos. Os dados de radio-elementos e o modelo digital de elevação foram interpolados pelo método de krigagem, gerando mapas com resolução de 5 metros. Os resultados geraram mapas de altimetria e níveis de U, Th e K, bem como a classificação para cada elemento de rádio: alto teor, médio teor e baixo teor. Perfis de solo também foram feitos ao redor da fazenda, a fim de observar a variação vertical dos radio-elementos. O zoneamento de U, Th e K no solo apresentou a espectrometria gama como uma alternativa rápida para medir as variações desses elementos e assim, indicar áreas a serem monitoradas quanto ao teor de potássio e matéria orgânica, evitando doenças ou deficiências de outros elementos do solo. solo, relacionadas com anomalias ou com o conteúdo de radio-elementos.

Abstract The gamma-ray spectrometry method is an alternative for quickly measuring the intensity of the radiation emitted by the elements U (uranium), K (potassium) and Th (thorium) from the soil surface, being able to support the traditional soil mapping. The excess of potassium can be harmful to vines, a fact that often occurs in tropical regions and the maintenance of organic matter is more difficult in sandy soils. The mapping of these aspects can support agricultural management and, when applied to viticulture, can encourage the production of differentiated wines for a competitive market in the world. The studied area is located in “Santana do Livramento”, Brazil, where the distributions of radio-elements contents were evaluated, in different types of soil and relief, as well as their mapping within the vineyards. The radio-element data and the digital elevation model were interpolated by the kriging method, generating maps with a resolution of 5 meters. The results generated maps of altimetry and levels of U, Th and K, as well as the classification for each radio-element: high content, medium content and low content. Soil profiles were also made around the farm, in order to observe the vertical variation of radio-elements. The zoning of U, Th and K in the soil presented the gamma-spectrometry as a quick alternative to measure the variations of these elements and thus, indicating areas to be monitored for the content of potassium and organic matter, avoiding diseases or deficiencies of other elements of the soil. soil, related to anomalies or the content of radio-elements.

ABSTRACT: Reflectance measurements of plants of the same species can produce sets of data with differences between spectra, due to factors that can be external to the plant, like the environment where the plant grows, and to internal factors, for measurements of different varieties. This paper reports results of the analysis of radiometric measurements performed on leaves of vines of several grape varieties and on several sites. The objective of the research was, after the application of techniques of dimensionality reduction for the definition of the most relevant wavelengths, to evaluate four machine learning models applied to the observational sample aiming to discriminate classes of region and variety in vineyards. The tested machine learning classification models were Canonical Discrimination Analysis (CDA), Light Gradient Boosting Machine (LGBM), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM). From the results, we reported that the LGBM model obtained better accuracy in spectral discrimination by region, with a value the 0.93, followed by the RF model. Regarding the discrimination between grape varieties, these two models also achieved better results, with accuracies of 0.88 and 0.89. The wavelengths more relevant for discrimination were at ultraviolet, followed by those at blue and green spectral regions. This research pointed toward the importance of defining the wavelengths more relevant to the characterization of the reflectance spectra of leaves of grape varieties and revealed the effective capability of discriminating vineyards by their region or grape variety, using machine learning models.

RESUMO: Medições de refletância de plantas da mesma espécie podem produzir conjuntos de dados com diferenças entre os espectros, devido a fatores que podem ser externos à planta, como o ambiente onde a planta cresce, e fatores internos, para medições com variedades de plantas. Este artigo reporta resultados da análise de medições por espectrorradiometria efetuadas em folhas de vinhas de variedades e em diferentes localidades. O objetivo desta pesquisa foi, após a aplicação de técnicas de redução de dimensionalidade para a definição dos comprimentos de onda mais relevantes, avaliar quatro modelos de aprendizado de máquina aplicados à amostra observacional visando discriminar classes de região e variedade. Os modelos de classificação de aprendizado de máquina testados foram Canonical Discrimination Analysis (CDA), Light Gradient Boosting Machine (LGBM), Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM). A partir dos resultados, relatamos que o modelo LGBM obteve melhor acurácia na discriminação espectral por região, com valor de 0,93, seguido pelo modelo RF. Relativamente à discriminação entre castas, estes dois modelos também obtiveram melhores resultados, com acurácias de 0,88 e 0,89. Os comprimentos de onda mais importantes para as discriminações procuradas estiveram na região do ultravioleta, seguidos do azul e do verde. Este trabalho aponta para a importância de detectar os comprimentos de onda mais relevantes para a caracterização dos espectros de reflectância das folhas de variedades de vinhas, e revela a capacidade efetiva de discriminar vinhedos por suas regiões ou variedades, usando modelos de aprendizado de máquina.

Atualmente, a degradação ambiental é problema dos gestores municipais e os projetos de monitoramento / recuperação incluem coleta, integração e análise de dados de natureza diversa. Este trabalho foi desenvolvido com uso de geotecnologias como suporte ao diagnóstico e gerenciamento ambiental do Município de Cambará do Sul, Rio Grande do Sul, Brasil. O cartografia florestal gerou mapa de cobertura do solo por classificação MAXVER sobre imagens TM LANDSAT 5. O levantamento de campo diagnosticou os conflitos de uso conforme a Legislação Ambiental. A partir disto foi elaborada proposta de enquadramento por sub-bacias, visando monitoramento ambiental. O estudo demonstrou possibilidades de obter respostas rápidas com emprego de geotecnologias a baixo custo. As informações compõe banco de dados podendo ser atualizado periodicamente e consultado publicamente. Este trabalho faz parte do Projeto Curicaca, Convênio 025/96, Ministério do Meio Ambiente e abordou usos do solo e água visando a classificação de bacias hidrográficas.

Currently, the environmental degradation is the problem of county managers and the monitoring / reclamation projects include sampling, integration and analysis of diverse nature data. This work was developed by use geotechnologies and supported to the diagnosis and environmental management of Cambará do Sul County, Rio Grande do Sul State, Brazil. The forest survey generated map of land use by MAXVER classification on images TM LANDSAT 5. The field survey diagnosed use conflicts based in the Environmental Law. From this, proposal of river basins classification was elaborated to environmental monitoring. The study demonstrated possibilities to get fast answers with low cost techniques. The information may be periodically updated and to be able public consulted. This work is part of Curicaca Project. Accord 025/96, Brazilian Environment Ministry and approached land use and water river basins classification.

O processamento de dados geofísicos (aerogamaespectrométricos) forneceu resultados em granitos afetados pela alteração hidrotermal no Distrito Fluorítico de Santa Catarina. A zonação faciológica em granitos está associada ao magmatismo granítico sugerindo a rocha fonte de flúor. Isto conduziu ao entendimento da distribuição regional dos depósitos de fluorita e definiu novos critérios para a prospecção de fluorita, as relações espaciais para a mineralização e a rocha fonte de flúor. Este estudo mostra que esta fonte está situada no fácies externo do Maciço Pedras Grandes.

The geophysical data processing (airborne gamma ray spectrometry) supplied the results in granites affected for the hidrotermal alteration in the Santa Catarina Fluorine District. The facies zonation in granites is associated to the granitic magmatism suggesting the rock fluor source. This lead to understanding the regional distribution of the fluorine deposits and defined new criteria for the prospecting of fluorine, space relations for the mineralization and the rock fluor source. This study shows that this source is situated in external portions of the Pedras Grandes Massif.