Resumo Em março do ano 2020, a Organização Mundial de Saúde (OMS) declarou a Covid-19 como uma pandemia. Neste contexto, acreditou-se então, que as medidas de isolamento social adotadas para retardar a disseminação desse vírus poderiam ter reduzido o nível de poluentes atmosféricos, como o dióxido de nitrogênio (NO2) e a Profundidade Óptica de Aerossol (AOD). Diante disso, a presente pesquisa identificou alterações na poluição atmosférica no Nordeste do Brasil através de imagens de satélite MODIS Terra / Aqua AOD e Sentinel 5P-TROPOMI para investigar alterações de AOD e NO2, respectivamente, durante o primeiro semestre de 2020 em relação ao mesmo período em 2019. O resultado revelou que o NO2 em quase todo o Território, foi reduzido no segundo bimestre de 2020 (-4,49%), o que corresponde ao período de início do bloqueio social. Já o terceiro bimestre apresentou aumento de 2,26%. Em relação ao AOD, apesar das desacelerações na interação social, não houve queda significativa. Também foi realizada uma verificação de poluentes em algumas áreas estratégicas, sendo elas: áreas urbanas, industriais e entorno de reservatórios de água e os resultados revelaram semelhanças entre as análises realizadas para o Nordeste como um todo e para estas áreas.

Abstract In March 2020, the World Health Organization declared the Covid-19 a pandemic. It was considered that social isolation measures adopted to slow the spread of the virus, could have reduced the level of pollutants such as nitrogen dioxide (NO2) and AOD (Aerosol Optical Depth). Therefore, this research identified changes in atmospheric air pollution in Northeast Brazil through MODIS Terra / Aqua AOD and Sentinel 5P-TROPOMI images to investigate changes in AOD and NO2, respectively, during the first half of 2020 compared to the same period in 2019. The result revealed that NO2 in almost the entire Territory decreased in the second two months of 2020 (-4. 49%), which corresponds to the beginning of social blocks. The third bimester showed an increase of 2.26%. Regarding AOD, despite the slowdowns in social interaction, there was no significant drop. Pollutant levels were also checked in urban, industrial areas and around water reservoirs and the results showed similarity between the analyzes carried out for the Northeast and these areas.

Resumo Procurou-se estabelecer a relação entre o Índice de área foliar no campo (IAFc) de plantios clonais de Eucalyptus saligna Smith e três diferentes Índices de Vegetação (IV) obtidos de uma imagem Landsat 8/OLI: Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index, em inglês - NDVI), Índice da Razão Simples (Simple Ratio Index - SRI) e Índice de Vegetação Ajustado para o Solo (Soil Adjusted Vegetation Index - SAVI), com o objetivo de selecionar o melhor estimador do IAF por sensoriamento remoto (IAFSR), obtendo assim a espacialização IAF nos talhões. O IAFc foi obtido utilizando o equipamento LAI-2000 e seu comportamento foi analisado em diferentes idades. Os índices de vegetação foram obtidos por meio de aritmética das bandas 4 e 5 do sensor. A análise de regressão linear simples foi utilizada para ajustar o modelo de estimativa de IAFSR (IAFSRi= β0 + β1 . IVi + εi), sendo os critérios de escolha as estatísticas de R2aj%, Syx% e análise de resíduos. Os resultados mostraram que o índice que melhor estimou o IAFSR foi o SRI (IAFSR=-5,6159 + 0,9716 . SRI), com R2aj%=67,0 e Syx%=12,5. Todos os modelos ajustados mostraram tendência em sobrestimar o IAF em valores inferiores a dois e subestimar o IAF a partir de valores superiores a 3,5 (NDVI e SRI) e superiores a três para SAVI. As equações obtidas para as diferentes idades não produziram melhora nas estimativas de IAFSR.

Abstract The relationship between the ground Leaf area index (LAIg) from clonal plantations of Eucalyptus saligna Smith and three different vegetation indices (VI): Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Simple Ratio Index (SRI) and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) was evaluated in order to select the best IV to estimate the IAF by remote sensing (LAIRS), and obtaining the spatial distribution of LAI in the stands. LAIg was measured using LAI-2000 and its behavior was examined at different ages. The vegetation indices were obtained from a Landsat 8/OLI through the arithmetic of the bands 4 and 5. The linear regression analysis was used to adjust the model LAIRS (LAIRSi= β0 + β1 . IVi + εi), and the criteria for selecting the best equation were the statistics R2aj%, Syx% and residual analysis. The results showed that the best vegetation index to estimate IAFSR was SRI (LAIRS =-5.6159 + 0.9716 . SRI ), resulting R2adj%=67.0 and Syx=12.5%. The results of all adjusted models tended towards overestimation of LAI in values lower than two and underestimation in values above 3.5 (NDVI e SRI) and above three for SAVI. The equations for different ages produced no improvement in LAIRS.

RESUMO Neste trabalho, foram realizados testes de mapeamento de borda do reservatório de Sobradinho, Bahia, Brasil, com imagens TM LANDSAT-5, MDE-SRTM, borda do SRTM-SWBD e ASTER-GDEM-VNIR. A segmentação da imagem mosaicada da banda 4 do sensor TM serviu como referência comparativa de borda do reservatório de Sobradinho em relação às outras imagens; observou-se que o mais próximo era a borda SRTM-SWBD da NASA/NGA. Foram elaborados perfis altimétricos, entre as bordas MDE-SRTM, e radiométricos, na banda B4 segmentada. Constatou-se: baixa penetração do imageamento do MDE-SRTM nas reentrâncias das bordas do reservatório. Foram constatadas discrepâncias entre a borda SRTM-SWBD (SWB) e a segmentação da banda 4.

ABSTRACT Edge mapping tests of Sobradinho reservoir, Bahia, Brazil, were carried out on this work with TM Landsat-5 and MDE-SRTM images and SRTM-SWBD and ASTER-GDEM-VNIR edges. Mosaic of image segmentation band 4 TM sensor aided as comparative reference edge of the Sobradinho reservoir in relation to other images, and it was observed that the closest was the SRTM-SWBD edge of the NASA/NGA. Altimetry profiles were developed between MDE-SRTM edges, and also radiometric profiles, on the targeted band B4. It was found: low penetration of MDE-SRTM imaging in recessed edges of the reservoir, and discrepancies between the SRTM-SWBD edge (SWB) and the segmentation of the band 4.

Resumo: Os problemas ambientais decorrentes dos incêndios alteram a dinâmica do planeta modificando seus ciclos e destruindo ecossistemas. O homem é responsável por quase a totalidade das queimadas, sendo ele também protagonista das iniciativas de prevenção. Dessa maneira, torna-se necessário um planejamento de ações ao combate desses danos ambientais. Uma vez que a localização geográfica é importante atributo, esta pesquisa objetiva apoiar medidas de prevenção e controle de incêndios gerando e validando mapas com modelos preditivos de riscos de incêndios no município de João Pessoa - PB. Os dados foram modelados, processados, manipulados e analisados no software ArcGIS v10.0 e Matlab, bem como a geração e overlay de mapas temáticos através de análise multicritério, ponderação das variáveis e lógica fuzzy. Foi realizada a validação dos modelos considerando dados reais, onde os resultados demonstraram que os modelos gerados com o auxílio da lógica fuzzy apresentaram um coeficiente de determinação acima de 85%. A variável pluviometria contribuiu significativamente para que os modelos apresentassem maior confiabilidade. Essa variável não foi utilizada e nem recomendada especificamente em outras metodologias comparadas nessa pesquisa. Os fatores que contribuíram para o alto grau de vulnerabilidade de risco de incêndios: alta declividade, presença de vegetação, áreas de alta concentração de pessoas, aglomerados subnormais e regiões dentro da influência da rede viária e hidrografia. Por fim, esse trabalho teve o intuito de contribuir na tomada de decisão dos gestores de meio ambiente, segurança e defesa social de forma rápida e precisa com recurso a poucas variáveis e baixo custo.

Abstract: The environmental problems of fires change the dynamics of the planet modifying and destroying their cycles and ecosystems. The human being is responsible for almost all the fires, but he is also protagonist of prevention initiatives. Thus, it becomes necessary to plan actions to combat these environmental damages. Since the geographic location is a important attribute, this research aims to support prevention and control of fires generating and validating maps with prediction risk of fire models applied in João Pessoa city. The data were modeled, processed, handled and analyzed in ArcGIS software v10.0 and Matlab, as well as the generation and overlay of thematic maps using multicriteria analysis, weighting the variables and fuzzy logic. In the next step, it was made the data validation considering the real data and the results demonstrated that the templates generated with the aid of fuzzy logic showed the coefficient of determination above 85%. The rainfall variable was the factor that contributed significantly to the models having greater reliability. This variable was not used and not specifically recommended in other methods compared in this study. The factors that contributed to the high degree of vulnerability risk of fires: high slope, vegetation, areas of high concentration of people, subnormal agglomerations and regions within the influence of the road network and hydrography. Finally, this study aimed to contribute to the decision making of the environment, social security and defense managers quickly and accurately using a few variables and low cost.

RESUMO Este trabalho apresenta uma metodologia para a caracterização e extração das feições associ- adas aos solos lateríticos, baseada nos estudos de Sensoriamento Remoto e em técnicas de processamento de imagens. A área teste está localizada no Estado de São Paulo, próximo à cidade de Campinas, a qual possui várias classes de latossolo. Tem-se o mapa de solo (1:50.000) desta região e as imagens TM-LANDSAT de um período seco, quando a superfície do solo está quase totalmente exposta. Técnicas de processamento de imagens, tal como restauração linear de contraste, stretching, transformação IHS, atributo de cor e filtro de fechamento e abertura, foram aplicadas para auxiliar na caracterização e extração das feições de tais solos. O sistema de informação geográfica "SPRING" e a linguagem LEGAL foram usados na implementação da metodologia. A metodologia proposta mostrou-se satisfatória no processo de caracterização e extração das feições desses solos.

ABSTRACT This paper presents a lateritic soil features identification based on remote sensing and image processing techniques. The test area is located in São Paulo state, near Campinas town, where the soil is composed of high percentage of iron. Soil map (1:50,000) of this region as well as TM-LANDSAT image of dry period, when the soil surface is nearly exposed, were available. Digital image processing techniques such as restoration linear contrast, stretching, I H S transformation, color attribute and closing opening filter were applied aiming to extract lateritic soils. SPRING platform and LEGAL language are used to implement the methodology.

RESUMO Esta pesquisa consistiu no desenvolvimento de uma metodologia de ensino, a partir da utilização de ferramentas da INTERNET, para a disciplina de Sensoriamento Remoto I, ministrada no DEAg (Departamento de Engenharia Agrícola) da UFPB (Universidade Federal da Paraíba) e está vinculada ao programa da UFPB para informatização de disciplinas dos cursos de Engenharia. Nesta metodologia são abordados todos os tópicos do seu programa. Na abordagem, apesar de ser dirigida aos cursos de Engenharia Agrícola, os temas básicos e aplicações são de interesse de diversos cursos de engenharia e áreas afins. A deficiência de material didático básico para dar suporte a tal disciplina é muito grande, principalmente nos cursos de Engenharia Agrícola, que tratam de um segmento específico relacionado aos Recursos Naturais, o que motivou a realização deste trabalho que, certamente, preencherá a lacuna de um material didático ilustrado e com várias aplicações na Engenharia Agrícola. Nesta pesquisa constatou-se que a utilização da informática nos seus mais diversos modos é uma experiência que, além de estimular e familiarizar o aluno ao uso de novas ferramentas de trabalho, permite formar um engenheiro melhor preparado para as novas necessidades do mercado de trabalho. Verificou-se ainda que a metodologia de ensino desenvolvida nesta pesquisa mostrou-se eficaz no aprendizado do conteúdo da disciplina Sensoriamento Remoto I, ministrada no curso de graduação em Engenharia Agrícola da UFPB.

ABSTRACT This research consisted of developing a teaching methodology, based on INTERNET tools, for the Remote Sensing I taught in the DEAg (Agricultural Engineering Department) of UFPB (Federal University of Paraíba). This research is a contribution to engineering informatization disciplines program. The methodology shows all topics of this discipline program. Although the work is dedicated to Agricultural Engineering courses, the basic themes and applications can be used in others engineering courses and others areas that need Remote Sensing resources. The deficiency of a basic teaching material for the Remote Sensing discipline is too big, especially in courses like Agricultural Engineering that study a specific segment related to natural resources.This provided motivation to conduct this work in order to cover practical material deficiency and provide information with some Agricultural Engineering applications. In this work it is noticed that computational tools utilization are a stimulus learning experience to the students, show them new kinds of tools and give them some new future needed engineer work. This new teaching methodology presented here is very efficient in learning Remote Sensing I discipline content in under graduate UFPB Agricultural Engineering program.

RESUMO Este trabalho procura obter uma região de solo exposto a partir da observação do atributo cor e inferir sobre determinado tipo de solo a partir de um mapa de drenagem obtido através de imagens temáticas TM-Landsat (banda 5 e composições coloridas 7R/2G/1B, 7R/5G/2B e 5R/4G/3B) georefenciadas. A região considerada localiza-se próximo à cidade de Campina Grande, Estado da Paraíba, onde existem poucos trabalhos utilizando produtos Landsat, e quase nenhum trabalho cartográfico, devido à grande concentração de nuvens durante todo o ano, o que dificulta a obtenção dos dados por meio aéreo ou espacial.

ABSTRACT This paper intends to obtain a exposed soil region by color attribute observation and infers over determined type of soil through the drainage map obtained by means of thematic images TM-Landsat (band 5 and color composition 7R/2G/1B, 7R/5G/2B and 5R/4G/3B) georeferenced. The region considered is located near Campina Grande town in Paraíba state where only few have been conducted using Landsat products because the high percentage of cloud during the year.