Resumo Modelos matemáticos são métodos indiretos de determinação da área foliar (AF)e parâmetro de quantificação do vigor em videiras destinadas à produção de vinhos finos. Objetivo deste trabalho foi ajustar e validar modelos matemáticos de estimativa de AF a partir da nervura principal para videiras conduzidas em sistemas horizontal e vertical, na Serra Gaúcha, Brasil. Foram coletadas folhas de ‘Chardonnay’ e ‘Cabernet Sauvignon’ em vinhedos conduzidos em latada e lira, e de ‘Merlot’ em latada e espaldeira. Foram testados modelos para relação entre AF e nervura principal, considerando as combinações de cultivar/sistema de condução e o conjunto de dados (geral). Para validação, foram definidas equações de regressão linear entre AF medida (planímetro eletrônico) e estimada. A relação entre comprimento da nervura principal e AF foi definida por equações não lineares do tipo potência (R2aj 0,95-0,98). Modelo geral representou os demais, com desempenho semelhante aos específicos para cultivar/sistemas de condução. Na validação, todos os modelos apresentaram desempenho excelente (correlação 0,95-0,98; índice de Wilmott >0,97; índice de confiança >0,92). É possível estimar AF de videiras ‘Chardonnay’, ‘Cabernet Sauvignon’ e ‘Merlot’ por meio de modelo simples e não destrutivo, empregando uma única medida do limbo foliar, tornando mais fácil e rápida a caracterização do dossel vegetativo.

Abstract Mathematical models are indirect and non-destructive methods for estimating the leaf area (LA), an important parameter associated with canopy vigor in Vitis viniferavineyards. This work aims to adjust and test mathematical models for estimating LA using the midvein length of the Vitis vinifera cultivars conducted in horizontal and vertical training systems in the Serra Gaúcha region, Brazil. Leaves were collected in ‘Chardonnay’, ‘Cabernet Sauvignon’ vineyards conducted in trellis and lyre training systems, and in ‘Merlot’ vineyards conducted in trellis and espalier systems. Models were tested for establishing the correlations among the parameters LA and midvein length, considering the cultivar/training system and the general data set. For validation, linear regression between the observed and estimated LA was defined. The relationship between the midvein length and LA was defined by non-linear potential equations (R2aj 0.95-0.98). The performances of the specific and general models were similar regardless of the cultivar/training system. The adjusted models showed excellent results in the validation step (correlation 0.95-0.98; Wilmott index >0.97 and confidence index>0.92). It is possible to estimate the LA of Vitis vinifera Chardonnay, Cabernet Sauvignon, and Merlot cultivars using a simple non-destructive model that employs one single measurement of the leaf blade, to optimize the vegetative canopy quantification in vineyards.

ABSTRACT In vineyards, the monitoring of leaf area is used to guide management practices in order to produce grapes with quality and enological potential. Remote sensing has been used to estimate leaf area by means of vegetation indices. This work aimed at determining the temporal evolution of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) while associating it with leaf area of vineyards in the Serra Gaúcha region, Brazil. To this end, between 10 and 20 plants were evaluated monthly (September to May) in three vegetative seasons. NDVI data were obtained using the remote sensor Greenseeker while the following leaf area related parameters were obtained non-destructively: unit leaf area (ULA), average number of leaves per branch (NLB), plant leaf area (PLA), leaf area index (LAI) and chlorophyll index (CI). Data correlation was assessed by joint temporal analysis and Pearson correlations (p < 0.05). The results indicated that NDVI variation over time is coherent with the leaf area dynamics and expresses biomass variations due to phenology and management actions. The NDVI evolution pattern is described by a quadratic regression equation: the index increases rapidly at first (September to November), followed by a relative stabilization (December to February), and decreases in the final stage (March to May). The correlations were higher in the initial and final stages of the cycle, especially for NLB (r = 0.73 and 0.77), PLA (r = 0.60 and 0.61) and CI (r = 0.48 and 0.84), which are promising parameters for characterizing leaf area in vineyards by remote sensing.

ABSTRACT The present study aimed to characterize the dynamics of NDVI and meteorological conditions, relating both to the annual dynamics of biomass accumulation in natural pastures of the Pampa biome as a way of subsidizing growth modeling. Forage accumulation rate data from a long-term experiment, NDVI data from the MODIS images, and meteorological data measured at the surface were used. We verify that the agrometeorological element associated to the accumulation of forage in the natural grasslands is different according to the season, which is typical of the subtropical climate. Winter is the critical season for livestock production due to the lower forage accumulation rate and lower values of NDVI, conditioned by the decrease of solar radiation and air temperature. In the summer, the limiting factor to forage accumulation is the hydric condition. It was also verified that the variability in the growth of grasslands can be associated with the ENSO phenomenon, being the El Niño favorable and the La Niña unfavorable, especially in the spring-summer period. Considering the verified associations, spectral indices combined with agrometeorological elements are recommended to the adjustment of models of forage accumulation in the Pampa biome natural grasslands.

RESUMO O índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido por sensoriamento remoto, tem sido amplamente empregado no monitoramento de culturas agrícolas produtoras de grãos, porém poucos são os estudos em fruticultura. O objetivo deste trabalho foi caracterizar a evolução temporal do NDVI obtido por sensor remoto de superfície ao longo do ciclo de videiras em sistemas horizontais de condução do dossel vegetativo. Dados de NDVI foram obtidos com sensor remoto Greenseeker em vinhedos na região da Serra Gaúcha, Rio Grande do Sul, Brasil, de setembro a junho nas safras 2014/2015 e 2015/2016. Os vinhedos das cultivares Chardonnay e Cabernet Sauvignon eram conduzidos em sistema horizontal (latada e lira). Os resultados indicaram que houve variabilidade temporal do NDVI ao longo do ciclo (de 0,33 a 0,85), a qual refletiu as alterações no acúmulo de biomassa e vigor vegetativo decorrentes das principais etapas fenológicas e práticas de manejo. A evolução temporal do NDVI foi semelhante nos sistemas latada e lira, ambos caracterizados pela condução horizontal do dossel vegetativo. Os valores de NDVI para ‘Cabernet Sauvignon’ foram superiores aos de ‘Chardonnay’ ao longo do ciclo, independe da safra avaliada e do sistema de condução, indicando ‘Cabernet Sauvignon’ como a cultivar de maior vigor vegetativo. O NDVI, obtido por sensor remoto de superfície, é uma forma rápida e não destrutiva de monitoramento e caracterização do dossel vegetativo em tempo real, compilando em uma única informação o desenvolvimento da videira, o qual é resultado de diversos fatores, edafo-climáticos e de manejo, dificilmente quantificados conjuntamente.

ABSTRACT The normalized difference vegetation index (NDVI) obtained by remote sensing is widely used to monitor annual crops but few studies have investigated its use in perennial fruit crops. The aim of this study was to determine the temporal NDVI profile during grapevine cycle in vineyards established in horizontal training systems. NDVI data were obtained by the ground-based remote sensing Greenseeker in Chardonnay and Cabernet Sauvignon vineyards located in the Serra Gaúcha region, Rio Grande do Sul, Brazil, from September to June in the 2014/2015 and 2015/2016 vegetative seasons. The grapevine canopies were managed in horizontal training systems (T-trellis and Y-trellis). The results indicated that the temporal NDVI values varied during the grapevine cycle (0.33 to 0.85), reflecting the changing in vigor and biomass accumulation that resulted from the phenological stages and management practices. The temporal NDVI profiles were similar to both horizontal training systems. The NDVI values were higher throughout the cycle for Cabernet Sauvignon compared to Chardonnay indicating Cabernet Sauvignon as the cultivar with greater vegetative vigor. The NDVI obtained by ground-based remote sensing is a fast and non-destructive tool to monitor and characterize the canopy in real time, compiling into a single data several parameters related to vine development, like meteorological conditions and management practices that are difficult to be quantified together.

ABSTRACT The Pampa biome is an important ecosystem in Brazil that is highly relevant to livestock production. The objective of this study was to analyze the potential use of vegetation indices to discriminate grazing intensities on natural grasslands in the Pampa biome. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) images from Jan to Dec, 2000 to 2013 series, were analyzed for natural grassland experimental units managed under high (forage allowance of 5 ± 2 % live weight – LW), moderate (13 ± 5 % LW) and low grazing intensity (19 ± 7 % LW). Regardless of intensity, the temporal profiles showed lower NDVI and EVI during winter, increased values in spring because of summer species regrowth, slightly decreased values in summer, especially in years when there is a water deficit, and increased values in the fall associated with the beginning of winter forage development. The average temporal profiles of moderate grazing intensity exhibited greater vegetation index values compared with low and high grazing intensities. The temporal profiles of less vegetation index were associated with lower green biomass accumulation caused by the negative impact of stocking rates on the leaf area index under high grazing intensity and a floristic composition with a predominance of tussocks under low grazing intensity. Vegetation indices can be used for distinguishing moderate grazing intensity from low and high intensities. The average EVI values can discriminate moderate grazing intensity during any season, and the NDVI values can discriminate moderate grazing intensity during spring and winter.

Um dos maiores desafios para a modelagem de rendimentos de grãos, no contexto das estimativas de safras feitas de forma operacional para grandes áreas, está relacionado à identificação no tempo dos períodos em que as culturas anuais apresentam maior suscetibilidade a estresses ambientais. Para a cultura da soja, cultivada no período de primavera-verão no sul do Brasil, o principal fator de risco é a ocorrência de estresse hídrico no florescimento e enchimento de grãos. Esses subperíodos ocorrem em períodos distintos ao longo da região de produção como consequência de práticas de manejo diferenciadas dos produtores. Este trabalho teve como objetivo relacionar o calendário agrícola da cultura da soja a perfis temporais do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI/MODIS), com intuito de apresentar/validar uma tecnologia de baixo custo e adequada acurácia para fins de monitoramento e previsão de safras. Para tanto, foram analisados os dados de calendário agrícola (subperíodos de floração, enchimento de grãos e maturação) da cultura da soja em regionais da EMATER (RS) e imagens NDVI do sensor MODIS. Os resultados mostraram que os perfis temporais de NDVI permitem acompanhar a evolução temporal da biomassa da cultura da soja e determinar a ocorrência dos subperíodos do ciclo. As diferenças no valor do NDVI entre safras, regionais e subperíodos do ciclo da cultura demonstram a sensibilidade deste índice em detectar as respostas das plantas de soja às condições ambientais. Como consequência dos dados de NDVI serem gerados a partir das imagens MODIS, é possível a espacialização da informação acerca dos subperíodos para todas as safras e em todo o Estado, o que permite maior detalhamento temporal e espacial comparativamente à atual disponibilidade dos dados.

A major challenge for grain yield modeling in the context of estimates made operationally for large areas is related to the identification of periods in which annual crops show greater susceptibility to environmental stress. For soybean grown in the spring-summer period in southern Brazil, the main risk factor is the occurrence of water stress during flowering and grain filling. These subperiods occur at different times across the production region due to differences in management practices of each farmer. This study aimed to relate the soybean crop calendar to the temporal profiles of normalized difference vegetation index (NDVI/MODIS), in order to present/validate a low cost technology with adequate accuracy for crop monitoring and harvest prediction. Thus, we analyzed data from soybean crop calendar (subperiods of flowering, grain filling and maturation) from EMATER (RS) regions and NDVI MODIS images. The NDVI temporal profiles allow monitoring the development of the soybean crop biomass and determining the occurrence of subperiods. Differences in NDVI values between harvests, regions and subperiods demonstrate the sensitivity of this index in detecting the responses of soybean plants to environmental conditions. Because NDVI data are generated from MODIS images, it is possible to create maps with information about the subperiods for all harvests and throughout the State, which enables greater temporal and spatial details compared to data currently available.

O objetivo deste trabalho foi caracterizar o cultivo de trigo na região norte do Estado do Rio Grande do Sul. Foram empregados dados oficiais de área cultivada e produção de grãos, de 2000 a 2008, dos municípios que compõem as regionais EMATER/RS Caxias do Sul, Erechim, Passo Fundo, Ijuí e Santa Rosa. Os dados foram provenientes do Levantamento Sistemático da Produção Agrícola (LSPA/IBGE). Considerando-se a área cultivada com cereais de estação fria, o trigo tem sido a principal cultura produtora de grãos estabelecida no período de outono-inverno-primavera. A produção de trigo no Estado concentra-se nas regionais analisadas, responsáveis, na média dos anos, por mais de 80% da quantidade produzida de grãos. Variações interanuais nos rendimentos regionais foram associadas, especialmente, às variações das condições meteorológicas, dada não existência de tendência tecnológica no período. Maiores rendimentos regionais de grãos de trigo e menores coeficientes de variação foram registrados nas regionais localizadas na porção leste (Caxias do Sul e Erechim). A análise de agrupamentos identificou grupos de municípios similares quanto ao rendimento médio municipal de grãos de trigo: baixos rendimentos de grãos (média de 1.444kg ha-1), médios (1.746kg ha-1) e altos (2.283kg ha-1).

This study aimed to characterize the wheat crop in north region of Rio Grande do Sul State, Brazil. It was used data set from official wheat cropping area, grain production and yield, from 2000 to 2008, to the shires that compose the regions of Caxias do Sul, Erechim, Passo Fundo, Ijuí and Santa Rosa. The data set was obtained from Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Considering winter cereals cropping areas, wheat are the main crop established in the regions during the autumn-winter-spring season. Cropping area estimations indicated that the analyzed regions concentrate the wheat production. The regions produced more than 80% of state wheat grain production. Since the technological trends weren't registered, the variations in the regional wheat yield were associated with the meteorological conditions during crop cycle. In Rio Grande do Sul State, there was a wheat yield variation in east-west direction: higher yields and low variation coefficients were obtained in the eastern portion (Caxias do Sul and Erechim). The cluster analysis identified tree groups of shires with similar wheat yield: low yield (average 1.444kg ha-1), medium yield (1.746kg ha-1) and high yield (2.283kg ha-1).

Este trabalho teve como objetivo construir uma regressão linear múltipla, empregando variáveis agrometeorológicas e espectrais, para estimativa de rendimento de grãos de trigo, em municípios pertencentes à região de atuação da Cooperativa Cotrijal (norte do Rio Grande do Sul). Para isso, foram empregados dados de rendimento (1991 a 2006), dados agrometeorológicos mensais (1991 a 2006) e dados espectrais (imagens NDVI/MODIS, 2000 a 2006). Foi analisada existência de aumento significativo no rendimento de grãos, decorrente da incorporação de novas tecnologias (tendência tecnológica). Para escolha das variáveis independentes da regressão linear, foi analisada a correlação dos dados agrometeorológicos e espectrais com os dados de rendimento. Definidas as variáveis, foi construída uma regressão linear múltipla de estimativa de rendimento de grãos de trigo. Os resultados mostraram que não houve aumento significativo no rendimento de grãos de trigo da Cotrijal, no período analisado. Foram escolhidas as seguintes variáveis independentes para construção da regressão linear múltipla: precipitação pluvial (outubro), índice de dano por geadas (setembro), graus-dia (acumulados de maio a outubro) e índice de vegetação por diferença normalizada (integrado de junho a outubro). As regressões lineares múltiplas apresentaram resultados satisfatórios, com erros de estimativa inferiores a 10%, na maior parte dos anos analisados. As características de precisão, fácil execução e baixo custo das regressões apontaram para possibilidade de uso conjunto de dados agrometeorológicos e espectrais, na estimativa de rendimento de grãos de trigo. Mais estudos são necessários para verificação dos resultados dos modelos, quando da incorporação de uma série mais longa de dados espectrais.

This study aimed to estimate the wheat yield within the Cotrijal Cooperative's operational area (northern Rio Grande do Sul), using spectral and meteorological variables. Yield data (1991-2006), monthly agrometeorological data (1991-2006) and spectral data (NDVI/MODIS, 2000-2006) were used in the analyses. The existence of a significant increase in grain yield due to the incorporation of new technologies was analyzed (technology trend).The choice of the independent variables was based on the analysis of the correlation between yield and spectral and meteorological data. For the multiple linear regression of grain yield estimation the following independent variables were used: rainfall (October), frost damage index (September), degree-days (accumulated from May to October) and NDVI (integrated from June to October). The multiple linear regressions showed satisfactory results with estimation errors below 10%, in most examined years. Accuracy, easy implementation and low cost of regressions pointed to the possibility of joint use of spectral and agrometeorological data in estimating wheat yield in the Cotrijal region. However, further studies are recommended to verify the results of the generated models when incorporating a longer series of spectral data.

Os objetivos deste trabalho foram elaborar perfis temporais de NDVI/MODIS, mediante a construção de máscaras de cultivo, verificando as variações interanuais dos perfis associadas à variação do rendimento de grãos de trigo no Rio Grande do Sul. Foram utilizadas imagens MOD13 dos meses de maio a novembro para os anos 2000 a 2006, pontos de controle na superfície (coletados em lavouras de trigo, aveia e cevada) e dados oficiais de rendimento médio de grãos de trigo (IBGE e Cotrijal). Os resultados mostraram que, por meio da metodologia de construção de máscaras de cultivo, é possível gerar perfis temporais de NDVI que permitem monitorar o desenvolvimento das lavouras de cereais de inverno e que podem ser empregados no estudo das variações interanuais de rendimento de grãos de trigo. Os maiores rendimentos de grãos estão relacionados à manutenção de altos valores de NDVI (acima de 0,7) por um período maior de tempo. Porém, a metodologia não permitiu a distinção de lavouras de trigo, aveia e cevada, sendo necessários estudos subseqüentes.

This research aimed to elaborate temporal NDVI profiles through the crop masks building, and find the interannual variations of profiles associated with variation of wheat grain yield in Rio Grande do Sul, Brazil. The data set were composed by MODIS13 images (NDVI product from May to November, 2000 to 2006), ground control points (collected in wheat, oat and barley fields) and official wheat grain yield (IBGE and Cotrijal). The results showed that using the proposed methodology for crop masking it is possible to generate consistent NDVI temporal profiles, which allows monitoring the development of winter cereal crops and can be used to evaluate the interannual variations of grain yield. The profiles showed that wheat grain yield was related to the maintenance of high NDVI values (above 0.7) for a larger period of time. However, the methodology did not allow the wheat, oats and barley discrimination, pointing for subsequent studies.