Delineation of watershed in a mountainous area using different digital elevation models / Delimitação de bacia hidrográfica em região montanhosa a partir de diferentes modelos digitais de elevação

The precise delineation of watersheds is essential to studies related to environmental and hydrologic modeling. Such delineation is performed automatically in GIS softwares using algorithms that identify the watershed from grid representation of the terrain, the digital elevation model (DEM). This study evaluated the automatic delineation of a watershed located in the southern mountainous region of Espirito Santo (Brazil) using six different DEMs. Three MDEs were obtained by radar images (SRTM) and its refinements. Other three MDEs were obtained by process spatial interpolation of topographic data using different interpolators. It was found that the MDE obtained by the interpolation of topographic data using Top To Raster interpolator, (taking mapped hydrography as support) promoted the best representation of the watershed topography for the purpose of its delimitation.

A correta delimitação dos divisores de água da uma bacia hidrográfica é de grande importância para estudos ligados à modelagem hidrológica e ambiental. Tal procedimento é realizado de forma automática em aplicativos computacionais de Sistemas de Informações Geográficas, por meio de algoritmos que identificam os divisores de águas a partir de uma representação matricial da topografia do terreno, denominada Modelo Digital de Elevação (MDE). O presente trabalho avaliou a delimitação automática de uma bacia hidrográfica situada em região montanhosa do Sul do Estado do Espírito Santo (Brasil) feita a partir de seis diferentes MDEs: três MDEs originários de imagem de radar (SRTM) e seus refinamentos, além de três MDEs originários de processos de interpolação espacial de curvas de nível por meio de diferentes formas de interpolação. Verificou-se que o MDE gerado a partir das curvas de nível e da hidrografia mapeada utilizando o interpolador Topo To Raster apresentou o melhor desempenho de representação do relevo da bacia para fins de delimitação da bacia hidrográfica analisada.

Delineation of watershed in a mountainous area using different digital elevation models / Delimitação de bacia hidrográfica em região montanhosa a partir de diferentes modelos digitais de elevação

The precise delineation of watersheds is essential to studies related to environmental and hydrologic modeling. Such delineation is performed automatically in GIS softwares using algorithms that identify the watershed from grid representation of the terrain, the digital elevation model (DEM). This study evaluated the automatic delineation of a watershed located in the southern mountainous region of Espirito Santo (Brazil) using six different DEMs. Three MDEs were obtained by radar images (SRTM) and its refinements. Other three MDEs were obtained by process spatial interpolation of topographic data using different interpolators. It was found that the MDE obtained by the interpolation of topographic data using Top To Raster interpolator, (taking mapped hydrography as support) promoted the best representation of the watershed topography for the purpose of its delimitation.

A correta delimitação dos divisores de água da uma bacia hidrográfica é de grande importância para estudos ligados à modelagem hidrológica e ambiental. Tal procedimento é realizado de forma automática em aplicativos computacionais de Sistemas de Informações Geográficas, por meio de algoritmos que identificam os divisores de águas a partir de uma representação matricial da topografia do terreno, denominada Modelo Digital de Elevação (MDE). O presente trabalho avaliou a delimitação automática de uma bacia hidrográfica situada em região montanhosa do Sul do Estado do Espírito Santo (Brasil) feita a partir de seis diferentes MDEs: três MDEs originários de imagem de radar (SRTM) e seus refinamentos, além de três MDEs originários de processos de interpolação espacial de curvas de nível por meio de diferentes formas de interpolação. Verificou-se que o MDE gerado a partir das curvas de nível e da hidrografia mapeada utilizando o interpolador Topo To Raster apresentou o melhor desempenho de representação do relevo da bacia para fins de delimitação da bacia hidrográfica analisada.

Assessing biophysical variable parameters of bean crop with hyperspectral measurements

Recently high spectral resolution sensors have been developed, which allow new and more advanced applications in agriculture. Motivated by the increasing importance of hyperspectral remote sensing data, the need for research is important to define optimal wavebands to estimate biophysical parameters of crop. The use of narrow band vegetation indices (VI) derived from hyperspectral measurements acquired by a field spectrometer was evaluated to estimate bean (Phaseolus vulgaris L.) grain yield, plant height and leaf area index (LAI). Field canopy reflectance measurements were acquired at six bean growth stages over 48 plots with four water levels (179.5; 256.5; 357.5 and 406.2 mm) and tree nitrogen rates (0; 80 and 160 kg ha-1) and four replicates. The following VI was analyzed: OSNBR (optimum simple narrow-band reflectivity); NB_NDVI (narrow-band normalized difference vegetation index) and NDVI (normalized difference index). The vegetation indices investigated (OSNBR, NB_NDVI and NDVI) were efficient to estimate LAI, plant height and grain yield. During all crop development, the best correlations between biophysical variables and spectral variables were observed on V4 (the third trifoliolate leaves were unfolded in 50 % of plants) and R6 (plants developed first flowers in 50 % of plants) stages, according to the variable analyzed.

Assessing biophysical variable parameters of bean crop with hyperspectral measurements

Recently high spectral resolution sensors have been developed, which allow new and more advanced applications in agriculture. Motivated by the increasing importance of hyperspectral remote sensing data, the need for research is important to define optimal wavebands to estimate biophysical parameters of crop. The use of narrow band vegetation indices (VI) derived from hyperspectral measurements acquired by a field spectrometer was evaluated to estimate bean (Phaseolus vulgaris L.) grain yield, plant height and leaf area index (LAI). Field canopy reflectance measurements were acquired at six bean growth stages over 48 plots with four water levels (179.5; 256.5; 357.5 and 406.2 mm) and tree nitrogen rates (0; 80 and 160 kg ha-1) and four replicates. The following VI was analyzed: OSNBR (optimum simple narrow-band reflectivity); NB_NDVI (narrow-band normalized difference vegetation index) and NDVI (normalized difference index). The vegetation indices investigated (OSNBR, NB_NDVI and NDVI) were efficient to estimate LAI, plant height and grain yield. During all crop development, the best correlations between biophysical variables and spectral variables were observed on V4 (the third trifoliolate leaves were unfolded in 50 % of plants) and R6 (plants developed first flowers in 50 % of plants) stages, according to the variable analyzed.

Variabilidade espacial da textura de um Argissolo Vermelho Amarelo sob cultivo de pastagem e vegetação nativa

The study of the spatial variability of soil attributes under different crop helps the study of changes due the management. This research was carried out to determine spatial variability the particle-size distribution, using of the classic statistic and geostatistics, of a soil cultivated with pasture and native vegetation. Soil samples were collected in the layer 0-0.20m, at the crossing points of a regular grid with 10m-intervals, summing up 64 samples points in each area. In the pasture area the fractions of coarse and total sand presented larger mean values in relation to the native vegetation, and negative correlation with the altitude of the points samples in the two areas. All of the fractions presented moderate to high spatial dependence in the two areas and with the defined still, with exception of the fine sand and the silt in the pasture. Much of this variability occurs as a function of water erosion.

O conhecimento da variabilidade espacial dos atributos de um solo sob diferentes coberturas auxilia o estudo das alterações ocorridas em razão do manejo. O objetivo deste trabalho foi determinar, com uso da estatística clássica e geoestatística, a variabilidade espacial das frações texturais de um solo cultivado com pastagem e vegetação nativa. Amostras de solo foram coletadas na profundidade de 0-0,20m, nos pontos de cruzamento de uma malha, com intervalos regulares de 10m, totalizando 64 pontos em cada área. Na área de pastagem, as frações areia grossa e total apresentaram valores médios maiores em relação à vegetação nativa e correlações negativas com as altitudes dos pontos amostrais nas duas áreas. Todas as frações texturais apresentaram dependência espacial de moderada a alta nas duas áreas e com o patamar definido, com exceção da areia fina e do silte na pastagem. Grande parte dessa variabilidade ocorre em função da erosão hídrica.

Variabilidade espacial da textura de um Argissolo Vermelho Amarelo sob cultivo de pastagem e vegetação nativa

The study of the spatial variability of soil attributes under different crop helps the study of changes due the management. This research was carried out to determine spatial variability the particle-size distribution, using of the classic statistic and geostatistics, of a soil cultivated with pasture and native vegetation. Soil samples were collected in the layer 0-0.20m, at the crossing points of a regular grid with 10m-intervals, summing up 64 samples points in each area. In the pasture area the fractions of coarse and total sand presented larger mean values in relation to the native vegetation, and negative correlation with the altitude of the points samples in the two areas. All of the fractions presented moderate to high spatial dependence in the two areas and with the defined still, with exception of the fine sand and the silt in the pasture. Much of this variability occurs as a function of water erosion.

O conhecimento da variabilidade espacial dos atributos de um solo sob diferentes coberturas auxilia o estudo das alterações ocorridas em razão do manejo. O objetivo deste trabalho foi determinar, com uso da estatística clássica e geoestatística, a variabilidade espacial das frações texturais de um solo cultivado com pastagem e vegetação nativa. Amostras de solo foram coletadas na profundidade de 0-0,20m, nos pontos de cruzamento de uma malha, com intervalos regulares de 10m, totalizando 64 pontos em cada área. Na área de pastagem, as frações areia grossa e total apresentaram valores médios maiores em relação à vegetação nativa e correlações negativas com as altitudes dos pontos amostrais nas duas áreas. Todas as frações texturais apresentaram dependência espacial de moderada a alta nas duas áreas e com o patamar definido, com exceção da areia fina e do silte na pastagem. Grande parte dessa variabilidade ocorre em função da erosão hídrica.

Hyperspectral field reflectance measurements to estimate wheat grain yield and plant height

Hyperspectral crop reflectance data are useful for several remote sensing applications in agriculture, but there is still a need for studies to define optimal wavebands to estimate crop biophysical parameters. The objective of this work is to analyze the use of narrow and broad band vegetation indices (VI) derived from hyperspectral field reflectance measurements to estimate wheat (Triticum aestivum L.) grain yield and plant height. A field study was conducted during the winter growing season of 2003 in Campinas, São Paulo State, Brazil. Field canopy reflectance measurements were acquired at six wheat growth stages over 80 plots with four wheat cultivars (IAC-362, IAC-364, IAC-370, and IAC-373), five levels of nitrogen fertilizer (0, 30, 60, 90, and 120 kg of N ha-1) and four replicates. The following VI were analyzed: a) hyperspectral or narrow-band VI (1. optimum multiple narrow-band reflectance, OMNBR; 2. narrow-band normalized difference vegetation index, NB_NDVI; 3. first- and second-order derivative of reflectance; and 4. four derivative green vegetation index); and b) broad band VI (simple ratio, SR; normalized difference vegetation index, NDVI; and soil-adjusted vegetation index, SAVI). Hyperspectral indices provided an overall better estimate of biophysical variables when compared to broad band VI. The OMNBR with four bands presented the highest R² values to estimate both grain yield (R² = 0.74; Booting and Heading stages) and plant height (R² = 0.68; Heading stage). Best results to estimate biophysical variables were observed for spectral measurements acquired between Tillering II and Heading stages.

Dados hiperespectrais de reflectância de culturas agrícolas são úteis para diversas aplicações e ainda existe a necessidade de estudos para definir as melhores bandas para estimar parâmetros biofísicos de culturas. O objetivo deste trabalho é analisar o uso de índices de vegetação (IV) de bandas estreitas e largas obtidas de medidas de reflectância hiperespectral a campo para estimar a produtividade de grãos e a altura de plantas do trigo (Triticum aestivum L.). Um experimento a campo foi conduzido durante a entre safra de 2003 em Campinas, São Paulo, Brasil. Medidas de reflectância foram adquiridas ao longo de seis estádios da cultura em 80 parcelas (quatro cultivares, cinco níveis de adubação nitrogenada e quatro repetições). Os IV testados foram: a) de banda estreita ou hiperespectrais (1. ótima reflectância de múltiplas bandas estreitas, OMNBR; 2. índice de vegetação da diferença normalizada com banda estreita, NB_NDVI; 3. primeira e segunda derivada da reflectância e; 4. quatro índices de derivadas da vegetação verde) e b) de banda larga (razão simples, SR; índice vegetativo da diferença normalizada, NDVI e; índice vegetativo ajustado para solo, SAVI). Os índices hiperespectrais forneceram melhores estimativas quando comparados às estimativas dos IV de banda larga. O índice OMNBR com quatro bandas apresentou os maiores valores de R² para estimar a produtividade de grãos (R² = 0,74; Emborrachamento e Espigamento) e a altura das plantas (R² = 0,68; Espigamento). Os melhores resultados foram observados entre os estádios de Perfilhamento II e Espigamento.

Hyperspectral field reflectance measurements to estimate wheat grain yield and plant height

Hyperspectral crop reflectance data are useful for several remote sensing applications in agriculture, but there is still a need for studies to define optimal wavebands to estimate crop biophysical parameters. The objective of this work is to analyze the use of narrow and broad band vegetation indices (VI) derived from hyperspectral field reflectance measurements to estimate wheat (Triticum aestivum L.) grain yield and plant height. A field study was conducted during the winter growing season of 2003 in Campinas, São Paulo State, Brazil. Field canopy reflectance measurements were acquired at six wheat growth stages over 80 plots with four wheat cultivars (IAC-362, IAC-364, IAC-370, and IAC-373), five levels of nitrogen fertilizer (0, 30, 60, 90, and 120 kg of N ha-1) and four replicates. The following VI were analyzed: a) hyperspectral or narrow-band VI (1. optimum multiple narrow-band reflectance, OMNBR; 2. narrow-band normalized difference vegetation index, NB_NDVI; 3. first- and second-order derivative of reflectance; and 4. four derivative green vegetation index); and b) broad band VI (simple ratio, SR; normalized difference vegetation index, NDVI; and soil-adjusted vegetation index, SAVI). Hyperspectral indices provided an overall better estimate of biophysical variables when compared to broad band VI. The OMNBR with four bands presented the highest R² values to estimate both grain yield (R² = 0.74; Booting and Heading stages) and plant height (R² = 0.68; Heading stage). Best results to estimate biophysical variables were observed for spectral measurements acquired between Tillering II and Heading stages.

Dados hiperespectrais de reflectância de culturas agrícolas são úteis para diversas aplicações e ainda existe a necessidade de estudos para definir as melhores bandas para estimar parâmetros biofísicos de culturas. O objetivo deste trabalho é analisar o uso de índices de vegetação (IV) de bandas estreitas e largas obtidas de medidas de reflectância hiperespectral a campo para estimar a produtividade de grãos e a altura de plantas do trigo (Triticum aestivum L.). Um experimento a campo foi conduzido durante a entre safra de 2003 em Campinas, São Paulo, Brasil. Medidas de reflectância foram adquiridas ao longo de seis estádios da cultura em 80 parcelas (quatro cultivares, cinco níveis de adubação nitrogenada e quatro repetições). Os IV testados foram: a) de banda estreita ou hiperespectrais (1. ótima reflectância de múltiplas bandas estreitas, OMNBR; 2. índice de vegetação da diferença normalizada com banda estreita, NB_NDVI; 3. primeira e segunda derivada da reflectância e; 4. quatro índices de derivadas da vegetação verde) e b) de banda larga (razão simples, SR; índice vegetativo da diferença normalizada, NDVI e; índice vegetativo ajustado para solo, SAVI). Os índices hiperespectrais forneceram melhores estimativas quando comparados às estimativas dos IV de banda larga. O índice OMNBR com quatro bandas apresentou os maiores valores de R² para estimar a produtividade de grãos (R² = 0,74; Emborrachamento e Espigamento) e a altura das plantas (R² = 0,68; Espigamento). Os melhores resultados foram observados entre os estádios de Perfilhamento II e Espigamento.

Monitoring leaf area index at watershed level through NDVI from Landsat-7/ETM+ data

Leaf area index (LAI) is an important parameter of the vegetation canopy, and is used, for instance, to estimate evapotranspiration, an important component of the hydrological cycle. This work analyzed the relationship between LAI, measured in field, and NDVI from four dates (derived from Landsat-7/ETM+ data), and with such vegetation index, to generate and analyze LAI maps of the study area for the diverse dates. LAI data were collected monthly in the field with LAI-2000 equipment in stands of sugar cane, pasture, corn, eucalypt, and riparian forest. The relationships between LAI and NDVI were adjusted by a potential model; 57% to 72% of the NDVI variance were explained by the LAI. LAI maps generated by empirical relationships between LAI and NDVI showed reasonable precision (standard error of LAI estimate ranged from 0.42 to 0.87 m² m-2). The mean LAI value of each monthly LAI map was shown to be related to the total precipitation in the three previous months.

O Índice de Área Foliar (IAF) é um importante parâmetro do dossel da vegetação, sendo utilizado, por exemplo, para estimar a evapotranspiração, um importante componente do ciclo hidrológico. Analisou-se a relação entre o IAF, medido em campo, e o índice de vegetação NDVI, de quatro datas (a partir de dados Landsat-7/ETM+) e, com este índice, foram gerados e analisados mapas de IAF da área de estudo para as diferentes datas. O IAF foi coletado mensalmente em campo, com o equipamento LAI-2000, em áreas de cana-de-açúcar, pastagem, milho, eucalipto e floresta ripária. A relação entre o IAF e o NDVI foi melhor ajustada por um modelo potencial, sendo que de 57% a 72% da variação do NDVI puderam ser explicados pelo IAF. Os mapas de IAF gerados por modelos empíricos da relação entre o IAF e NDVI mostraram razoável precisão (o erro padrão da estimativa de IAF variou de 0,42 a 0,87 m²m-2). O valor médio de IAF para cada mapa mensal mostrou-se relacionado com a precipitação total dos três meses anteriores.

Monitoring leaf area index at watershed level through NDVI from Landsat-7/ETM+ data

Leaf area index (LAI) is an important parameter of the vegetation canopy, and is used, for instance, to estimate evapotranspiration, an important component of the hydrological cycle. This work analyzed the relationship between LAI, measured in field, and NDVI from four dates (derived from Landsat-7/ETM+ data), and with such vegetation index, to generate and analyze LAI maps of the study area for the diverse dates. LAI data were collected monthly in the field with LAI-2000 equipment in stands of sugar cane, pasture, corn, eucalypt, and riparian forest. The relationships between LAI and NDVI were adjusted by a potential model; 57% to 72% of the NDVI variance were explained by the LAI. LAI maps generated by empirical relationships between LAI and NDVI showed reasonable precision (standard error of LAI estimate ranged from 0.42 to 0.87 m² m-2). The mean LAI value of each monthly LAI map was shown to be related to the total precipitation in the three previous months.

O Índice de Área Foliar (IAF) é um importante parâmetro do dossel da vegetação, sendo utilizado, por exemplo, para estimar a evapotranspiração, um importante componente do ciclo hidrológico. Analisou-se a relação entre o IAF, medido em campo, e o índice de vegetação NDVI, de quatro datas (a partir de dados Landsat-7/ETM+) e, com este índice, foram gerados e analisados mapas de IAF da área de estudo para as diferentes datas. O IAF foi coletado mensalmente em campo, com o equipamento LAI-2000, em áreas de cana-de-açúcar, pastagem, milho, eucalipto e floresta ripária. A relação entre o IAF e o NDVI foi melhor ajustada por um modelo potencial, sendo que de 57% a 72% da variação do NDVI puderam ser explicados pelo IAF. Os mapas de IAF gerados por modelos empíricos da relação entre o IAF e NDVI mostraram razoável precisão (o erro padrão da estimativa de IAF variou de 0,42 a 0,87 m²m-2). O valor médio de IAF para cada mapa mensal mostrou-se relacionado com a precipitação total dos três meses anteriores.

Leaf area index of ground covers in a subtropical watershed

Leaf Area Index (LAI), an important structural variable descriptive of vegetation, is directly related to evapotranspiration and productivity. The objective of this work was to measure and analyze monthly LAI of different ground covers in a subtropical watershed. A field campaign to collect monthly LAI data was carried out during the year 2001, with a LAI-2000 (plant canopy analyzer) device, in sugarcane, pasture, corn, eucalypt, and riparian forest patches. Riparian forest presented a maximum LAI of 4.90; LAI values decreased as precipitation decreased, as it is a characteristic of this type of semideciduous vegetation. LAI for sugar cane presented the greatest variability throughout the year, related to plant characteristics and crop management in the study area. Results represent an initial step for the understanding of LAI dynamics in the study area and areas under similar conditions.

O Índice de Área Foliar (IAF) é uma importante variável estrutural descritora da vegetação, diretamente relacionada com a evapotranspiração e a produtividade. O objetivo deste trabalho foi estruturar e analisar um banco de dados de valores mensais de IAF de diferentes coberturas do solo em uma microbacia hidrográfica subtropical. Uma campanha de campo de coleta de dados mensais de IAF, com o auxílio do equipamento LAI-2000 (analisador de dossel de plantas), foi realizada durante o ano de 2001, em áreas de cana-de-açúcar, pastagem, milho, eucalipto e floresta ripária. O valor máximo do IAF foi de 4,90, para floresta ripária; este valor apresentou uma queda com a diminuição da precipitação, característica deste tipo de vegetação semidecidual. O IAF da cana-de-açúcar apresentou a maior variabilidade durante o período de coleta, devido às características próprias da cultura e seu manejo na área em estudo. Os resultados apresentados representam um passo inicial para o entendimento da dinâmica do IAF na área em estudo e áreas similares.

Leaf area index of ground covers in a subtropical watershed

Leaf Area Index (LAI), an important structural variable descriptive of vegetation, is directly related to evapotranspiration and productivity. The objective of this work was to measure and analyze monthly LAI of different ground covers in a subtropical watershed. A field campaign to collect monthly LAI data was carried out during the year 2001, with a LAI-2000 (plant canopy analyzer) device, in sugarcane, pasture, corn, eucalypt, and riparian forest patches. Riparian forest presented a maximum LAI of 4.90; LAI values decreased as precipitation decreased, as it is a characteristic of this type of semideciduous vegetation. LAI for sugar cane presented the greatest variability throughout the year, related to plant characteristics and crop management in the study area. Results represent an initial step for the understanding of LAI dynamics in the study area and areas under similar conditions.

O Índice de Área Foliar (IAF) é uma importante variável estrutural descritora da vegetação, diretamente relacionada com a evapotranspiração e a produtividade. O objetivo deste trabalho foi estruturar e analisar um banco de dados de valores mensais de IAF de diferentes coberturas do solo em uma microbacia hidrográfica subtropical. Uma campanha de campo de coleta de dados mensais de IAF, com o auxílio do equipamento LAI-2000 (analisador de dossel de plantas), foi realizada durante o ano de 2001, em áreas de cana-de-açúcar, pastagem, milho, eucalipto e floresta ripária. O valor máximo do IAF foi de 4,90, para floresta ripária; este valor apresentou uma queda com a diminuição da precipitação, característica deste tipo de vegetação semidecidual. O IAF da cana-de-açúcar apresentou a maior variabilidade durante o período de coleta, devido às características próprias da cultura e seu manejo na área em estudo. Os resultados apresentados representam um passo inicial para o entendimento da dinâmica do IAF na área em estudo e áreas similares.