Data/hora: 25/06/2024 14:09:20

Biblioteca(s): 	Embrapa Uva e Vinho.	
Data corrente: 	30/12/2014	
Data da última atualização: 	15/04/2019	
Autoria: 	ARRUDA, D. C. de; BORTOLOTTO, V. C.; HOFF, R.; DUCATI, J. R.	
Afiliação: 	ROSEMARY HOFF, CNPUV.	
Título: 	Identidade espectral entre cultivares de uvas viníferas em duas regiões da Campanha Gaúcha.	
Ano de publicação: 	2014	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CARTOGRAFIA, 26.; CONGRESSO BRASILEIRO DE GEOPROCESSAMENTO, 5.; EXPOSICARTA, 25., 2014, Gramado, RS. Mapas conectando o Brasil e a América do Sul: anais. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Cartografia, Geodésia, Fotogrametria e Sensoriamento Remoto, 2014.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	O uso de tecnologias de sensoriamento remoto na análise e na caracterização de assinaturas espectrais de culturas vitícolas por meio de imagens de satélite contribuem para o controle e monitoramento nas tomadas de decisões relativas à gestão da produção e qualidade dos vinhos. O presente trabalho visou separar as assinaturas espectrais de cultivares de uvas viníferas em duas regiões distintas, nos municípios de Santana do Livramento e Candiota, localizados na Campanha Gaúcha. Foram utilizados mapas georreferenciados fornecidos pelos proprietários das áreas com a localização das cultivares para delimitar as regiões de interesse a partir do produto L1B do sensor ASTER (Advanced Spaceborne Thermal and Reflection Radiometer) e coletar as informações de refletância normalizada nas faixas espectrais das bandas do VNIR (Visible Near Infrared) e SWIR (Short Wave Infrared) de 48 parcelas das cultivares Vitis vinífera Cabernet Sauvignon, Merlot, Chardonnay, Pinot Noir, Sauvignon Blanc e Tannat. As classes de estudo compreenderam as cultivares e para teste de desempenho foi incluída a classe ?banhado? nas duas regiões. As imagens foram submetidas às correções do efeito Cross Talk, reamostragem para 15 metros das bandas do SWIR e correção atmosférica utilizando o algoritmo FLAASH (Fast Line-of-Sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes). Para verificar a separabilidade das variedades foi utilizado o algoritmo de classificação Máxima Verossimilhança e também a Análise Discriminante das médias de refletância de cada parcela nas bandas (1, 2, 3N, 4, 5, 6, 7, 8 e 9). Os resultados obtidos mostraram que a Análise Discriminante (AD) distinguiu totalmente as regiões, enquanto a separabilidade das assinaturas espectrais das cultivares teve menor desempenho, com percentagens entre 37 e 75% de acurácia. O classificador de Máxima Verossimilhança, aplicado separadamente a cada região, teve desempenho de 91% de acurácia para a região de Santana do Livramento e 75% para Candiota. Os resultados indicam que dados de refletância obtidos de imagens ASTER permitem com relativo sucesso a discriminação espectral de classes de vegetação com assinaturas espectrais muito próximas entre si, como é o caso de cultivares vitícolas. A distinta separação das regiões, caracterizadas como ?terroirs? vitícolas, pode ser atribuída às diferenças físico-químicas do solo das regiões transmitidas à folhagem das videiras e em seguida às suas refletâncias. A classe ?banhado? teve assinatura espectral totalmente diferente das cultivares e, portanto, foi identificada e totalmente separada das classes como era esperado.	
Palavras-Chave: 	Assinatura espectral; Candiota RS; Santana do Livramento RS.	
Thesagro: 	Produção; Produção vegetal; Qualidade; Sensoriamento remoto; Solo; Uva; Variedade; Vinho; Viticultura.	
Categoria do assunto: 	Z Localizações Geográficas	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/114647/1/CT04-39-1404784119.pdf	
Registro original: 	Embrapa Uva e Vinho (CNPUV)	
Exemplares: 	CNPUV - (15640-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS