03736nam a2200289 a 450000100080000000500110000800800410001910000210006024501220008126002940020352026920049765000150318965000230320465000140322765000250324165000090326665000080327565000140328365000100329765000160330765300250332365300160334865300290336470000220339370000130341570000180342820039452019-04-15       2014    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aARRUDA, D. C. de  aIdentidade espectral entre cultivares de uvas viníferas em duas regiões da Campanha Gaúcha.h[electronic resource]  aIn: 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 Remotoc2014  aO 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.  aProdução  aProdução vegetal  aQualidade  aSensoriamento remoto  aSolo  aUva  aVariedade  aVinho  aViticultura  aAssinatura espectral  aCandiota RS  aSantana do Livramento RS1 aBORTOLOTTO, V. C.1 aHOFF, R.1 aDUCATI, J. R.