05573nam a2200217 a 450000100080000000500110000800800410001910000190006024501160007926000160019530000100021150002490022152047380047065000190520865000170522765000210524465000250526565000160529065300250530665300240533121115182023-12-04       2019    bl uuuu  m   00u1 u    #d1 aBARRETO, A. C.  aModelagem da salinidade do solo com a utilização de técnicas de sensoriamento remoto.h[electronic resource]  a2019.c2019  a87 f.  aTese (Doutorado em Manejo de Solo e Água) - Programa de Pós-Graduação em Manejo de Solo e Água, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró. Orientador: Miguel Ferreira Neto, UFERSA; Coorientador: Ronaldo Pereira de Oliveira, CNPS.  aA gestão dos recursos hídricos nas regiões áridas e semiáridas é fundamental para que se possa alcançar o desenvolvimento sustentável local. Essa gestão irá depender da construção de uma base de informações sobre as características de cada região. O uso de novas tecnologias para construção dessa base de dados é fundamental, considerando o avanço tecnológico ocorrido nos últimos anos, como também as grandes extensões dessas áreas. O sensoriamento remoto aliado ao geoprocessamento se apresenta como técnicas promissoras na gestão dos recursos naturais, devido a capacidade de analisar grandes áreas, armazenar informações, possibilitar o cruzamento desses dados e facilidade de consulta. Devido as variações climáticas ocorridas nessas regiões, o uso da irrigação torna-se uma prática quase que obrigatória para atender as necessidades de produção agrícola. Sendo que, quando praticada de forma descontrolada causa impactos como a degradação do solo da água e da vegetação. O monitoramento e avaliação desses impactos são fundamentais. Com isso, o objetivo desse trabalho foi avaliar a eficiência do uso de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento no monitoramento da salinidade e os seus efeitos sobre o solo e a vegetação. A pesquisa foi realizada no perímetro de irrigação do Baixo-Açu, localizado entre os municípios de Alto do Rodrigues e Afonso Bezerra. Inicialmente foi realizada uma análise prévia do perímetro, utilizando imagens de satélite e amostragens de solo em campo. Essa análise tinha como objetivo identificar através das imagens falhas de produção e verificar a variação da concentração de sais em profundidade, identificando qual a melhor correlação existente entre os níveis de salinidade e a resposta de índices espectrais, como também realizar uma análise temporal do vigor da vegetação na área de estudo. Em seguida foi realizado um estudo de caso, com o objetivo de se avaliar qual o índice espectral que melhor representa a variação de salinidade dentro do perímetro irrigado e avaliar como que a resolução espacial das imagens de satélite e a vegetação interferem na determinação da salinidade. No capítulo seguinte, foi caracterizada a resposta espectral de solos salinizados e através do uso de técnicas de regressão múltipla e análise espectral foram construídos e validados índices para mapeamento de solos salinos. Por último, foi caracterizada a resposta espectral da vegetação de áreas salinas e analisado o uso de índices específicos para mapeamento da salinidade do solo. A camada mais superficial (0-10cm) é a mais indicada para análise de correlação entre a CE do solo e índices espectrais. Foi também identificado que varias áreas dentro do perímetro de irrigação apresentam salinidade elevada impondo limitações ao desenvolvimento vegetativo e que com base em análise de NDVI pressupõe que essas áreas não apresentavam tais problemas antes da criação do perímetro irrigado. Dentre 20 índices espectrais analisados para mapeamento da salinidade do solo o SI1 foi o que apresentou melhor correlação (R²=0,80). A melhora da resolução espacial está diretamente ligada a melhora dos resultados de correlação na determinação da salinidade do solo isso quando comparadas imagens Landsat8 e Sentinel2. A vegetação presente na superfície do solo se mostrou como um "ruído" no mapeamento da salinidade, sendo comprovado que para utilização de índices espectrais de solo, a área necessita estar sem vegetação na superfície. A banda do satélite MSI/Sentinel2 que melhor correlaciona com a salinidade do solo é a banda verde (B03) com um coeficiente de determinação de 59,85%, sendo que todas as bandas do visível apresentam correlação significativa com a salinidade, a temperatura do solo determinada pelo uso de imagens TIRS/Landsat8 não apresentou boa correlação. A elevação do terreno também apresentou uma correlação significativa com 57,21%. As áreas salinas com solo exposto apresentaram um comportamento espectral distinto das demais áreas, com uma maior reflectância na região do visível e com base nessas análises foi possível desenvolver 15 índices espectrais de salinidade, sendo o melhor SA7 utilizado para o mapeamento da salinidade do local e validado com um R² de 83,84%. Os índices de vegetação não se mostraram bons para mapeamento da salinidade do solo, sendo que a vegetação característica de áreas salinas (halofitas) apresenta uma característica de reflectância distinta dos demais tipos de vegetação encontrados na área, principalmente com uma maior reflectância na região do visível.  aRemote sensing  aSaline soils  aSoil degradation  aSensoriamento Remoto  aSolo Salino  aDegradação do Solo  aÍndices Espectrais