The damage caused by wildfires has major impacts each year, not only on the environment but also on the economy and public health. The present study aimed at mapping the fire risk in the different areas of the municipality of Rio Verde, in the Central Brazilian state of Goiás. A number of factors that influence the occurrence of wildfires were considered in this analysis, including the orientation of the relief, the slope, population density, proximity of homes, the road network, and land cover and use. The analytical hierarchy process was used to determine the appropriate weights for each of the variables. The fire risk index was divided into five classes: water, low, moderate, high, and very high risks. Class 4 (high risk) was the most frequently recorded within the study area, followed by classes 3 (moderate risk) and 2 (low risk). Subsequently, the heat spots recorded by remote sensing were related to fire risk indices, and the framing in the classes was verified. Overall, 16.36% of the heat spots were considered low risk (class 2), while 36.29% were classified as moderate risk (class 3), and 46.72% as high risk (class 4). These findings indicate that the fire risk index provides an adequate and effective parameter for the spatial assessment of the distribution of fire events (controlled burns or wildfires) in the municipality of Rio Verde.

O aumento da temperatura da superfície tem causado preocupação mundial, principalmente porque as modificações do ambiente urbano interferem consideravelmente no conforto ambiental. O desenvolvimento das cidades está frequentemente marcado pela remoção de cobertura vegetal, movimentação de terra e impermeabilização do solo. Para investigar um processo de urbanização acentuado e seus efeitos no microclima, estudou-se o município de Rio Verde, estado de Goiás, Brasil, no período de 1985 a 2019. Objetivou-se com este estudo, avaliar espaço-temporalmente as mudanças do uso e ocupação solo e seus impactos na temperatura da superfície no Município. Para isso, desenvolveu-se uma condição embasada num algoritmo de decisão hierárquica, para classificar especificamente a distribuição espacial de solos de Cerrado urbano. Foi utilizado dados extraídos de imagens orbitais dos satélites Landsat-5 e Landsat-8 no período de 1985 a 2019. Dentre os resultados, detectou-se o aumento de camadas de superfície termicamente ativas, resultando em alterações na temperatura da superfície demonstrando que a intensidade das ilhas de calor é superior em áreas de solos impermeabilizados. Este estudo por fim concluiu-se, que a expansão urbana, assim como os demais parâmetros ambientais ocasionados por esta, foram a principal força motriz e causa dessas modificações e impactos no microclima observados no município. Nesse sentido, as mudanças do uso e ocupação do solo resultou em alterações no comportamento térmico superficial ocasionado principalmente pela transformação do uso do solo.

O pantanal brasileiro está presente nos estados de Mato Grosso e Mato Grosso do Sul que possui diversidade florística e animal, é a maior planície alagada do mundo. A preservação no bioma é de suma importância para manter e progredir a diversidade do local, perante isso, a Reserva Particular do Patrimônio Natural (RPPN) no bioma pantanal tem o objetivo de preservar localidades que a evapotranspiração está sendo mais intensa com diferente espaço de tempo. A presente pesquisa apresenta por meio de resultados captados pelo sensoriamento remoto a respeito pelo índice de vegetação da diferença normalizada, chamado de NDVI, esse índice quantifica e qualifica o resultado da vegetação na região. Para o método de mapeamento da área foi utilizado o sensoriamento remoto, o satélite utilizado foi o TERRA/AQUA, e para determinação dos cálculos foi usada softwares de GIS (Sistema de Informação Geográfica) onde abrange sensores orbitais necessárias para a pesquisa. O sensor do satélite MOD16 contribuí com algoritmo de entrada de Índice de Área Foliar (LAI), fração de Radiação Fotossinteticamente (fPAR) e abrangendo albedo de classificação de uso da terra oriundos do sensor MODIS coleção 5 sendo séries temporais com intervalo de 8 e 16 dias do MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Palavras-chave: Pantanal. NDVI. MOD16. MODIS. RPPN. Abstract The wetland in Brazilian is present in the states of Mato Grosso and Mato Grosso do Sul that has floristic and animal diversity, it is the largest flooded plain in the world. Preservation in the biome is of paramount importance to maintain and progress the diversity of the place, in view of this, the Private Natural Heritage Reserve (RPPN) in the wetland biome that aims to preserve locations where evapotranspiration is being more intense with different spaces. of time. The present research presents, through results captured by remote sensing, regarding the normalized difference vegetation index, called NDVI, this index quantifies and qualifies the result of vegetation in the region. Remote sensing was used for the area mapping method, the satellite used was TERRA/AQUA, and GIS software (Geographic Information System) was used to determine the calculations, covering orbital sensors necessary for the research. The MOD16 satellite sensor contributes with an input algorithm of Leaf Area Index (LAI), Photosynthetically Radiation Fraction (fPAR) and covering land use classification albedo from the MODIS sensor collection 5 being time series with interval of 8 and 16 days of the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Keywords: Pantanal. NDVI. MOD16. MODIS. RPPN.

Os municípios de Cuiabá e Chapada dos Guimarães fazem parte do cerrado brasileiro que possui diversidade florística, porém também são áreas suscetíveis a queimadas, com o crescimento populacional exponencial em ambas cidades. Portanto para mensuração das cicatrizes de queimadas nos municípios foi utilizado a técnica NBR (Índice de Queimada Normalizada) por determinação de resultado com índice kappa por sensoriamento remoto de 2015 a 2019. A técnica aplicada na pesquisa foi por uso de imagem do satélite Sentinel-2 possuindo o sensor MSI (Instrumento Multiespectral) provenientes da ESA (Agência Espacial Europeia), sendo utilizado pelo espectro eletromagnético contendo 13 bandas com resolução de 10 a 60 metros, e a determinação dos cálculos foi usado softwares de GIS (Sistema de Informação Geográfica) por faixas de espectro de infravermelho-próximo e infravermelho-médio. O estudo avalia/compara imagens das cicatrizes de queimadas na área de estudo de 2015 a 2019 enfatizando os períodos de seca e chuvosa com comparativo de precipitação na região de Cuiabá, apresenta locais com crescimento de queimadas que possuem estradas, apresenta local da barrem do lago de manso (abastecimento hídrico do município de Cuiabá), determina que ao passar do tempo a vegetação na região está sofrendo com as queimadas presentes sendo por natural, acidental ou criminosa. Palavras-chaves: NBR. Bioma. Sensoriamento Remoto. Abstract The municipalities of Cuiabá and Chapada dos Guimarães are present in the Brazilian cerrado, which has floristic diversity, but they are also areas susceptible to burns, with exponential population growth in both cities. Therefore, to measure burn scars in the study municipalities, the NBR (Normalized Burn Index) technique was used by determining the result with kappa index by remote sensing from 2015 to 2019. The applications of the research techniques were applied by using image of the Sentinel-2 satellite by MSI (Multispectral Instrument) sensor from ESA (European Space Agency) using the electromagnetic spectrum with 13 bands with a resolution of 10 to 60 meters, the determination of the calculations was used by GIS software (Geographic Information System) by near-infrared and mid-infrared spectrum ranges. The study evaluates/compares images of the scars of fires in the study area from 2015 to 2019, emphasizing the dry and rainy periods with a comparison of precipitation in the region of Cuiabá, presents places with growth of fires that have roads, presents a place of the lake barrem de manso (water supply for the municipality of Cuiabá), determines that over time the vegetation in the region is suffering from the present burns, whether natural, accidental or criminal. Keywords: NBR. Biome. Remote Sensing.

O uso de geotecnologias na agricultura com a utilização de sensoriamento remoto (SR) junto com sistemas de informações geográficas (SIG) no Brasil vem sendo amplamente utilizada nos últimos anos com o lançamento de novos satélites de alta resolução espacial, pois apresentam baixo custo, ausenta a mão de obra técnica no campo e alcança com precisão áreas de grandes extensões agrícolas. Diante disso, o objetivo geral deste trabalho foi analisar diferentes estudos que utilizam o índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) nas principais culturas brasileiras (soja, cana-de-açúcar e café). O presente trabalho apresentou os conhecimentos sobre índices de vegetação, sensores orbitais e uso da geotecnologia para monitoramento de culturas no Brasil. Foi possível concluir que o NDVI é o índice de vegetação mais utilizado no Brasil para estudos envolvendo mapeamento e diagnóstico de diferentes culturas cultivadas no país, sendo utilizado por diferentes autores com distintos satélites. Outros índices vegetação como SAVI e EVI também foram apresentados e destacados como metodologias alternativas para produção de mapas de vegetação das culturas, indicadores de saúde da cultura, além do convencional (NDVI). O estudo demonstrou também o Sensoriamento Remoto como técnica alternativa indispensável, viável e de baixo custo no contexto atual brasileiro envolvendo atividade agrícola. Palavras-chave: Geotecnologia; Índices de vegetação; Sensoriamento remoto; Satélites; Culturas. Abstract The use of geotechnologies in agriculture with the use of remote sensing (SR) along with geographic information systems (GIS) in Brazil has been widely used in recent years with the launch of new satellites of high spatial resolution, since they are low cost, absent the technical workforce in the field and accurately reaches areas of large agricultural tracts. Therefore, the general objective of this work was to analyze different studies using the normalized difference vegetation index (NDVI) in the main Brazilian crops (soybean, sugar cane and coffee). The present work presented the knowledge about vegetation indices, orbital sensors, and the use of geotechnology to monitor crops in Brazil. It was possible to conclude that the NDVI is the vegetation index most used in Brazil for studies involving mapping and diagnosis of different crops grown in the country, being used by different authors with different satellites. Other vegetation indexes such as SAVI and EVI were also presented and highlighted as alternative methodologies to produce crop vegetation maps, crop health indicators, besides conventional (NDVI). The study also demonstrated Remote Sensing as an indispensable, viable and inexpensive alternative technique in the current Brazilian context involving agricultural activity. Keywords: Geotechnology; Indices of vegetation; Remote sensing; Satellites; Cultures.

Evapotranspiration (ET) is the second largest component of the terrestrial hydrological cycle on a global scale. The estimation of ET at regional scale using satellite imagery and algorithms allow the conversion of instantaneous measures in daily totals which represents a major contribution to the study of energy exchange between the biosphere and atmosphere. One of the most important remote sensing algorithms used to estimate the spatial partitioning of energy is the SEBAL - Surface Energy Balance Algorithm for Land. The time processing of this algorithm can be very high depending on the size of the image. Thus, the objective of this study was to propose a framework of the use of graphic processing units (GPU) to run the SEBAL to increase the performance and reduce the time required to run it. For implementation of SEBAL’s framework was used local data collected in a micrometeorological tower installed in an area located in the Northern Pantanal (Brazil) and Landsat 5 – TM image. We used the Model Maker function of the ERDAS 9.2 Software to run SEBAL algorithm, and its implementation in Java, CUDA and OpenCL languages. A daily ET estimated by SEBAL in JAVA, CUDA and OpenCL languages were similar to the value performed by ERDAS software. The daily ET computed by the ERDAS software was 10% lower and the SEBAL computed in JAVA language, CUDA and OpenCL was 9% lower than the ET obtained by the Bowen ratio method. The results showed that CUDA was better due to the Speed Up performance up to 35,000 times. Keywords: Wetland, evapotranspiration estimation, hyper seasonal savanna .

Diante da necessidade de obtenção de informações relacionadas ao microclima e influência da vegetação dentro de um perímetro urbano na qualidade de vida dos seus habitantes se define como parâmetros biofísicos a serem estudados nesta pesquisa o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Leaf Area Index (LAI). Considerando que o Sensoriamento Remoto é uma tecnologia de baixo custo e fácil aquisição podendo ser obtidas gratuitamente, via banco de dados disponíveis na Internet, verifica-se que o sensoriamento pode ser utilizado como fonte confiável de levantamento desses parâmetros. Este estudo tem como objetivo analisar a produção científica sobre o uso do sensoriamento remoto como tecnologia alternativa para obtenção de informações de parâmetros biofísicos, como o NDVI e LAI, possibilitando a preservação e o planejamento da vegetação nos espaços urbanos. O artigo se trata de uma revisão narrativa realizada através de consultas aos bancos de dados Scientific Electronic Library Online (SciELO), Literatura Latino-Americana e, principalmente, do banco de dados Scopus (Elsevier) da CAPES. Como critérios de inclusão foram aplicados: artigos com disponibilidade completa de 2010 até 2020 e com relação direta com o estudo. É possível concluir que como o ambiente sofre alterações constantes pela ação antrópica e a interpretação de imagens de satélite é uma fonte direta de se determinar a dinâmica dos processos envolvidos em tais alterações, a fotointerpretação e o processamento digital de imagens assumem papel de grande importância. Tais ferramentas permitem fornecer subsídios para a compreensão dos fenômenos ambientais, além da possibilidade de planejamento estratégico no planejamento urbano. As revisões bibliográficas realizadas indicam a fotointerpretação e o processamento digital de imagens como ferramentas ainda pouco utilizadas para estimar os parâmetros biofísicos no contexto urbano. Palavras-chave: Sensoriamento Remoto. Espaços Urbanos. NDVI e LAI. AbstractGiven the need to obtain information related to the vegetation microclimate and influence within an urban perimeter on the quality of life of its inhabitants, it was defined as biophysical parameters to be studied in this research the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Leaf Area Index (LAI). Considering that Remote Sensing is a low cost and easy acquisition technology and can be obtained free of charge via the database available on the Internet, it will be verified that sensing can be used as a reliable source of survey of these parameters. This study aims to analyze the scientific production on the use of remote sensing as an alternative technology to obtain information from biophysical parameters, such as NDVI and LAI, enabling the vegetation preservation and planning in urban spaces. The article is a narrative review carried out through consultations with the Databases Scientific Electronic Library Online (SciELO), Latin American Literature and mainly the Scopus database (Elsevier) of CAPES. Inclusion criteria were applied: articles with complete availability from 2010 to 2020 and with direct relation to the study. It is possible to conclude that the environment undergoes constant changes by anthropic action and the satellite images interpretation is a direct source for determining the processes dynamics involved in such changes, photointerpretation and digital image processing play a major role. Such tools allow to provide subsidies for the understanding of environmental phenomena, in addition to the possibility of strategic planning in urban planning. The bibliographic reviews performed indicate photointerpretation and digital image processing as tools still little used to estimate biophysical parameters in the urban context. Keywords: Remote Sensing. Urban Spaces. NDVI and LAI

Em regiões onde a rede meteorológica não apresenta uma cobertura satisfatória o uso do sensoriamento remoto se apresenta como uma técnica eficaz para estudo ambiental, possibilitando examinar a métrica dos padrões de uso do solo, bem como análises espaciais e temporais do clima nas cidades. Dessa forma, este trabalho busca analisar a produção científica sobre as técnicas de predição de temperatura e umidade do ar a partir de dados de sensoriamento remoto. Foi realizada uma análise bibliográfica e documental em consultas à base de pesquisa da Scopus (Elseivier) com a seleção final de 15 artigos que possuem relação direta com o conteúdo da pesquisa e enfatizam o estudo de clima urbano pelos padrões de uso do solo urbano, analisando-se dados obtidos por meio de sensores orbitais de satélites como os da série Landsat. O resultado da pesquisa aponta para o uso da vegetação como importante recurso de mitigação dos efeitos negativos do clima na cidade. Modelos matemáticos estão sendo aprimorados para obtenção de temperatura do ar com base em dados de temperatura de superfície, uma vez que ambas variáveis possuem uma forte correlação. Os índices espectrais NDMI e NDWI são úteis na verificação de dados sobre umidade do ar, porém pouco consistentes em locais de vegetação nula ou esparsa. Identificou-se o sensoriamento remoto como ferramenta promissora inclusive na análise de mesoclimas e microclimas urbanos, sendo importante a continuidade de pesquisas e estudos que identifiquem suas potencialidades. Palavras-chave: Umidade do Ar. Sensores Orbitais. Temperatura do Ar. Abstract In regions where the meteorological network does not have a satisfactory coverage or the use of remote sensing, it presents itself as an effective technique for environmental studies, allowing the metrics evaluation of land use patterns as well as spatial and temporal analyzes of the climate in cities. In this way, this research aims to analyze the scientific production on the temperature and humidity techniques prediction from remote sensing data. A bibliographic and documentary analysis was carried out in consultation with the Scopus (Elseivier) research base with a final selection of 15 scientific articles that directly relate to the research content and emphasize the study of urban climate by urban land use patterns, analyzing data obtained using satellite orbital sensors such as the Landsat series. The result of the research points to the use of vegetation as an important resource to mitigate the negative effects of climate in the city. Mathematical models are being improved to obtains air temperature based on surface temperature data, since both variables have a strong correlation. The NDMI and NDWI spectral indices are useful in verifying data on air humidity, but they are not very consistent in areas of null or sparse vegetation. Remote sensing has been identified as a promising tool, including in the analysis of urban mesoclimates and microclimates, and it is important to continue research and studies that identify its potential. Keywords: Air Humidity. Orbital Sensors. Air Temperature.

O uso e cobertura da terra podem ser analisados ​​usando o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e a Temperatura da Superfície da Terra (TST). Em áreas densamente povoadas, o aumento da temperatura do ar devido ao efeito da ilha de calor urbana pode prejudicar o conforto térmico e a saúde dos cidadãos. O parque urbano é um critério importante para avaliar a responsabilidade do meio ambiente nas cidades, especialmente aquelas de clima tropical. Nesse sentido, o presente trabalho teve como objetivo estudar a relação entre uso e ocupação do solo, NDVI e TST no Parque Estadual Mãe Bonifácia (PEMB) e seu entorno na cidade de Cuiabá, Mato Grosso, nos anos de 2013 e 2020 com o uso de técnicas de sensoriamento remoto e Sistema de Informação Geográfica (SIG). Os resultados mostraram relações inversas entre os valores de NDVI e TST no período considerado, evidenciando os benefícios microclimáticos da área de estudo. Conclui-se, assim, que existe uma relação entre os padrões de ocupação do solo e o clima local. Dessa forma, o planejamento da gestão administrativa de áreas verdes nas cidades pode otimizar o conforto térmico da população, garantindo um ambiente saudável.

Este trabalho teve como objetivo mostrar a dedução física e matemática do método de Bowen na conversão de fluxo de calor latente em unidade de volume de água. A evapotranspiração é o processo natural de fluxo de água para atmosfera. Dentre as técnicas meteorológicas existentes, o método de Bowen consiste na razão entre os fluxos de calor latente (energia destinada para mudança de estado físico da água) e sensível (energia destinada para mudança de temperatura) emitidos por uma superfície durante o processo de evaporação e transpiração das plantas, em função dos gradientes da pressão de vapor e da temperatura observados sobre a superfície. Além disso, o método está fundamentado no princípio de conservação de energia, com fundamentos matemáticos relativamente simples e com modesto aparato instrumental. Palavras-chaves: Fluxo de calor; micrometeorologia; perda de água; atmosfera. Abstract This work aimed to show the physical and mathematical deduction of the Bowen method in the conversion of latent heat flow into a unit of water volume. Evapotranspiration is the natural process of flowing water into the atmosphere. Among the existing meteorological techniques, the Bowen method consists of the ratio between the latent heat flows (energy destined to change the physical state of the water) and sensitive (energy destined to change the temperature) emitted by a surface during the evaporation process and plant transpiration, depending on the vapor pressure and temperature gradients observed on the surface. In addition, the method is based on the principle of energy conservation, with relatively simple mathematical foundations and with modest instrumental apparatus. Keywords: Heat flow; micrometeorology; loss of water; atmosphere.

The Pantanal is the largest floodplain of the globe occupying 138,183 km2 in Brazil. The fundamental ecological factor of interaction between the Pantanal ecosystems is the flooding regime. Connected to properties of the soil-plant-atmosphere system, knowledge on the soil water content becomes increasingly necessary. The high temporal and spatial variability of water content in the soil caused by the vast heterogeneity of soil texture, vegetation, topography and climate makes it a difficult physical variable to be measured. However, its spatial and temporal variability can be determined by recent modern techniques of remote sensing based on data obtained by microwave or infrared sensors. Thus, the aim of this study was to evaluate the accuracy of vegetation and soil water indexes through satellite images from Landsat 5 in the northern Brazilian Pantanal. The study was conducted in a pasture, experimental site in the Northern Pantanal in Mato Grosso state. Soil moisture was measured using a TDR probe installed at 10 cm depth in the period from 2009 to 2011. For comparison, spectral indexes and the surface temperature provided by Geological Survey (USGS) were used, these indexes are derived from bands ratios of satellite reflectance products Landsat 5 TM. The data evaluation was performed using some indicators: accuracy - Willmott index, Root Mean Square Error and the Mean Absolute Error. This study demonstrated that the application of remote sensing in the management of water resources is very promising. The indexes correlated with soil moisture measurement. Among the soil water indexes the NBR-2 showed related to soil moisture measurement. For both types of soils EVI had the highest determination coefficient, lowest errors and highest Willmott’s index of agreement.

A bacia hidrográfica é considerada um sistema estruturado e adaptada às condições externas como unidade territorial destinada a pesquisa, planejamento e gestão ambiental. Com a ocupação acelerada deste ecossistema pelo homem, a vegetação sofreu transformações e tornou-se susceptível a ameaças por focos de calor. Neste contexto, o presente trabalho teve como objetivo identificar e analisar a distribuição geográfica dos focos de calor na Bacia Hidrográfica do Rio Coxipó (BHRC) no período seco dos anos de 2015, 2017 e 2019, utilizando geotecnologias. Os resultados mostraram uma tendência na distribuição geoespacial de ocorrência de focos de calor para toda bacia com maior incidência na classe Formação Savânica (57,55 %) seguida da classe pastagem (30,52%) e Formação Florestal (10,66%) e para as margens das vias públicas e limites urbanos foram computados um percentual de 21,40%. Conclui-se que a ocorrência de focos de calor na estação seca manteve uma relação inversa com a precipitação pluviométrica e as classes de vegetação influenciam na distribuição dos focos de calor.Palavras-Chaves: Geotecnologias, Padrão espacial, SIG.

A evapotranspiracao (ET) e o segundo maior componente do ciclo hidrologico terrestre em escala global. A estimativa de ET em escala regional usando imagens de satelite e algoritmos permite a conversao de medidas instantâneas em totais diarios, o que representa uma grande contribuicao para o estudo das trocas de energia entre a biosfera e a atmosfera. Um dos algoritmos de sensoriamento remoto mais importantes usados para estimar a particao espacial de energia e o SEBAL - Algoritmo de Balanco de Energia de Superficie da Terra. O tempo de processamento desse algoritmo pode ser muito alto, dependendo do tamanho da imagem. Assim, o objetivo deste estudo foi propor uma estrutura de uso de unidades de processamento grafico (GPU) para executar o SEBAL, a fim de aumentar o desempenho e reduzir o tempo necessario para executa-lo. Para a implementacao da estrutura do SEBAL foram utilizados dados locais coletados em uma torre micrometeorologica instalada em uma area localizada no Pantanal Norte (Brasil) e na imagem do satelite Landsat 5-TM. Utilizamos a funcao ModelMaker do software ERDAS 9.2 para executar o algoritmo SEBAL e sua implementacao nas linguagens Java, CUDA e OpenCL. A ET diaria estimada pelo SEBAL nas linguagens JAVA, CUDA e OpenCL foi semelhante ao realizado pelo software ERDAS. A ET diaria calculada pelo software ERDAS foi 10% menor e o SEBAL calculado na linguagem JAVA, CUDA e OpenCL foi 9% menor que a ET obtida pelo metodo da razao de Bowen. Os resultados mostraram que o CUDA foi melhor devido ao desempenho do SpeedUp em ate 35.000 vezes. Palavras-chave: Pantanal, estimativa de evapotranspiracao, savana hiper sazonal

Gross primary production (GPP) is the total amount of fixed carbon and depends on vegetation health and water and energy availability. GPP has been monitored worldwide by flux towers and models that are coupled with remotely sensed data, such as by Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). However, models have not been evaluated for tropical savanna, which presumably represent a challenge because of large spatial and seasonal variation in GPP. Thus, our goal was to evaluate the Vegetation Photosynthesis Model (VPM), Temperature and Greenness Model (TG), Vegetation Index Model (VI), and the MOD17A2 product of MODIS in a tropical mixed woodland-grassland. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Land Surface Water Index (LSWI), Land Surface Temperature (LST) and Photosynthetically Active Radiation Fraction (fPAR) derived from the MODIS sensor were used as model inputs and integrated with ground-based micrometeorological variables. GPP varied significantly between the wet and dry seasons and was positively correlated with seasonal variations in soil volumetric water content (VSWC) and precipitation, and negatively correlated with the vapor pressure deficit (VPD). Satellite vegetation indices (NDVI, LSWI, and to a lesser extent, the EVI) and derived quantities (fPAR and LUE) also exhibited similar correlations with VSWC and precipitation. Thus, there were strong positive correlations between the SVIs and GPP. All of the models were able to simulate the seasonal variations in GPP; however, VPM had the best performance with the highest correlation and smallest errors. TG, VI, and MOD17A2 models performed similarly, except for the VI model based only on the EVI. Given their ability to capture seasonal dynamics, remote-sensing based models, such as those tested here, will likely be an important tool for assessing how climate variability alters C cycling dynamics in these spatially and temporally heterogeneous landscapes.

Neste trabalho foi realizada uma análise comparativa entre dados de precipitação observados e dados de precipitação estimados pelo satélite TRMM, com o objetivo de avaliar a eficiência da precipitação estimada pelo sensor orbital em três sítios experimentais do bioma Pantanal mato-grossense localizadas próximas à Reserva Particular do Patrimônio Natural (RPPN) Sesc Pantanal, no município de Barão de Melgaço, considerada a maior reserva particular natural do Brasil, distante 160 km de Cuiabá, MT. Foram utilizados para o desenvolvimento do projeto, dados de precipitação de torres meteorológicas (pluviômetro) e o sensor orbital Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) produto 3B43. A avaliação dos dados foi realizada por meio de alguns indicadores: exatidão – índice de Willmott (d); erro quadrático médio (EQM), erro médio absoluto (EMA), coeficiente de correlação (r) e coeficiente de determinação (R2). Os resultados obtidos indicam a existência de boa correlação entre os dados de precipitação observados e do sensor TRMM. Tais resultados mostram a eficiência da utilização do satélite TRMM 3B43.Palavra-chave: Processamento de imagens, Satélites, Índices de vegetação. Evaluation of precipitation estimated by an orbital sensor in the Pantanal Mato-Grossense A B S T R A C TIn this work a comparative analysis was carried out between observed precipitation data and precipitation data estimated by the TRMM satellite with the objective of evaluating the precipitation efficiency estimated by the orbital sensor at three experimental sites in the Pantanal biome of Mato Grosso located near the Private Reserve of the Natural Heritage (RPPN) Sesc Pantanal, in the municipality of Barão de Melgaço considered the largest private nature reserve in Brazil, 160 km away from Cuiabá, MT. Precipitation data from meteorological towers (pluviometer) and the orbital sensor Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) product 3B43 were used for the development of the project. Data evaluation was performed using some indicators: accuracy - Willmott index (d); mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), correlation coefficient (r) and determination coefficient (R2). The results obtained indicate the existence of a good correlation between the observed precipitation data and the TRMM sensor. These results show the efficiency of using the TRMM 3B43 satellite.Keywords: Image processing, Satellites, Vegetation indexes.

Pescadores e comerciantes de peixes na região da baixada cuiabanadesenvolvem diversas estratégias para dificultar a produção de provas de pesca predatória no Estado de Mato Grosso, em especial para o pescado das espécies: Cachara (Pseudoplatystoma fasciatum)e Pintado (Pseudoplatystoma corruscans).Estas duas espécies, agrupam qualidades inéditas do ponto de vista gastronômica epor essa razão, possuem grande lucratividade. Como a lei Estadual 9096 de 16 de janeiro de 2009 proíbe a captura de pescado através de diversos tipos de petrechos, em especial os específicos do artigo 25, item “V” letra “f” que trata sobre os petrechos de malha (rede e tarrafão), os contraventores escolhem a extração das cabeças dos animais no intuito de polemizar o método da captura e ainda o tamanho do pescado. Este estabelece um modelo estatístico para estas espécies de forma a reconstituir o tamanho do pescado apreendido mesmo sem a cabeça, viabilizando a estimativa pericial.

A cidade de Sorriso-MT é considerada a capital do agronegócio no Brasil e maior produtora individual de soja do mundo. A expansão agrícola no Município de Sorriso no Estado de Mato Grosso se deu nos anos 70 com o favorecimento do governo federal estimulando a chegada de famílias provenientes do Sul do País. Diante disso, o objetivo desse trabalho foi avaliar a dinâmica espaço-temporal do NDVI no Município por meio de sensoriamento remoto. Utilizou-se imagens do satélite Landsat-5 (TM), entre os anos de 1984 e 2011. O processamento dessas imagens foi realizado por meio do programa ArcGIS 10.3 e linguagem Python. A estimativa da expansão das áreas de cultivo e quantidade de áreas de mata nativa do Município foi calculado através do índice de vegetação da diferença normalizada - NDVI. Nossos resultados sugerem que as possíveis mudanças ocorridas no solo do Município podem estar afetando as variáveis climatológicas como a temperatura da região. O estudou demonstrou também que a expansão agrícola se intensificou após a emancipação do Município, com grande crescimento das áreas de cultivo e urbanização, tendo como consequência a diminuição das áreas de mata nativa.Palavra-chave: Processamento de imagens, Satélites, Índices de vegetação. Study of NDVI spatiotemporal dynamics in the city of Sorriso-MT A B S T R A C TThe Sorriso-MT city is considered the agribusiness capital in Brazil and the largest single soy producer in the world. The agricultural expansion of Sorriso in the state of Mato Grosso occurred in the 70's with the favor of the federal government encouraging the arrival of families from the south of the country. Therefore, the objective of this work was to evaluate the spatial-temporal dynamics of NDVI in the Municipality through remote sensing. Landsat-5 (TM) satellite images were used between 1984 and 2011. These images were processed using the ArcGIS 10.3 program and Python language. The estimate the expansion of the cultivated areas and the amount of native forest areas of the Municipality was calculated through the normalized difference vegetation index - NDVI. Our results suggest that possible changes in the soil of the municipality may be affecting climatic variables such as the region temperature. The study also showed that the agricultural expansion intensified after the emancipation of the Municipality, with great growth of cultivation and urbanization areas, resulting in the reduction of native forest areas.Keywords: Image processing, Satellites, Vegetation indexes

Characterize accurately and accurate evapotranspiration (ET) on a global scale has been one of the major determinant challenges in terrestrial ecosystem studies, climate dynamics and hydrological cycle. The goal in this study was to evaluate methodologies presented in the literature proposing a new methodology and automation in the process of selection of hot and cold pixels to need the sensible heat flux H and ET. The study was conducted in four different locations in the state of Mato Grosso, Brazil. And two areas of forest and two formed by pasture. For the H automation process we used the proposed Bastiaanssen et al. (1998a), Gao et al. (2011), and other vegetation using different levels of the literature suggests. The automation of the selection of hot and cold pixels process was successful, showing correlations above 0.83 for the estimates of H and 0.75 for estimates of ET. The identification of hot and cold pixels using the methodology by similarity of neighboring pixels using the average of pixels showed the highest correlations to the H in the study areas. LAI had the best indicator in the automated identification of hot and cold pixels to estimate the daily evapotranspiration (ET24h).

In order to preserve the Private Reserve of SESC Pantanal Natural Heritage (RPPN) was established in 1997. The physiognomies there show rapid transitions, which makes it difficult to classify land use and complex dynamics of the flood regime. Therefore, the object of this work was to evaluate the temperature dynamics and biophysical parameters in a reserve in the Brazilian Pantanal. Precipitation data and images from the Landsat 5 satellite were used to compute biophysical parameters. Our results demonstrate that the largest area is occupied by shrubby vegetation, followed by pasture, cambarazal and murundus fields. The albedo, the surface temperature, and the NDVI showed significant differences over the studied period and in the dry and rainy seasons. The vegetation indices showed the highest values in the years of 1989 during the rainy season, while the highest values of albedo and surface temperature were obtained a decade later, periods that precede the formation and expansion of the RPPN SESC-Pantanal. The LAI did not show any significant difference between the entire period studied and between the dry and rainy seasons, which demonstrates that most of the vegetation maintained during the period of formation, expansion and preservation of the RPPN.