Biblioteca do Café
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Item Mapeamento automatizado de áreas de café em Minas Gerais(Embrapa Café, 2021-09) Alves, Helena Maria Ramos; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Campos, Beatriz Fonseca DominikItem Caracterização das áreas cafeeiras da região do Campo das Vertentes(Embrapa Café, 2019-10) Alves, Helena Maria Ramos; Inácio, Franklin Daniel; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Matsumoto, Lysandra; Pimentel, Thaís Velloso Cougo; Vale, Glaucya Jerusa SoutoNeste trabalho, buscou-se fundamentar a seleção e a demarcação dos municípios que constituem a região do Campo das Vertentes de Minas Gerais para o produto café e caracterizar os ambientes cafeeiros desta região que encontra-se, no presente momento, no processo de solicitar um Indicação Geográfica na modalidade de Indicação de Procedência. A região demarcada compreende 17 municípios. As áreas ocupadas pela cafeicultura da região foi mapeada e quantificada. A distribuição do café em relação ao relevo e à altitude também foi mapeada. Estes mapeamentos constituem parte da caracterização dos ambientes cafeeiros da região e fornecem subsídio para o estudo que visa a obtenção de uma IG para a região. Espera-se que a obtenção desta IG contribua para a proteção e valorização desta histórica e importante região de produção de café do estado de Minas Gerais e desencadeie processos para o desenvolvimento regional sustentável de sua cafeicultura.Item Distribuição do NDVI e exposição de vertentes em áreas cafeeiras em Santo antônio do Amparo, MG(Embrapa Café, 2019-10) Campos, Beatriz Fonseca Dominik; Alves, Helena Maria Ramos; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Inácio, Franklin Daniel; Silva, Vânia AparecidaA produção cafeeira tem grande importância socioeconômica para o Brasil, entretanto o uso de informação de sensores remotos, que permite monitoramento periódico com custos relativamente baixos, ainda é pouco utilizado. Dados espectrais como os índices de vegetação podem ser usados para avaliar estresse hídrico, biomassa e crescimento de culturas. O objetivo desse estudo foi avaliar o NDVI de áreas de café e sua relação com a exposição da vertente. Foram avaliadas as áreas cafeeiras do município de Santo Antônio do Amparo, MG, em janeiro de 2019. A exposição de vertentes sul e sudeste são áreas menos ocupadas pela cafeicultura. A maior parte das áreas de café apresentaram NDVI maior de 0,75. Sudoeste e oeste tiveram as maiores classes de NDVI, ao contrário do norte. Essas geoinformações podem servir de subsídio para definição de novas áreas de plantio e manejo da cafeicultura na região.Item Relação entre índices de vegetação de áreas cafeeiras e variáveis do balanço hídrico, em Santo antônio do Amparo, MG(Embrapa Café, 2019-10) Volpato, Margarete Marin Lordelo; Alves, Helena Maria Ramos; Meireles, Elza Jacqueline Leite; Silva, Vânia Aparecida; Inácio, Franklin Daniel; Campos, Beatriz Fonseca DominikO monitoramento agrometeorológico de áreas cafeeiras tem sido realizado convencionalmente em campo, porém, estudos mais recentes utilizam imagens de satélite, que permitem avaliar grandes áreas a custos menores. Neste sentido, o sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) do satélite TERRA oferece gratuitamente imagens com alta resolução temporal e produtos voltados especialmente para o monitoramento da vegetação, como o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e EVI (Enhanced Vegetation Index). O objetivo do estudo foi avaliar a variação temporal dos valores de NDVI e EVI de áreas cafeeiras do município de Santo Antônio do Amparo, MG, e correlacioná-los as variáveis do balanço hídrico climatológico, entre os anos de 2014 a 2017. As relações entre variáveis do balanço hídrico climatológico e os índices de vegetação foram verificadas, porém com fraca correlação estatística. O estudo demonstrou o potencial dos índices de vegetação de imagens do sensor MODIS para auxiliar no monitoramento das condições hídricas de áreas cafeeiras, minimizando os custos de monitoramento e manejo de lavouras cafeeiras.Item Mapeamento da cultura cafeeira por meio de classificação automática utilizando atributos espectrais, texturais e fator de iluminação(Editora UFLA, 2017-04) Marujo, Rennan de Freitas Bezerra; Moreira, Maurício Alves; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Alves, Helena Maria RamosO café, importante produto nas exportações brasileiras, necessita de constante monitoramento para que os sistemas de previsão de safras existentes sejam confiáveis. Imagens orbitais de média resolução espacial são ferramentas com grande potencial para mapeamento do uso do solo e identificação de culturas agrícolas. Nesta pesquisa, visando o mapeamento de áreas cafeeiras, avaliou-se o desempenho da classificação baseada em objetos, associada a técnicas de mineração de dados, aplicada em imagens OLI/Landsat-8. Foram feitas três classificações automáticas, a primeira constando exclusivamente atributos espectrais, a segunda acrescentando atributos texturais e a terceira, incluindo também classes de iluminação do terreno. Foram utilizadas seis imagens multiespectrais, datadas de três diferentes estádios fenológicos da cultura: frutificação, granação e repouso. A validação das classificações foi feita por meio do Método de Monte Carlo utilizando como referência mapas visualmente interpretados. As classificações feitas exclusivamente com atributos espectrais resultaram, para a classe café, exatidão média de 57%. Não houve estádio fenológico que proporcionasse maior exatidão à classe café, entretanto ao incluir os atributos texturais, a exatidão da classe café melhorou para 76%. Assim, observa-se que atributos texturais mostraram-se importantes para detecção automática de áreas cafeeiras.Item Modis images for agrometeorological monitoring of coffee areas(Editora UFLA, 2013-04) Volpato, Margarete Marin Lordelo; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Santos, Walbert Júnior Reis dosAgrometeorological monitoring of coffee lands has conventionally been performed in the field using data from land-based meteorological stations and field surveys to observe crop conditions. More recent studies use satellite images, which assess large areas at lower costs. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor of the Earth satellite provides free images with high temporal resolution and vegetation specific products, such as the MOD13, which provides the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) processed in advanced. The objective of this study was to evaluate the relation between the NDVI spectral vegetation index and the meteorological and water balance variables of coffee lands of the south of Minas Gerais in order to obtain statistical models of this relationship. The study area is located in the municipality of Três Pontas, Minas Gerais, Brazil. The statistical models obtained demonstrate a significant negative correlation between the NDVI and water deficit. NDVI values under 70% may represent a water deficit in the coffee plants. The models developed in this study could be used in the agrometeorological monitoring of coffee lands in the south of Minas Gerais.Item Imagens do sensor modis para monitoramento agrometeorológico de áreas cafeeiras(Editora UFLA, 2013-04) Volpato, Margarete Marin Lordelo; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Santos, Walbert Júnior Reis dosO monitoramento agrometeorológico de áreas cafeeiras tem sido realizado convencionalmente em campo utilizando-se dados de estações meteorológicas terrestres e visitas à lavoura para se observar seu desenvolvimento. Estudos mais recentes utilizam imagens de satélite, que permitem avaliar grandes áreas a custos menores. O sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) do satélite Terra oferece gratuitamente imagens com alta resolução temporal e produtos voltados especialmente para vegetação como o MOD13, que fornece o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) previamente processado. Objetivou-se, no presente estudo, avaliar a relação entre o índice de vegetação espectral NDVI e as variáveis meteorológicas e do balanço hídrico, em áreas cafeeiras do sul de Minas Gerais, visando à obtenção de modelos estatísticos dessa relação. A área de estudo localiza-se no município de Três Pontas, estado de Minas Gerais, Brasil. Os modelos estatísticos desenvolvidos demonstram a correlação significativa negativa entre o NDVI e déficit hídrico. Valores de NDVI menores que 70% podem indicar a deficiência hídrica de cafeeiros. Os modelos desenvolvidos no presente estudo poderão ser usados no monitoramento agrometeorológico de lavouras cafeeiras na região sul de Minas Gerais.