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dc.creatorFernandes, Rogê Henrique Tolentino-
dc.date.accessioned2022-07-12T15:33:27Z-
dc.date.available2022-07-12T15:33:27Z-
dc.date.issued2022-03-24-
dc.identifier.citationFERNANDES, Rogê Henrique Tolentino. Uso de imagens sentinel-2 e LandsaT-8 para estudos em áreas agrícolas na região sudoeste do Paraná. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29057-
dc.description.abstractThe data generated by satellite image processing, especially Sentinel-2 and Landsat-8 types, have many possibilities, given the significant number of frequencies and the short sampling interval from the satellites. With this, the aim of this study were to compare the images obtained by the two satellites and define which one is more efficient to analyze the soils coverage rate and plants health of crops at the city of Mariópolis, in the State of Paraná, through the generation of vegetation indexes. The data was obtained from the Europe Space Agency's website (ESA) and processed by the open-source QGis software. After cropping the images where interest was due, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) indexes were generated to indentify the crops' plant’s health level and area of bare soil. The results showed that the NDVI indexes generated from the different images differ, even when analyzing the same area in close periods. This difference may be related to the spatial resolution's difference, 10 m and 30 m for the Sentinel-2 and Landsat-9, respectively, or it may be related to the abrupt climate variations with severe frosts that interfere with the chlorophyll levels in the plant tissue.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/pt_BR
dc.subjectSatélitespt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectAgriculturapt_BR
dc.subjectSatellitespt_BR
dc.subjectRemote sensingpt_BR
dc.subjectAgriculturept_BR
dc.titleUso de imagens sentinel-2 e LandsaT-8 para estudos em áreas agrícolas na região sudoeste do Paranápt_BR
dc.title.alternativeUse of sentinel-2 and Landsat-8 images for studies in agricultural areas in the southwest region of Paranápt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoAs informações geradas por meio do processamento de imagens de satélites, especialmente as do tipo Sentinel-2 e Landsat-8, tem um amplo leque de possibilidades, dado ao grande número de bandas e ao curto intervalo de imageamento dos satélites. Neste sentido, o objetivo do presente estudo foi comparar as imagens obtidas pelos dois satélites e definir qual o mais eficiente para analisar a taxa de cobertura do solo e sanidade vegetal de lavouras do Município de Mariópolis-PR, através da geração de índices de vegetação. Os dados foram obtidos a partir do portal da Europe Space Agency (ESA) e processados no software QGis, disponibilizado gratuitamente. Após o recorte das imagens de acordo com as áreas de interesse, foram gerados índices NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) que permite identificar o grau de sanidade vegetal da lavoura e área de solo descoberto. Os resultados mostraram que os índices NDVI gerados a partir das diferentes imagens apresentam resultados distintos, mesmo quando analisando uma mesma área em períodos próximos. Esta diferença pode estar relacionada a diferença de resolução espacial entre as duas imagens, 10 m e 30 m para Sentinel – 2 e Landsat-8, respectivamente, ou também a variações climáticas abruptas com geadas severas e veranicos que interferem nos níveis de clorofila do tecido vegetal.pt_BR
dc.degree.localPato Brancopt_BR
dc.publisher.localPato Brancopt_BR
dc.contributor.advisor1Campos, Jose Ricardo da Rocha-
dc.contributor.referee1Campos, Jose Ricardo da Rocha-
dc.contributor.referee2Godoy, Cristiane Maria Tonetto-
dc.contributor.referee3Victorino, Heloísa da Silva-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento Acadêmico de Ciências Agráriaspt_BR
dc.publisher.programAgronomiapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApt_BR
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