O desenvolvimento de uma tecnologia que venha a ser utilizada no monitoramento remoto de água e da planta de forma rápida e fácil foi o objetivo principal do aplicativo ADIVA - Análise de Índices de Vegetação e Água. Este aplicativo processa imagens obtidas em satélites e em veículos aéreos não tripulados (VANTs ou drones). O ADIVA realiza a calibração radiométrica, o cálculo da reflectância espectral e dos índices de vegetação e água. Também permite ao usuário realizar a classificação dos índices computados por meio de um processo binário visando a fácil identificação de alvos na superfície. Os produtos gerados são exportados no formato geotiff com e sem a classificação selecionada pelo usuário, e ainda é gerado um arquivo .csv com as principais estatísticas da área de estudo. Os principais usuários do ADIVA são estudantes e professores de instituições de ensino (graduação e pós-graduação); técnicos em geoprocessamento, agrônomos e técnicos agrícolas; desenvolvedores de aplicativos para gerenciamento de propriedades agropecuárias, áreas de preservação, vegetação nativa, cultivos irrigados e dos recursos hídricos; órgãos municipais, estaduais e federais gestores de clima e água, dentre outros. Os resultados têm sido bastante promissores no que diz respeito a obtenção de informações rápidas relacionadas as condições hídricas das bacias hidrográficas, classificando e identificando canais de transporte de água, áreas nativas e irrigadas, por exemplo. Este aplicativo pode auxiliar na tomada de decisão quanto as condições hídricas da vegetação e demais alvos importantes das bacias hidrográficas de Pernambuco e qualquer outra bacia hidrográfica do mundo.

A intensidade de uso e ocupação do solo e a fragmentação da paisagem, estimadas através de técnicas de processamento de imagens de satélite, foram relacionadas a parâmetros químicos e físicos de qualidade de água, medidos em 3 pontos de captação do córrego Ponte de Terra, localizado no Distrito Federal. Os parâmetros analisados, coletados mensalmente na bacia (A = 9,8 km²), foram: a cor, a turbidez, a condutividade elétrica, a concentração de amônia, a demanda química de oxigênio (DQO) e o índice de qualidade da água (IQA). Estudou-se, também, a estacionariedade das séries históricas dos parâmetros entre os anos de 1992 e 2005, quando a bacia sofreu um processo significativo de ocupação do solo. Indicadores de intensidade de ocupação do solo (LUIm) e a fragmentação da paisagem (Fp) foram desenvolvidos e calculados para a bacia, usando-se as proporções de áreas de diferentes graus de modificação e a entropia espectral da imagem, respectivamente. Apesar do uso/ocupação do solo e da fragmentação da paisagem terem aumentado significativamente no período estudado, apenas a DQO (média das 3 captações) aumentou de forma significativa. Como a zona ripária se manteve relativamente íntegra no período estudado, é possível que ela tenha amenizado eventuais impactos à qualidade da água na bacia.<br>Land-use intensity and landscape fragmentation, estimated by digital processing of remotely-sensed images, were related to chemical and physical parameters of water, measured in 3 points of the Ponte de Terra stream (9.8 km² of basin area), located in Brasilia, Brazil. The water quality parameters studied were the colour, turbidity, conductivity, concentration of ammonia, chemical oxygen demand (COD), and the water quality index (IQA). The stationarity of the time series of the parameters was also studied in the period between 1992 and 2005, when the basin experienced a significant occupation process. Land-use intensity (LUIm) and landscape fragmentation (Fp) indicators were developed and calculated for the basin using the proportions of different use intensity classes, and the spectral entropy of the satellite images, respectively. Despite the fact that the land-use and landscape fragmentation increased significantly in the studied period, only the COD parameter (mean of the 3 points) increased significantly. As the riparian zone remained relatively undisturbed in the period, it is possible that it buffered eventual impacts on the water quality of basin.

The availability of satellite images on web platforms allowed for the creation of geospatial databases to estimate spatiotemporal water balances in a hydrological basin, contributing to the sustainable management of water resources and territory. The objective was to apply remote sensing monitoring techniques to define the variation of surface water storage during the 2017 wet season in subregion A1, northwest of the Salado River, Buenos Aires Province, Argentina. The period evaluated was between January and April, due to recorded flood emergencies, corroborated by National Meteorological Service rainfall data. For processing, precipitation data from the IMERG sensor, evapotranspiration data from the MODIS sensor, runoff data, and surface water storage data from the GLDAS 2.2 system were used. The analysis was carried out at the sub-basin level, due to the spatial variability of the data. In sub-basin 5, the lowest precipitation (750 mm) and the maximum evapotranspiration (275 mm) were indicated, while 835 mm of rainfall were recorded in the center of the A1 basin. Surface runoff showed the maximum in sub-basin 1 (68 mm), while values remained uniform in the rest of A1. It is concluded that remote sensing is an optimal methodology for describing water balance, and applying remote sensing monitoring techniques allows for the precise determination of the variation of surface water storage in a large area, representing the distribution of evapotranspiration and surface runoff reliably. | La disponibilidad de imágenes satelitales en plataformas web permitió disponer de bases de datos geoespaciales para estimar balances hídricos espacio temporales en una cuenca hidrográfica, colaborando en la gestión sostenible de los recursos hídricos y el territorio. El objetivo fue aplicar técnicas de monitoreo por teledetección para definir la variación del almacenamiento de agua superficial, en la temporada húmeda del año 2017, de la subregión A1, al noroeste del Rio Salado, provincia de Buenos Aires, Argentina. El período evaluado fue entre enero y abril, debido a que se registraron emergencias de inundación, corroborada por datos pluviales del Servicio Meteorológico Nacional. Para el procesamiento se utilizaron datos de precipitación del sensor IMERG, evapotranspiración del sensor MODIS, datos de escorrentía y almacenamiento de agua superficial del sistema GLDAS 2.2. El análisis se realizó a nivel de subcuenca, debido a la variabilidad espacial de los datos. En la subcuenca 5 se indicó la menor precipitación (750 mm) y la máxima evapotranspiración (275 mm), mientras tanto en el centro de la cuenca A1 se manifestaron 835 mm de lluvia. El escurrimiento superficial mostró el máximo en la subcuenca 1 (68 mm), mientras que, en el resto de la A1, los valores se mantuvieron uniformes. Se concluye que la teledetección es una metodología óptima para la descripción del balance hídrico y aplicar técnicas de monitoreo por teledetección permite precisar la variación del almacenamiento de agua superficial, en una zona de gran extensión, representando, además, en forma fehaciente distribución de la evapotranspiración y el escurrimiento superficial.

ABSTRACT This work analyzes remote sensors' usefulness to analyze vegetation cover and water bodies in conservation and environmental studies. This research aims to determine satellite images' applications in coverage studies and to ascertain UAV uses (Unmanned Aerial Vehicles) in environmental studies. The determination of the applications of satellite images and the UAV was made by reviewing scientific articles, theses, books, and abstracts at conferences. A total of twenty applications were found for coverage and water body studies using satellite images and UAV. For environmental studies using satellite images, ten studies were reported. These are forest cover, urban expansion, vegetation indices, vegetation cover change, deforestation, the spatial distribution of water, water monitoring, lagoon dynamics, water quality parameters, and the Normalized Difference Snow Index thresholds. Otherwise, for environmental studies using the UAV, ten studies were reported. These are plant abundance, plant population dynamics, ecological conservation, aquatic vegetation, vegetation mapping, water quality, fluvial dynamics, river flow, bathymetric maps of a lake, and aquatic plant variations. It is concluded that the physical principles of remote perception explain through laws the operation of sensors to provide satellite information, such as satellite images that provide information with a resolution less than 10 meters, applied to studies of areas of significant extension (Km). For small areas, an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is used to obtain real and accurate information, which is implemented with a multispectral camera to provide information with a resolution greater than 10 cm. Therefore, it is necessary to know the limitations, advantages, and differences of these two systems to plan investigations that use this information and contribute to the protection and conservation of areas affected by natural and anthropogenic elements. | RESUMEN Este trabajo evalúa la utilidad de sensores remotos para el análisis de cobertura vegetal y cuerpos de agua en estudios de conservación y medio ambiente. La investigación tiene como objetivos determinar las aplicaciones de imágenes satelitales en estudios de cobertura y los usos de los VANT (Vehículos Aéreos No Tripulados) en estudios ambientales. La determinación de las aplicaciones de imágenes satelitales y de los VANT se realizó mediante la revisión de artículos científicos, tesis, libros y resúmenes en congresos. Se encontraron un total de veinte aplicaciones para análisis de cobertura y cuerpos de agua empleando imágenes satelitales y VANT. Para análisis ambientales mediante imágenes satelitales se reportaron diez estudios: cobertura boscosa, expansión urbana, índices de vegetación, cambio de coberturas vegetales, deforestación, distribución espacial del agua, monitoreo del agua, dinámica lagunar, parámetros de calidad de agua y los umbrales del Índice de Nieve de Diferencia Normalizada. Para análisis ambientales mediante los VANT se reportaron diez estudios: abundancia vegetal, dinámica de la población de plantas, conservación ecológica, vegetación acuática, ma-peo de vegetación, calidad del agua, dinámica fluvial, flujo de ríos, mapas batimétricos de un lago y variaciones vegetales acuáticas. Se concluye que los principios físicos de la percepción remota explican, a través de leyes, el funcionamiento de los sensores para brindar información satelital, como imágenes satelitales que brindan información con una resolución menor a 10 metros, aplicadas a estudios de áreas de mayor extensión (km). En áreas pequeñas, para obtener información real y precisa, se usa un Vehículo Aéreo No Tripulado (VANT), equipado con una cámara multiespectral que brinda información con una resolución mayor a 10 cm. Por lo tanto, es necesario conocer las limitaciones, ventajas y diferencias de estos dos sistemas, con el fin de planificar investigaciones que utilicen esta información y contribuyan a la protección y conservación de áreas afectadas por elementos naturales y antrópicos.

A intensidade de uso e ocupação do solo e a fragmentação da paisagem, estimadas através de técnicas de processamento de imagens de satélite, foram relacionadas a parâmetros químicos e físicos de qualidade de água, medidos em 3 pontos de captação do córrego Ponte de Terra, localizado no Distrito Federal. Os parâmetros analisados, coletados mensalmente na bacia (A = 9,8 km²), foram: a cor, a turbidez, a condutividade elétrica, a concentração de amônia, a demanda química de oxigênio (DQO) e o índice de qualidade da água (IQA). Estudou-se, também, a estacionariedade das séries históricas dos parâmetros entre os anos de 1992 e 2005, quando a bacia sofreu um processo significativo de ocupação do solo. Indicadores de intensidade de ocupação do solo (LUIm) e a fragmentação da paisagem (Fp) foram desenvolvidos e calculados para a bacia, usando-se as proporções de áreas de diferentes graus de modificação e a entropia espectral da imagem, respectivamente. Apesar do uso/ocupação do solo e da fragmentação da paisagem terem aumentado significativamente no período estudado, apenas a DQO (média das 3 captações) aumentou de forma significativa. Como a zona ripária se manteve relativamente íntegra no período estudado, é possível que ela tenha amenizado eventuais impactos à qualidade da água na bacia. | Land-use intensity and landscape fragmentation, estimated by digital processing of remotely-sensed images, were related to chemical and physical parameters of water, measured in 3 points of the Ponte de Terra stream (9.8 km² of basin area), located in Brasilia, Brazil. The water quality parameters studied were the colour, turbidity, conductivity, concentration of ammonia, chemical oxygen demand (COD), and the water quality index (IQA). The stationarity of the time series of the parameters was also studied in the period between 1992 and 2005, when the basin experienced a significant occupation process. Land-use intensity (LUIm) and landscape fragmentation (Fp) indicators were developed and calculated for the basin using the proportions of different use intensity classes, and the spectral entropy of the satellite images, respectively. Despite the fact that the land-use and landscape fragmentation increased significantly in the studied period, only the COD parameter (mean of the 3 points) increased significantly. As the riparian zone remained relatively undisturbed in the period, it is possible that it buffered eventual impacts on the water quality of basin.

Los sensores remotos proveen información sobre las concentraciones medias de pigmentos fotosintéticos del ~22% superior de la zona eufótica. Para modelar la producción primaria de la columna de agua a partir de datos de pigmentos fotosintéticos derivados de satélite es menester estimar la distribución vertical de la concentración de los pigmentos. Se utilizó una función de distribución Gausiana para representar los perfiles verticales de pigmentos con cuatro parámetros. Se usaron 352 perfiles de concentración de clorofila (Chl z) generados en cruceros oceanográficos para estimar estos parámetros para épocas del año y regiones en el Golfo de México. Se llevó a cabo un análisis de conglomerados con datos superficiales de temperatura y clorofila, Chl z en el máximo profundo de clorofila (DCM), y profundidad del DCM (Zm) para dividir el Golfo de México en tres regiones y el año en dos épocas. A las épocas se les denominaron fría y caliente. Se desarrollaron modelos de regresión para cada región y época para estimar Zm como una función de la profundidad de la capa de mezcla o un índice de estratificación. No fue posible generar modelos de regresión útiles para predecir los otros tres parámetros Gausianos. Por lo tanto, se calcularon sus medias representativas para cada región y época del año. El suponer un perfil homogéneo de biomasa fitoplanctónica resultó en la subestimación de la producción primaria integrada hasta en un 43% con respecto a los valores calculados a partir de perfiles no homogéneos. | Remote sensors provide information on the average photosynthetic pigment concentrations for the upper 22% of the euphotic zone. To model primary production in the water column from satellite-derived photosynthetic pigments, estimates of the vertical distribution of pigment concentration are required. A Gaussian distribution function was used to represent the pigment vertical profiles with four parameters. We used 352 chlorophyll concentration (Chl z) profiles generated during oceanographic cruises to the Gulf of Mexico to estimate these parameters for seasons and regions within the gulf. Cluster analyses of data on surface temperature and chlorophyll, Chl z at the deep chlorophyll maximum (DCM), and the depth of the DCM (Zm) were used to divide the Gulf of Mexico into three regions and the year into two seasons (cool and warm). Regression models were developed for each region and season to estimate Zm as a function of the mixed layer depth or an index of stratification. We were not able to generate useful regression models to predict the other three Gaussian parameters. Thus, representative means of these parameters were calculated for each region and season. Assuming a homogeneous biomass profile resulted in underestimation of integrated primary production by as much as 43% relative to the values derived from the nonhomogeneous profiles.