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O Brasil é um dos maiores produtores mundiais de laranja e o maior exportador de suco da fruta, o que destaca a importância do estudo e da melhoria do pomar de citrus. Entretanto, em decorrência dos períodos de seca, ocorre déficit hídrico, consequentemente resultando em perdas de produtividade. Desse modo, surgem novas tecnologias e ferramentas que viabilizam o monitoramento e gerenciamento desse tipo de cultura, de forma rápida e menos onerosa. Nesse sentido, esse trabalho objetivou identificar a melhor banda para a detecção de plantas sem estresse hídrico e com estresse hídrico intenso, bem como o melhor índice de vegetação para o mapeamento dessas áreas, incluindo também a possiblidade de mapear estresse hídrico moderado, por meio de imagens de alta resolução espacial obtidas através de um sensor que opera na faixa do visível, embarcado em um veículo aéreo não tripulado. Foram avaliados diferentes índices de vegetação para a identificação e o mapeamento das regiões e/ou plantas de citrus com estresse hídrico, bem como o comportamento espectral destas plantas que apresentaram estresse hídrico intenso e as que não apresentaram, utilizando as bandas RGB do Phantom 4 Advanced. Das bandas RGB, a resposta espectral da banda do azul apresentou-se como a melhor na identificação de plantas sem e com estresse hídrico intenso. O uso de índices de vegetação melhorou as análises das imagens de alta resolução espacial, principalmente, no que diz respeito a identificação de regiões do pomar que possuem déficit hídrico. Os índices de vegetação mais eficientes na identificação de plantas com estresse hídrico intenso, moderado e sem estresse hídrico foi o IAF, seguido pelos COM, ExR, ExGR, CIVE e TGI. Spectral behavior and detection of orange (Citrus sinensis L. Osbeck) with water stress, through drone use A B S T R A C TBrazil is one of the world's largest orange producers and the largest exporter of fruit juice, which highlights the importance of the study and the improvement of the citrus orchard. However, due to drought periods, there is a water deficit, consequently resulting in losses in productivity. In this way, new technologies and tools emerge that enable the monitoring and management of this type of culture, in a quick and less costly way. In this sense, this work aimed to identify the best band for the detection of plants without water stress and with intense water stress, as well as the best vegetation index for the mapping of these areas, including also the possibility of mapping moderate water stress, through high spatial resolution images obtained through a sensor that operates in the visible range, embedded in an unmanned aerial vehicle. Different vegetation indexes were evaluated for the identification and mapping of regions and / or citrus plants with water stress, as well as the spectral behavior of these plants that presented intense water stress and those that did not, using the RGB bands Phantom 4 Advanced. Of the RGB bands, the spectral response of the blue band was the best in identifying plants without and with intense water stress. The use of vegetation indices improved the analysis of high spatial resolution images, mainly with regard to the identification of regions in the orchard that have water deficit. The most efficient vegetation indexes in the identification of plants with intense, moderate water stress and without water stress was the IAF, followed by COM, ExR, ExGR, CIVE and TGI.Keywords: Precision agriculture, UAV, Remote sensing, Vegetation index.

Sedimentation in bodies of water is a worldwide problem that impairs its navigability and utilization, and, in reservoirs, this process reduces their partial or total storage capacity. Using single-beam bathymetric survey techniques, this study evaluates the silting process in a reservoir section at the Federal University of Viçosa (UFV), located in Viçosa, Minas Gerais, in the Southeast region of Brazil. An analysis of the charts showing the DEM (Digital Elevation Models) and the Elevation x Surface Area x Accumulated Volume for three surveys conducted in 2010, 2012, and 2016 provided the sedimentation rates between these years, as well as the accumulated volume of sediments in the area under analysis for each year. The information we collected shows sediments accumulated in the deepest part of the reservoir in the period between 2010 and 2012. From 2012 to 2016, however, the silting effect was concentrated in shallower depths, whereas the desilting was observed in the deepest parts. Moreover, the sedimentation rate in the analyzed area was linked to the total precipitation in the municipality during the concerning time frame, as well as to changes in land use that occurred over the past years throughout the watershed. This data indicates a call for management actions to reduce soil erosion in the watershed, as well as a need for desilting of the reservoirs in order to recover its storage capacity.

A utilização de feições lineares para controle de qualidade cartográfica é benéfica devido ao fato destas representarem a maioria dos dados em uma base cartográfica e apresentarem boa cobertura espacial. Entretanto, a aplicação de alguns métodos de controle de qualidade utilizando feições lineares a partir do cálculo de discrepâncias posicionais entre linhas homólogas pode não traduzir resultados coerentes, principalmente os métodos que se baseiam nas distâncias entre os vértices de linhas homólogas. Este trabalho visa avaliar as discrepâncias resultantes dos métodos Distância de Hausdorff e Influência do Vértice a partir do uso de feições lineares de hidrografia numérica e linhas de cumeada, extraídas de dois Modelos Digitais de Superfície. Para esta análise, adicionaram-se vértices ao longo das feições lineares extraídas (densificação de vértices) e compararam-se os resultados com as feições originais. Notou-se que para o método Distância de Hausdorff, as discrepâncias utilizando linhas densificadas foram menores que as discrepâncias obtidas utilizando-se as feições originais: a média e o RMS da amostra utilizando feições foram 19,9 m e 20,7 m e, para as feições densificadas, foram 18,6 m e 19,5 m respectivamente. Já para o método Influência do Vértice, os valores apresentaram diferenças mínimas: a média e o RMS utilizando feições originais foram 16,8 m e 17,8 m e, para as feições densificadas, foram 16,7 m e 17,7 m respectivamente. Este resultado está diretamente relacionado com o desenvolvimento matemático dos próprios métodos sendo recomendada a densificação das feições lineares ao se aplicar os métodos citados.

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