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Uso de ideas del áster de sensor en la identificación de niveles de degradación en praderas La conducción inadecuada y el estado de preparación bajo de nutrientes en la tierra de la zona del bosque de Minas Gerais, tienen resultado en productivities bajos de praderas, el surgimiento de tierra descubierta y pérdidas de tierra para la erosión. El objetivo de este trabajo fue valorar la capacidad de las ideas del áster de sensor in identificar diferente levels of degradación de praderas. El estudio sobre el que la área incluye part del municipal a quienes distritos de Lush, Teixeiras y São Miguel de los tapires, perfazendo de3.314 hay. Debido a las características de las praderas de la zona, cuatro niveles de degradación fueron usados: ligero, regular, fuerte y muy fuerte. La clase que presentó el error de clasificación más grande era la pradera con el nivel de la degradación muy fuerte (pradera4), con 53,91 % de los pixeles secretos, conseguir confundía con lo demás clases. La pradera con el nivel de la degradación regular (pradera2) presentó la mejor clasificación. De la área valorada, approximately 70 % corresponden a praderas, siendo 56,46 % clasificado como presa / Capoeira enérgicamente degradada y 28,73 % y plantaciones 1,54 % del café. Los resultados permitidos llegar a la conclusión de que las ideas del áster de sensor constituyeron un potencial satisfactorio de separar los niveles diferentes de la degradación de praderas. En la área del bosque de minería, atribuible a la desforestación intensa en que uno para el que la área fue enviada el establecimiento del café en crecimiento y, después, con su disminución su, con el que la incidencia del uso de las naciones fue verificada pasta eso habitar de la cima de las elevaciones a la área de la inundación de los cursos del agua (Pimentel et al., 1982; Quinteiro1997). Los Melinis minutiflora de especie, Beauv. (Grasa de hierba o hierba ensuciada) es el cubierto de hierba dominante en la zona y ejercitó papel importante en la protección de la tierra, por mucho tiempo, contra la erosión; planta tolerante es considerada a la fertilidad baja de la tierra y la deficiencia regular hídrica; sin embargo, es muy consciente del excesivo pisoteando, a usted cortado frecuente y al fuego, podía desaparecer cuando esto se va frecuente (Quinteiro, 1997; Carvalho1998). Varios a los que son los factores que contribuyen la degradación de las praderas. En la área del bosque de minería en que la conducción inadecuada y las deficiencias nutritivas de la tierra son los factores para los que mayor cantidad compite la reducción suya / su productividad, por consiguiente, aparecer descubrió áreas, poblado para lo invasoras de amplios nodos del árbol o porque cubierto de hierba de forrageiro de valor bajo. En los casos más extremos, la reducción en la capa de la tierra para los aumentos cubiertos de hierba y las pérdidas de tierra para la erosión es facilitada, creando las llamadas "Arañadas" (Baruqui, 1982; Carvalho, 1998) Nascimento Júnior et al.. (1994) consideran que el establecimiento de los criterios de la degradación de las praderas es la tarea muy difícil, cuida la diversidad de la especie en la vista respecto a sus características de morphologic y a los ecosistemas en eso son culto; sin embargo, algunos aprendizajes de degradación pueden ser identificados fácilmente y son la propiedad de la mayor parte del degradado las praderas, eso lo son: El disturbio fisiológico de la especie dominante, el cambio en la composición botánica e invasión para nuevas especies, esa toma el

una reducción en la calidad y en la cantidad de la pradera y comprometer las condiciones de la estabilidad de la tierra, en los aprendizajes más avanzados, a la desaparición de la especie dominante y también de los invasora. Como curo (2000), la recuperación de praderas degradadas es de la puesta en funcionamiento difícil debido a la falta de se actualizar y detallar la información respecto a su distribución de espacio El sensoriamento remoto, debido a su / al que su coste bajo, repetitividade y él trepan compatible, puede contribuir, en mucho, para subvencionar la política de la recuperación de praderas degradadas, en áreas diferentes. Conclusiones La idea del áster de sensor fue mostrada capaz para discriminar las clases diferentes of use de la tierra satisfactoriamente en la área premeditada, lo saber: que él / ella a quienes presas / capoeira, plantación de café, expusieron ensuciaban y pastan. 2. La idea regular y fuerte y muy fuerte hace posible la identificación de tres niveles de la degradación de las praderas de Melinis minutiflora en la zona de la zona del bosque de Minas Gerais. Las clases que presentaron error de omisión más grande lo fueron: la pradera en el nivel de la degradación muy fuerte (pradera4) y tierra expuesta con 53,91 y 19,56 %, respectively. 4. las clases que indicaban el percentil más grande del éxito en la clasificación, eran: pradera en el nivel de degradación regular y el bosque / capoeira, respectively, 97,46 y 100 %. Landsat 8 Aplicamos la ecuación de transferencia de radiación el método basado, el algoritmo de ventana de hendidura y el método de canal solo al Landsat 8 datos TIRS. Para el primer método, los datos NECP fueron usados simular los parámetros necesarios como entradas para el modelo de MODTRAN. Para el algoritmo SW, los coeficientes fueron adaptados basados en las funciones de respuesta espectrales de dos cintas de TIRS (atan 10 y 11). La transmitancia atmosférica fue sacada del modelo de MODTRAN, usando el perfil estándar atmosférico. Para el método SC, los parámetros fueron sacados de la regresión de una función general espectral correspondiente a perfiles simulados atmosféricos de la absorción. La superficie de tierra emissivity fue estimada por el método de umbral NDVI. Cuarenta y una escenas de imágenes fueron usadas para la validación en cuatro seleccionó sitios de SURFRAD con la alta medida de irradiación de frecuencia y MODIS LSE el producto. Para los sitios investigados y escenas, resultados muestran que la recuperación LST de la transferencia de radiación el método a base de ecuación que usa la cinta 10 tiene la exactitud más alta con RMSE =1 K, mientras el algoritmo SW tiene la exactitud moderada y el método SC tiene la exactitud más baja con todas las escenas. Para aquellos métodos que usan la cinta sola, LST estimado de la cinta 10 tiene la exactitud más alta que la cinta 11. El futuro trabajo debería enfocar las evaluaciones teóricas del efecto para los parámetros de entrada (LSE, la transmitancia atmosférica) errores sobre LST estimado. Desde la limitación de sitios de validación y escenas, la gama de temperatura en tierra en este estudio es sobre todo

dentro de 10°C a 30°C y los alrededores son relativos homogéneos. Más tipos de superficie de tierra y escenas diferentes temporales deberían ser probados para verificar los tres métodos investigados para la valoración LST de Landsat 8 imágenes TIRS.