Uso de imagens digitais na avaliação do crescimento da taxa de cobertura do solo.

RESUMO: Existem vários métodos para avaliar o crescimento da vegetação e a taxa de cobertura do solo. Medidas precisas e rápidas podem ser obtidas do tratamento digital de imagens geradas de câmeras fotográficas ou de vídeo. Há disponível, no mercado, diversos processadores de imagens que apresentam funções básicas semelhantes, mas com certas particularidades que poderão trazer maior benefício para o usuário, dependendo da aplicação. O SPRING, desenvolvido pelo INPE, é de domínio público, sendo mais abrangente do que um processador de imagens, incluindo funções de geoprocessamento. O ENVI foi desenvolvido para a análise de imagens multiespectrais e hiperespectrais, podendo também ser utilizado para o processamento de imagens obtidas de câmeras de vídeo, por exemplo. O KS-300 é um conjunto de hardware e de software destinado ao processamento e à quantificação de imagens microscópicas, permitindo a captação direta das imagens geradas por meio de lupas, microscópios eletrônicos ou câmeras de vídeo. O SIARCS foi desenvolvido pela Embrapa Instrumentação Agropecuária para tornar mais ágil o processo de captação de dados de um sistema. Este trabalho apresenta os fundamentos teóricos básicos envolvidos na técnica de análise de imagens, com as principais características dos softwares citados acima e sua aplicação na quantificação da taxa de crescimento e da cobertura do solo por espécies vegetais. ABSTRACT: Several methods exist to evaluate the growth of the vegetation and the tax of covering of the soil. Necessary and fast measures can be obtained of the digital treatment of generated images of photographic cameras or of video. There is available, in the market, several processors of images that you/they present similar basic functions, but with certain particularities that can bring larger benefit for the user, depending on the application. SPRING, developed by INPE, it is public domain, being including than a processor of images, including functions. ENVI was developed for the analysis of images multiespectrais and hiperespectrais, could also be used for the processing of obtained images of video cameras, for instance. The KS-300 it is a hardware group and software destined to the processing and quantification of microscopic images, allowing the direct reception of the images generated through magnifying glasses, eletronic microscopes or video cameras. SIARCS was developed by Embrapa Agricultural Instrumentation to turn more agile the process of reception of data of a system. This work presents the basic theoretical foundations involved in the technique of analysis of images, with the main characteristics of the softwares mentioned above and his application in the quantification of the growth tax and of the covering of the soil for vegetable species.

Método de extração de informações para monitoramento da ocupação das terras por grandes obras de infraestruturas a partir de imagens de satélite de alta resolução.

A tecnologia de sensoriamento remoto é uma das mais importantes fontes de informação para subsídios na identificação e no monitoramento de mudanças na cobertura da Terra. Objeto dessa tecnologia, a classificação supervisionada, por meio do algoritmo da máxima verossimilhança, tem sido um dos métodos mais utilizados para a extração de informações, principalmente em imagens de média resolução espacial. Utilizando parâmetros estatísticos, esse algoritmo pressupõe a ponderação das distâncias entre as médias dos níveis digitais das classes. Este trabalho objetivou a aplicação desse algoritmo em imagem de satélite de alta resolução. Para isso, foi necessário minimizar a intensidade de informações disponibilizadas por esses sensores, alterando a resolução espacial para 4 m e a radiométrica para 8 bit e, ainda, fazer uma filtragem pós-processamento. O presente trabalho, parte integrante de um projeto de monitoramento orbital de grandes obras de engenharia em infraestrutura, avaliou um método para a extração de informações para o monitoramento dessas obras, inseridas em meio rural ou urbano. A finalidade desse procedimento é subsidiar a análise da dinâmica de desenvolvimento dessas obras em relação a situações precedentes, assim como a possíveis intervenções no seu entorno. O projeto de monitoramento dessas obras utiliza imagens de satélites de vários sensores de alta resolução espacial, captadas em diferentes datas. No entanto, a aplicação do método apresentado neste trabalho exemplifica a utilização de imagem do satélite Ikonos 2 em uma única data. Para a imagem Ikonos 2, foi obtido um índice Kappa geral de 0,84 e apenas a classe caracterizada como Pastagem apresentou concordância relativamente mais baixa (0,71) em comparação a outras classes, mas ainda assim considerada uma boa classificação. Diante disso, a padronização proposta com a finalidade de minimizar as informações em imagens de alta resolução juntamente com o algoritmo da máxima verossimilhança e a posterior filtragem mostraram-se eficientes como suporte para a avaliação da ocupação das terras tomadas pelas obras (área de influência direta) e do seu entorno.

Uso de imagens históricas no aplicativo Google Earth para avaliação de mapas temáticos.

2010

Uso das terras de Holambra-SP: levantamento com auxílio de imagens de satélite Ikonos II.

A dinâmica do uso das terras no Brasil determina que os censos agrícolas, realizados somente a cada 10 anos, estejam desatualizados quando são publicados. Além disso, existe uma carência metodológica no que se refere à geração de informações atuais sobre o uso da terra de forma mais ágil. Como nos demais municípios, em Holambra no estado de São Paulo, há falta de informações atuais sobre a área rural. Assim, o objetivo deste trabalho foi construir a tipologia dos usos das terras em Holambra-SP, por intermédio de imagem de satélite de alta resolução espacial, o que possibilita geração de informações mais frequentes, precisas e atualizadas. Sendo assim, o suporte metodológico apoiou-se no geoprocessamento, utilizando imagem de satélite de alta resolução espacial, com identificação visual do uso atual da terras. Os resultados mostraram a importância e a operacionalidade no uso de imagem de satélite de alta definição espacial como ferramenta metodológica para levantar o uso das terras por base municipal, usando o instrumental oferecido pelos Sistemas de Informações Geográficas. A metodologia mostrou-se adequada aos estudos propostos para este trabalho e representa, portanto, um interessante caminho para pesquisa futuras sobre análises do uso das terras.

Uma ferramenta para o cadastro e gestão de metadados de obras de infraestrutura e imagens de satélite do projeto PAC 10.

O Programa de Aceleração do Crescimento do Governo Federal (PAC) é baseado no conceito de investimentos em infraestrutura que, aliados a medidas econômicas, visam estimular os setores produtivos e, ao mesmo tempo, levar benefícios sociais para todas as regiões do Brasil. A Casa Civil e o Gabinete de Segurança Institucional da Presidência da República, a Secretaria de Planejamento e Investimentos Estratégicos (SPI) do Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão, e a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento são parceiros no Projeto 10 do PAC Embrapa (PAC 10) ? ?Monitoramento orbital das obras do PAC e avaliação dos seus impactos?, executado pela equipe da Gestão Territorial Estratégica (GTE) da área técnica da Embrapa Monitoramento por Satélite. Devido à variedade de obras, diversas são as informações necessárias para o seu acompanhamento. Para organizar todas as informações, foi criado um banco de metadados digital.

Mapeamento e descrição do padráo de uso e cobertura da terra em municípios do sudoeste goiano a partir de imagens orbitais TM/Landsat-5.

A partir dos anos 1970, a ocupação pelo homem do espaço do centro-oeste brasileiro apresentou um elevado crescimento devido a políticas de expansão agrícola. Este fato ocorreu por meio do alto grau de mecanização agrícola e aplicação de fertilizantes, visando elevados níveis de produção em diversas localidades, como o sudoeste do Estado de Goiás. Tal predicado da alta produtividade mantém-se até os dias atuais, indicando a grande intensidade da dinâmica de uso e cobertura das terras nesta região. Desta forma, tornase necessário o conhecimento da dinâmica e distribuição espacial dos padrões de uso e cobertura da terra, podendo fornecer subsídios a ações de planejamento agrícola sobre o espaço em alguns municípios do sudoeste goiano. Para isto, imagens orbitais do satélite Landsat TM-5 foram adquiridas em diferentes períodos do ciclo agrícola ao longo de 2007. Informações complementares acerca do uso regional foram utilizadas para apoiar a interpretação e classificação, principalmente a partir dos dados obtidos em campo. Os mapas de uso e cobertura da terra para os municípios de Rio Verde, Acreúna, Santo Antônio da Barra, Santa Helena de Goiás, Montividiu e Paraúna foram obtidos utilizando ferramentas do programa Spring 4.3.3 como a segmentação de imagens, bem como o classificador semi-automático Bhattacharya Distance, sendo estabelecidas dez classes temáticas, com base na legenda proposta pelo IBGE e Corine. A análise multitemporal, assim como a segmentação mostraram-se eficientes na distinção das classes de uso e cobertura da terra da região. A classe de uso destinada ao plantio da soja apresentou o maior percentual da área, mudando para culturas safrinha, solo exposto ou pousio no inverno. Outras classes também merecem destaque como a Pastagem e a Cana-de-açúcar, que apresentaram distribuição espacial bastante concentrada. Este mapeamento fornece subsídios ao planejamento do uso e ocupação das terras na região, considerando os aspectos ambientais e sociais, assegurando maior produtividade agrícola, visando um manejo sustentável das terras e a qualidade de vida ao homem do campo.

Fusão espectral de imagens de satélite no espaço de cores.

Espaço de cores RGB (red, green, blue). Espaço de cores IHS (intensity, hue, saturation). Espaço de cores LHS (lightness, hue, saturation). Métodos de interpolação. Estudo de caso.

Implementação da transformada de Fourier com o Java Advanced Imaging.

O objetuvo deste comunicado é apresentar a implementação Java da transformada discreta de Fourier e sua inversa, usando a biblioteca Java Advanced Imaging (JAI), para mapeamento entre os domínios espacial e de frequência em imagens digitais.

LIVIA - um software para classificação não supervisionada de áreas foliares infectadas pela ferrugem do café.

O objetivo deste comunicado é apresentar a implementação JavaTM do software LIVIA (Library for Visual Image Analysis). Trata-se de um módulo de processamento de imagens digitais aplicado à agricultura, desenvolvido na Embrapa Informática Agropecuária (Campinas/SP), sob demanda da Embrapa Meio Ambiente (Jaguariúna/SP).

Filtro de Canny para detecção de bordas: implementação Java.

O objetivo deste comunicado é apresentar a implementação JavaTM do filtro para detecção de bordas de Canny (Canny, 1986). A implementação é uma necessidade de uso em projetos desenvolvidos na Embrapa Informática Agropecuária na área de processamento de imagens aplicado à agropecuária.

NAVPRO: um sistema para processamento e geração de produtos de imagens AVHRR-NOAA.

Nos últimos anos, as imagens de sensores remotos orbitais têm sido uma fonte importante de informação para estudos geográficos, agrometeorológicos e ambientais em nível regional, por oferecerem a necessária repetitividade temporal da superfície terrestre. Um sensor particularmente importante é o Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR), a bordo da série de satélites da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).

Identificação e quantificação de impurezas e misturas em café torrado e moído por análise de imagens.

2001

Diversidade de insetos em areas cultivadas e reserva legal: consideracoes e recomendacoes.

A demanda mundial por alimentos tem sido crescente com tendencias de continuar aumentando. O esforco para suprir essas demandas vem ocasionando o esgotamento acentuado dos recursos naturais. Por sua vez, tem havido em ambito mundial, mais conscientizacao sobre a necessidade de preservacao dos ambientes naturais. A resolucao dessa equacao (alta producao com baixo custo ambiental) e complexa, mas possível. Avancar na busca de respostas por meio do monitoramento da diversidade biologica e da composicao de especies de mariposas em projetos agricolas foi o objetivo central deste estudo. Os trabalhos forma realizados em Balsas, MA, durante os anos de 96,97, 98, 99, e 2000, utilizando-se de armadilhas luminosas. Ao todo, foram examinados 22.199 exemplares, distribuidos em 993 especies. Observou-se, nas condicoes do estudo, que a maioria das especies são raras e que houve reducao do numero de especie em todas as areas apos a implantacao da lavoura com tendencia de recuperaracao posterior.

Levantamento de reconhecimento de baixa intensidade dos solos do Estado do Rio de Janeiro.

Este trabalho refere-se ao levantamento dos solos do Estado do Rio de Janeiro, que abrange uma área de 43.797,5 km2. Consiste no reconhecimento e caracterização dos solos em sua ambiência, visando contribuir para o planejamento do uso e ocupação das terras de forma racional e sustentável. Foi realizado em nível de reconhecimento de baixa intensidade, com mapa final em escala 1:250.000, de acordo com os procedimentos metodológicos preconizados pela Embrapa. Como material cartográfico básico foram utilizadas fotografias aéreas 1:60.000 (USAF), com apoio adicional de imagens de satélite Landsat (escala 1:100.000 e 1:250.000) e bases planialtimétricas 1:50.000 (IBGE). A distribuição espacial dos solos no estado é representada em cartas topográficas 1:250.000 através de 161 unidades de mapeamento, que compõem uma legenda de identificação de solos, individualizados até o quarto nível categórico, conforme o atual Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS), seguido de textura, tipo de horizonte A, fases de vegetação, relevo, e, para o caso específico dos Cambissolos desenvolvidos de sedimentos aluvionares recentes, substrato geológico. As principais classes de solos identificadas foram: Argissolos (Amarelos, Vermelhos e Vermelho-Amarelos), Latossolos (Amarelos, Vermelhos e Vermelho- -Amarelos), Cambissolos (Húmicos e Háplicos), Neossolos (Litólicos e Regolíticos), Luvissolos (Crômicos e Hipocrômicos), Chernossolos (Rêndzicos e Argilúvicos) e Nitossolos (Vermelhos e Háplicos), que predominam nas áreas de drenagem livre, enquanto nas partes mais baixas da paisagem ocorrem Gleissolos (Tiomórfi cos, Sálicos, Melânicos e Háplicos), Neossolos (Flúvicos e Quartzarênicos), Espodossolos (Cárbicos e Ferrocárbicos), Planossolos (Nátricos, Hidromórfi cos e Háplicos) e Organossolos (Tiomórficos, Mésicos e Háplicos). Foram identificados quatro grandes ambientes na área do estado, com padrões de distribuição de solos característicos, cujas principais relações com os outros elementos do meio natural são descritas.