Utilização de imagens do ALOS/PALSAR no mapeamento digital de atributos físicos dos solos.

O levantamento e a análise da espacialização dos atributos do solo através de ferramentas de geoestatística são fundamentais para que cada hectare de terra seja cultivado segundo as suas reais aptidões. As imagens de radar de abertura sintética (SAR) têm um grande potencial para a estimação de umidade do solo e, desta forma, estes sensores podem auxiliar no mapeamento de propriedades físicas e físico-hídricas dos solos. O objetivo geral deste estudo foi avaliar o potencial de utilização de imagens de radar (micro-ondas) ALOS/PALSAR na identificação de solos em uma área da Formação Botucatu, dominada por solos de textura arenosa e média no município de Mineiros - GO. A área tem aproximadamente 946 ha, com o relevo da região variando de plano a suave ondulado e geologia da área é composta basicamente, por Arenitos da Formação Botucatu. No presente estudo foram amostrados 84 pontos para calibração e 25 pontos para validação, coletados nas profundidades de 0-20 cm e 60-80 cm. As amostras de solo analisadas para a determinação de areia, silte, argila, capacidade de campo (CC), ponto de murcha permanente (PMP) e água total disponível (AD). Para o desenvolvimento do trabalho foram adquiridas imagens de cinco datas e diferentes polarizações, totalizando 14 imagens, que foram processadas para a correção geométrica e correção radiométrica, utilizando o MDE. Também foram gerados covariáveis dos atributos do terreno: elevação (ELEV), declividade (DECLIV), posição relativa da declividade (PR-DECL), distância vertical do canal de drenagem (DVCD), fator-ls (FATOR-LS) e distância euclidiana (D-EUCL). A predição dos atributos do solo foi realizada utilizando os métodos Random Forest (RF) e Random Forest Krigagem (RFK), tendo como covariáveis preditoras as imagens de radar e os atributos do terreno. O processamento das imagens do radar ALOS/PALSAR possibilitou as correções geométrica e radiométrica, transformando os dados em unidades de coeficiente de retroespalhamento (?º) corrigidos pelo modelo digital de elevação (MDE). As imagens adquiridas representaram de forma ampla as variações de ?º ocorridos em diferentes datas. Os solos da área de estudo são predominantemente arenosos, com a maioria dos pontos amostrados classificados como NEOSSOLOS QUARTZARÊNICOS, seguidos dos LATOSSOLOS. Os modelos RF empregados para a predição dos atributos físicos e físico-hídricos dos solos proporcionaram a análise da contribuição das covariáveis preditoras. Os atributos do terreno que exerceram maior influência na predição dos atributos estudados estão relacionados à elevação. As imagens de 03/05/2009 (HH1, VV1, HV1 e VH1) e 26/09/2010 (HH3 e HV3), obtidas em períodos mais secos, tiveram melhores correlações com os atributos do solo. As análises dos semivariogramas dos resíduos da predição dos modelos RF demonstraram maior dependência espacial na camada de 60 a 80 cm. A abordagem da Krigagem somada ao modelo RF contribuíram para a melhoria da predição dos atributos areia, argila, CC e PMP. O uso de imagens de radar ALOS/PALSAR e atributos do terreno como covariáveis em modelos RFK mostrou potencial para estimar os atributos físicos (areia e argila) e físico-hídricos (CC e PMP), que podem auxiliar no mapeamento de solos associados aos materiais de origem da Formação Botucatu.

Diagnóstico ambiental como subsídio à restauração florestal e manutenção hidrológica da bacia do Ribeirão dos Pinheirinhos, Brotas - SP

A ocupação das margens do Ribeirão dos Pinheirinhos gerou fragmentação da mata ciliar, afetando a dinâmica ambiental do município de Brotas, São Paulo. Neste sentido, os diagnósticos ambientais podem atuar como subsídio indispensável para ações de minimização dos impactos ao meio a médio e longo prazo. O objetivo do trabalho foi diagnosticar as áreas de preservação permanente associadas aos recursos hídricos da bacia do Ribeirão dos Pinheirinhos, visando à determinação de áreas prioritárias à restauração florestal e manutenção hidrológica. Foi utilizado um banco de dados cartográfico digital e o SIG IDRISI Andes para análise espacial e processamento de imagens de satélite LandSat. Foram gerados mapas de: (i) uso e cobertura do solo, pela aplicação do algoritmo de classificação supervisionada de máxima verossimilhança; (ii) uso e cobertura do solo nas áreas de preservação permanente associadas a os recursos hídricos; (iii) distância às nascentes; e (iv) áreas prioritárias à restauração florestal. Houve predomínio dos cultivos agrícolas e solo exposto (73,70%), restando apenas 23,14% de remanescentes florestais. Foi observado que 32,09% das áreas de preservação permanente estão ocupadas inadequadamente, indicando a necessidade de investimento para conservação dos remanescentes florestais, melhor planejamento quanto ao uso do solo e adequação à legislação por parte dos órgãos públicos responsáveis, uma vez que 68,45% da área total foi classificada com prioridade alta a muito alta à restauração, percentual que tende a aumentar com o avanço das fronteiras agrícolas.

High spatial resolution land use and land cover mapping of the Brazilian Legal Amazon in 2008 using Landsat-5/TM and MODIS data.

Understanding spatial patterns of land use and land cover is essential for studies addressing biodiversity, climate change and environmental modeling as well as for the design and monitoring of land use policies. The aim of this study was to create a detailed map of land use land cover of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon up to 2008. Deforestation data from and uses were mapped with Landsat-5/TM images analysed with techniques, such as linear spectral mixture model, threshold slicing and visual interpretation, aided by temporal information extracted from NDVI MODIS time series. The result is a high spatial resolution of land use and land cover map of the entire Brazilian Legal Amazon for the year 2008 and corresponding calculation of area occupied by different land use classes. The results showed that the four classes of Pasture covered 62% of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon, followed by Secondary Vegetation with 21%. The area occupied by Annual Agriculture covered less than 5% of deforested areas; the remaining areas were distributed among six other land use classes. The maps generated from this project ? called TerraClass - are available at INPE?s web site (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php)

Mapeamento do risco de incêndio na bacia do Alto Paraguai utilizando dados AVHRR-NOAA.

Na Bacia do Alto Paraguai o fogo é muito utilizado para manejo de pastagens, principalmente durante a estação seca. A determinação do risco de incêndio em áreas de vegetação é uma informação importante par auxiliar as práticas de manejo adequado ao uso do fogo. O objetivo deste trabalho foi realizar o mapeamento do risco de incêndio na Bacia do Alto Paraguai utilizando dados AVHRR-NOAA. A análise dos perfis temporais da Banda 1 e do NDVI nos meses de agosto, setembro e outubro de 2004 a 2008, em conjunto com os focos de calor detectados nas imagens NOAA, permitiu caracterizar o decréscimo da umidade da vegetação que proporciona a condição para ocorrência de incêndios. Os resultados mostraram que valores do fator de refletância da Banda 1 maiores que 5% e valores do NDVI menores que 0,40, podem estimar alto grau de risco de incêndio. O mapeamento do risco de incêndio utilizando dados AVHRR-NOAA demonstrou ter forte correlação com os focos de calor detectados nas imagens NOAA. O método mostrou ser viável e pode ser refinado para integrar os sistemas de prevenção de incêndio para alerta de queimadas e para tomadas de decisão para controle do fogo.

Field-oriented assessment of agricultural crops through temporal segmentation of modis VI data.

Monitoring agricultural crops constitutes a vital task for the general understanding of land use spatio-temporal dynamics. This paper presents an approach for the enhancement of current crop monitoring capabilities on a regional scale, in order to allow for the analysis of environmental and socio-economic drivers and impacts of agricultural land use. This work discusses the advantages and current limitations of using 250m VI data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) for this purpose, with emphasis in the difficulty of correctly analyzing pixels whose temporal responses are disturbed due to certain sources of interference such as mixed or heterogeneous land cover. It is shown that the influence of noisy or disturbed pixels can be minimized, and a much more consistent and useful result can be attained, if individual agricultural fields are identified and each field's pixels are analyzed in a collective manner. As such, a method is proposed that makes use of image segmentation techniques based on MODIS temporal information in order to identify portions of the study area that agree with actual agricultural field borders. The pixels of each portion or segment are then analyzed individually in order to estimate the reliability of the temporal signal observed and the consequent relevance of any estimation of land use from that data. The proposed method was applied in the state of Mato Grosso, in mid-western Brazil, where extensive ground truth data was available. Experiments were carried out using several supervised classification algorithms as well as different subsets of land cover classes, in order to test the methodology in a comprehensive way. Results show that the proposed method is capable of consistently improving classification results not only in terms of overall accuracy but also qualitatively by allowing a better understanding of the land use patterns detected. It thus provides a practical and straightforward procedure for enhancing crop-mapping capabilities using temporal series of moderate resolution remote sensing data.

Detecting outliers and asserting consistency in agriculture ground truth information by using temporal VI data from modis.

Collecting ground truth data is an important step to be accomplished before performing a supervised classification. However, its quality depends on human, financial and time ressources. It is then important to apply a validation process to assess the reliability of the acquired data. In this study, agricultural infomation was collected in the Brazilian Amazonian State of Mato Grosso in order to map crop expansion based on MODIS EVI temporal profiles. The field work was carried out through interviews for the years 2005-2006 and 2006-2007. This work presents a methodology to validate the training data quality and determine the optimal sample to be used according to the classifier employed. The technique is based on the detection of outlier pixels for each class and is carried out by computing Mahalanobis distances for each pixel. The higher the distance, the further the pixel is from the class centre. Preliminary observations through variation coefficent validate the efficiency of the technique to detect outliers. Then, various subsamples are defined by applying different thresholds to exclude outlier pixels from the classification process. The classification results prove the robustness of the Maximum Likelihood and Spectral Angle Mapper classifiers. Indeed, those classifiers were insensitive to outlier exclusion. On the contrary, the decision tree classifier showed better results when deleting 7.5% of pixels in the training data. The technique managed to detect outliers for all classes. In this study, few outliers were present in the training data, so that the classification quality was not deeply affected by the outliers.

Associação clima x monitoramento fenológico da Caatinga por meio de câmeras digitais: aspectos metodológicos.

O objetivo deste trabalho foi apresentar os aspectos metodológicos do monitoramento fenológico de uma área de Caatinga preservada por meio de câmeras digitais, exemplificando sua aplicação para um dia na estação chuvosa e outro na estação seca. Para isso, foram descritas todas as etapas envolvidas na obtenção e processamento das imagens digitais diárias de uma área de Caatinga preservada, incluindo os índices %R (vermelho), %G (verde), %B (azul) e excG (excesso de verde). As imagens dos dias 10/05/2015 e 15/09/2015 foram usadas para representar o período com e sem folhas, respectivamente. Para estas datas, os valores médios dos índices foram: %R = 0,3326, %G = 0,3514, %B = 0,3124, excG = 13,7139 para o dia 10/05; e %R = 0,3465, %G = 0,3411, %B = 0,3125, excG = 7,4177 para 15/09. Esta metodologia envolvendo o monitoramento constante desse tipo de vegetação, por meio de fotografias digitais repetidas, é capaz de detectar as mudanças nos padrões de verde no dossel, principalmente por meio do índice excG.

Processamento digital de imagens orbitais para obtenção de classificação do uso da terra da indicação geográfica vitivinícola Campanha, Brasil.

O Projeto Indicação de Procedência Campanha coordenado pela Embrapa Uva e Vinho é um estudo multidisciplinar cujo foco é a caracterização da área da indicação geográfica vitivinícola, limitada a oeste pela Argentina, a sul-sudoeste pelo Uruguai, abrangendo grande parte da ?Metade Sul? do Estado do Rio Grande do Sul. A viticultura ocorre em polos produtores sob condições de uso da terra diversos e distantes entre si dentro da região. Então, foram definidos nove setores de ocorrência de vinhedos, onde foi testado o método de classificação digital de imagem (PDI). A escolha da setorização para emprego de PDI se baseia na premissa de que quanto menor a região melhor seria a identificação das classes de uso por uma imagem de satélite com melhor resolução possível, propiciando qualidade maior de classificação.