Discriminação da cobertura vegetal do Cerrado matogrossense por meio de imagens MODIS

O objetivo do presente trabalho foi avaliar o potencial de uso do modelo linear de mistura espectral (MLME), aplicado em imagens "Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer" (MODIS), para discriminar as classes de cobertura vegetal natural e antropogênica do Cerrado matogrossense. O monitoramento do bioma Cerrado está se tornando muito importante devido à sua forte antropização, principalmente nas últimas quatro décadas. Nesse contexto, o sensor MODIS apresenta-se como opção devido à sua alta resolução temporal. Entretanto, considerando sua moderada resolução espacial, é indicada a decomposição de sua resposta espectral. O MLME apresenta-se como uma técnica viável, pois permite estimar o percentual dos componentes do pixel. Os dados utilizados nos perfis temporais das classes corresponderam às seguintes imagens fração do MLME: vegetação, solo e sombra. A discriminação das classes naturais e antropogênicas foi avaliada por meio do cálculo da distância Mahalanobis e apresentada por meio de dendrogramas. As imagens fração permitem análises de séries temporais na caracterização espacial e temporal das classes. As imagens fração solo e sombra, na estação seca, apresentam melhores resultados na discriminação das classes selecionadas. Para discriminação de classes com composições florísticas semelhantes, são indicadas as imagensfraçãoda estação chuvosa.

Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no estado de Mato Grosso

O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. AACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.

Estimativa amostral objetiva de área plantada regional, apoiada em imagens de sensoriamento remoto

O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para estimar a área plantada de soja em escala regional e calcular o erro estatístico associado à estimação. O método (Geosafras), que associa técnicas de amostragem estatística com características das imagens obtidas por sensoriamento remoto orbital, foi aplicado para obter estimativa amostral objetiva da área cultivada com soja, na safra de 2005/2006, no Estado do Rio Grande do Sul. Os municípios produtores de soja, no RS, foram distribuídos em dez estratos, com base em dados pré‑existentes de área cultivada com a cultura. O número de municípios selecionados, em cada estrato, seguiu a regra de alocação de Neyman. Em cada município selecionado, foram aleatorizados pontos correspondentes aos pixels das imagens, classificados como "soja" ou "não soja" após visita a campo. A partir dos dados de 3.000 pontos distribuídos nos 30 municípios selecionados, nos dez estratos, foi estimada a área cultivada com soja no RS, que totalizou 4.069.887 ha, com coeficiente de variação (CV) de 3,4%. Esta estimativa foi consistente com os dados oficiais. O método amostral objetivo estratificado, auxiliado por sensoriamento remoto, permite estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul e é capaz de quantificar o erro associado à estimativa realizada.

Estimativa de área de soja por classificação de imagens normalizada pela matriz de erros

O objetivo deste trabalho foi estimar a área plantada com soja por meio da normalização da matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens TM/Landsat‑5. Foram avaliados oito municípios no Estado do Paraná, com dados referentes à safra de 2003/2004. As classificações foram realizadas por meio dos métodos paralelepípedo e máxima verossimilhança, dando origem à "máscara de soja". Os valores do índice Kappa dos oito municípios ficaram acima de 0,6. As estimativas de área de soja, corrigidas por matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas oficiais do estado e com as estimativas geradas a partir de um método alternativo denominado "expansão direta". A estimativa de área de soja por meio da normalização da matriz de erros apresenta menor custo e pode subsidiar métodos convencionais na estimativa menos subjetiva de safras.

Estimativa de áreas com culturas de verão no Paraná, por meio de imagens multitemporais EVI/Modis

O objetivo deste trabalho foi estimar e mapear as áreas com as culturas de soja e milho, no Paraná, com uso de imagens multitemporais EVI/Modis. Foram avaliados os anos‑safra de 2004/2005 a 2007/2008. Em razão da alta dinâmica temporal e da heterogeneidade de datas de semeadura das culturas no estado, foram utilizadas cenas que contemplavam as fases de pré‑plantio e de desenvolvimento inicial das culturas, para gerar a imagem de mínimo EVI (IMIE), e cenas que consideravam o pico vegetativo das culturas, para gerar a imagem de máximo EVI (IMAE). Estas imagens foram utilizadas para gerar a composição colorida RGB (R, IMAE; GB, IMIE), o que permitiu a confecção de máscara das áreas com soja e milho. As estimativas das áreas de máscara por município foram comparadas com dados oficiais de produção agrícola municipal, tendo-se observado bons ajustes (R²>0,84, d>0,95, c>0,85) entre os dados. Para a avaliação da exatidão espacial das máscaras, imagens Landsat‑5/TM e AWiFS/IRS foram usadas como referência para construção da matriz de erros. Os resultados obtidos são indicativos de que a metodologia proposta é altamente eficiente e pode ser utilizada para mapeamento dessas culturas.

Imagens multipolarizadas do sensor Palsar/Alos na discriminação das fases fenológicas da cana‑de‑açúcar

O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial das imagens multipolarizadas do sensor‑radar Palsar/Alos em diferenciar as fases fenológicas da cana‑de‑açúcar. Valores digitais de quatro imagens do sensor, dos meses de fevereiro, maio, agosto e outubro de 2008, com polarizações HH (emissão e recebimento de onda na polarização horizontal) e HV (emissão de onda na polarização horizontal e recebimento na vertical), foram convertidos para coeficientes de retroespalhamento (σ°), para a análise de dados de cana‑de‑açúcar, cultivadas em talhões na região nordeste do Estado de São Paulo. Foram selecionadas três variedades, em diferentes estágios fenológicos: RB85‑5156, seis talhões; RB86‑7515, dez talhões; e RB92‑5345, dez talhões. As diferenças entre as fases fenológicas foram avaliadas para cada uma das variedades e, também, entre as variedades. A utilização simultânea ou não dos dados do sensor Palsar/Alos, obtidos em duas polarizações, foi capaz de discriminar as diferentes fases de crescimento da cana‑de‑açúcar, com exceção da fase de crescimento dos colmos e a fase de maturação, em que não foi observada diferença significativa.

Diagnose nutricional de nitrogênio em folhas de feijoeiro pela análise digital de imagens

O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso da análise digital de imagens na diagnose nutricional de N no feijoeiro. Foram avaliados quatro tratamentos, em que se combinaram duas doses de N e de P aplicadas ao solo. Na emissão de vagens, determinou-se o índice de clorofila Falker, digitalizaram-se as imagens dos trifólios e determinou-se o teor foliar de N. Nas imagens, foi atribuída uma nota com o programa AFSoft, baseada na área ocupada por padrões de verde. O teor foliar de N correlacionou-se ao índice de clorofila Falker e à nota atribuída com o AFSoft, mas a correlação entre o índice de clorofila e a nota AFSoft foi superior.

Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiram-se 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.

Detecção de áreas agrícolas em tempo quase real com imagens Modis

Resumo: O objetivo deste trabalho foi desenvolver um método para identificação e monitoramento, em tempo quase real, de áreas agrícolas cultivadas com lavouras temporárias de verão, com uso de imagens orbitais Modis, no Estado do Rio Grande do Sul. A metodologia foi denominada detecção de áreas agrícolas em tempo quase real (DATQuaR) e utiliza imagens do sensor Modis referentes aos índices de vegetação (IVs) EVI e NDVI, disponibilizadas em composições de 16 dias. Foram utilizadas quatro métricas para agregar os valores de IVs por pixel, dentro dos períodos bimensais avaliados: média, máximo, mínimo e mediana. Para gerar as imagens (ImDATQuaR), a imagem agregada para o período imediatamente anterior foi subtraída da imagem agregada para o período em monitoramento. Essas imagens foram classificadas por meio de fatiamento e comparadas às classes de referência obtidas pela interpretação visual de pixels aleatorizados em imagens Landsat. Cada ImDATQuaR gerou dois mapas DATQuaR: um com filtragem de moda com janela 3x3 pixels e outro sem filtragem. O melhor mapa DATQuaR é produzido com uso de imagens EVI e filtragem - ao se subtrair a imagem de mínimo valor para o período anterior da imagem de máximo valor para o período monitorado - e atinge concordâncias com a referência superiores a 81%.

Distinção de espécies de eucaliptode diferentes idades por meio de imagens TM/Landsat 5

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de imagens do sensor TM/Landsat 5 na diferenciação de plantios comerciais de Eucalyptus dunnii e Eucalyptus urograndis com diferentes idades. Demarcaram-se parcelas para identificar as duas espécies, em dois períodos distintos (2009 e 2011), a idades de 3 e 5 anos, para E. dunnii, e 2,2 e 4,2 anos para E. urograndis. Avaliaram-se seis bandas do sensor TM/Landsat 5 (B1, B2, B3, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação: razão simples (SR); índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI); índice de vegetação ajustado ao solo (Savi)-0,25; Savi-0,5; índice de vegetação por diferença normalizada com uso da banda verde (GNDVI); e índice de umidade na vegetação (MVI). O processamento digital das imagens consistiu de correção geométrica, radiométrica e atmosférica. Os plantios de E. dunnii e E. urograndis foram diferenciados por meio de cinco bandas do Landsat (B2, B3, B4, B5 e B7) e três índices de vegetação (Savi-0,5, Savi-0,25 e GNDVI), no ano de 2009, e por quatro bandas do Landsat (B2, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação (NDVI, SR, Savi-0,5, Savi-0,25, MVI e GNDVI) no ano de 2011. Os dados espectrais extraídos das imagens TM/Landsat 5 são eficazes, tanto para distinguir as espécies de eucalipto como também a mesma espécie em plantios equiâneos.

Validação do método das notas para quantificação da incidência da mancha fisiológica do mamão através do uso de imagens digitais

Neste experimento, utilizou-se o software ImageJ versão 1.32j para quantificar a incidência da Mancha Fisiológica do Mamão (MFM) no intuito de aferir o método das notas, visto que o mesmo é um método subjetivo. O experimento consistiu de um delineamento inteiramente casualizado, em esquema fatorial 3x6, com três cultivares (Golden, Diva e Tainung 01) e seis notas (notas de 0 a 5, sendo 0 para a ausência de incidência da MFM e 5 para a ocorrência máxima de incidência da MFM), sendo os resultados interpretados estatisticamente por meio de análises de variância e de regressão. Foram amostrados 10 frutos para cada cultivar, dentro de cada nota, totalizando assim 180 frutos analisados, sendo os resultados avaliados através do programa Genes. Os resultados mostram que o método das notas pode ser utilizado com segurança, tendo o mesmo se mostrado bastante preciso para quantificar o nível de incidência da MFM.

Avaliação da morfologia interna de sementes de Acca sellowiana O. Berg por meio de análise de imagens

Acca sellowiana O. (Berg) Burret é uma fruteira nativa da região Sul do Brasil e do Uruguai, que apresenta grande potencial de uso na recuperação de áreas degradadas. O objetivo deste trabalho foi avaliar a morfologia interna de sementes de Acca sellowiana O. Berg por meio da análise de imagens de raios X e relacionar os resultados com a germinação das sementes. Sementes de Acca sellowiana O. Berg, representadas por três lotes, foram analisadas pelo teste de raios X e, posteriormente, conduzidas ao teste de germinação, com avaliação aos 44 dias após a semeadura. As imagens de raios X foram analisadas com o software ImageJ. A análise das imagens radiográficas de sementes de Acca sellowiana permite a mensuração das áreas internas livres, assim como a determinação da relação entre estas e a germinação. Danos internos detectados por meio de raios X afetam a germinação das sementes.

Implantação de um mini-pacs (sistema de arquivamento e distribuição de imagens) em hospital universitário

Este trabalho apresenta a implementação de um mini-PACS (sistema de arquivamento e comunicação de imagens) que está sendo estruturado junto ao Serviço de Radiodiagnóstico do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo, como parte do projeto de um serviço de radiologia digital ("filmless").