Caracterização espectral de áreas de gramíneas forrageiras infectadas com a doença "mela-das-sementes da braquiária" por meio de imagens CCD/CBERS-2

Imagens CCD/CBERS-2, nas bandas espectrais CCD2, CCD3 e CCD4, dos anos de 2004 e 2005, de Mirante do Paranapanema - SP, foram transformadas em reflectância de superfície usando o modelo 5S de correção atmosférica e normalizadas radiometricamente. O objetivo principal foi caracterizar espectralmente áreas de pastagens de Brachiaria brizantha em fase de florescimento, isentas e infectadas com a doença "mela-das-sementes da braquiária", possibilitando a sua detecção por meio da comparação entre os valores de reflectância de superfície denominada de Fator de Reflectância Bidirecional de Superfície (FRBS). Teve-se, também, o objetivo de avaliar a eficácia das imagens CCD/CBERS-2 para a obtenção de respostas espectrais de pastagens. Os dosséis sadios e doentes da Brachiaria brizantha foram identificados por meio da análise dos valores de reflectância e dos dados observados no Índice de Estresse Hídrico Acumulativo Relativo da Cultura (ACWSI) obtidos na área de estudo. Os resultados indicaram que as principais diferenças foram a diminuição da reflectância na banda CCD3 e o aumento da reflectância na banda CCD4 nas áreas doentes. A metodologia empregada com o uso de dados do sensor CCD/CBERS-2, associados ao ACWSI, mostrou-se eficaz para discriminar dosséis infectados com a "mela-das-sementes da braquiária".

Análise de mapas de represas publicados na web usando imagens orbitais CCD/CBERS no estado de Minas Gerais

Neste trabalho, bancos de dados públicos e gratuitos disponíveis na World Wide Web (WEB) foram utilizados para avaliar as áreas das superfícies dos espelhos d'água das represas de Furnas e do Funil, no Estado de Minas Gerais. O objetivo foi comparar as informações obtidas nos bancos da WEB com os valores das áreas calculadas a partir de imagens do sensor CCD a bordo dos satélites CBERS2 e CBERS2B. A área da represa de Furnas obtida a partir das imagens CCD/CBERS2B, ano 2008, foi de 1.138 km², mas nos bancos de dados consultados esta área estava entre 1.182 e 1.503 km². A represa do Funil, construída em 2003, com superfície de espelho d'água de 29,37 km² e uma ilha com área de 1,93 km² não aparecem nos bancos Atlas, Geominas, IGAM e IBGE. Os resultados mostraram algumas discrepâncias nos bancos de dados publicados na WEB, tais como diferenças em áreas e supressão ou extrapolação de limites do espelho d'água. Concluiu-se que, até o momento, os responsáveis por algumas publicações de bancos de dados no Estado de Minas Gerais não tiveram rigor suficiente com as atualizações. As imagens CCD/CBERS, que também são dados públicos disponíveis na WEB, mostraram ser produtos adequados para verificar, atualizar e melhorar as informações publicadas.

Cadastral maps of irrigated areas by center pivots in the State of Minas Gerais, using CBERS-2B/CCD satellite imaging

Medium-resolution satellite images have been widely used for the identification and quantification of irrigated areas by center pivot. These areas, which present predominantly circular forms, can be easily identified by visual analyses of these images. In addition to identifying and quantifying areas irrigated by center pivot, other information that is associated to these areas is fundamental for producing cadastral maps. The goal of this work was to generate cadastral mapping of areas irrigated by center pivots in the State of Minas Gerais, Brazil, with the purpose of supplying information on irrigated agriculture. Using the satellite CBERS2B/CCD, images were used to identify and quantify irrigated areas and then associate these areas with a database containing information about: irrigated area, perimeter, municipality, path row, basin in which the pivot is located, and the date of image acquisition.3,781 center pivots systems were identified. The smallest area irrigated was 4.6 hectares and the largest one was 192.6 hectares. The total estimated value of irrigated area was 254,875 hectares. The largest number of center pivots appeared in the municipalities of Unaí and Paracatu, with 495 and 459 systems, respectively. Cadastral mapping is a very useful tool to assist and enhance information on irrigated agriculture in the State of Minas Gerais.

Using different satellite imagery and classification techniques to assess the contribution of trees outside forests in the municipality of Maringá, Brazil

Forest cover of the Maringá municipality, located in northern Parana State, was mapped in this study. Mapping was carried out by using high-resolution HRC sensor imagery and medium resolution CCD sensor imagery from the CBERS satellite. Images were georeferenced and forest vegetation patches (TOFs - trees outside forests) were classified using two methods of digital classification: reflectance-based or the digital number of each pixel, and object-oriented. The areas of each polygon were calculated, which allowed each polygon to be segregated into size classes. Thematic maps were built from the resulting polygon size classes and summary statistics generated from each size class for each area. It was found that most forest fragments in Maringá were smaller than 500 m². There was also a difference of 58.44% in the amount of vegetation between the high-resolution imagery and medium resolution imagery due to the distinct spatial resolution of the sensors. It was concluded that high-resolution geotechnology is essential to provide reliable information on urban greens and forest cover under highly human-perturbed landscapes.

Estimating soybean crop areas using spectral-temporal surfaces derived from MODIS images in Mato Grosso, Brazil

The objective of this work was to evaluate the application of the spectral-temporal response surface (STRS) classification method on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) sensor images in order to estimate soybean areas in Mato Grosso state, Brazil. The classification was carried out using the maximum likelihood algorithm (MLA) adapted to the STRS method. Thirty segments of 30x30 km were chosen along the main agricultural regions of Mato Grosso state, using data from the summer season of 2005/2006 (from October to March), and were mapped based on fieldwork data, TM/Landsat-5 and CCD/CBERS-2 images. Five thematic classes were considered: Soybean, Forest, Cerrado, Pasture and Bare Soil. The classification by the STRS method was done over an area intersected with a subset of 30x30-km segments. In regions with soybean predominance, STRS classification overestimated in 21.31% of the reference values. In regions where soybean fields were less prevalent, the classifier overestimated 132.37% in the acreage of the reference. The overall classification accuracy was 80%. MODIS sensor images and the STRS algorithm showed to be promising for the classification of soybean areas in regions with the predominance of large farms. However, the results for fragmented areas and smaller farms were less efficient, overestimating soybean areas.

Uso de imagens orbitais como base de dados para projetos de reforma agrária

Análises técnica e econômica foram realizadas em imagens dos sensores IKONOS, TM/Landsat 5, ETM+/Landsat 7 e CCD/CBERS, objetivando a verificação da viabilidade destas como base de dados em projetos de reforma agrária. Essas análises efetuadas e a situação de mercado indicaram que a imagem IKONOS apresenta excelente desempenho técnico, mas o custo de aquisição inviabiliza sua utilização como base de dados para a reforma agrária. A imagem do Landsat 7, com baixo custo de aquisição, apresentou grande viabilidade técnica para fins de reforma agrária. No entanto, a perda do contato com a plataforma Landsat 7 inviabilizou a compra de novas imagens do sensor ETM+. A imagem CCD/CBERS apresentou a segunda maior similaridade com a verdade de campo e o menor índice Kappa para a classificação. Apesar do baixo índice de exatidão para a classificação, as análises de custo, o lançamento do CBERS-2 e a possibilidade de correção dos problemas de radiometria podem tornar as imagens da plataforma CBERS-2 concorrentes de peso no mercado e, ainda, preencher a lacuna deixada pela perda do Landsat 7. A imagem do Landsat 5 apresentou o mais baixo desempenho técnico nas análises efetuadas. Entretanto, seu potencial como base de dados é amplamente reconhecido pelo INCRA, que ainda utiliza tais imagens. O declínio da vida útil do Landsat-5 atribui mais importância ao lançamento do CBERS-2.

Avaliação e compação de métodos de classificação de imagens de satélites para o mapeamento de estádios de sucessão florestal

Este trabalho teve como objetivo comparar as imagens orbitais fornecidas pelos satélites CBERS-2, IRS-P6 e Quickbird para o mapeamento dos estádios de sucessão florestal, utilizando-se diferentes métodos de classificação de imagens digitais. A área de estudo incluiu as reservas de floresta nativa pertencentes ao projeto florestal Macedônia, localizado nos Municípios de Bugre e Ipaba, entre os paralelos 19º19'00"S e 19º24'30"S e os meridianos 42º27'00"W e 42º21'00"W, Estado de Minas Gerais. Foram utilizadas as classificações visual, por pixel e por regiões. Para fins de avaliação da fidedignidade da classificação de cada método, de forma particular, foi gerada a matriz de erros e calculado o índice Kappa. Para testar a significância estatística da diferença entre dois índices Kappa, foi utilizado o teste Z. De maneira geral, os melhores resultados foram as classificações obtidas nos métodos por regiões e visual, apresentando valores de Kappa mais elevados que as classificações por pixel; a imagem resultante da fusão da imagem IRS com a CBERS, classificada pelo método de regiões, obteve o melhor índice Kappa, estando dentro do nível considerado como bom. Os problemas de separação entre as classes resultaram em classificações com baixo nível de exatidão, o que pode ser explicado pela semelhança espectral entre os alvos (estádios inicial, médio e avançado de sucessão florestal), pequena variação entre os valores numéricos dos pixels, existência de sobreposição entre classes e baixa resolução espectral dos sensores.

Subsídios para a proteção de áreas úmidas da bacia do rio Xingu (Mato Grosso, Brasil)

O rio Suiá-Miçu é um importante tributário do rio Xingu, e sua bacia hidrográfica (BHSM), situada no planalto do Parecis, Estado de Mato Grosso, abrange 2,36 milhões de hectares. A BHSM contempla Formações Pioneiras, Cerrados e a Floresta Estacional Perenifólia, cuja composição de espécies é consequência da variabilidade de chuvas e do clima estacional. O objetivo deste trabalho foi caracterizar as áreas úmidas da BHSM e sua importância para a preservação ambiental. O mapeamento da BHSM foi realizado a partir do georreferenciamento de imagens do satélite CBERS-2 (2006), que resultou em um mosaico RGB234 com 20 m de resolução. Esse mosaico permitiu o mapeamento de todas as drenagens da BHSM e, assim, a definição da planície de inundação, complementada pelo cruzamento dos mapas de hidrografia e geomorfologia e trabalhos de campo. Os resultados indicaram mais de 192 mil hectares de área de inundação, dos quais 13% foram desmatados para usos agropecuários. As áreas úmidas da BHSM têm papel importante no suprimento de água durante as estações secas. São compostas de hábitats fluviolacustres e de uma diversidade de vegetação que abarca os campos úmidos, a floresta inundável e as veredas (dominadas pelo buriti Mauritia flexuosa). Apesar de no Brasil existirem leis ambientais para proteção de cursos d'água e das áreas marginais, sua implementação e monitoramento são necessários, dada a fragilidade de ecossistemas presentes na planície de inundação, como no caso da BHSM. Recomendam-se mais pesquisas científicas sobre esses ecossistemas para apoiar as tomadas de decisão na proteção das áreas úmidas no Brasil.

Diagnóstico das áreas de preservação permanente na bacia hidrográfica do Rio Tijuco, Ituiutaba - MG, utilizando tecnologia SIG

O presente trabalho teve como objetivo elaborar o mapa de uso da terra e cobertura vegetal da bacia hidrográfica do Rio Tijuco, município de Ituiutaba - MG, com base nas imagens digitais obtidas do satélite CBERS 2, através de delimitação automática das áreas de preservação permanente, seguindo-se a identificação de ocorrência de conflito de uso, tendo como referência legal o Código Florestal Brasileiro (Lei nº. 4.771/1965) e a resolução nº 303/02, do Conselho Nacional do Meio Ambiente. Este artigo analisa, por meio de parâmetros quantitativos e uso do Sistema de Informação Geográfica, a manutenção de faixas de preservação permanente de larguras recomendadas pela legislação ao longo dos corpos d'água. Os resultados mostraram um déficit de áreas preservadas às margens dos rios de 2.334 ha, que não estão em conformidade com a legislação. A pastagem ocupa, indevidamente, 0,97% da área da bacia nas áreas de preservação permanente às margens dos rios, enquanto a agricultura ocupa 0,38%.

Geostatistics and remote sensing methods in the classification of images of areas cultivated with citrus

This study compares the precision of three image classification methods, two of remote sensing and one of geostatistics applied to areas cultivated with citrus. The 5,296.52ha area of study is located in the city of Araraquara - central region of the state of São Paulo (SP), Brazil. The multispectral image from the CCD/CBERS-2B satellite was acquired in 2009 and processed through the Geographic Information System (GIS) SPRING. Three classification methods were used, one unsupervised (Cluster), and two supervised (Indicator Kriging/IK and Maximum Likelihood/Maxver), in addition to the screen classification taken as field checking.. Reliability of classifications was evaluated by Kappa index. In accordance with the Kappa index, the Indicator kriging method obtained the highest degree of reliability for bands 2 and 4. Moreover the Cluster method applied to band 2 (green) was the best quality classification between all the methods. Indicator Kriging was the classifier that presented the citrus total area closest to the field check estimated by -3.01%, whereas Maxver overestimated the total citrus area by 42.94%.