Avaliação de técnicas de segmentação e classificação automática de imagens landsat-tm no mapeamento do uso do solo na Amazônia1

O mapeamento do uso da terra é fundamental para o entendimento dos processos de mudanças globais, especialmente em regiões como a Amazônia que estão sofrendo grande pressão de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos têm sido feitos utilizando técnicas de interpretação visual de imagens de satélites, que, embora de resultados satisfatórios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho é proposta uma técnica de segmentação da imagens com base em um algoritmo de crescimento de regiões, seguida de uma classificação não-supervisionada por regiões. Desta forma, a classificação temática se refere a um conjunto de elementos (pixels da imagem), beneficiando-se portanto da informação contextual e minimizando as limitações das técnicas de processamento digital baseadas em análise pontual (pixel-a-pixel). Esta técnica foi avaliada numa área típica da Amazônia, situada ao norte de Manaus, AM, utilizando imagens do sensor "Thematic Mapper" - TM do satélite Landsat, tanto na sua forma original quanto decomposta em elementos puros como vegetação verde, vegetação seca (madeira), sombra e solo, aqui denominada imagem misturas. Os resultados foram validados por um mapa de referência gerado a partir de técnicas consagradas de interpretação visual, com verificação de campo, e indicaram que a classificação automática é viável para o mapeamento de uso da terra na Amazônia. Testes estatísticos indicaram que houve concordância significativa entre as classificações automáticas digitais e o mapa de referência (em tomo de 95% de confiança).

Análise da dinâmica da cobertura vegetal de Curitiba, PR (de 1986 a 2004), utlizando imagens Landsat TM

O objetivo deste estudo foi fazer uma análise da dinâmica da cobertura vegetal de Curitiba, PR, por meio da manipulação de imagens Landsat TM. Para isso, foram utilizadas duas imagens Landsat TM, sendo uma de 2004 e outra de 1986, que foram georreferenciadas, classificadas e processadas, a fim de se obter o mapa de cobertura vegetal das duas datas. Foram analisados aspectos quantitativos, bem como a distribuição da cobertura vegetal pelas regionais administrativas da cidade nas duas datas. A cobertura vegetal diminuiu em todas as regionais, como resultado do crescimento urbano, principalmente nas áreas de menor densidade urbana e maior quantidade de cobertura vegetal. Dessa forma, a urbanização expandiu-se para além das áreas de ocupação tradicionais. A regional que apresentou maior diminuição de cobertura vegetal foi a Pinheirinho e a que teve menor diminuição, a Matriz. Foi possível identificar maior carência de cobertura vegetal justamente nas áreas onde a ocupação urbana se faz mais presente. Tal informação pode ser útil ao planejamento de áreas verdes ou à arborização urbana, contribuindo como subsídio para o direcionamento das ações a serem realizadas, ao indicar potencialidades, vocações, carências e necessidades das diversas regiões da cidade.

Análise espaço-temporal do uso da terra em parte do semi-árido cearense

A cobertura vegetal exerce papel imprescindível à proteção e conservação dos recursos naturais, principalmente no que diz respeito aos solos. Este estudo teve como objetivo avaliar e analisar a dimensão espacial e temporal da ação antrópica na cobertura vegetal de parte do semi-árido cearense, utilizando imagens LANDSAT TM-5, de 1985 e 1994, e técnicas de geoprocessamento, para verificar a hipótese de que a degradação ambiental vem sendo intensificada. Foram confeccionadas cartas de vegetação, uso da terra, solos e hidrografia, obtendo-se cartas de sobreposição, por meio das quais se constatou o aumento de áreas degradadas nas diferentes unidades fitoecológicas. No período de uma década, comprovou-se o processo progressivo da degradação nas áreas dos municípios de Independência, Pedra Branca, Mombaça e Tauá, tendo as áreas do município de Pedra Branca apresentado menor degradação. A unidade fitoecológica mais degradada, dentre as estudadas, foi a Caatinga Arbórea Aberta, desencadeando processos de degradação e transformação das unidades circunvizinhas. Grande parte da área foi atingida por processos de degradação ambiental, com forte pauperização da biodiversidade, acompanhados por um rebaixamento geral das formações vegetais.

Características espectrais da soja ao longo do ciclo vegetativo com imagens landsat 5/TM em área agrícola no oeste do Paraná

O objetivo deste trabalho foi estudar as mudanças no comportamento espectral da cultura da soja, por meio dos perfis espectrais temporais dos índices de vegetação NDVI e GVI, expressos em diferentes valores físicos: fator de reflectância bidirecional (FRB) aparente, de superfície e normalizado derivados de imagens Landsat 5/TM. Foi monitorada área de cultura de soja localizada próxima ao município de Cascavel - PR, utilizando cinco imagens da safra de 2004/2005, sendo realizados nessas imagens os procedimentos de transformação radiométrica, correção atmosférica e normalização, determinando valores físicos dos fatores de reflectância bidirecional aparente, de superfície e normalizado, respectivamente. Com o intuito de caracterizar a resposta espectral da biomassa da soja, geraram-se imagens referentes aos índices de vegetação NDVI e GVI. Como resultado, a cultura mostrou-se diferente para os tratamentos dos fatores de reflectância bidirecional aparente, de superfície e de normalização. Por meio dos perfis médios espectrais do NDVI e GVI, foi possível acompanhar todo o ciclo da cultura da soja, caracterizando o seu desenvolvimento. Observou-se, ainda, que os dados provenientes do fator de reflectância bidirecional normalizado descaracterizaram a curva espectral da cultura da soja, principalmente em meio à fase de crescimento vegetativo, na data de 9-12-2004.

Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5

Neste trabalho, verificou-se a aderência de técnicas de mineração de dados voltadas para problemas de classificação de dados na identificação automatizada de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em imagens do satélite Landsat 5/TM. Para essa verificação, foram estudadas imagens de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em três fases fenológicas diferentes. Os pixels foram convertidos em valores de refletância de superfície, nas vizinhanças das cidades de Araras, São Carlos e Araraquara, no Estado de São Paulo. Foram gerados cinco modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo C4.5, em que todos produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos significativos na acurácia do modelo de classificação e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana, lagos e rios. Os índices de vegetação mostraram-se relevantes na distinção da fase e do estado fenológico das culturas. Os resultados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras, no Estado de São Paulo.

Avaliação de técnicas de classificação digital de imagens landsat em diferentes padrões de cobertura da terra em Rondônia

Dados de sensoriamento remoto têm sido largamente utilizados para classificação da cobertura e uso da terra, em particular graças à aquisição periódica de imagens de satélite e à generalização dos sistemas de processamento digital de imagens, que oferecem uma variedade de algoritmos de classificação de imagens. Este trabalho teve por objetivo avaliar alguns dos métodos mais comuns de classificações supervisionadas e não supervisionadas para imagens do sensor TM do satélite Landsat-5, em três áreas com diferentes padrões de paisagem em Rondônia: (1) áreas de fazendas de "Médio porte", (2) assentamentos no padrão "Espinha de peixe" e (3) áreas de contato entre floresta e "Cerrado". A comparação com um mapa de referência baseado na estatística Kappa produziu indicadores de desempenho bons ou superiores (melhores resultados - K-médias: k = 0,68; k = 0,77; k = 0,64 e MaxVer: k = 0,71; k = 0,89; k = 0,70, respectivamente nas três áreas citadas), para os algoritmos utilizados. Os resultados indicaram que a escolha de um algoritmo deve considerar tanto a capacidade de discriminar várias assinaturas espectrais em diferentes padrões de paisagem quanto a relação custo/benefício decorrente das várias etapas do trabalho dos operadores que elaboram um mapa de cobertura e uso da terra. Este trabalho apontou a necessidade de esforço mais sistemático de avaliação prévia de várias opções de execução de um projeto específico antes de se iniciar o trabalho de elaboração de um mapa de cobertura e uso da terra.

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.

Técnicas de processamento de imagens e de análise espacial para estudo de áreas florestais sob a exploração madeireira

As atividades de exploração madeireira vêm sendo intensificadas na região amazônica, apesar dos esforços de controle e fiscalização por parte dos órgãos ambientalistas, que têm procurado estabelecer diretrizes para um uso sustentável da floresta. As imagens de satélite e as técnicas de tratamento de dados têm sido importantes ferramentas para subsidiar os processos de caracterização, inventário e monitoramento da cobertura florestal do país. Nesse contexto, o presente trabalho objetivou analisar a influência da rede viária na distribuição espacial das áreas de exploração madeireira e, inclusive, quantificar esse tipo de prática em áreas de preservação permanente. Uma área situada no Mato Grosso (MT), com intensa atividade madeireira, foi utilizada como estudo, em que os vários planos de informações, derivados de imagens Landsat/TM, foram tratados por técnicas de análise espacial, através do uso de operadores algébricos de decisão. A análise resultante demonstra uma significativa relação entre as dimensões das áreas de exploração madeireira e a proximidade da malha viária e que a espacialização das áreas de corte seletivo permite verificar que essa prática também ocorre em áreas definidas como de preservação permanente, ao lado da rede de drenagem.

Análise espectral e temporal da cultura do café em imagens Landsat

A definição da resposta espectral da cultura do café é uma das etapas na identificação de lavouras cafeeiras em imagens de satélites de sensoriamento remoto, para fins de mapeamento e estimativa de área plantada. O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial das imagens adquiridas pelos satélites da série Landsat, no mapeamento da cultura do café para a previsão de safras. Foi feita uma análise temporal do comportamento espectral de lavouras de café-formação e café-produção por meio de imagens livres de nuvens adquiridas nos anos de 1999 e 2001. Também foi analisado o comportamento espectral das classes pastagem e mata, que compõem os alvos de maior ocupação na área de estudo. As imagens do período seco foram mais eficientes no mapeamento de lavouras de café-formação e café-produção. As imagens da banda 4 dos dois sensores apresentaram melhor diferenciação espectral entre café e os demais alvos da cena. A reflectância do café-produção apresentou grande variabilidade entre lavouras, que pode ser atribuída à idade, espaçamento de plantas, cultivar, indicando a necessidade de trabalho em campo para a correta identificação das lavouras de café nas imagens Landsat.

Aplicação do indíce de transformação antrópica na análise multitemporal da bacia do córrego do Bezerro Vermelho em Tangará da Serra-MT

Os objetivos deste trabalho foram identificar e quantificar o uso da terra na Bacia Hidrográfica do Córrego do Bezerro Vermelho no Município de Tangará da Serra, MT, por meio das imagens Landsat TM dos anos 1984 e 2011. As imagens foram georreferenciadas, classificadas e processadas no software Spring e as classes temáticas, quantificadas e editadas no software Arcgis. O grau de antropização foi verificado através do Índice de Transformação Antrópica. Foram identificadas cinco classes, cobertura florestal, vegetação secundária, agricultura, pastagem e lâmina de água. Os resultados indicaram diminuição nos percentuais das classes: de 35,35% na cobertura florestal, de 11,78% em pastagens e de 100% na vegetação secundária, decréscimos esses relacionados ao aumento de 248,75% da agricultura. Portanto, este trabalho evidenciou alteração drástica da paisagem e, por meio do Índice de Transformação Antrópica, verificou-se aumento de 4,75 para 5,88 entre os anos 1984 e 2011, ou seja, a área de estudo encontrava-se na classe regular e passou a ser degradada, fato esse decorrente, sobretudo, das atividades antrópicas, associadas à expansão da agricultura.

Spatial autocorrelation of ndvi and gvi indices derived from landsat/tm images for soybean crops in the western of the state of Paraná in 2004/2005 crop season

This research aims at studying spatial autocorrelation of Landsat/TM based on normalized difference vegetation index (NDVI) and green vegetation index (GVI) of soybean of the western region of the State of Paraná. The images were collected during the 2004/2005 crop season. The data were grouped into five vegetation index classes of equal amplitude, to create a temporal map of soybean within the crop cycle. Moran I and Local Indicators of Spatial Autocorrelation (LISA) indices were applied to study the spatial correlation at the global and local levels, respectively. According to these indices, it was possible to understand the municipality-based profiles of tillage as well as to identify different sowing periods, providing important information to producers who use soybean yield data in their planning.

Multiple Geotechnological Tools Applied to Digital Mapping of Tropical Soils

ABSTRACT In recent years, geotechnologies as remote and proximal sensing and attributes derived from digital terrain elevation models indicated to be very useful for the description of soil variability. However, these information sources are rarely used together. Therefore, a methodology for assessing and specialize soil classes using the information obtained from remote/proximal sensing, GIS and technical knowledge has been applied and evaluated. Two areas of study, in the State of São Paulo, Brazil, totaling approximately 28.000 ha were used for this work. First, in an area (area 1), conventional pedological mapping was done and from the soil classes found patterns were obtained with the following information: a) spectral information (forms of features and absorption intensity of spectral curves with 350 wavelengths -2,500 nm) of soil samples collected at specific points in the area (according to each soil type); b) obtaining equations for determining chemical and physical properties of the soil from the relationship between the results obtained in the laboratory by the conventional method, the levels of chemical and physical attributes with the spectral data; c) supervised classification of Landsat TM 5 images, in order to detect changes in the size of the soil particles (soil texture); d) relationship between classes relief soils and attributes. Subsequently, the obtained patterns were applied in area 2 obtain pedological classification of soils, but in GIS (ArcGIS). Finally, we developed a conventional pedological mapping in area 2 to which was compared with a digital map, ie the one obtained only with pre certain standards. The proposed methodology had a 79 % accuracy in the first categorical level of Soil Classification System, 60 % accuracy in the second category level and became less useful in the categorical level 3 (37 % accuracy).

Análise espaço-temporal da cobertura vegetal e uso da terra na Interbacia do Rio Paraguai Médio-MT, Brasil

O objetivo deste estudo foi realizar uma análise espaço-temporal da cobertura vegetal e do uso da terra na Interbacia do Rio Paraguai Médio-MT, Brasil, pelo geoprocessamento de imagens Landsat TM, dos anos 1991, 2001 e 2011. As imagens foram georreferenciadas, classificadas e processadas no software Spring e as classes temáticas, quantificadas e editadas no software ArcGis. Foram mapeadas sete classes, sendo as mais expressivas a vegetação nativa, a pastagem e a cana-de-açúcar. Os resultados indicaram alterações em todas as classes durante os últimos 20 anos, com a diminuição de 22,89% da vegetação nativa, relacionada com o aumento de 58,42% da pastagem e 490,26% de monocultura de cana-de-açúcar. Foi verificado o conflito de uso da terra, principalmente em áreas de mata ciliar, fato que pode influenciar negativamente na conservação da interbacia e, consequentemente, do pantanal mato-grossense.

Mapeamento de semeaduras de soja (Glycine max (L.)Merr.) mediante dados MODIS/Terra E TM/Landsat 5: um comparativo

O objetivo deste trabalho foi comparar mapeamentos de semeadura da cultura da soja na região oeste do Paraná, realizados com imagens MODIS/Terra e TM/Landsat 5. Primeiramente, construiu-se máscara de referência, considerando seis imagens TM ao longo do ciclo da cultura, utilizando-se dos algoritmos Paralelepípedo e MaxVer com posterior análise visual. As imagens MODIS foram classificadas com o algorítimo Paralelepípedo, em quatro passagens referentes ao pico vegetativo. O desempenho das classificações foi avaliado por meio de Matrizes de Erros, calculadas pela análise de 100 pontos amostrais (soja ou não-soja), aleatoriamente distribuídos em cada um dos oito municípios da área de estudo. Os principais resultados mostraram que a Exatidão Global (EG) e o Índice Kappa (IK), que variaram entre 0,55 e 0,80, em ambos os sensores, são considerados bons a muito bons. Quando EG e IK dos sensores TM e MODIS foram comparados, não se encontrou diferença significativa. O mapeamento da soja utilizando o sensor MODIS produziu 70% de confiabilidade sob o ponto de vista do usuário. A principal conclusão é a viabilidade de mapear a soja pelo sensor MODIS com as vantagens de que as imagens MODIS têm melhor resolução temporal e são disponibilizadas gratuitamente na Internet.

Mapeamento do uso e cobertura da terra a partir da segmentação e classificação de imagens-fração solo, sombra e vegetação derivadas do modelo linear de mistura aplicado a dados do sensor TM/Landsat5, na região do reservatório de Tucuruí - PA

Técnicas de sensoriamento remoto são fundamentais para o monitoramento das mudanças de uso da terra, principalmente em áreas extensas como a Amazônia. O mapeamento de uso da terra, geralmente é realizado por métodos de classificação manual ou digital pixel a pixel, os quais consomem muito tempo. Este estudo aborda a aplicação do modelo linear de mistura em uma imagem Landsat-TM segmentada para o mapeamento das classes de uso da terra na região do reservatório de Tucuruí-PA para os anos de 1996 e 2001.