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).

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.

Utilização da técnica por componentes principais (acp) e fator de iluminação, no mapeamento da cultura do café em relevo montanhoso

O objetivo deste trabalho foi avaliar as informações obtidas das imagens do satélite Landsat/TM5, utilizando técnicas de Análise por Componentes Principais (ACP) e Fator de Iluminação oriundo de um Modelo de Elevação do Terreno, calculado a partir de imagens ASTER, no mapeamento de áreas de café em terreno montanhoso. As imagens utilizadas (três) foram corrigidas para o efeito da atmosfera e cobriram, temporalmente, o ciclo da cultura. Foram calculadas as componentes principais e escolhidas as duas primeiras, as quais possuíam 94% das informações, para a definição das amostras. As amostras resultantes da ACP foram utilizadas na classificação supervisionada cujo resultado foi comparado com uma classificação convencional e uma classificação multitemporal convencional. A acurácia das classificações foi realizada por meio do cálculo da Exatidão Global e do Coeficiente Kappa, tendo como base uma máscara da área cafeeira da região. Os resultados mostraram que a técnica de ACP foi efetiva no estabelecimento de classes de iluminação, assim como na escolha das amostras, apesar de estas não terem representado a área efetivamente classificada. Em função disto, as classificações foram mais acuradas, principalmente aquela que considerou todos os pixels de cada imagem classificada individualmente pelo método da ACP, confirmando a importância do aspecto multitemporabilidade .

Mapeamento da antiga cobertura vegetal de várzea do Baixo Amazonas a partir de imagens históricas (1975-1981) do Sensor MSS-Landsat

Este estudo apresenta um mapa da cobertura vegetal da planície de inundação do Rio Amazonas entre as cidades de Parintins (AM) e Almeirim (PA), com base em imagens Landsat-MSS adquiridas entre 1975 e 1981. O processamento digital dessas imagens envolveu a transformação para imagens-fração de vegetação, solo e água escura (sombra), seguido da aplicação de técnicas de segmentação e classificação por região. O mapa resultante da classificação foi organizado em quatro classes de cobertura do solo: floresta de várzea, vegetação não-florestal de várzea, solo exposto e água aberta. A precisão do mapa foi estimada a partir de dois tipos de informações coletadas em campo: 1) pontos de descrição: para validação das classes de cobertura não sujeitas a grandes alterações, como é o caso dos corpos d'água permanentes, e identificação de indicadores dos tipos de cobertura original presentes na paisagem na ocasião da obtenção das imagens (72 pontos); 2) entrevistas com moradores antigos para a recuperação da memória sobre a cobertura vegetal existente há 30 anos (44 questionários). Ao todo foram coletadas informações em 116 pontos distribuídos ao longo da área de estudo. Esses pontos foram utilizados para calcular o Índice Kappa de concordância entre os dados de campo e o mapa resultante da classificação automática, cujo valor (0,78) indica a boa qualidade do mapa de cobertura vegetal da várzea. Os resultados mostram que a região possuía uma cobertura florestal de várzea de aproximadamente 8.650 km2 no período de aquisição das imagens.

Simulação da expectativa de perdas de solo em microbacia sob diferentes manejos florestais

Este estudo foi designado a avaliar, por meio de simulação cartográfica em Sistema de Informações Geográficas (SIG), o impacto de diferentes estratégias de manejo florestal na escala de uma microbacia hidrográfica. O projeto foi desenvolvido em uma pequena microbacia (2,8 km²), localizada na porção norte do litoral capixaba (Estado do Espírito Santo), inserida em um a área de plantação industrial de eucalipto pertencente ao complexo agroindustrial da Aracruz Celulose S.A. A avaliação dos impactos potenciais foi efetuada por meio da aplicação da equação universal de perdas de solo (EUPS), sendo diferentes cenários simulados com base no processamento digital da base primária de dados (dados ancilares relativos a cobertura pedológica, relevo, clima e vegetação). A simulação considerou quatro diferentes estratégias de manejo, variando de uma situação mais crítica (completa ausência de qualquer técnica conservacionista) até uma abordagem mais próxima da situação atualmente observada (onde diferentes técnicas de manejo têm sido empregadas). Os primeiros resultados permitem denotar a adequacidade do uso dessas técnicas de investigação prospectiva em suporte ao manejo operacional de florestas de produção. Todavia, alguns cuidados devem ser adotados quanto ao alcance desta abordagem, especificamente quanto ao modelo EUPS e, ainda, a uma tendência à dispersão multiplicativa de erros detectada durante o processamento digital.

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.

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.

Mapeamento do uso e da cobertura atual da terra para indicação de áreas disponíveis para reservas legais: estudo em nove municípios da região Amazônica

O presente trabalho foi realizado com o objetivo de indicar as áreas disponíveis para manutenção de reserva legal, com a finalidade de fornecer subsídios à discussão sobre a extensão das reservas legais na Amazônia brasileira. A metodologia empregada foi dividida em duas etapas: a primeira envolveu a delimitação das áreas originais de ocorrência de formações florestais e de cerrado e a identificação das áreas sobre as quais recai a obrigatoriedade de manutenção de reserva legal; a segunda envolveu a identificação dos remanescentes vegetais disponíveis para manutenção de reservas legais, bem como das áreas que foram alteradas, realizada a partir do mapeamento do uso e da cobertura atual das terras, utilizando técnicas de processamento digital de imagens e geoprocessamento. O estudo foi aplicado em nove municípios da Amazônia Oriental (quatro municípios no Pará e cinco no Maranhão). Os resultados obtidos com base nas imagens TM Landsat do ano de 1999 mostram que todos os municípios estudados apresentaram valores inferiores a 80% de florestas remanescentes. Os municípios do Pará apresentaram sua área de remanescentes florestais um pouco superior a 60%, enquanto os do Maranhão apresentaram valores mais baixos, inferiores a 50%, chegando a 6,46% em Itinga do Maranhão.

Uso do produto MOD13Q1 do sensor Modis para análise temporal e mapeamento das florestas nas Serras do Sudeste e Campanha Meridional do Rio Grande do Sul

Imagens NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) do sensor Modis foram utilizadas para mapear as classes de uso e cobertura da terra nas Serras do Sudeste e Campanha Meridional do Rio Grande do Sul. A metodologia compreendeu a elaboração de um banco de dados espaciais e a aplicação de técnicas de processamento digital (contraste linear, classificação digital e operações aritméticas) sobre imagens dos satélites Landsat e Terra de diversas datas. Os resultados indicaram que a cobertura florestal passou de 8,6% para 11,6% e 14,3% da área total da microrregião Serras do Sudeste, entre os anos 2000, 2004 e 2008. Na Campanha Meridional, a expansão da cobertura florestal passou de 11,1% para 11,2% e 11,5% da área total no mesmo período. Conclui-se que imagens MOD13Q1, de baixa resolução espacial (250 m), podem ser usadas em grandes áreas para mapear florestas e os demais temas adequadamente.

Imagens de sensoriamento remoto no monitoramento da colheita da cana-de-açúcar

A prática agrícola da queima da palha da cana-de-açúcar tem por finalidade facilitar a colheita manual. No Estado de São Paulo, essa prática está submetida a uma rigorosa legislação ambiental devido ao impacto negativo para o meio ambiente. Está previsto que a queima da cana deve ser gradativamente eliminada até 2017. O presente trabalho tem por objetivo avaliar a área de cana colhida com e sem queima em todo o Estado de São Paulo. Para tal, foram utilizadas as imagens disponíveis do sensor TM a bordo do satélite Landsat-5. As imagens foram adquiridas de abril a dezembro de 2006, que corresponde ao período de colheita da cana. Essas imagens foram analisadas por meio de técnicas de processamento digital e interpretação visual. A área de cana colhida sem queima foi avaliada em 1.085.730 ha e corresponde a 34,7% do total da área mecanizável colhida. Isso atende à legislação ambiental que, para o ano de 2006, previa que 30% da área de cana fosse colhida sem queima. A sequência temporal de imagens adquiridas entre abril e dezembro permite identificar as áreas de cana colhidas sem queima e, portanto, distingui-las das áreas de cana colhidas com queima.

Controle de qualidade de monitores de diagnóstico por imagem e iluminância nos espaços de pós-processamento em serviços de imagiologia

OBJETIVO: Avaliar a qualidade dos monitores de diagnóstico e tratamento de imagem digital em radiologia convencional (raios X) com base nos níveis de luminância. Fez-se a medição da iluminância dos postos de trabalho onde estavam os monitores. MATERIAIS E MÉTODOS: A medição da luminância foi realizada usando-se um detector Unfors Xi Light em cinco instituições, com 23 monitores primários e 22 secundários, sendo 6 usados em urgência, seguindo o método descrito no relatório TG18 da American Association of Physicists in Medicine (AAPM). O instrumento de medida utilizado foi o Delta Ohm HD 9221 luximeter. RESULTADOS: Para as recomendações da AAPM, tanto monitores primários como secundários cumpriram, no geral, os níveis de tolerância. No caso dos níveis de iluminância, nos locais de trabalho dos monitores primários encontravam-se ligeiramente acima do intervalo recomendado. Quanto às recomendações do The Royal College of Radiologists (RCR), os monitores que respeitaram os níveis recomendados estavam em minoria, embora as diferenças não fossem significativas. CONCLUSÃO: Em geral, os resultados foram satisfatórios, embora os monitores não fossem adequados para atingir as recomendações exigentes do RCR. Os níveis de referência entre os monitores primários e secundários deveriam aproximar-se, de modo a garantir a qualidade de imagem. Os monitores para visualização e diagnóstico de imagens médicas devem ser regularmente avaliados para manter um sistema com a qualidade exigida, dada a função que desempenham.

Análise da imagem digital para estimativa da área foliar em plantas de laranja "Pêra"

Objetivou-se, com o trabalho, avaliar dois métodos de estimativa da área foliar, em plantas de laranja "Pêra", pela análise da imagem digital obtida com scanner e câmera fotográfica digital. Para determinar a área das folhas, um grupo de discos foi colocado sobre um leitor de scanner, sendo que a imagem obtida foi armazenada. Os mesmos grupos de discos foram fixados sobre cartolina branca e fotografados com câmera fotográfica digital. As imagens obtidas da câmera fotográfica e do scanner foram processadas utilizando ferramentas de um editor de imagem que permite a contagem de pixels de determinada cor, no caso verde. Para a comparação dos métodos, os discos foram submetidos a integrador óptico de área foliar modelo LICOR-3100, utilizando os mesmos agrupamentos. Foram coletadas 20 folhas (cinco em cada quadrante da planta) por parcela de um experimento para comparação de fertilizantes comerciais e doses de zinco, aplicados via foliar, em plantas de sete anos de idade. O experimento foi composto de sete tratamentos e quatro repetições, num total de 28 parcelas. Os dois métodos apresentaram alta correlação com a área estimada pelo integrador óptico de área, considerado como método de referência. O método da análise da imagem obtida com câmera fotográfica, na resolução de 5.0 megapixel, foi mais precisa quando comparada à área estimada pelo integrador óptico de área.

Quantificação computadorizada dos índices de placa e cálculo dentais da imagem digital da superfície vestibular dos dentes de cães

A doença periodontal é causada pelo acúmulo de placa bacteriana sobre os dentes e estruturas adjacentes. Para sua mensuração têm sido formulados índices que consideram a quantidade e intensidade de placa bacteriana (PB) e de cálculo dental (CD) existentes na superfície dentária por meio de avaliação visual subjetiva. O presente estudo tem como objetivo avaliar o método de análise computadorizada para medição de área de PB e CD nos dentes de cães através da comparação com a avaliação visual. Foram utilizados 10 cães Beagles, três machos e sete fêmeas, com similares características e mantidos sob o mesmo manejo e dieta alimentar. As avaliações das superfícies vestibulares dos dentes ocorreram antes da profilaxia dentária, que foi realizada sob anestesia geral inalatória, e após sete dias para PB e após 28 dias para CD. A avaliação computadorizada da área de CD demonstrou ser estatisticamente melhor em relação à avaliação visual antes e após a profilaxia; entretanto, não demonstrou diferença significante na avaliação da PB. Concluiu-se que a avaliação computadorizada é vantajosa em relação à visual por conferir maior precisão na obtenção da proporção entre área total do dente e área acometida, mostrando-se estatistticamente superior na quantificação do CD após 28 dias.

A representação de imagens no acervo da Biblioteca Digital Paulo Freire: proposta e percursos

O presente trabalho apresenta os resultados obtidos no projeto Identificação e Análise de Imagem para Formação de um Sistema de Representação e Recuperação da Informação, financiado pela Coordenação Institucional de Ensino a Distância da UFPB, que visa à elaboração de princípios de representação da informação imagética do acervo da Biblioteca Digital Paulo Freire, com o intuito de formar uma política de representação para a informação de natureza imagética. Para sua execução, contou-se com os pressupostos teóricos da semiótica, estética e teoria da arte, bem como subsídios da teoria da representação. Como resultados o presente trabalho aponta as possíveis formas de representação das imagens e sua incorporação ao acervo informacional da Biblioteca Digital Paulo Freire.

Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais

O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.