Análise de áreas com diferentes classes de declividade através de imagens TM/LANDSAT

É feita a análise de áreas com diferentes classes de declividade (A = 0-3%, B = 3-8%, C = 8-16% e D = 16-30%) sscom a fina1idade de se verificar a potencialidade de imagens TM/LANDSAT, na escala 1:100.000, para planejamento agrícola. Devido à ausência de visão tridimensional, o trabalho baseia-se nas relações quantitativas entre índices dedrenagem (freqüência de rios e densidade de drenagem) determinados a partir das imagens, e expressão do relevo (declividade média) extraída de cartas planialtimétricas, na escala 1:50.000. Fotografias aéreas na escala 1:35.000 são utilizadas para fins comparativos. Conclui-se que o uso dessas imagens para mapear classes de declividade através do padrão de drenagem é viável, embora as características regionais o tenham limitado para diferenciar mais facilmente áreas com declividades A e B de áreas com declividades C e D.

Predicting soil erosion using Rusle and NDVI time series from TM Landsat 5

The objective of this work was to evaluate the seasonal variation of soil cover and rainfall erosivity, and their influences on the revised universal soil loss equation (Rusle), in order to estimate watershed soil losses in a temporal scale. Twenty-two TM Landsat 5 images from 1986 to 2009 were used to estimate soil use and management factor (C factor). A corresponding rainfall erosivity factor (R factor) was considered for each image, and the other factors were obtained using the standard Rusle method. Estimated soil losses were grouped into classes and ranged from 0.13 Mg ha-1 on May 24, 2009 (dry season) to 62.0 Mg ha-1 on March 11, 2007 (rainy season). In these dates, maximum losses in the watershed were 2.2 and 781.5 Mg ha-1 , respectively. Mean annual soil loss in the watershed was 109.5 Mg ha-1 , but the central area, with a loss of nearly 300.0 Mg ha-1 , was characterized as a site of high water-erosion risk. The use of C factor obtained from remote sensing data, associated to corresponding R factor, was fundamental to evaluate the soil erosion estimated by the Rusle in different seasons, unlike of other studies which keep these factors constant throughout time.

Relações empíricas entre características dendrométricas da Caatinga brasileira e dados TM Landsat 5

O objetivo deste trabalho foi ajustar modelos para estimar características dendrométricas da Caatinga brasileira a partir de dados do sensor TM do Landsat 5. Medidas de diâmetro e altura das árvores foram obtidas de 60 parcelas de inventário (400 m2), em dois municípios do Estado de Sergipe. A área basal e o volume de madeira foram estimados com uso de equação alométrica e de fator de forma (f = 0,9). As variáveis explicativas foram obtidas do sensor TM, após correção radiométrica e geométrica, tendo-se considerado, na análise, seis bandas espectrais, com resolução espacial de 30 m, além dos índices de razão simples (SR), de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e de vegetação ajustado ao solo (Savi). Na escolha das melhores variáveis explicativas, foram considerados coeficiente de determinação (R2), raiz do erro quadrático médio (RMSE) e critério bayesiano de informação (CBI). A área basal por hectare não apresentou correlação significativa com nenhuma das variáveis explicativas utilizadas. Os melhores modelos foram ajustados à altura média das árvores por parcela (R2 = 0,4; RMSE = 13%) e ao volume de madeira por hectare (R2 = 0,6; RMSE = 42%). As métricas derivadas do sensor TM do Landsat 5 têm grande potencial para explicar variações de altura média das árvores e do volume de madeira por hectare, em remanescentes de Caatinga situados no Nordeste brasileiro.

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 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.

Análise da ocorrência de leishmaniose tegumentar americana através de imagem obtida por sensoriamento remoto orbital em localidade urbana da região Sudeste do Brasil

As áreas onde, segundo notificação, ocorreram casos de leishmaniose tegumentar americana, na região de Lagoinha, Estado de São Paulo, Brasil (Lat 23 05 S; Lon 45 11), nos anos de 1993 e 1994, foram localizadas numa imagem do satélite TM-LANDSAT. A composição colorida artificial feita com as bandas 3, 4 e 5 da imagem permitiu a identificação de vegetação arbustiva, ou dentro mesmo dos limites indicados para aquelas localidades ou à distância máxima de cerca de 250 metros do perímetro de cada área. A utilização de um recurso capaz de possibilitar uma visão mais abrangente de uma área geográfica tornou evidente as vantagens do sensoriamento remoto orbital para o estudo desta endemia.

Utilização de dados MODIS para a detecção de queimadas na Amazônia

O objetivo do presente artigo foi o de avaliar o produto MOD14 quanto à sua performance para detectar áreas queimadas na Amazônia, mais específicamente no norte do Estado do Mato Grosso, considerando o período entre 21/06/2004 e 07/07/2004, comparando os resultados fornecidos pelo MOD14 e interpretações visuais de áreas queimadas obtidas de imagens TM/Landsat-5. O produto MOD14 detectou 51,58% do total de áreas queimadas, cujo tamanho médio foi de 83,14 ha; os restantes 48,42% não detectados tinham tamanho médio de 38,74 ha. O produto MOD14 superestima a quantidade de áreas queimadas ao classificar solos expostos, florestas e outros tipos de coberturas da terra como pixels "hot spots"; além disso, este produto não detecta áreas queimadas de dimensões pequenas (< 100 ha), proporcionando erros de classificação em grandes áreas de solos expostos.

Desmatamento no sul do estado de Roraima: padrões de distribuição em função de projetos de assentamento do INCRA e da distância das principais rodovias (BR-174 e BR-210)

O desmatamento na Amazônia representa, atualmente, um dos principais problemas ambientais do Brasil. A contenção deste processo requer políticas públicas baseadas no entendimento das forças que controlam, aceleram e desaceleram a perda de floresta. Para avaliar ocorrências de desmatamento no sul do Estado de Roraima foram utilizados dois buffers de 20 km de largura subdivididos em oito faixas de 2500 metros ao longo das duas principais rodovias da região: BR-174 e BR-210 em um ambiente de Sistema de Informações Geográficas - SIG. O período analisado foi entre 2001 e 2007, sendo utilizados dados de desmatamento do PRODES e análises visuais em imagens TM Landsat 5. Também foram utilizados arquivos shapefile da malha viária e de Projetos de Assentamento (PAs) do Sul do Estado de Roraima, junto com observações de campo. Os resultados mostraram que os desmatamentos do período estão fortemente relacionados com a disponibilidade de estradas e com o número de famílias dentro dos PAs. O desmatamento foi maior na área da BR-210 pela presença na região de grandes proprietários e invasões de terras. O pólo madeireiro, situado à margem da BR-174, pode ter influenciado na formação de pequenas áreas de desmatamento na região de Rorainópolis. A exploração madeireira predatória e novas ocupações de terras estão acontecendo de forma rápida e desordenada. Este quadro indica forte potencial para a perda de floresta em Roraima caso o fluxo de migração para esta área aumentar, como seria esperado se Roraima for conectada ao "Arco do Desmatamento" pela reabertura da Rodovia BR-319, ligando Manaus a Porto Velho.

Dinâmica do uso e cobertura da terra no sudeste de Roraima utilizando técnicas de detecção de mudanças

A ocupação e consolidação do território na Amazônia apresentam diferentes características relacionadas à dinâmica das conversões de uso e cobertura da terra, que podem ser analisadas utilizando imagens orbitais de sensoriamento remoto. O objetivo do presente trabalho foi avaliar os produtos de detecção de mudanças gerados por análise de vetor de mudança (AVM) e subtração de imagens, a partir de imagens-fração derivadas das imagens ópticas TM/Landsat, para o estudo das conversões de uso e cobertura da terra presentes em área de colonização agrícola na região sudeste de Roraima. Analisaram-se as imagens de mudança provenientes da aplicação do AVM (magnitude, alfa e beta) e da subtração das imagens-fração (solo, sombra e vegetação) quanto à sua capacidade de identificar e discriminar as conversões existentes, de acordo com levantamento de campo. Foram testados dois algoritmos de classificação de imagens do tipo supervisionado, Bhattacharyya e Support Vector Machine. Foram feitos agrupamentos para otimizar a identificação das conversões nas classificações testadas. Houve melhor desempenho do classificador por regiões Bhattacharyya na discriminação das conversões. A utilização das imagens-diferença das frações como informação de entrada para o classificador apresentou qualidade de classificação muito boa ou excelente, sendo superior às classificações utilizando os produtos AVM, isoladamente ou em conjunto com as imagens-diferença.

Multi-temporal analysis of radiometric changes in satellite images of forest edges to infer selective-logging areas in the Amazon forest

Radiometric changes observed in multi-temporal optical satellite images have an important role in efforts to characterize selective-logging areas. The aim of this study was to analyze the multi-temporal behavior of spectral-mixture responses in satellite images in simulated selective-logging areas in the Amazon forest, considering red/near-infrared spectral relationships. Forest edges were used to infer the selective-logging infrastructure using differently oriented edges in the transition between forest and deforested areas in satellite images. TM/Landsat-5 images acquired at three dates with different solar-illumination geometries were used in this analysis. The method assumed that the radiometric responses between forest with selective-logging effects and forest edges in contact with recent clear-cuts are related. The spatial frequency attributes of red/near infrared bands for edge areas were analyzed. Analysis of dispersion diagrams showed two groups of pixels that represent selective-logging areas. The attributes for size and radiometric distance representing these two groups were related to solar-elevation angle. The results suggest that detection of timber exploitation areas is limited because of the complexity of the selective-logging radiometric response. Thus, the accuracy of detecting selective logging can be influenced by the solar-elevation angle at the time of image acquisition. We conclude that images with lower solar-elevation angles are less reliable for delineation of selecting logging.

Detecção de solos erodidos pela avaliação de dados espectrais

O objetivo do presente trabalho foi avaliar a eficiência da reflectância espectral na discriminação e diagnóstico de diferentes níveis de erosão. Para tanto, quatro perfis de solos (Latossolo Vermelho-Amarelo, Terra Roxa Estruturada latossólica, Cambissolo de basalto e Vertissolo), localizados numa toposseqüência na região de Piracicaba, São Paulo, Brasil, foram submetidos à avaliação de atributos químicos, físicos e mineralógicos para verificar sua influência na reflectância. Os dados espectrais foram coletados, utilizando espectrorradiômetro no intervalo de 400 a 2.500 nm, em laboratório. O processo erosivo dos solos foi considerado de acordo com as profundidades de coleta de amostras no perfil, sendo: 0-5, 10-20, 40-60 e 60-80 cm, correspondentes à erosão nula (testemunha), erosão ligeira, erosão moderada e erosão severa, respectivamente. Com os dados espectrais obtidos em laboratório, foram também simuladas respostas do TM-LANDSAT-5, relacionando-os com os atributos do solo e os níveis de erosão. Na medida em que aumentou o grau de erosão, ocorreram alterações, principalmente no teor de matéria orgânica, provocando modificações no caráter espectral. Quanto mais erodido foi o solo, maior a intensidade da curva espectral entre 600 e 2.400 nm. As bandas de absorção devidas aos óxidos de ferro (850 nm), água (1.400 e 1.900 nm) e caulinita (2.200 nm), por sua vez, apresentaram-se mais intensas nos solos erodidos. Os dados espectrais do LANDSAT mostraram-se menos detalhados e, por conseqüência, menos eficientes na detecção dos níveis de erosão. Apesar disso, as bandas 3, 4, 5 e 7 discriminaram os solos não erodidos dos erodidos por meio da intensidade e tendência das curvas.

Comparação da fertilidade de solos em Rondônia com diferentes tempos de conversão de floresta em pastagem

Neste trabalho, foram comparadas as características dos solos de áreas de floresta e áreas de pastagens, considerando quatro diferentes idades de instalação, em três sítios, no estado de Rondônia. Os sítios foram escolhidos com o auxílio de imagens do sensor TM/Landsat, obtidas entre 1987 e 1997, sendo dois em Argissolo Vermelho-Amarelo (PVA) e um em Luvissolo Crômico (TC). Amostras de solo foram colhidas na camada de solo a 20 cm e submetidas à análise de fertilidade e granulométrica, obtendo-se os dados de pH, bases trocáveis, fósforo disponível, saturação por alumínio e por bases e carbono orgânico. Para o solo distrófico e de baixa fertilidade natural (PVA), a adição de cinza proveniente da queima da floresta e os restos vegetais nos primeiros anos de implantação de pastagem influenciaram bastante a dinâmica de solo. Para os dois sítios de PVA, o nível de saturação por bases manteve-se superior na área de pastagem, mesmo com mais de 10 anos de uso, ao encontrado na área de floresta. Já o alumínio mostrou baixo nível após a implantação de pastagem em todas as classes de idade estudadas. O fósforo disponível sofreu queda rápida após atingir o valor de pico e, após um período de mais de 10 anos de uso com pastagem, apresentou valor praticamente igual ao original, nos dois tipos de solo estudados. No caso do solo eutrófico (TC), o efeito da cinza, em geral, foi de menor intensidade em relação ao do solo distrófico (PVA), mostrando alta perda de nutrientes no tempo, decorrente de fatores associados ao baixo teor de argila do solo e ao relevo local mais acentuado.

Comportamento da linha do solo obtida por espectrorradiometria laboratorial para diferentes classes de solo

Com vistas em avaliar o comportamento da linha do solo para diferentes classes de solos, este trabalho foi realizado, utilizando-se dados de reflectância por meio de um espectrorradiômetro em laboratório. Amostras representativas dos horizontes superficiais e subsuperficiais de 18 classes coletadas em uma área piloto no Município de Rafard, sudoeste de São Paulo, foram secas, peneiradas e acondicionadas para leitura espectral. Os dados foram tabulados, para simularem as bandas 3 e 4 do TM-Landsat e construção dos gráficos. Os resultados demonstraram que as linhas de solo obtidas para as amostras de ambas as camadas comportaram-se de maneira semelhante, estando dispostas ortogonalmente aos eixos de um gráfico, com valores de R² próximos a 1,0 para todas as classes avaliadas. Não se observou uma única linha de solo, embora os dados revelem que cada solo apresenta uma linha individual e característica. De modo complementar, destacou-se a utilização deste índice como método auxiliar na discriminação de classes de solos, uma vez que os solos com textura arenosa e com menores teores de Fe total discriminaram-se daqueles mais argilosos e com maiores teores de Fe, além de apresentarem valores de reflectância mais elevados. Por fim, constatou-se que a matéria orgânica não constituiu fator determinante no comportamento espectral em relação à linha do solo.

Estimation of soil moisture in the root-zone from remote sensing data

Field-based soil moisture measurements are cumbersome. Thus, remote sensing techniques are needed because allows field and landscape-scale mapping of soil moisture depth-averaged through the root zone of existing vegetation. The objective of the study was to evaluate the accuracy of an empirical relationship to calculate soil moisture from remote sensing data of irrigated soils of the Apodi Plateau, in the Brazilian semiarid region. The empirical relationship had previously been tested for irrigated soils in Mexico, Egypt, and Pakistan, with promising results. In this study, the relationship was evaluated from experimental data collected from a cotton field. The experiment was carried out in an area of 5 ha with irrigated cotton. The energy balance and evaporative fraction (Λ) were measured by the Bowen ratio method. Soil moisture (θ) data were collected using a PR2 - Profile Probe (Delta-T Devices Ltd). The empirical relationship was tested using experimentally collected Λ and θ values and was applied using the Λ values obtained from the Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) and three TM - Landsat 5 images. There was a close correlation between measured and estimated θ values (p<0.05, R² = 0.84) and there were no significant differences according to the Student t-test (p<0.01). The statistical analyses showed that the empirical relationship can be applied to estimate the root-zone soil moisture of irrigated soils, i.e. when the evaporative fraction is greater than 0.45.

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.