Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja

Uma avaliação inicial das condições do desenvolvimento da safra nacional, enquanto as plantas ainda estão nos campos, é altamente necessária para o cálculo correto das projeções na tomada de decisão e políticas relacionadas com o planejamento governamental e segurança alimentar. O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação dos dados NOAA/AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration / Advanced Very High Resolution Radiometer) em detectar mudanças nas condições da vegetação, devidas à ocorrência de estresse hídrico, na soja, por meio de uma combinação do índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e da LST (Land Surface Temperature). Os dados LST e NDVI foram combinados e comparados pixel a pixel, sobre uma área de cultivo de soja, no Rio Grande do Sul. A relação teórica inversa prevista na combinação de LST e NDVI foi detectada. Foi observado que ocorre um aumento médio na LST em uma safra de ciclo normal (de 301,02 K para 308,36 K), quando comparada a uma safra sob condição de estresse hídrico, no desenvolvimento da cultura. Uma redução média do NDVI foi observada no ciclo normal (de 0,65 para 0,53), comparada com uma safra sob efeitos ocasionados pela estiagem no desenvolvimento da cultura. Foi observado maior correlação da produtividade municipal com LST (R2=0,78) do que com o NDVI (R2 = 0,59). Os resultados obtidos indicam que a integração de imagens do sensor AVHRR, proveniente de diferentes instituições, proporciona a adequada combinação espacial e temporal dos dados LST e NDVI, a fim de detectar a ocorrência de estresse hídrico, bem como sua intensidade, caracterizando as condições do ciclo de desenvolvimento da soja.

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.

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).

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.

Análise comparativa da hiperplasia intimal após o implante de stents com e sem sirolimus em artérias coronárias de pequeno calibre

OBJETIVO: Avaliar a redução do volume de hiperplasia intimal após angioplastia com stents com sirolimus (Cypher®) comparados com os stents não-recobertos de estrutura metálica fina (Pixel®) em pacientes com vasos pequenos. MÉTODOS: Oitenta pacientes com doença arterial coronariana foram prospectivamente incluídos em duas séries consecutivas de tratamento, sendo a primeira empregando stents com sirolimus (50) e a segunda stents não-recobertos de estrutura metálica fina (30). RESULTADOS: Os resultados foram: menor porcentual de obstrução da prótese através do ultra-som intracoronário [5,0% (EP = 0,77) x 39,0% (EP = 4,72), p < 0,001], menor perda tardia intra-stent [0,25 mm (EP = 0,03) x 1,11 mm (EP = 0,13), p < 0,001] e no segmento do vaso [0,30 mm (EP = 0,04) x 0,83 mm (EP = 0,11), p < 0,001], e também menor reestenose intra-stent (0% x 33,3%, p < 0,001) e no segmento do vaso (4% x 36,7%, p < 0,001) com os stents com sirolimus. A sobrevivência livre de eventos foi de 96% com os stents com sirolimus x 86,7% com os stents não-recobertos (p = 0,190). CONCLUSÃO: Os pacientes com vasos de pequeno calibre após o implante de stents com sirolimus evoluem com menor hiperplasia intimal (menor porcentual de obstrução intra-stent e menor perda tardia) do que quando são utilizados stents não-recobertos de estrutura metálica fina. Isto resultou em redução significativa da reestenose angiográfica aos oito meses de evolução.

Correlação linear e espacial entre a resistência do solo ao penetrômetro e a produtividade do feijoeiro irrigado

A resistência do solo ao penetrômetro exerce grande influência sobre o crescimento e desenvolvimento vegetal, uma vez que o crescimento das raízes, assim como o rendimento das culturas, varia de forma inversamente proporcional ao seu valor. Dessa forma, a análise da variabilidade espacial da resistência do solo ao penetrômetro e da produtividade, por meio da geoestatística, pode indicar alternativas de manejo para reduzir os efeitos da variabilidade do solo sobre a produtividade e também melhorar a estimativa de respostas das culturas sob determinadas práticas de manejo. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho foi relacionar e caracterizar a variabilidade espacial da resistência do solo ao penetrômetro (RP) e a produtividade do feijoeiro irrigado em sistema de semeadura direta, em duas safras consecutivas. O experimento foi realizado em Latossolo Vermelho distroférrico típico, no campo experimental da Faculdade de Engenharia Agrícola da Unicamp, no município de Campinas-SP, cujas coordenadas geográficas são: 22 ° 48 ' 57 " de latitude sul, 47 ° 03 ' 33 " de longitude oeste e altitude média de 640 m. As avaliações foram realizadas em uma malha regular de amostragem de 3 x 3 m, totalizando 60 pontos amostrais por parcela. A análise da dependência espacial foi avaliada pela geoestatística, e os parâmetros dos semivariogramas utilizados para construir mapas de isolinhas, por meio do interpolador de krigagem do programa Surfer 8.0. A regressão linear simples entre mapas (pixel-a-pixel) mostrou correlação negativa entre os valores de RP e a produtividade; no entanto, a produtividade do feijoeiro irrigado apresentou baixa correlação com a resistência do solo ao penetrômetro em sistema semeadura direta nas duas safras.

The combined use of reflectance, emissivity and elevation Aster/Terra data for tropical soil studies

Reflectance, emissivity and elevation data of the sensor ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)/Terra were used to characterize soil composition variations according to the toposequence position. Normalized data of SWIR (shortwave infrared) reflectance and TIR (thermal infrared) emissivity, coupled to a soil-fraction image from a spectral mixture model, were evaluated to separate bare soils from nonphotosynthetic vegetation. Regression relationships of some soil properties with reflectance and emissivity data were then applied on the exposed soil pixels. The resulting estimated values were plotted on the ASTER-derived digital elevation model. Results showed that the SWIR bands 5 and 6 and the TIR bands 10 and 14 measured the clay mineral absorption band and the quartz emissivity feature, respectively. These bands improved also the discrimination between nonphotosynthetic vegetation and soils. Despite the differences in pixel size and field sampling size, some soil properties were correlated with reflectance (R² of 0.65 for Al2O3 in band 6; 0.61 for Fe2O3 in band 3) and emissivity (R² of 0.65 for total sand fraction in the 10/14 band ratio). The combined use of reflectance, emissivity and elevation data revealed variations in soil composition with topography in specific parts of the landscape. From higher to lower slope positions, a general decrease in Al2O3 and increase in total sand fraction was observed, due to the prevalence of Rhodic Acrustox at the top and its gradual transition to Typic Acrustox at the bottom.

Comparação do uso de modelos digitais de elevação em mapeamento digital de solos em Dois Irmãos, RS, Brasil

Os modelos digitais de elevação (MDEs) são fontes fundamentais para correlacionar a ocorrência e distribuição de solos com a paisagem pelo mapeamento digital de solos (MDS). A influência dos tipos e das resoluções dos MDEs na capacidade de predição dos modelos preditores de classes de solo ainda é pouco estudada. Neste estudo, foram avaliados e comparados os efeitos de diferentes MDEs na predição de ocorrência de unidades de mapeamento de solo (UM). Foram correlacionados 12 atributos do terreno derivados de diferentes MDEs com a ocorrência de UM. Os MDEs utilizados foram os oriundos dos projetos SRTM v4.1, ASTER GDEM v2, TOPODATA e Brasil em Relevo, e os MDEs gerados a partir de curvas de nível na escala de 1:50.000, com resoluções de 30 e 90 m. Os modelos preditores foram treinados por árvore de decisão (Simple Cart) com dados amostrados em 4.280 pontos aleatórios contendo informações dos solos extraídos de um mapa convencional de solos na escala 1:20.000 e 12 atributos do terreno derivados de seis MDEs com tamanhos de pixel de 30 e 90 m. A validação dos modelos preditores de UM foi realizada com a totalidade dos dados da área. Os atributos do terreno que melhor explicaram a ocorrência das UM foram elevação, declividade, comprimento de fluxo e orientação das vertentes. Os MDEs com tamanho de pixel de 30 m geraram correlações solo-paisagem menos acuradas. Os modelos preditores mais acurados e com maior número de UM estimadas foram os gerados a partir dos MDEs com resolução espacial de 90 m (SRTM v4.1 e CN90), sendo esses os MDEs mais indicados para o MDS, quando predominarem relevos plano e suave ondulado.

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.

Multispectral remote sensing for site-specific nitrogen fertilizer management

The objective of this work was to evaluate the use of multispectral remote sensing for site-specific nitrogen fertilizer management. Satellite imagery from the advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (Aster) was acquired in a 23 ha corn-planted area in Iran. For the collection of field samples, a total of 53 pixels were selected by systematic randomized sampling. The total nitrogen content in corn leaf tissues in these pixels was evaluated. To predict corn canopy nitrogen content, different vegetation indices, such as normalized difference vegetation index (NDVI), soil-adjusted vegetation index (Savi), optimized soil-adjusted vegetation index (Osavi), modified chlorophyll absorption ratio index 2 (MCARI2), and modified triangle vegetation index 2 (MTVI2), were investigated. The supervised classification technique using the spectral angle mapper classifier (SAM) was performed to generate a nitrogen fertilization map. The MTVI2 presented the highest correlation (R²=0.87) and is a good predictor of corn canopy nitrogen content in the V13 stage, at 60 days after cultivating. Aster imagery can be used to predict nitrogen status in corn canopy. Classification results indicate three levels of required nitrogen per pixel: low (0-2.5 kg), medium (2.5-3 kg), and high (3-3.3 kg).

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%.

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.

Using aster multispectral imagery for mapping woody invasive species in pico da vara natural reserve (Azores Islands, Portugal)

This paper aims to assess the effectiveness of ASTER imagery to support the mapping of Pittosporum undulatum, an invasive woody species, in Pico da Vara Natural Reserve (S. Miguel Island, Archipelago of the Azores, Portugal). This assessment was done by applying K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM) and Maximum Likelihood (MLC) pixel-based supervised classifications to 4 different geographic and remote sensing datasets constituted by the Visible, Near-Infrared (VNIR) and Short Wave Infrared (SWIR) of the ASTER sensor and by digital cartography associated to orography (altitude and "distance to water streams") of which the spatial distribution of Pittosporum undulatum directly depends. Overall, most performed classifications showed a strong agreement and high accuracy. At targeted species level, the two higher classification accuracies were obtained when applying MLC and KNN to the VNIR bands coupled with auxiliary geographic information use. Results improved significantly by including ecology and occurrence information of species (altitude and distance to water streams) in the classification scheme. These results show that the use of ASTER sensor VNIR spectral bands, when coupled to relevant ancillary GIS data, can constitute an effective and low cost approach for the evaluation and continuous assessment of Pittosporum undulatum woodland propagation and distribution within Protected Areas of the Azores Islands.

Metodologia para obtenção do hidrograma de escoamento superficial em encostas e canais. Parte I: desenvolvimento e avaliação

Desenvolveu-se uma metodologia que permite obter o hidrograma de escoamento superficial e a vazão máxima para qualquer posição ao longo de uma encosta e para seções transversais de canais utilizando o modelo de ondas cinemáticas. A área da encosta é dividida num sistema matricial composto por 100 linhas e 100 colunas. Na encosta, considera-se que o escoamento ocorre na direção da declividade e que a vazão de cada pixel é a soma da vazão produzida nesse com a vazão advinda dos pixels que contribuem com o escoamento superficial para o pixel em análise. No canal, a vazão é calculada pela soma dos hidrogramas advindos das colunas do sistema reticulado. A comparação entre os valores de lâmina e vazão máxima de escoamento superficial obtidas experimentalmente e calculadas em duas condições (encosta e bacia) permitiu evidenciar que a metodologia, comparada aos métodos Racional e do Número da Curva, ofereceu boas estimativas tanto da lâmina quanto da vazão máxima de escoamento superficial.

Perfis temporais NDVI MODIS, na cana-soca, de maturação tardia

Este artigo descreve o desenvolvimento de um banco de dados relacional e de uma ferramenta para a visualização de perfis temporais do NDVI MODIS, a partir dos dados do produto MOD09Q1, referente ao fator de refletância bidirecional de superfície relativa ao comprimento de onda do vermelho e do infravermelho-próximo, composição temporal em mosaicos de 8 dias, e a banda de controle de qualidade, dos talhões de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, para analisar a maturação da cana-soca Tardia. Das fazendas de cana-de-açúcar são obtidos os dados de históricos sobre produtividade, solo, variedade, localização de cada pixel para cada microrregião monitorada. Todos os dados são integrados em um banco de dados desenvolvido em PostgreSQL. O aplicativo foi implementado usando a linguagem Java e permitiu uma forma rápida e automática para analisar padrões fenológicos na cana-de-açúcar. Concluiu-se que o perfil temporal do NDVI MODIS obtido a partir do produto MOD09Q1 é capaz de subsidiar o monitoramento das mudanças fenológicas na cultura da cana-de-açúcar.