Estimativa da produtividade de café com base em um modelo agrometeorológico-espectral

O objetivo deste trabalho foi avaliar um modelo agrometeorológico-espectral, para estimar a produtividade de cafezais. Utilizaram-se imagens do sensor MODIS e dados agrometeorológicos do modelo regional de previsão do tempo (ETA), para fornecer as variáveis de entrada para o modelo agrometeorológico-espectral da mesorregião geográfica sul/sudoeste do estado de Minas Gerais nos anos-agrícolas de 2003/2004 a 2007/2008. A variável espectral de entrada do modelo agrometeorológico-espectral, índice de área foliar (IAF), usada no cálculo da produtividade máxima, foi estimada com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido de imagens MODIS. Outras variáveis de entrada no modelo foram: dados meteorológicos gerados pelo modelo ETA e a capacidade de água disponível no solo. Ao comparar a produtividade média estimada pelo modelo com a fornecida oficialmente pelo IBGE, as diferenças relativas obtidas em escala regional foram de: 0,4, 3,0, 5,3, 1,5 e 8,5% para os anos agrícolas 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 e 2007/2008, respectivamente. O modelo agrometeorólogico-espectral, que tem como base o modelo de Doorenbos & Kassan, foi tão eficaz para estimar a produtividade dos cafezais quanto o modelo oficial do IBGE. Além disso, foi possível espacializar a quebra de produtividade e prever 80% da produtividade final na primeira quinzena de fevereiro, antes do início da colheita

Estatística multivariada aplicada à diminuição do número de preditores no mapeamento digital do solo

O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibildade de se gerar um menor conjunto de preditores não correlacionados e potencialmente aplicáveis ao mapeamento digital de solos, pelo uso da estatística multivariada. Os atributos de terreno, elevação, declividade, distância à drenagem, curvatura planar, curvatura de perfil, radiação relativa disponível, logaritmo natural da área de contribuição, índice de umidade topográfica e capacidade de transporte de sedimento, foram transformados pelo método Varimax nas variáveis: altimetria, hidrologia e curvatura. Essa transformação representou uma concentração de 65,57% da variabilidade dos dados originais nas três novas componentes. As novas variáveis possibilitam o emprego de menor quantidade de dados nos modelos preditivos, além do fato de serem não correlacionados. A rotação Varimax permite que a relação com o ambiente de formação do solo seja explicitamente inserida nos modelos preditivos.

Análise florística e estrutural de sistemas silviagrícolas em Tomé-Açu, Pará

O objetivo deste trabalho foi analisar a composição florística e estrutural de sistemas silviagrícolas em Tomé-Açu, Pará. Os dados dendrométricos foram obtidos por inventário em 40 parcelas amostrais, com três unidades cada uma, no total de 120 unidades de 10x10 m. Foi inventariada a média de 1.424,3 indivíduos por hectare, pertencentes a 27 famílias e a 54 espécies. Tendo-se considerado a variabilidade dos estágios vegetativos, os diferentes sistemas silviagrícolas (SAF) foram divididos em quatro classes hierárquicas: SAF 1, SAF 2, SAF 3, e SAF 4, para estabelecer um sistema de classificação passível de ser utilizado em outras avaliações de campo e em classificações digitais por meio do sensoriamento remoto. Espécies observadas em outros sistemas da região amazônica também foram relevantes para este estudo, especialmente Theobroma cacao, T. grandiflorum e Euterpe oleracea que, juntas, apresentaram médias de frequência relativa de 51%, densidade relativa de 69,2%, dominância relativa de 50,1% e índice de valor de importância de 56,8%. Os dados médios de diversidade florística, abundância, área basal e valor de importância indicam os sistemas silviagrícolas da região de Tomé-Açu como sistemas de produção com potencial econômico e ambiental, se adotado manejo adequado e racional.

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.

Sensor óptico no auxílio à recomendação de adubação nitrogenada em cana-de-açúcar

O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de um sensor óptico ativo terrestre como auxiliar na recomendação da aplicação de nitrogênio em taxa variável, na cultura da cana-de-açúcar. Foram instalados experimentos em delineamento de blocos ao acaso, com uso de diferentes doses de N (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1). A resposta da cana-de-açúcar ao N foi avaliada por diferentes métodos - sensor óptico, clorofilômetro e teor foliar de N -, quando a altura média dos colmos atingiu 0,2, 0,4 e 0,6 m. Observou-se baixa correlação entre o teor foliar de N e a quantidade de clorofila nas folhas mensuradas por clorofilômetro. Portanto, essas características foram insuficientes para avaliar a eficiência do sensor óptico, uma vez que os valores mensurados se elevaram conforme o aumento da dose de N. A estratégia de recomendação com base na resposta da cultura, estimada pelo sensor óptico em faixa de cana-de-açúcar que recebeu a dose adequada de N, mostrou-se mais condizente com a produtividade obtida. O sensor óptico é ferramenta útil para auxiliar na recomendação de N para a cultura da cana-de-açúcar, ao se considerar a variabilidade espacial da sua demanda.

Sensores de reflectância e fluorescência na avaliação de teores de nitrogênio, produção de biomassa e produtividade do algodoeiro

O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de utilização dos sensores de reflectância e fluorescência na avaliação de teores de N‑NO3‑ no pecíolo, na produção de biomassa e na produtividade do algodoeiro. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso em arranjo fatorial 3x4, com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de três variedades de algodão (ST‑4288‑B2RF, ST‑4498‑B2RF e DP-164‑B2RF) e quatro doses de N (0, 45, 90 e 135 kg ha‑1). Aos 120 dias após a semeadura, foram realizadas leituras com sensores ópticos de reflectância e fluorescência. Não houve correlação significativa dos teores de N‑NO3‑ no pecíolo com os índices de reflectância; porém, houve correlação destes com a produção de biomassa (0,39) e a produtividade (0,32 a 0,41). Os índices do sensor de fluorescência correlacionaram-se significativamente com teores de N‑NO3‑ no pecíolo (0,34 a 0,61), produção de biomassa (0,30 a 0,53) e produtividade (0,34). Em comparação com os índices de reflectância, os de fluorescência apresentam maior capacidade de avaliar os teores de N‑NO3‑ no pecíolo, capacidade semelhante em detectar variação na biomassa e menor capacidade de detectar variação da produtividade do algodoeiro, quando se aplicam doses crescentes de N.

Classificação orientada a objetos aplicada na caracterização da cobertura da terra no Araguaia

O objetivo deste trabalho foi utilizar a classificação orientada a objetos em imagens TM/ Landsat‑5, para caracterizar classes de uso e cobertura da terra, na região do Médio Araguaia. A cena 223/068, adquirida em 5/9/2010, foi submetida a correção radiométrica, atmosférica e geométrica, como etapas de pré‑processamento. Em seguida, foram geradas duas imagens por meio das matemáticas de bandas espectrais do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e do índice de água por diferença normalizada modificado (MNDWI), utilizados na classificação de imagens. Para a segmentação destas, utilizaram-se os parâmetros de escala 250, 200, 150, 100, 50, os algoritmos "assign class" e "nearest neighbor", e os descritores de média, área e relação de borda. Foi empregada matriz de confusão, para avaliar a acurácia da classificação, por meio do coeficiente de exatidão global e do índice de concordância Kappa. A exatidão global para o mapeamento foi de 83,3%, com coeficiente Kappa de 0,72. A classificação foi feita quanto às fitofisionomias do Cerrado, ao uso antrópico e urbano da terra, a corpos d'água e a bancos de areia. As matemáticas de bandas espectrais utilizadas apresentam resultados promissores no delineamento das classes de cobertura da terra no Araguaia.

Correlação de variáveis espectrais e estoque de carbono da biomassa aérea de sistemas agroflorestais

O objetivo deste trabalho foi avaliar a correlação entre variáveis espectrais e o estoque de carbono da biomassa aérea de sistemas agroflorestais da região de Tomé‑Açu, PA. Foram testados 24 índices de vegetação de três grupos (razão simples, diferença normalizada e complexos), gerados a partir de imagens do sensor TM/Landsat‑5, adquiridas em 2008. As variáveis obtidas foram correlacionadas, por meio de regressão linear simples, ao estoque de carbono de quatro classes de sistemas agroflorestais, de diferentes idades e composições florísticas. As correlações obtidas entre as variáveis espectrais e o estoque de carbono foram significativas em 47% dos índices testados e variaram de acordo com as diferenças de biomassa nos sistemas analisados. As melhores correlações foram obtidas pelos índices de vegetação de razão simples e de diferença normalizada, em sistemas agroflorestais jovens, e pelos índices de vegetação complexos, em sistemas agroflorestais mais antigos.

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.

Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do índice de vegetação realçado (EVI) e do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) - ambos do sensor "moderate resolution imaging spectroradiometer" (Modis) -, para discriminar áreas de soja das áreas de cana‑de‑açúcar, pastagem, cerrado e floresta, no Estado do Mato Grosso. Foram utilizadas imagens adquiridas em dois períodos: durante a entressafra e por ocasião do pleno desenvolvimento da cultura da soja. Para cada classe analisada, foram selecionadas 31 amostras de mapas de referência e avaliadas as diferenças nos valores de cada índice de vegetação, para a classe soja, foram avaliadas frente às demais classes, por meio do teste de Tukey‑Kramer. Em seguida, foram avaliadas as diferenças entre os índices de vegetação, por meio do teste de Wilcoxon pareado. O NDVI apresentou melhor desempenho na discriminação das áreas de soja na entressafra, particularmente com uso das imagens do dia do ano (DA) 161 a 273, enquanto o EVI apresentou melhor desempenho no período de pleno desenvolvimento da cultura, especificamente com uso das imagens de DA 353 a 33. Portanto, o melhor resultado para classificação da soja, no Estado do Mato Grosso, via séries temporais do sensor Modis, pode ser obtida por meio do uso combinado do NDVI na entresssafra e do EVI no pleno desenvolvimento da soja.

Séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e algoritmo SAM aplicados ao mapeamento de cana‑de‑açúcar

O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana‑de‑açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana‑de‑açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro‑temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana‑de‑açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana‑de‑açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r² = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana‑de‑açúcar em baixa resolução.

Índices de vegetação simulados de diferentes sensores na estimativa das variáveis biofísicas do feijoeiro

O objetivo deste trabalho foi avaliar os índices de vegetação e bandas do vermelho e do infravermelho próximo, gerados a partir dos sensores HRVIR, ETM+ e Modis, nas estimativas de índice de área foliar e produtividade da cultura do feijoeiro. O experimento foi realizado em blocos ao acaso, com parcelas subdivididas, com quatro lâminas de irrigação (179,5, 256,5, 357,5 e 406,2 mm), três doses de N (0,0, 80,0 e 160,0 kg ha-1) e quatro repetições. As medidas de reflectância foram obtidas com o Spetron SE-590, no estádio R6 da cultura, nas 48 parcelas. Foram testados: a razão simples, o índice de vegetação por diferença normalizada, índice de vegetação ajustado ao solo e índice de vegetação realçado. Os índices de vegetação foram eficientes na estimativa do índice de área foliar (IAF) e da produtividade da cultura do feijoeiro. Os índices de vegetação e a banda do infravermelho apresentam o mesmo potencial na estimativa do IAF, quando se considera a resolução espectral dos sensores Modis, ETM+ e HRVIR.

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.

Determinação do volume de madeira em povoamento de eucalipto por escâner a laser aerotransportado

O objetivo deste trabalho foi avaliar a possibilidade de se estimar o diâmetro à altura do peito (DAP) com os dados de altura e de número de árvores derivados do escâner a laser aerotransportado (LiDAR, "light detection and ranging"), e determinar o volume de madeira de talhão de Eucalyptus sp. a partir dessas variáveis. O número total de árvores detectadas foi obtido com uso da filtragem de máxima local. A altura de plantas estimada pelo LiDAR apresentou tendência não significativa à subestimativa. A estimativa do DAP foi coerente com os valores encontrados no inventário florestal; porém, também mostrou tendência à subestimativa, em razão do comportamento observado quanto à altura. A variável número de fustes apresentou valores próximos aos observados nas parcelas do inventário. O LiDAR subestimou o volume total de madeira do talhão em 11,4%, em comparação ao volume posto na fábrica. A tendência de subestimação da altura das árvores (em média, cerca de 5%) impactou a estimativa do volume individual de árvores e, consequentemente, a do volume do talhão. No entanto, é possível gerar equações de regressão que estimam o DAP com boa precisão, a partir de dados de altura de plantas obtidos pelo LiDAR. O modelo parabólico é o que possibilita as melhores estimativas da produção volumétrica dos talhões de eucalipto.

Análise comparativa de classificadores digitais em imagens do Landsat-8 aplicados ao mapeamento temático

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiram-se 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.