Mapeamento preliminar do bioma amazônia integrado ao zoneamento ecológico-econômico do Maranhão.

O Maranhão apresenta grande variabilidade ambiental por estar situado na região de transição entre os biomas Amazônia e Cerrado. A intensificação do uso das terras do Bioma Amazônia no Maranhão tem ocasionado expressiva perda de biodiversidade e diminuição de territórios de populações tradicionais. O zoneamento ecológico-econômico é de fundamental importância para esse cenário, pois é um instrumento que subsidia o planejamento e gerenciamento estratégico fundamentado no sensoriamento remoto, geoprocessamento e nas tecnologias de informação para o desenvolvimento territorial. O estado tem escassez de estudos relacionados ao mapeamento do Bioma Amazônia, apesar de esse estado apresentar importância nacional no sentido ecológico, potencial agrícola e econômico. Nosso objetivo neste trabalho foi fazer o mapeamento preliminar do Bioma Amazônia no Maranhão como subsídio ao zoneamento ecológico-econômico do estado. Foram utilizados dados vetoriais provenientes do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e imagens de satélite disponibilizadas pelo site da United States Geological Survey (USGS). Foi feito o levantamento de dados correspondentes a uso e cobertura das terras, biomas, solos e vegetação, na escala de 1: 250.000, e imagens Landsat 8 tendo como referência o ano de 2015. Os dados vetoriais e as imagens de satélites foram coletados, armazenados, tratados e posteriormente representados em mapas. A partir do mapeamento foi possível analisar as áreas de Bioma Amazônia no estado e definir as áreas de uso e cobertura das terras, biomas, solos e vegetação, contribuindo, assim, para o planejamento e a gestão territorial do Estado do Maranhão.

Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais.

O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte.

Field-oriented assessment of agricultural crops through temporal segmentation of modis VI data.

Monitoring agricultural crops constitutes a vital task for the general understanding of land use spatio-temporal dynamics. This paper presents an approach for the enhancement of current crop monitoring capabilities on a regional scale, in order to allow for the analysis of environmental and socio-economic drivers and impacts of agricultural land use. This work discusses the advantages and current limitations of using 250m VI data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) for this purpose, with emphasis in the difficulty of correctly analyzing pixels whose temporal responses are disturbed due to certain sources of interference such as mixed or heterogeneous land cover. It is shown that the influence of noisy or disturbed pixels can be minimized, and a much more consistent and useful result can be attained, if individual agricultural fields are identified and each field's pixels are analyzed in a collective manner. As such, a method is proposed that makes use of image segmentation techniques based on MODIS temporal information in order to identify portions of the study area that agree with actual agricultural field borders. The pixels of each portion or segment are then analyzed individually in order to estimate the reliability of the temporal signal observed and the consequent relevance of any estimation of land use from that data. The proposed method was applied in the state of Mato Grosso, in mid-western Brazil, where extensive ground truth data was available. Experiments were carried out using several supervised classification algorithms as well as different subsets of land cover classes, in order to test the methodology in a comprehensive way. Results show that the proposed method is capable of consistently improving classification results not only in terms of overall accuracy but also qualitatively by allowing a better understanding of the land use patterns detected. It thus provides a practical and straightforward procedure for enhancing crop-mapping capabilities using temporal series of moderate resolution remote sensing data.

Detecting outliers and asserting consistency in agriculture ground truth information by using temporal VI data from modis.

Collecting ground truth data is an important step to be accomplished before performing a supervised classification. However, its quality depends on human, financial and time ressources. It is then important to apply a validation process to assess the reliability of the acquired data. In this study, agricultural infomation was collected in the Brazilian Amazonian State of Mato Grosso in order to map crop expansion based on MODIS EVI temporal profiles. The field work was carried out through interviews for the years 2005-2006 and 2006-2007. This work presents a methodology to validate the training data quality and determine the optimal sample to be used according to the classifier employed. The technique is based on the detection of outlier pixels for each class and is carried out by computing Mahalanobis distances for each pixel. The higher the distance, the further the pixel is from the class centre. Preliminary observations through variation coefficent validate the efficiency of the technique to detect outliers. Then, various subsamples are defined by applying different thresholds to exclude outlier pixels from the classification process. The classification results prove the robustness of the Maximum Likelihood and Spectral Angle Mapper classifiers. Indeed, those classifiers were insensitive to outlier exclusion. On the contrary, the decision tree classifier showed better results when deleting 7.5% of pixels in the training data. The technique managed to detect outliers for all classes. In this study, few outliers were present in the training data, so that the classification quality was not deeply affected by the outliers.

Supporting land use change modelling with automated monitoring of land use dynamics in the La Plata River Basin.

2008

Avaliação da dinâmica do uso e cobertura da terra na bacia hidrográfica de contribuição para o reservatório de Barra Bonita - SP.

A interferência antrópica no ambiente ocorre de forma muito dinâmica e para acompanhá-la é preciso dispor de tecnologias eficientes, dentre as quais se destaca o sensoriamento remoto. Neste sentido, o presente estudo teve como propósito avaliar a dinâmica do uso e cobertura da terra na bacia hidrográfica de contribuição para o reservatório de Barra Bonita com aproximadamente 19.164,43 km2, situada no interior do Estado de São Paulo, mais especificamente, entre as coordenadas geográficas 21° 54? 20?? e 23° 57? 26?? Sul e 46° 39? 27?? e 48° 34? 52?? Oeste. Para tal foram utilizadas imagens dos sensores TM - Landsat 5 e ETM+ - Landsat7 referentes à 1990 e 2002, respectivamente. Estas imagens foram processadas utilizando o Spring 3.6 e aplicando uma classificação supervisionada. O classificador utilizado foi do tipo por regiões, sendo o método denominado Bhattacharya Distance com um limiar de aceitação de 90%. Desta forma foram obtidos os mapas de uso e cobertura da terra para 1990 e 2002, a partir dos quais foi possível calcular a área para 11 classes de uso e cobertura da terra e verificar as alterações ocorridas ao longo deste período. Utilizando o banco de dados SIDRA do IBGE foi possível obter dados de Produtividade Agrícola Municipal (PAM), de área plantada (em hectares), para culturas permanentes e temporárias da bacia em estudo, para os anos de 1990 a 2002. Os resultados desta fase foram importantes para confirmar as tendências observadas nos mapas de uso e cobertura da terra, obtidos em fase anterior. Neste trabalho foi possível identificar ainda locais próximos ao reservatório de Barra Bonita onde o uso inadequado da terra torna-se fonte de poluição difusa dos afluentes do reservatório de Barra Bonita. Estes locais foram georreferenciados em campo, fotografados e identificados no mosaico de imagens de 2002, fortalecendo a discussão dos resultados obtidos. Os resultados mostram que se trata de uma bacia bastante antropizada, onde medidas de planejamento devem ser tomadas no sentido de mitigar o processo de degradação ambiental.

Satellite based multi-scale methods to support governance of Brazil's low-carbon agriculture (ABC Plan).

Brazil's Low Carbon Agriculture is one the initiatives that puts the climate in the agricultural agenda towards a more sustainable and adapted agriculture under global changes. Among the several practices listed and supported by the ABC Plan, zero tillage and integrated crop-livestock-forestry systems including the recovery of degraded pasture are the most relevant ones. The objective of this paper is to present the Geo-ABC Project, a procedure to monitor the implementation of the Brazil?s Low Carbon Agriculture (ABC Plan) and aiming at the development of remote sensing methods to monitor agricultural systems listed in the ABC Plan and adopted at local scale.

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

Remotely sensed imagery has been widely used for land use/cover classification thanks to the periodic data acquisition and the widespread use of digital image processing systems offering a wide range of classification algorithms. The aim of this work was to evaluate some of the most commonly used supervised and unsupervised classification algorithms under different landscape patterns found in Rondônia, including (1) areas of mid-size farms, (2) fish-bone settlements and (3) a gradient of forest and Cerrado (Brazilian savannah). Comparison with a reference map based on the kappa statistics resulted in good to superior indicators (best results - K-means: k=0.68; k=0.77; k=0.64 and MaxVer: k=0.71; k=0.89; k=0.70 respectively for three areas mentioned). Results show that choosing a specific algorithm requires to take into account both its capacity to discriminate among various spectral signatures under different landscape patterns as well as a cost/benefit analysis considering the different steps performed by the operator performing a land cover/use map. it is suggested that a more systematic assessment of several options of implementation of a specific project is needed prior to beginning a land use/cover mapping job.

Estimativa de parâmetros biofísicos de plantios de café a partir de imagens orbitais de alta resolução espacial

Remote sensing data are each time more available and can be used to monitor the vegetal development of main agricultural crops, such as the Arabic coffee in Brazil, since that the relationship between spectral and agronomical data be well known. Therefore, this work had the main objective to assess the use of Quickbird satellite images to estimate biophysical parameters of coffee crop. Test area was composed by 25 coffee fields located between the cities of Ribeirão Corrente, Franca and Cristais Paulista (SP), Brazil, and the biophysical parameters used were row and between plants spacing, plant height, LAI, canopy diameter, percentage of vegetation cover, roughness and biomass. Spectral data were the reflectance of four bands of QUICKBIRD and values of four vegetations indexes (NDVI, GVI, SAVI and RVI) based on the same satellite. All these data were analyzed using linear and nonlinear regression methods to generate estimation models of biophysical parameters. The use of regression models based on nonlinear equations was more appropriate to estimate parameters such as the LAI and the percentage of biomass, important to indicate the productivity of coffee crop.

Albedo à superfície a partir de imagens Landsat 5 em áreas de cana-de-açúcar e cerrado

Propôs-se, neste trabalho, estimar dados de albedo à superfície terrestre usando-se o sensor Thematic Mapper (TM) do satélite LANDSAT 5 e compará-lo com dados de duas estações agrometeorológicas localizadas em região de Cerrado e a outra em cultivo da cana-de-açúcar. A região de estudo está localizada no município de Santa Rita do Passa Quatro, SP, Brasil. Para a realização do estudo obtiveram-se seis imagens orbitais do satélite Landsat 5 sensores TM, na órbita 220 e ponto 75, nas datas de 22/02, 11/04, 29/05, 01/08, 17/08 e 21/11, todas do ano de 2005, a que correspondem os dias juliano de 53, 101, 149, 213, 229 e 325, respectivamente. As correções geométricas para as imagens foram realizadas e geradas as cartas de albedo. O algoritmo SEBAL estimou satisfatoriamente os valores de albedo de superfícies sobre áreas de cerrado e de cana-de-açúcar, na região de Santa Rita do Passa Quatro, SP, consistentes com observações realizadas do albedo à superfície.

Late Quaternary drainage dynamics in northern Brazil based on the study of a large paleochannel from southwestern Marajó Island

Marajó Island shows an abundance of paleochannels easily mapped in its eastern portion, where vegetation consists mostly of savannas. SRTM data make possible to recognize paleochannels also in western Marajó, even considering the dense forest cover. A well preserved paleodrainage network from the adjacency of the town of Breves (southwestern Marajó Island) was investigated in this work combining remote sensing and sedimentological studies. The palimpsest drainage system consists of a large meander connected to narrower tributaries. Sedimentological studies revealed mostly sharp-based, fining upward sands for the channelized features, and interbedded muds and sands for floodplain areas. The sedimentary structures and facies successions are in perfect agreement with deposition in channelized and floodplain environments, as suggested by remote sensing mapping. The present study shows that this paleodrainage was abandoned during Late Pleistocene, slightly earlier than the Holocene paleochannel systems from the east part of the island. Integration of previous studies with the data available herein supports a tectonic origin, related to the opening of the Pará River along fault lineaments. This would explain the disappearance of large, north to northeastward migrating channel systems in southwestern Marajó Island, which were replaced by the much narrower, south to southeastward flowing modern channels.

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.

Evapotranspiração real diária em sub-bacias do Paracatu, utilizando produtos do sensor Modis

A evapotranspiração define a perda total de água do sistema solo-planta para a atmosfera. Nas áreas agrícolas, particularmente onde se pratica algum tipo de irrigação, a determinação da evapotranspiração, por via de sensoriamento remoto, vem ganhando cada vez mais importância, pois possibilita identificar a eficiência com que a água tem sido utilizada. Nesse contexto, este trabalho tem o objetivo de determinar a evapotranspiração real diária (ETr diária), com a utilização de produtos do sensor MODIS, nas sub-bacias do Ribeirão Entre Ribeiros e Rio Preto, que ficam entre os Estados de Goiás e Minas Gerais. O SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) foi utilizado para a obtenção da ETr diária em quatro dias diferentes, no período de julho a outubro de 2007. Os resultados encontrados foram compatíveis com os citados em outras literaturas e a comparação entre a evapotranspiração, obtida pelo SEBAL, e a evapotranspiração da cultura (ETc) demonstraram que esse algoritmo pode ser utilizado como boa opção para determinar, com a utilização de produtos do sensor MODIS, a evapotranspiração diária nas condições das sub-bacias do ribeirão Entre Ribeiros e rio Preto.

Detecção do mofo-branco no feijoeiro, utilizando características espectrais

Neste trabalho, objetivou-se estudar a resposta espectral de plantas de feijoeiro à infecção por Sclerotinia sclerotiorum, fungo causador do mofo-branco. Foram conduzidos dois ensaios, no delineamento em blocos ao acaso, com cinco tratamentos e quatro repetições, no primeiro ensaio, e seis tratamentos e quatro repetições, no segundo. Medidas de reflectância espectral do dossel do feijoeiro, entre os comprimentos de ondas de 400 a 850 nm, foram tomadas aos 60, 71, 91 e 102 dias após a emergência (DAE), no primeiro ensaio, e aos 13, 27, 34, 56, 71 e 91 DAE, no segundo. Os dados espectrais foram transformados em índices de vegetação: da diferença normalizada (NDVI), da diferença de verde normalizado (GNDVI) e ajustado para o solo (SAVI). A severidade do mofo-branco foi avaliada, visualmente, aos 102 DAE, no primeiro ensaio, e aos 92 DAE, no segundo. Houve correlação significativa apenas no segundo ensaio, entre a severidade da doença e o NDVI, aos 71 DAE. A resposta espectral do feijoeiro pode ser utilizada para a detecção da ocorrência do mofo-branco e, consequentemente, como ferramenta no manejo integrado.

Modelagem espacial de zonas de risco da leishmaniose tegumentar americana

OBJETIVO: Delimitar espacialmente as zonas de risco de contato (ZoRCs) entre o homem e o vetor da leishmaniose tegumentar americana (LTA), usando sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento. MÉTODOS: Foram estudados 27 casos de LTA ocorridos entre 1992 e 1997 no município de Itapira, SP. A influência de algumas variáveis ambientais relacionadas à LTA foram analisadas para cada ZoRC, como altitude e densidade de vegetação. Esta última foi medida pelo índice de vegetação de diferença normalizada (IVDN). RESULTADOS: Os resultados mostraram que cerca de 50% das casas onde houve LTA se encontravam em uma distância menor que 200 metros da borda de algum fragmento de mata; mais de 70% das áreas totais das ZoRC em cada distância se localizavam em altitudes menores que 750 metros; e cerca de 50% das ZoRC, em cada distância, apresentavam uma área verde muito densa (IVDN variando de 0,45 a 1,00). CONCLUSÕES: As análises concordam que pode haver três tipos de transmissão na área: intraflorestal; extraflorestal (neste caso, influenciada pela densidade de vegetação ao redor dos fragmentos); ou domiciliar.