Análise da evolução do uso da terra na zonal rural de Campinas, SP, de 2012 a 2014.

A expansão das áreas urbanizadas sobre as áreas rurais faz com que os locais de produção agrícola e de vegetação nativa percam espaço para as áreas com solo impermeabilizado. Estudar alterações no uso do solo ao longo do tempo, focando nas áreas rurais, permite entender o processo de urbanização e os seus impactos na zonal rural. A área de estudo compreende a zona rural do Município de Campinas, SP. Para a análise do uso do solo, foram utilizadas imagens de alta resolução (satélite WorldView 2, resolução de 0,5 m) do ano de 2014, que foram comparadas às imagens para o ano de 2012. Foram definidas as classes de uso do solo: corpo d'água (CA), vegetação herbácea (VH), vegetação arbórea (VA), área de silvicultura (AS), área de lavouras (AL), solo exposto (SE) e área urbanizada (AU). A análise das imagens por interpretação visual revelou que as classes VA (231 ha), SE (251 ha) e AU (67 ha) aumentaram 3,79%, 58,25% e 3,20%, respectivamente. Esses aumentos ocorreram principalmente em antigas áreas de VH, classe que teve sua área reduzida em 448 ha, ou seja, diminuiu 2%. O avanço sobre as áreas anteriormente identificadas como VH e AL deu-se principalmente por SE, possivelmente utilizado para loteamentos ou obras de infraestrutura, como estradas. O crescimento de VA sugere abandono de áreas e regeneração da vegetação.

Dinâmica da agricultura anual no município de Paragominas-PA nos anos de 2008 e 2014.

A expansão da agricultura no município de Paragominas-PA por meio de atividades antrópicas com incentivo de programas do governo (Pará Rural), proporciona investimentos e políticas agrícolas para aproveitamento das áreas desmatadas visando à sustentabilidade na produção de grãos. Este trabalho teve como objetivo avaliar a dinâmica da agricultura anual por meio de produtos e técnicas de sensoriamento remoto. Os resultados mostraram mudanças na paisagem, com manutenção e introdução de significativas áreas destinadas ao cultivo e produção de grãos entre os anos de 2008 e 2014.

Avaliação temporal de sistemas pecuários usando o Índice de Vegetação NDVI derivado de imagens Landsat.

A pecuária é responsável por mais de 6% do Produto Interno Bruto. Manejos pecuários têm sido estudados para buscar meios mais eficientes de produção. Nosso objetivo neste trabalho foi avaliar o efeito de sistemas pecuários sobre o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), para indicar os sistemas mais produtivos em temos de forragem. Duas áreas de produção de gado de corte e uma de gado de leite, localizadas na Embrapa Pecuária Sudeste (São Carlos, SP), foram avaliadas no período de abril de 2013 a agosto de 2015. Na área 1, os maiores valores de NDVI ocorreram no sistema integração lavoura-pecuária-floresta em todos os períodos. Os sistemas integrado pecuária-floresta e intensivo apresentaram valores similares, principalmente nos períodos de seca. Nas situações em que a cobertura principal eram as pastagens foi possível, na maior parte do tempo, separar os sistemas mais produtivos (intensivos) do sistema menos vigoroso (extensivo). Na área 2, o sistema intensivo e de alta lotação animal apresentou os maiores valores de índices de vegetação ao longo de todos os períodos avaliados e foi o mais produtivo. Na área 3, os sistemas de produção intensivo em recuperação e intensivo irrigado apresentaram os maior valores de NDVI na maior parte dos período avaliados, o que indica maior produtividade desses sistemas. De acordo com os resultados obtidos, séries temporais de NDVI têm o potencial de discriminar, entre os sistemas pecuários de produção não integrados, os sistemas mais produtivos (intensivos) dos sistemas menos produtivos (extensivos), principalmente nos períodos de seca.

Delimitação de bacias hidrográficas utilizando modelo digital de terreno gerado a partir de mapas topográficos e imagens de alta resolução espacial.

O objetivo deste trabalho foi gerar um modelo digital de terreno (MDT) e delimitar sub-bacias hidrográficas na área de estudo do projeto ?Sustentabilidade, competividade e valoração de serviços ecossistêmicos da heveicultura em São Paulo com uso de geotecnologias? (GeoHevea). O MDT foi gerado em ambiente de sistema de informações geográficas (SIG) a partir de cartas topográficas digitais e de imagens de alta resolução espacial. Os arquivos vetoriais relativos a curvas de nível, pontos cotados, rede hidrográfica e corpos d?água foram obtidos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Os arquivos da rede hidrográfica e dos corpos d?água do IBGE foram editados manualmente no SIG ArcGIS 10.3, tomando como base ortofotos da Empresa Paulista de Planejamento Metropolitano S/A (Emplasa). Na geração do MDT, foi utilizado o interpolador Topo to Raster do ArcGIS. Na delimitação das sub-bacias foi utilizada a extensão ArcHydro Tools no ArcGIS. Os resultados obtidos demonstraram que a rede hidrográfica digital das folhas topográficas disponibilizadas pelo IBGE necessita de ajustes. O MDT gerado pelo interpolador Topo to Raster apresentou menos rugosidades que o modelo digital de elevação (MDE) do Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). A metodologia empregada neste estudo pode ser aplicada a outras regiões do Estado de São Paulo para a geração de MDTs. A delimitação das bacias hidrográficas da área de estudo do projeto GeoHevea identificou quatro sub-bacias: do Ribeirão Santa Bárbara, do Ribeirão dos Ferreiros ou das Oficinas, do Ribeirão São Jerônimo e do Córrego da Arribada.

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.

ESTUDO DO CONFORTO TÉRMICO EM AMBIENTE TROPICAL

Este artigo tem por objetivo verificar as temperaturas da superfície intraurbana por meio de imagens térmicas do satélite Landsat 7 em cidade de médio porte e avaliar o conforto térmico no interior de moradias com diferentes padrões construtivos.Presidente Prudente, cidade escolhida para estudo, localiza-se no oeste do Estado de São Paulo/Brasil, próxima ao trópico de Capricórnio, entre os paralelos de 22º 07’ de latitude sul e entre os meridianos de 51o 23’ de longitude oeste.Para verificar a temperatura da superfície intraurbana foram utilizadas imagens do canal do infravermelho termal (canal 6) do satélite Landsat-7, com resolução espacial de 60 metros.Para a análise do conforto térmico foram registradas a temperatura e a umidade relativa do ar em ambientes internos, de moradias com diferentes padrões construtivos em dois pontos localizados na área urbana e um na área rural do município.Os resultados mostraram que as imagens de satélite são importantes para se verificar as diferenças de temperaturas da superfície intraurbana e o desconforto térmico foi significativo no interior da moradia que se utilizou de materiais construtivos inadequados coincidindo com as áreas de maior temperatura dos alvos detectadas por meio da imagem de satélite.

Analysis of spatial variation of tree heights in an urban area using LiDAR data.

Estimating with greater precision and accuracy the height of plants has been a challenge for the scientific community. The objective this study is to evaluate the spatial variation of tree heights at different spatial scales in areas of the city of Recife, Brazil, using LiDAR remote sensing data. The LiDAR data were processed in the QT Modeler (Quick Terrain Modeler v. 8.0.2) software from Applied Imagery. The TreeVaW software was utilized to estimate the heights and crown diameters of trees. The results obtained for tree height were consistent with field measurements.

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

Energy balances in sugar cane, coffee and natural vegetation in the northeastern side of the São Paulo state, Brazil

Under land and climate change scenarios, agriculture has experienced water competitions among other sectors in the São Paulo state, Brazil. On the one hand, in several occasions, in the northeastern side of this state, nowadays sugar-cane is expanding, while coffee plantations are losing space. On the other hand, both crops have replaced the natural vegetation composed by Savannah and Atlantic Coastal Forest species. Under this dynamic situation, geosciences are valuable tools for evaluating the large-scale energy and mass exchanges between these diffe rent agro-ecosystems and the lower atmosphere. For quantification of the energy balance components in these mixed agro-ecosystems, the bands 1 and 2 from the MODIS product MOD13Q1 we re used throughout SA FER (Surface Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) algorithm, which was applied together with a net of 12 automatic weather stations, during the year 2015 in the main sugar cane and coffee growing regions, located at the no rtheastern side of the state. The fraction of the global solar radiation (R G ) transformed into net radiation (Rn) was 52% for sugar cane and 53% for both, coffee and natural vegetation. The respective annual fractions of Rn used as λ E were 0.68, 0.87 and 0.77, while for the sensible heat (H) fluxes they were 0.27, 0.07 and 0.16. From April to July, heat advection raised λ E values above Rn promoting negative H, however these effects were much and less strong in coffee and sugar cane crop s, respectively. The smallest daily Rn fraction for all agro-ecosystems was for the soil heat flux (G), with averages of 5%, 6% and 7% in sugar cane, coffee and natural vegetation. From the energy balance analyses, we could conclude that, sugar-cane crop presented lower annual water consumption than that for coffee crop , what can be seen as an advantage in situations of water scarcity. However, the replacement of natural vegetation by su gar cane can contribute for warming th e environment, while when this occur with coffee crop there was noticed co oling conditions. The large scale modeling satisfactory results confirm the suitability of using MODIS products togeth er with weather stations to study the energy balance components in mixed agro-ecosystems under land-use and climate change conditions.

Carbon sequestration associated to the land-use and land-cover changes in the forestry sector in Southern Brazil.

We studied the Paraíba do Sul river watershed , São Paulo state (PSWSP), Southeastern Brazil, in order to assess the land use and cover (LULC) and their implication s to the amount of carbon (C) stored in the forest cover between the years 1985 and 2015. Th e region covers a n area of 1,395,975 ha . We used images made by the Operational Land Imager (OLI) sensor (OLI/Landsat - 8) to produce mappings , and image segmentation techniques to produce vectors with homogeneous characteristics. The training samples and the samples used for classification and validation were collected from the segmented image. To quantify the C stocked in aboveground live biomass (AGLB) , we used an indirect method and applied literature - based reference values. The recovery of 205,690 ha of a secondary Native Forest (NF) after 1985 sequestered 9.7 Tg (Teragram) of C . Considering the whole NF area (455,232 ha), the amount of C accumulated al ong the whole watershed was 3 5 .5 Tg , and the whole Eucalyptus crop (EU) area (113,600 ha) sequester ed 4. 4 Tg of C. Thus, the total amount of C sequestered in the whole watershed (NF + EU) was 3 9 . 9 Tg of C or 1 45 . 6 Tg of CO 2 , and the NF areas were responsible for the large st C stock at the watershed (8 9 %). Therefore , the increase of the NF cover contribut es positively to the reduction of CO 2 concentration in the atmosphere, and Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD + ) may become one of the most promising compensation mechanisms for the farmers who increased forest cover at their farms.

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.

Desempenho de métodos de estimativa da evapotranspiração de referência para a cidade de Sete Lagoas, MG.

2016

Imagens orbitais e termografia infravermelho na avaliação da temperatura de superfície em diferentes usos e cobertura do solo na Floresta Nacional do Tapajós e seu entorno, PA.

A Temperatura da Superfície Terrestre (TST), além de ser uma componente importante no balanço de energia na superfície, modula a temperatura do ar nas camadas mais baixas da atmosfera. O objetivo do presente trabalho foi analisar a variação da temperatura de superfície em Diferentes Usos e Cobertura do Solo na Floresta Nacional do Tapajós e seu Entorno. Utilizou-se sensores ?Thermal Infrared Sensor? dos satélites Ladsat 5 e 8 através dos ?softwares? PCI Geomatica 2015 e o QGis 2.8. Fez-se campanha de campo para obtenção de imagens termogéficas no infravermelho (câmera ThermoVision, modelo A320). Os resultados apontaram maior variabilidade espacial de TST em função da heterogeneidade do uso da terra como a agricultura anual, pecuária extensiva, dentre outros. Os resultados evidenciaram uma amplitude térmica de 13ºC na FNT+ZA. Em área de Floretas, vegetação secundária, pasto, agricultura anual as maiores variações térmicas (TST) chegaram a valores de 25ºC, 26ºC, 35ºC e 33ºC, respectivamente. A amplitude térmica na FNT foi de 5ºC e na Zona de Amortecimento de 20º, indicando perdas na cobertura vegetal, principalmente na porção nordeste da ZA. Nas áreas de proteção legal a variação de TST foi entre 19ºC a 29ºC. Conclui-se que na FLONA Tapajós a manutenção da cobertura florestal reduz as amplitudes térmicas. Por outro lado, as extensas áreas com pastagens e cultivos anuais na porção nordeste da FLONA apresentam as maiores variações espaciais da TST na Zona de Amortecimento que podem comprometer o microclima na FNT+ZA