Fusão de imagens por IHS para melhorar a identificação de uso do solo em elementos amostrais

Fotografias aéreas métricas atuais sobre áreas específicas nem sempre estão disponíveis. Esse é um dos principais problemas no Brasil para aplicação de técnicas de amostragem de área para a estimativa de safras. Este trabalho avaliou a técnica de fusão IHS aplicada em imagens Landsat7-ETM+ para a substituição das fotografias aéreas de arquivo, em trabalhos de coleta de dados de campo e delimitação de elementos amostrais para os sistemas de estimativas de área de culturas agrícolas. As bandas 3; 4; 5 e 7 do sensor de ETM+ foram usadas nas diferentes combinações de RGB e fundidas por IHS com a faixa pancromática para produzir imagens com melhor definição espacial. As imagens resultantes foram impressas na escala de 1:25.000 e usadas no trabalho de campo, em 85 elementos amostrais. As imagens fundidas permitiram identificar o uso e a cobertura do solo nos elementos amostrais. Conseqüentemente, as imagens fundidas de ETM+ apresentaram grande potencial para o levantamento de dados de campo, para o mapeamento das características de uso e cobertura do solo e para as estimativas da área cultivada, baseadas em técnicas de amostragem da área.

Identificação e mapeamento de áreas de milho na região sul do Brasil utilizando imagens MODIS

O presente trabalho teve como proposta avaliar a identificação e o mapeamento das áreas de milho da região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul a partir de dados multitemporais do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Earth Observing System - EOS-AM (Terra). O algoritmo de classificação supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado com sucesso em uma série multitemporal de imagens EVI pré-processadas. Verificou-se que as áreas classificadas como milho na imagem coincidiam plenamente com áreas mais extensas ou contínuas (> 90 ha) de milho. Áreas de menor extensão ou localizadas em encostas de morros, ao lado de vegetação arbórea, não foram detectadas pelo classificador devido à baixa resolução espacial das imagens. A maior utilidade prática da identificação e da classificação digital das áreas de milho obtidas das imagens MODIS está na sua aplicação para isolar ou complementar o mapeamento das áreas agrícolas visando ao seu monitoramento a partir de diferentes índices de vegetação, derivados de imagens de alta resolução temporal e baixa resolução espacial.

Caracterização da estrutura fundiária do município de Bandeirantes - PR, utilizando geoprocessamento

As técnicas de sensoriamento remoto e o uso dos Sistemas de Informações Geográficas (SIG) facilitam a elaboração de mapas temáticos. Mapas com informações detalhadas são importantes instrumentos para que os municípios conheçam melhor sua realidade. O trabalho foi desenvolvido no município de Bandeirantes, Estado do Paraná, Brasil, visando a analisar sua estrutura fundiária, baseada nas classes de tamanho dos imóveis rurais. A partir de mapas de imóveis rurais e de cartas topográficas do IBGE, obteve-se o mapa fundiário digital do município. Imagens orbitais e fotografias aéreas foram utilizadas para o ajuste das linhas divisórias dos imóveis, cuja validação se deu por incursões a campo. O número e o tamanho dos imóveis de 1950 foram comparados com dados de 2006, e a distribuição e concentração dos imóveis foram analisadas utilizando o estimador de intensidade Kernel. Os imóveis com área menor que o módulo rural se concentram nas microbacias mais distantes da sede do município e correspondem a 60% do total. Dos demais, 31% são pequenas, 7% médias e 2% grandes propriedades, que ocupam, respectivamente, 16%, 27%, 25% e 32% da área do município.

Modelo para estimativa do potencial produtivo em trigo e cevada por meio do sensor GreenSeeker

Áreas com diferentes potenciais de rendimento dentro de uma lavoura necessitam ser manejadas separadamente, para fins de aplicação da adubação nitrogenada em cobertura. O equipamento baseado em sensoriamento remoto terrestre (GreenSeeker) é um dos instrumentos utilizados para separar diferentes zonas de manejo. Para fazer isso, o sensor permite a definição de classes para estimar o potencial produtivo de forma ágil, precisa e em tempo real. Com o instrumento, foi desenvolvido um modelo para estimativa do potencial produtivo em trigo e cevada, correlacionando o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) com a biomassa seca acumulada na parte aérea, por ocasião da emissão da sexta folha do colmo principal. A base do modelo foi a formação de classes de potencial produtivo correspondentes a zonas específicas de manejo da lavoura. Essas classes não necessitam ser específicas para diferentes cultivares e/ou espécies, visto que não se detectaram diferenças que justificassem a formação de grupos para elas. As superfícies de fundo (resíduos de restevas de soja e milho) tiveram efeitos significativos nas leituras do sensor. O modelo continua válido mesmo se as leituras de NDVI forem feitas antes ou após o período recomendado para tal, podendo ser ajustado com sub ou superestimação. As análises de variabilidade espacial, futuramente, podem avaliar se, as zonas de potencial produtivo estimadas pelas classes de NDVI propostas pelo modelo, correspondem à flutuação espacial da biomassa, doses de N aplicadas e rendimento de grãos.

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

O uso de recursos de sensoriamento remoto orbital constitui um grande avanço no levantamento de dados sobre a cafeicultura, sobretudo por seu caráter temporal e baixo custo. Sendo assim, o objetivo do trabalho foi avaliar a utilização da imagem do satélite QUICKBIRD na determinação de parâmetros biofísicos importantes para a cultura cafeeira. Foram utilizados 25 talhões com plantios de café localizados entre os municípios de Ribeirão Corrente, Franca e Cristais Paulista (SP). Os parâmetros biofísicos utilizados foram os espaçamentos entre linhas e plantas, altura, IAF, diâmetro da copa, porcentagem de cobertura vegetal, rugosidade, variedade e biomassa. Foram utilizados valores de refletância real das bandas espectrais do satélite QUICKBIRD e os índices de vegetação NDVI, GVI, SAVI e RVI. A partir desses dados, foram feitas análises de regressão linear e não linear para a geração dos modelos de estimativa. A utilização de modelos de regressão baseados em equações não lineares mostrou-se mais adequado para determinar os parâmetros IAF e a porcentagem de biomassa, importantes como indicativos da produtividade da cultura cafeeira.

Diagnóstico das áreas de preservação permanente na bacia hidrográfica do Rio Tijuco, Ituiutaba - MG, utilizando tecnologia SIG

O presente trabalho teve como objetivo elaborar o mapa de uso da terra e cobertura vegetal da bacia hidrográfica do Rio Tijuco, município de Ituiutaba - MG, com base nas imagens digitais obtidas do satélite CBERS 2, através de delimitação automática das áreas de preservação permanente, seguindo-se a identificação de ocorrência de conflito de uso, tendo como referência legal o Código Florestal Brasileiro (Lei nº. 4.771/1965) e a resolução nº 303/02, do Conselho Nacional do Meio Ambiente. Este artigo analisa, por meio de parâmetros quantitativos e uso do Sistema de Informação Geográfica, a manutenção de faixas de preservação permanente de larguras recomendadas pela legislação ao longo dos corpos d'água. Os resultados mostraram um déficit de áreas preservadas às margens dos rios de 2.334 ha, que não estão em conformidade com a legislação. A pastagem ocupa, indevidamente, 0,97% da área da bacia nas áreas de preservação permanente às margens dos rios, enquanto a agricultura ocupa 0,38%.

Identificação de ilhas de calor na área urbana de Ilha Solteira - SP através da utilização de geotecnologias

Com a mudança climática prevista para as próximas décadas, os cientistas indicam que uma das consequências será o aumento das temperaturas médias e também o número de dias quentes, o que intensificará o desconforto térmico na população. Assim, esta pesquisa teve por objetivo principal identificar as variações térmicas localizadas na área urbana do município de Ilha Solteira - SP. A metodologia consistiu na aplicação de um algoritmo, utilizando o módulo LEGAL do sistema de informação geográfica SPRING 4.3, que realizou a transformação dos níveis de cinza gerados pelo TM/Landsat-5 em valores de temperatura de superfície. Os resultados mostraram temperaturas de superfície entre 21 ºC e 23 ºC nas áreas que apresentaram maior quantidade de vegetação, como, por exemplo, a área do zoológico e a área de lazer. As áreas que apresentaram os maiores valores de temperatura (41 ºC até 44 ºC) estão localizadas nas regiões onde ocorrem as maiores porcentagens das classes "edificações" e "pavimentada-edificação", caracterizando assim o fenômeno de ilhas de calor. Estes resultados poderão servir de subsídios na elaboração de estratégias para minimizar o desconforto térmico das áreas onde ocorrem as ilhas de calor.

Geotecnologias para mapear lavouras de café nos estados de Minas Gerais e São Paulo

O uso operacional de imagens de satélites de sensoriamento remoto para mapear lavouras de café em grandes áreas, para fins de obtenção de estatísticas agrícolas confiáveis e oportunas, ainda se encontra em desenvolvimento. Diversos são os fatores que dificultam a correta identificação e mapeamento do parque cafeeiro. Contudo, os avanços tecnológicos observados nos últimos anos em termos de aquisição de imagens com melhor qualidade e em maior quantidade, bem como o desenvolvimento de novas ferramentas de análise, propiciam o desenvolvimento de um método operacional que pode contribuir na formação das estatísticas agrícolas oficiais do café no Brasil. Neste sentido, o presente trabalho tem por objetivo relatar a metodologia e apresentar os resultados do mapeamento das áreas cultivadas com café nos Estados de Minas Gerais e São Paulo, utilizando imagens de sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento. A abordagem metodológica consiste em quatro fases: a) restauração das imagens e georreferenciamento; b) classificação não supervisionada; c) interpretação visual na tela do computador para minimizar erros de omissão e inclusão, e d) determinação da área cultivada com café. Os resultados indicaram que a metodologia utilizada foi adequada para o mapeamento das lavouras de café de Minas Gerais e São Paulo.

Uso da geotecnologia para caracterizar os cafezais no município de Londrina-PR, em relação à altimetria, declividade e tipo de solo

O sensoriamento remoto e o geoprocessamento são ferramentas importantes no apoio aos levantamentos de dados da agricultura. O estudo teve por objetivo relacionar as variáveis físicas, como altimetria, declividade e tipo de solo com o agrossistema cafeeiro, no município de Londrina-PR, por meio de imagem do sensor Thematic Mapper (TM) do satélite Landsat-5, aliado às técnicas de geoprocessamento. Foi criado um banco de dados com informações de altimetria, declividade e classes de solos, e através de álgebra de mapa, realizado o cruzamento destas informações com a localização das lavouras cafeeiras, a qual foi obtida por meio do classificador digital Bhattacharya aplicado na imagem. A imagem do TM possibilitou o mapeamento de 79% das lavouras cafeeiras e verificou-se que 86% destas lavouras estão em altitudes superiores a 540 m, e 50% estão localizadas sobre áreas de 8 a 20% de declividade. Em relação aos solos, observou-se que 53% dos cafeeiros estão localizados em Nitossolo Vermelho eutroférrico. Todas estas tarefas foram executadas por meio do programa SPRING 4.3.3, o qual foi uma adequada ferramenta para obter dados da agricultura a partir de imagens de satélites.

Variabilidade local e regional da evapotranspiração estimada pelo algoritmo SEBAL

Em face da importância em conhecer a evapotranspiração (ET) para uso racional da água na irrigação no contexto atual de escassez desse recurso, algoritmos de estimativa da ET a nível regional foram desenvolvidos utilizando-se de ferramentas de sensoriamento remoto. Este estudo objetivou aplicar o algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land) em três imagens do satélite Landsat 5, do segundo semestre de 2006. As imagens correspondem a áreas irrigadas, floresta nativa densa e a Caatinga do Estado do Ceará (Baixo Acaraú, Chapada do Apodi e Chapada do Araripe). Este algoritmo calcula a evapotranspiração horária a partir do fluxo de calor latente, estimado como resíduo do balanço de energia na superfície. Os valores de ET obtidos nas três regiões foram superiores a 0,60 mm h-1 nas áreas irrigadas ou de vegetação nativa densa. As áreas de vegetação nativa menos densa apresentaram taxa da ET horária de 0,35 a 0,60 mm h-1, e valores quase nulos em áreas degradadas. A análise das médias de evapotranspiração horária pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade permitiu evidenciar uma variabilidade significativa local, bem como regional no Estado do Ceará.

Utilização da técnica por componentes principais (acp) e fator de iluminação, no mapeamento da cultura do café em relevo montanhoso

O objetivo deste trabalho foi avaliar as informações obtidas das imagens do satélite Landsat/TM5, utilizando técnicas de Análise por Componentes Principais (ACP) e Fator de Iluminação oriundo de um Modelo de Elevação do Terreno, calculado a partir de imagens ASTER, no mapeamento de áreas de café em terreno montanhoso. As imagens utilizadas (três) foram corrigidas para o efeito da atmosfera e cobriram, temporalmente, o ciclo da cultura. Foram calculadas as componentes principais e escolhidas as duas primeiras, as quais possuíam 94% das informações, para a definição das amostras. As amostras resultantes da ACP foram utilizadas na classificação supervisionada cujo resultado foi comparado com uma classificação convencional e uma classificação multitemporal convencional. A acurácia das classificações foi realizada por meio do cálculo da Exatidão Global e do Coeficiente Kappa, tendo como base uma máscara da área cafeeira da região. Os resultados mostraram que a técnica de ACP foi efetiva no estabelecimento de classes de iluminação, assim como na escolha das amostras, apesar de estas não terem representado a área efetivamente classificada. Em função disto, as classificações foram mais acuradas, principalmente aquela que considerou todos os pixels de cada imagem classificada individualmente pelo método da ACP, confirmando a importância do aspecto multitemporabilidade .

Classificação espectral de área plantada com a cultura da cana-de-açúcar por meio da árvore de decisão

O objetivo deste trabalho foi testar o classificador "árvore de decisão", em dados provenientes de sensores orbitais, para identificar área plantada com cana-de-açúcar, em diferentes épocas de plantio na Fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, mais especificamente no município de Conquista, Minas Gerais. Acoplaram-se técnicas de Sensoriamento Remoto (SR) em um módulo de Sistema de Informação Geográfica (SIG), permitindo uma análise temporal do uso e ocupação do solo, especialmente com vistas a identificar e a monitorar as áreas agrícolas. Com base no cálculo do viés médio (VM), o presente estudo mostrou que, em áreas de cana-de-açúcar, onde a irrigação é frequente e ocorrem chuvas significativas que antecedem a passagem do satélite Landsat-5, os valores foram ligeiramente subestimados, com valor deste indicador de -0,13 ha. Foi verificado, também, que os valores de NDVI mais altos proporcionaram uma leve superestimativa dos resultados, com valores de viés médio variando de 0,04 a 0,23 ha. Conforme os resultados, o classificador árvore de decisão apresentou um grande potencial para o mapeamento das áreas cultivadas com cana-de-açúcar.

Estimativa da batimetria do açude do Saco-PE com auxílio de dados orbitais

A batimetria de um corpo d'água pode ser medida em campo, a partir de sondas batimétricas; no entanto, é um processo oneroso e que demanda tempo. Com isso, o objetivo principal deste estudo foi ajustar modelos de estimativa de batimetria de um lago a partir de dados orbitais. O trabalho foi realizado no açude do Saco, localizado na bacia hidrográfica do Rio Pajeú, na cidade de Serra Talhada - PE. Foram ajustados modelos de regressão entre os valores batimétricos, coletados com auxílio de uma sonda, as bandas espectrais verde e infravermelho próximo do satélite Landsat 5 TM e o índice da diferença normalizada da água. A avaliação dos modelos ajustados foi realizada pela análise do coeficiente de determinação, do erro quadrado médio e da eficiência do modelo. A batimetria do açude variou entre 0,3 e 10 metros de profundidade. Os melhores ajustes foram encontrados com a utilização dos modelos potencial e exponencial, com valores de coeficiente de determinação superiores a 0,46 e de eficiência do modelo próximos da unidade. Pode-se concluir que os modelos de batimetria, ajustados a partir de dados de sensoriamento remoto, estimaram com satisfatória exatidão os valores de batimetria do açude do Saco, principalmente nas partes mais rasas do lago.

Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5

Neste trabalho, verificou-se a aderência de técnicas de mineração de dados voltadas para problemas de classificação de dados na identificação automatizada de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em imagens do satélite Landsat 5/TM. Para essa verificação, foram estudadas imagens de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em três fases fenológicas diferentes. Os pixels foram convertidos em valores de refletância de superfície, nas vizinhanças das cidades de Araras, São Carlos e Araraquara, no Estado de São Paulo. Foram gerados cinco modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo C4.5, em que todos produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos significativos na acurácia do modelo de classificação e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana, lagos e rios. Os índices de vegetação mostraram-se relevantes na distinção da fase e do estado fenológico das culturas. Os resultados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras, no Estado de São Paulo.

Avaliação da dinâmica do cultivo da cana-de-açúcar no estado de São Paulo por meio de perfis temporais de dados MODIS

RESUMO As imagens do sensor MODIS fornecem dados que cobrem áreas de grande extensão com alta periodicidade, características fundamentais que possibilitam o monitoramento de culturas agrícolas estratégicas para o Brasil, como as da cana-de-açúcar. Técnicas matemáticas vêm sendo empregadas no estudo de longas séries temporais de índices de vegetação, baseado nas mudanças que acontecem na superfície terrestre, o que facilita o entendimento da dinâmica temporal. O objetivo deste trabalho foi realizar a avaliação da dinâmica do cultivo da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo por meio de perfis temporais de dados MODIS, ao longo das safras de 2004/2005 a 2011/2012. A Transformada de Wavelet Daubechies 8 aplicada à série temporal do EVI2 do MODIS mostrou ser uma técnica robusta, pois conseguiu eliminar os ruídos, propiciando, assim, melhor captura das tendências dos ciclos de desenvolvimento da cana-de-açúcar em toda a série temporal. Os perfis temporais suavizados do EVI2 puderam ser utilizados no monitoramento do cultivo da cana-de-açúcar para identificar as épocas de mudanças do uso do solo e da cobertura da terra, acompanhando as variações sazonais dos ciclos fenológicos desde o plantio ou rebrota das soqueiras até à colheita.