Mapeamento de semeaduras de soja (Glycine max (L.)Merr.) mediante dados MODIS/Terra E TM/Landsat 5: um comparativo

The objective of this work was to compare the soybean crop mapping in the western of Parana State by MODIS/Terra and TM/Landsat 5 images. Firstly, it was generated a soybean crop mask using six TM images covering the crop season, which was used as a reference. The images were submitted to Parallelepiped and Maximum Likelihood digital classification algorithms, followed by visual inspection. Four MODIS images, covering the vegetative peak, were classified using the Parallelepiped method. The quality assessment of MODIS and TM classification was carried out through an Error Matrix, considering 100 sample points between soybean or not soybean, randomly allocated in each of the eight municipalities within the study area. The results showed that both the Overall Classification (OC) and the Kappa Index (KI) have produced values ranging from 0.55 to 0.80, considered good to very good performances, either in TM or MODIS images. When OC and KI, from both sensors were compared, it wasn't found no statistical difference between them. The soybean mapping, using MODIS, has produced 70% of reliance in terms of users. The main conclusion is that the mapping of soybean by MODIS is feasible, with the advantage to have better temporal resolution than Landsat, and to be available on the internet, free of charge.

Mapeamento de semeaduras de soja (Glycine max (L.)Merr.) mediante dados MODIS/Terra E TM/Landsat 5: um comparativo

O objetivo deste trabalho foi comparar mapeamentos de semeadura da cultura da soja na região oeste do Paraná, realizados com imagens MODIS/Terra e TM/Landsat 5. Primeiramente, construiu-se máscara de referência, considerando seis imagens TM ao longo do ciclo da cultura, utilizando-se dos algoritmos Paralelepípedo e MaxVer com posterior análise visual. As imagens MODIS foram classificadas com o algorítimo Paralelepípedo, em quatro passagens referentes ao pico vegetativo. O desempenho das classificações foi avaliado por meio de Matrizes de Erros, calculadas pela análise de 100 pontos amostrais (soja ou não-soja), aleatoriamente distribuídos em cada um dos oito municípios da área de estudo. Os principais resultados mostraram que a Exatidão Global (EG) e o Índice Kappa (IK), que variaram entre 0,55 e 0,80, em ambos os sensores, são considerados bons a muito bons. Quando EG e IK dos sensores TM e MODIS foram comparados, não se encontrou diferença significativa. O mapeamento da soja utilizando o sensor MODIS produziu 70% de confiabilidade sob o ponto de vista do usuário. A principal conclusão é a viabilidade de mapear a soja pelo sensor MODIS com as vantagens de que as imagens MODIS têm melhor resolução temporal e são disponibilizadas gratuitamente na Internet.

Classificação da cobertura da terra da RPPN Foz do Rio Aguapeí: abordagem booleana para a integração de imagens TM-Landsat e dados multifonte

The Companhia Energetica de Sao Paulo - CESP owns six hydroelectric dams in the state of São Paulo. The dams, both in its construction and in operation, cause some environmental impacts, most of them negatives, for example, the flooding in regions before not flooded, deviation of the river’s course, among others, bringing harm to flora and fauna of these environments. As a way to compensating these damages, the CESP has acquired a region that was influenced by Sérgio Motta Hydroelectric Plant Engineer, or Porto Primavera, and turned it into Reserva Particular do Patrimônio Natural Foz do Rio Aguapeí. By law it fits in a Conservation Unit, and thus should be contemplate for a management plan, ie, a multidisciplinary technical document which allows, simply, the practice of actions within and around in a sustainably way. This work aimed at developing a land cover map of the reserve for this plan can be made and executed more efficiently. Initially, the project included field visits and meetings with members of the CESP to be specified classes contained on the map. Later, we ran different types of classifications of multispectral images (TM / Landsat 5)... (Complete abstract click electronic access below)

Detecção de áreas degradadas na sub-bacia hidrográfica do rio taperoá/pb, utilizando parâmetros físicos dos sensores modis/terra e tm/landsat

This study includes the results of the analysis of areas susceptible to degradation by remote sensing in semi-arid region, which is a matter of concern and affects the whole population and the catalyst of this process occurs by the deforestation of the savanna and improper practices by the use of soil. The objective of this research is to use biophysical parameters of the MODIS / Terra and images TM/Landsat-5 to determine areas susceptible to degradation in semi-arid Paraiba. The study area is located in the central interior of Paraíba, in the sub-basin of the River Taperoá, with average annual rainfall below 400 mm and average annual temperature of 28 ° C. To draw up the map of vegetation were used TM/Landsat-5 images, specifically, the composition 5R4G3B colored, commonly used for mapping land use. This map was produced by unsupervised classification by maximum likelihood. The legend corresponds to the following targets: savanna vegetation sparse and dense, riparian vegetation and exposed soil. The biophysical parameters used in the MODIS were emissivity, albedo and vegetation index for NDVI (NDVI). The GIS computer programs used were Modis Reprojections Tools and System Information Processing Georeferenced (SPRING), which was set up and worked the bank of information from sensors MODIS and TM and ArcGIS software for making maps more customizable. Initially, we evaluated the behavior of the vegetation emissivity by adapting equation Bastiaanssen on NDVI for spatialize emissivity and observe changes during the year 2006. The albedo was used to view your percentage of increase in the periods December 2003 and 2004. The image sensor of Landsat TM were used for the month of December 2005, according to the availability of images and in periods of low emissivity. For these applications were made in language programs for GIS Algebraic Space (LEGAL), which is a routine programming SPRING, which allows you to perform various types of algebras of spatial data and maps. For the detection of areas susceptible to environmental degradation took into account the behavior of the emissivity of the savanna that showed seasonal coinciding with the rainy season, reaching a maximum emissivity in the months April to July and in the remaining months of a low emissivity . With the images of the albedo of December 2003 and 2004, it was verified the percentage increase, which allowed the generation of two distinct classes: areas with increased variation percentage of 1 to 11.6% and the percentage change in areas with less than 1 % albedo. It was then possible to generate the map of susceptibility to environmental degradation, with the intersection of the class of exposed soil with varying percentage of the albedo, resulting in classes susceptibility to environmental degradation

Empirical models for estimating the suspended sediment concentration in Amazonian white water rivers using Landsat 5/TM

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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.

Estimativa de área de soja por classificação de imagens normalizada pela matriz de erros

O objetivo deste trabalho foi estimar a área plantada com soja por meio da normalização da matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens TM/Landsat‑5. Foram avaliados oito municípios no Estado do Paraná, com dados referentes à safra de 2003/2004. As classificações foram realizadas por meio dos métodos paralelepípedo e máxima verossimilhança, dando origem à "máscara de soja". Os valores do índice Kappa dos oito municípios ficaram acima de 0,6. As estimativas de área de soja, corrigidas por matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas oficiais do estado e com as estimativas geradas a partir de um método alternativo denominado "expansão direta". A estimativa de área de soja por meio da normalização da matriz de erros apresenta menor custo e pode subsidiar métodos convencionais na estimativa menos subjetiva de safras.

Spatial metrics and Landsat data for urban landuse change detection: case of Addis Ababa, Ethiopia.

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

Modelação do crescimento urbano da província de Luanda, Angola

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Mapeamento da antiga cobertura vegetal de várzea do Baixo Amazonas a partir de imagens históricas (1975-1981) do Sensor MSS-Landsat

Este estudo apresenta um mapa da cobertura vegetal da planície de inundação do Rio Amazonas entre as cidades de Parintins (AM) e Almeirim (PA), com base em imagens Landsat-MSS adquiridas entre 1975 e 1981. O processamento digital dessas imagens envolveu a transformação para imagens-fração de vegetação, solo e água escura (sombra), seguido da aplicação de técnicas de segmentação e classificação por região. O mapa resultante da classificação foi organizado em quatro classes de cobertura do solo: floresta de várzea, vegetação não-florestal de várzea, solo exposto e água aberta. A precisão do mapa foi estimada a partir de dois tipos de informações coletadas em campo: 1) pontos de descrição: para validação das classes de cobertura não sujeitas a grandes alterações, como é o caso dos corpos d'água permanentes, e identificação de indicadores dos tipos de cobertura original presentes na paisagem na ocasião da obtenção das imagens (72 pontos); 2) entrevistas com moradores antigos para a recuperação da memória sobre a cobertura vegetal existente há 30 anos (44 questionários). Ao todo foram coletadas informações em 116 pontos distribuídos ao longo da área de estudo. Esses pontos foram utilizados para calcular o Índice Kappa de concordância entre os dados de campo e o mapa resultante da classificação automática, cujo valor (0,78) indica a boa qualidade do mapa de cobertura vegetal da várzea. Os resultados mostram que a região possuía uma cobertura florestal de várzea de aproximadamente 8.650 km2 no período de aquisição das imagens.

Análise quantitativa de parâmetros biofísicos de bacia hidrográfica obtidos por sensoriamento remoto

O objetivo deste trabalho foi avaliar quantitativamente os parâmetros biofísicos obtidos por sensoriamento remoto, para a área de abrangência da Bacia Hidrográfica do Rio Tapacurá, em Pernambuco. Utilizaram-se imagens do TM‑Landsat 5 de 10/7/1989, 6/7/2005 e 29/8/2007. As imagens foram registradas pela correção geométrica polinomial de primeira ordem. Foram realizadas as etapas de calibração radiométrica, reflectância, albedo planetário e transmissividade e, subsequentemente, geraram-se cartas temáticas de albedo e de temperatura da superfície, e do índice de vegetação melhorado ("enhanced vegetation index", EVI). O albedo da superfície apresentou valores médios crescentes entre as imagens obtidas em 1989 e 2005, o que indica expansão territorial urbana. A imagem de 29/8/2007 mostrou maior temperatura da superfície, seguida das temperaturas mostradas nas imagens de 10/7/1989 e 6/7/2005, e os maiores valores foram os das malhas urbanas. A imagem de 1989 mostrou o maior valor médio de EVI, o que indica ter havido, naquela data, maior presença de vegetação.

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.

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.

Uso de imágenes satélite Landsat para la detección de rodales de Pinus nigra Arn. y Pinus sylvestris L. afectados por escolítidos

El uso de imágenes procedentes de sensores multiespectrales de resolución media como es el caso de Landsat TM ha sido ampliamente utilizado desde décadas para detectar, entre otras variables, el decaimiento y la defoliación provocada por plagas y enfermedades forestales. El presente trabajo evalúa la utilidad del uso de estas imágenes en la detección de rodales de pino laricio (Pinus nigra Arn.) y pino silvestre (Pinus sylvestris L.) afectados por escolítidos. El área de estudio se localizó en el Solsonés (prepirineo de Lleida) seleccionando 34 áreas de entrenamiento (17 rodales afectados por la plaga y 17 rodales sanos). El análisis exploratorio de las imágenes se realizó mediante el programa ERDAS® IMAGINE 8.x. Los resultados del estudio mostraron una significación espectral en 5 de las 7 bandas analizadas, siendo TM5 y TM7 las que mejor comportamiento presentaron. Los niveles digitales obtenidos y los espacios de características creados señalaron sendas tendencias al agrupamiento de rodales afectados versus sanos, consiguiéndose plantear mejoras en el procedimiento metodológico.