Processo analítico hierárquico na identificação de áreas favoráveis ao agroecossistema cafeeiro em escala municipal

O objetivo deste trabalho foi delimitar áreas favoráveis ao agroecossistema cafeeiro, em quatro municípios do Estado de Minas Gerais, pela aplicação do processo analítico hierárquico (AHP). Uma função de ponderação aritmética foi obtida, com base nas premissas de favorabilidade à cafeicultura, considerando-se as seguintes variáveis: solo, declividade, orientação de vertentes, altimetria e as possíveis áreas de preservação permanente. Essa função permitiu combinar as condições adequadas ao cultivo do café e ressaltar as áreas com maior favorabilidade. Foi verificado que os quatro municípios diferem entre si quanto à favorabilidade ao agroecossistema cafeeiro; porém, ao se considerar apenas as áreas cultivadas com café, foi verificado que os municípios de Boa Esperança e Cristais não diferem entre si.

Contes fantastiques traduits par X. Marmier, précédés d'une notice par le traducteur. Nouvelle édition, augmentée d'une étude sur les Contes fantastiques d'Hoffmann, par Théophile Gautier

Comprend : Étude sur les "Contes fantastiques" d'Hoffmann

Viabilidade de uso de imagens do Landsat em mapeamento de área cultivada com soja no Estado do Paraná

O objetivo deste trabalho foi avaliar a viabilidade do uso de imagens do Landsat, para o mapeamento da área cultivada com soja, nas safras de 2000/2001 a 2006/2007, no Estado do Paraná. A análise dos "quick looks" das imagens dos sensores TM e ETM+ foi feita para selecionar as imagens úteis para o mapeamento da cultura da soja. Os "quick looks" foram classificados de acordo com a presença ou a ausência de nuvens e de problemas técnicos. Conforme os resultados, em nenhum dos sete anos teria sido possível mapear a área cultivada com soja, em todo o Estado, mesmo nos três anos-safra em que os satélites Landsat 5 e 7 operaram em conjunto. A presença de nuvens, detectada pelos sensores ópticos, deve ser levada em conta no mapeamento sistemático da área cultivada com culturas de verão, no Brasil.

Estimating soybean crop areas using spectral-temporal surfaces derived from MODIS images in Mato Grosso, Brazil

The objective of this work was to evaluate the application of the spectral-temporal response surface (STRS) classification method on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) sensor images in order to estimate soybean areas in Mato Grosso state, Brazil. The classification was carried out using the maximum likelihood algorithm (MLA) adapted to the STRS method. Thirty segments of 30x30 km were chosen along the main agricultural regions of Mato Grosso state, using data from the summer season of 2005/2006 (from October to March), and were mapped based on fieldwork data, TM/Landsat-5 and CCD/CBERS-2 images. Five thematic classes were considered: Soybean, Forest, Cerrado, Pasture and Bare Soil. The classification by the STRS method was done over an area intersected with a subset of 30x30-km segments. In regions with soybean predominance, STRS classification overestimated in 21.31% of the reference values. In regions where soybean fields were less prevalent, the classifier overestimated 132.37% in the acreage of the reference. The overall classification accuracy was 80%. MODIS sensor images and the STRS algorithm showed to be promising for the classification of soybean areas in regions with the predominance of large farms. However, the results for fragmented areas and smaller farms were less efficient, overestimating soybean areas.

Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de um modelo probabilístico de amostragem estratificada por pontos, e definir um tamanho de amostra adequado para estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul. A área foi estratificada de acordo com a percentagem de soja cultivada em cada município do estado: menor que 20, de 20 a 40 e maior que 40%. Foram avaliadas estimativas obtidas por meio de seis tamanhos de amostras, resultantes da combinação de três níveis de significância (10, 5 e 1%) e dois valores de erro amostral (5 e 2,5%). Para cada tamanho de amostra, foram realizados 400 sorteios aleatórios. As estimativas foram avaliadas com base na área de soja obtida de um mapa temático de referência proveniente de uma cuidadosa classificação automática e visual de imagens multitemporais dos satélites TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7 disponível para a safra 2000/2001. A área de soja no Rio Grande do Sul pode ser estimada por meio de um modelo de amostragem probabilística estratificada por pontos, sendo que a melhor estimativa é obtida para o maior tamanho amostral (1.990 pontos), com diferença de apenas -0,14% em relação à estimativa do mapa de referência e um coeficiente de variação de 6,98%.

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

Soybean crop area estimation by Modis/Evi data

The objective of this work was to develop a procedure to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul state, Brazil. Estimations were made based on the temporal profiles of the enhanced vegetation index (Evi) calculated from moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) images. The methodology developed for soybean classification was named Modis crop detection algorithm (MCDA). The MCDA provides soybean area estimates in December (first forecast), using images from the sowing period, and March (second forecast), using images from the sowing and maximum crop development periods. The results obtained by the MCDA were compared with the official estimates on soybean area of the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. The coefficients of determination ranged from 0.91 to 0.95, indicating good agreement between the estimates. For the 2000/2001 crop year, the MCDA soybean crop map was evaluated using a soybean crop map derived from Landsat images, and the overall map accuracy was approximately 82%, with similar commission and omission errors. The MCDA was able to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul State and to generate an annual thematic map with the geographic position of the soybean fields. The soybean crop area estimates by the MCDA are in good agreement with the official agricultural statistics.

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.

Tecnologias geoespaciais no gerenciamento da cultura da maçã

No presente trabalho, foram utilizadas tecnologias geoespaciais visando a auxiliar o gerenciamento e o manejo da cultura da maçã. Um GPS de navegação foi utilizado para delimitar 201 quadras de maçã na Fazenda Rio Verde situada no município de Fraiburgo-SC. As coordenadas dos pontos (waypoints) foram introduzidas num sistema de informações geográficas (SIG), obtendo-se um mapa com a distribuição dos limites das quadras de maçã. Estes limites foram associados a um banco de dados contendo informações cadastrais, tais como: variedade, data de plantio e área. Imagens do sensor ETM+ do satélite Landsat-7, adquiridas em 07 de janeiro de 2000 e 05 de agosto de 2001, foram utilizadas para mapear o uso e ocupação do solo nas áreas restantes da fazenda. O tamanho das quadras de maçã variou entre 0,14 e 5,32 ha. Uma comparação entre a área das quadras estimada pelo GPS de navegação e a área estimada a partir do número de plantas, multiplicado pela área ocupada por planta, apresentou um coeficiente de correlação r=0,97. As classes de uso e ocupação do solo foram: açude, banhado, mato, capoeira, lavoura e reflorestamento. De acordo com os resultados alcançados nesta pesquisa, pode-se chegar às seguintes conclusões: a) o uso do GPS de navegação mostrou-se viável para a obtenção do mapa com o limite das quadras de maçã; b) as imagens do Landsat permitiram identificar as diferentes classes de uso e ocupação do solo; c) o SIG associado a um banco de dados é uma importante ferramenta de gerenciamento das atividades da fruticultura em quadras.