Cadastral maps of irrigated areas by center pivots in the State of Minas Gerais, using CBERS-2B/CCD satellite imaging

Medium-resolution satellite images have been widely used for the identification and quantification of irrigated areas by center pivot. These areas, which present predominantly circular forms, can be easily identified by visual analyses of these images. In addition to identifying and quantifying areas irrigated by center pivot, other information that is associated to these areas is fundamental for producing cadastral maps. The goal of this work was to generate cadastral mapping of areas irrigated by center pivots in the State of Minas Gerais, Brazil, with the purpose of supplying information on irrigated agriculture. Using the satellite CBERS2B/CCD, images were used to identify and quantify irrigated areas and then associate these areas with a database containing information about: irrigated area, perimeter, municipality, path row, basin in which the pivot is located, and the date of image acquisition.3,781 center pivots systems were identified. The smallest area irrigated was 4.6 hectares and the largest one was 192.6 hectares. The total estimated value of irrigated area was 254,875 hectares. The largest number of center pivots appeared in the municipalities of Unaí and Paracatu, with 495 and 459 systems, respectively. Cadastral mapping is a very useful tool to assist and enhance information on irrigated agriculture in the State of Minas Gerais.

Análise de transformações geométricas para o georreferenciamento de imagens do satélite CBERS-1

Neste trabalho serão descritos métodos e técnicas na análise de transformações geométricas para o georreferenciamento de imagens do satélite CBERS I, utilizando o sensor CCD na região de Porto Alegre, com a utilização das transformações afim e equações projetivas e com o uso de pontos de apoio coletados com receptor GPS. Os resultados experimentais obtidos com as transformações afim e equações projetivas são animadores, recomendando-se então continuar os estudos para as imagens do CBERS-I que pode ser um atalho importante para atualizar a cartografia regional brasileira, pois neste caso do sensor CCD se vislumbra a possibilidade de se gerarem cartas imagens nas escalas de 1:100.000 e 1:50.000.

Bundle Block Adjustment of CBERS-2B HRC Imagery Combining Control Points and Lines

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Orientação de imagens CBERS-2B usando o modelo rigoroso de colinearidade com dados orbitais

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Exterior orientation of CBERS-2B imagery using multi-feature control and orbital data

The major contribution of this paper relates to the practical advantages of combining Ground Control Points (GCPs), Ground Control Lines (GCLs) and orbital data to estimate the exterior orientation parameters of images collected by CBERS-2B (China-Brazil Earth Resources Satellite) HRC (High-resolution Camera) and CCD (High-resolution CCD Camera) sensors. Although the CBERS-2B is no longer operational, its images are still being used in Brazil, and the next generations of the CBERS satellite will have sensors with similar technical features, which motivates the study presented in this paper. The mathematical models that relate the object and image spaces are based on collinearity (for points) and coplanarity (for lines) conditions. These models were created in an in-house developed software package called TMS (Triangulation with Multiple Sensors) with multi-feature control (GCPs and GCLs). Experiments on a block of four CBERS-2B HRC images and on one CBERS-2B CCD image were performed using both models. It was observed that the combination of GCPs and GCLs provided better bundle block adjustment results than conventional bundle adjustment using only GCPs. The results also demonstrate the advantages of using primarily orbital data when the number of control entities is reduced. © 2013 International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Inc. (ISPRS).

Identificação de padrões de vegetação ciliar em imagens CBERS e respectivo estado de conservação.

A importância que a vegetação de margem de rios representa para o meio ambiente exercendo funções tais como proteção de mananciais e do solo e manutenção do equilíbrio ecológico do ecossistema, faz com que seja fundamental a sua conservação. Este trabalho tem por objetivo identificar padrões de vegetação ciliar em imagens CBERS do Mato Grosso do Sul e seu respectivo estado de conservação. Foram utilizadas imagens do sensor CCD do satélite CBERS-2B do ano de 2007 e informações de campo, coletadas em 368 pontos de imagem referentes a 14 desses 368 pontos que representam áreas de vegetação ciliar ocupadas por campos úmidos, vegetação arbustiva e vegetação arbórea, além de áreas impactadas por cultivo de arroz, desmatamentos, implantação de pasto exótico, erosão e assoreamento de cursos d'água. De maneira geral, a vegetação ciliar do Estado encontra-se impactada ou ausente na maior parte das áreas observadas.

Classificação de pastagens degradadas nos municípios de Corguinho e Rio Negro, MS, utilizando fusão de imagens CBERS.

A degradação das pastagens pode ser definida como um processo evolutivo de perda de vigor, produtividade e capacidade de recuperação natural, e é atualmente um dos maiores problemas para a pecuária brasileira. Estudos recentes com imagens de satélites de sensoriamento remoto apresentam resultados promissores para identificar e mapear diferentes níveis de degradação em pastagens. Estas imagens também permitem monitor ao longo dos anos o processo de degradação em escala local ou regional. O objetivo do presente estudo consiste em avaliar o uso de imagens fusionadas dos sensores HRC e CCD do satélite CBERS-2B, para identificar e caracterizar áreas com pastagens degradadas nos municípios de Corguinho e Rio Negro no Estado de Mato Grosso do Sul. As imagens foram processadas utilizando o aplicativo SPRING. A classificação foi baseada na segmentação, no MAXVER e na Bhattacharya gerando um mapa temático das áreas de pastagens degradadas na escala de 1:50.000.

Geoestística e sensoriamento remoto na classificação de imagens em áreas cultivadas com citros

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uso e ocupação do solo e monitoramento dos recursos hídricos na microbacia do Córrego do Ipê, Ilha Solteira, SP

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Geostatistics and remote sensing methods in the classification of images of areas cultivated with citrus

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação do uso de técnicas digitais para caracterização de área degradada por empréstimo de solo: máxima verossimilhança x modelo linear de mistura espectral

Pós-graduação em Engenharia Civil - FEIS

Classificação de imagens em áreas cultivadas com citrus por técnicas de sensoriamento remoto e geoestatística

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Subsídios para a proteção de áreas úmidas da bacia do rio Xingu (Mato Grosso, Brasil)

O rio Suiá-Miçu é um importante tributário do rio Xingu, e sua bacia hidrográfica (BHSM), situada no planalto do Parecis, Estado de Mato Grosso, abrange 2,36 milhões de hectares. A BHSM contempla Formações Pioneiras, Cerrados e a Floresta Estacional Perenifólia, cuja composição de espécies é consequência da variabilidade de chuvas e do clima estacional. O objetivo deste trabalho foi caracterizar as áreas úmidas da BHSM e sua importância para a preservação ambiental. O mapeamento da BHSM foi realizado a partir do georreferenciamento de imagens do satélite CBERS-2 (2006), que resultou em um mosaico RGB234 com 20 m de resolução. Esse mosaico permitiu o mapeamento de todas as drenagens da BHSM e, assim, a definição da planície de inundação, complementada pelo cruzamento dos mapas de hidrografia e geomorfologia e trabalhos de campo. Os resultados indicaram mais de 192 mil hectares de área de inundação, dos quais 13% foram desmatados para usos agropecuários. As áreas úmidas da BHSM têm papel importante no suprimento de água durante as estações secas. São compostas de hábitats fluviolacustres e de uma diversidade de vegetação que abarca os campos úmidos, a floresta inundável e as veredas (dominadas pelo buriti Mauritia flexuosa). Apesar de no Brasil existirem leis ambientais para proteção de cursos d'água e das áreas marginais, sua implementação e monitoramento são necessários, dada a fragilidade de ecossistemas presentes na planície de inundação, como no caso da BHSM. Recomendam-se mais pesquisas científicas sobre esses ecossistemas para apoiar as tomadas de decisão na proteção das áreas úmidas no Brasil.

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%.

Geostatistics and remote sensing methods in the classification of images of areas cultivated with citrus

This study compares the precision of three image classification methods, two of remote sensing and one of geostatistics applied to areas cultivated with citrus. The 5,296.52ha area of study is located in the city of Araraquara - central region of the state of São Paulo (SP), Brazil. The multispectral image from the CCD/CBERS-2B satellite was acquired in 2009 and processed through the Geographic Information System (GIS) SPRING. Three classification methods were used, one unsupervised (Cluster), and two supervised (Indicator Kriging/IK and Maximum Likelihood/Maxver), in addition to the screen classification taken as field checking.. Reliability of classifications was evaluated by Kappa index. In accordance with the Kappa index, the Indicator kriging method obtained the highest degree of reliability for bands 2 and 4. Moreover the Cluster method applied to band 2 (green) was the best quality classification between all the methods. Indicator Kriging was the classifier that presented the citrus total area closest to the field check estimated by -3.01%, whereas Maxver overestimated the total citrus area by 42.94%.