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

Abstract

-The objective of this work was to evaluate the application of the spectral-temporal response surface (STRS) classifi cation method on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) sensor images in order to estimate soybean areas in Mato Grosso state, Brazil. The classifi cation 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 fi eldwork data, TM/Landsat-5 and CCD/ CBERS-2 images. Five thematic classes were considered: Soybean, Forest, Cerrado, Pasture and Bare Soil. The classifi cation by the STRS method was done over an area intersected with a subset of 30x30-km segments. In regions with soybean predominance, STRS classifi cation overestimated in 21.31% of the reference values. In regions where soybean fi elds were less prevalent, the classifi er overestimated 132.37% in the acreage of the reference. The overall classifi cation accuracy was 80%. MODIS sensor images and the STRS algorithm showed to be promising for the classifi cation of soybean areas in regions with the predominance of large farms. However, the results for fragmented areas and smaller farms were less effi cient, overestimating soybean areas.Index terms: Glycine max, accuracy, agricultural statistics, classifi cation, remote sensing, thematic map. Estimativa de áreas de soja usando superfícies espectro-temporais derivadas de imagens MODIS em Mato Grosso, BrasilResumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação do método de classifi cação por superfícies de resposta espectro-temporal (STRS) em imagens do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) para estimar áreas de plantio de soja no Estado de Mato Grosso, Brasil. A classifi cação foi realizada usando o algoritmo de máxima verossimilhança (MLA) adaptado ao algoritmo STRS. Trinta segmentos de 30x30 km foram escolhidos ao longo das principais regiões agrícolas do estado, com dados da safra de verão de 2005/2006 (outubro a março), e mapeados com base em dados de campo e de imagens orbitais TM/Landsat-5 e CCD/CBERS-2. Cinco classes temáticas foram consideradas: Soja, Floresta, Cerrado, Pastagem e Solos Expostos. A classifi cação pelo método das STRS foi feita com base em uma área interseccionada por um subconjunto de segmentos de 30x30 km. O STRS superestimou os valores de referência em 21,31% em regiões com predomínio da cultura da soja e em 132,37% em regiões nas quais a soja era menos predominante. A exatidão global da classifi cação foi de 80%. As imagens MODIS e o algoritmo STRS mostraram-se promissores para a classifi cação da soja em regiões com predominância de grandes fazendas. Entretanto, os resultados para áreas fragmentadas em fazendas menores foram menos efi cientes, superestimando as áreas de soja.Termos para indexação: Glycine max, acurácia, estatísticas agrícolas, classifi cação, sensoriamento r...

Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja

“…2012 O período DA 161 a 273 foi o mais propício para o aproveitamento do potencial do NDVI em classificações multitemporais, via séries temporais de índices de vegetação do sensor Modis, no Estado do Mato Grosso. Essa informação é de grande valia para os diversos métodos de classificação multitemporal de imagens, que utilizam, conjuntamente, informações espectrais dos períodos da entressafra e da safra, com o propósito de identificação e mapeamento da soja (Rizzi et al, 2009;Epiphanio et al, 2010;Arvor et al, 2011). A metodologia CEI (Rizzi et al, 2009), por exemplo, trabalha com a imagem de mínimo EVI e utiliza parte deste período (DA 241 a 305).…”

“…Para a classe soja, foi utilizado mapa de referência (Epiphanio et al, 2010) elaborado por meio da interpretação visual de imagens do sensor "thematic mapper" (TM)/Landsat 5, com o auxílio de dados obtidos em campo. As imagens utilizadas na elaboração deste mapa foram adquiridas no período de máximo desenvolvimento vegetativo da soja, na safra de 2005/2006, de acordo com o calendário agrícola do Estado do Mato Grosso (Epiphanio et al, 2010).…”

“…As imagens utilizadas na elaboração deste mapa foram adquiridas no período de máximo desenvolvimento vegetativo da soja, na safra de 2005/2006, de acordo com o calendário agrícola do Estado do Mato Grosso (Epiphanio et al, 2010).…”

Estimativa de áreas com culturas de verão no Paraná, por meio de imagens multitemporais EVI/Modis

“…Diversos trabalhos relatam a aplicação deste procedimento, para o sensor Modis (Yi et al, 2007;Ren et al, 2008;Wardlow & Egbert, 2008;Epiphanio et al, 2010;Gusso et al, 2012).…”

Discriminação da cobertura vegetal do Cerrado matogrossense por meio de imagens MODIS

“…Nesse sentido, as imagens MODIS e seus produtos têm sido utilizados em trabalhos para o estudo da fenologia da cobertura vegetal (Ferreira Júnior et al, 2003;Ferreira Júnior & Huete, 2004;Freitas & Shimabukuro, 2008), monitoramento da dinâmica espaço-temporal de biomas (Adami et al, 2008) e para a detecção das mudanças ocorridas no uso e na cobertura do solo (Galford et al, 2008;Hayes et al, 2008;Epiphanio et al, 2010).…”