Soybean crop area estimation by Modis/Evi data

Abstract

-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.Index terms: Glycine max, algorithm, crop area, mapping, temporal profile. Estimativa de áreas de cultivo de soja por meio de dados Modis/EviResumo -O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para estimar a área plantada de soja no Estado do Rio Grande do Sul. As estimativas foram feitas com base no perfil temporal do "enhanced vegetation index" (Evi) calculado a partir de imagens "moderate resolution imaging spectroradiometer" (Modis). A metodologia desenvolvida para a classificação da soja foi denominada "Modis crop detection algorithm" (MCDA). O MCDA fornece estimativas de área da soja em dezembro (primeira previsão), com imagens do período de plantio, e em março (segunda previsão), com imagens dos períodos de plantio e de máximo desenvolvimento vegetativo. Os resultados do MCDA foram comparados às estimativas oficiais de área de soja do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Os coeficientes de determinação variaram de 0,91 a 0,95, o que indica bom ajuste entre as estimativas. Para a safra 2000/2001, o mapa da cultura da soja gerado pelo MCDA foi avaliado com um mapa da cultura da soja oriundo de imagens Landsat, e a precisão global do mapa foi de aproximadamente 82%, com erros similares de comissão e omissão. O MCDA foi capaz de estimar a área plantada com soja no Estado do Rio Grande do Sul e gerar mapas temáticos anuais com a localização geográfica dos talhões. As estimativas de área plantada a partir do MCDA estão em concordância com as estatísticas agrícolas oficiais.Termos para indexação: Glycine max, algoritmo, área agrícola, mapeamento, perfil temporal.

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).…”

Detecção de áreas agrícolas em tempo quase real com imagens Modis

“…Como a metodologia implementada se baseia na identificação do incremento dos valores de IVs entre dois períodos diferentes, o formato que utiliza MinIVs no período anterior ao em monitoramento difere dos adotados em trabalhos que buscavam identificar talhões agrícolas a partir dos incrementos de IVs (Gusso et al, 2012;Risso et al, 2012). Assim, ao se considerar os resultados anteriormente apresentados, serão discutidos somente àqueles obtidos com a utilização de MinIVs na formatação da metodologia DATQuaR.…”

“…Essas condicionantes tornam a elaboração de mapas de culturas nas condições de um estado como o Rio Grande do Sul um desafio (Rizzi & Rudorff, 2005;Gusso et al, 2012) Para a detecção de áreas de culturas de verão, foram utilizados os incrementos de IVs entre os períodos bimensais, tendo-se explorado duas características peculiares das culturas agrícolas de verão: velocidade de acúmulo e sazonalidade de presença de biomassa, como pressuposto em outros trabalhos (Rizzi et al, 2009;Gusso et al, 2012;Johann et al, 2012;Risso et al, 2012;Eberhardt et al, 2013 períodos bimensais, para formação das imagens de cada período. Por exemplo, para formar a imagem agregada do período de janeiro/fevereiro, foram utilizadas as composições MOD13Q1 com data inicial no dia 1 do ano 1 (composição de 1 a 16 de janeiro), assim como as imagens 017 (de 17 de janeiro e 1 de fevereiro) e 033 (de 2 de fevereiro a 18 de fevereiro).…”

“…Abordagens desse tipo tem ganhado destaque (Bernardes et al, 2011), principalmente quanto ao uso de índices de vegetação (IVs), em períodos específicos ao longo da safra (Rizzi et al, 2009;Gusso et al, 2012;Johann et al, 2012;Risso et al, 2012). No entanto, grande parte das metodologias desenvolvidas gera apenas um mapa para cada safra, geralmente disponível somente após o início da colheita da safra ou mesmo ao final da safra.…”

Dinâmica de habitats na região subtropical da América do Sul: determinantes socioeconômicos e padrões de paisagem em um ecótono floresta-campo

“…Smaller land ownership predominates westwards and southwards, where family agriculture becomes increasingly important (SCP, 2002). Despite the relatively limited size of farms in the western part of the state, business-oriented intensive plantations correspond to an important proportion of the agricultural production, mainly soy (Rudorff et al, 2007;Gusso et al, 2012). Eucalypt and pine plantations are important land covers in the plateau (Overbeck et al, 2007).…”