Séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e algoritmo SAM aplicados ao mapeamento de cana‑de‑açúcar

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana-de-açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana-de-açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro-temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana-de-açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana-de-açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r 2 = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana-de-açúcar em baixa resolução.Termos para indexação: análise temporal, modelo linear de mistura espectral, previsão de safras, sensoriamento remoto agrícola. NDVI temporal series from the SPOT Vegetation sensor and SAM algorithm applied to sugarcane mappingAbstract -The objective of this work was to assess sugarcane area mapping using six-year-old time series of normalized difference vegetation index (NDVI) data from the Vegetation sensor on board of the "système pour l'observation de la Terre" (SPOT) satellite. Three land cover classes (sugarcane, pasture, and forest), from the state of São Paulo, Brazil, were selected as reference spectral-temporal signatures, which were used as endmembers for spectral classification with the algorithm spectral angle mapper (SAM). Based on this classification, sugarcane areas were mapped by applying thresholds on the sugarcane rule image from the SAM, generated from values from the reference spectra. Results show that the SAM algorithm can be applied to time series of moderate resolution multi-temporal data, allowing for the efficient mapping of an agricultural crop in a mesoregional scale. Official data from sugarcane areas for the microregions of the state of São Paulo are well correlated (r 2 = 0.8) with the data obtained with the evaluated method. SAM is a useful algorithm for time series analysis. NDVI time series from the SPOT Vegetation sensor can be used for low-resolution sugarcane area mapping.

Thresholds definition in MOD13Q1 and VGT-S10 time series for coffee crop area estimation in Triângulo Mineiro/Alto Paranaíba

“…The difficulty also is explained by the specificity of the coffee crops distribution and detection, in contrast with summer crops. Vicente et al (2012) demonstrated the SPOT-VEGETATION time series potential to estimate sugarcane crop areas in São Paulo, presenting high concordance with official data. Araújo et al (2011) attested the effectiveness of SPOT-VEGETATION 10-day compositions for map summer crops in the State of Paraná.…”

“…The use of VGT-S10 time series already was used in analyzes on agriculture in Brazil (Chaves et al, 2011;Dubreuil et al, 2011;Araújo et al, 2012;Vicente et al, 2012), due to its extremely effective temporal frequency for the vegetative vigor monitoring.…”

Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat

“…Diante disso, a retomada de políticas agroenergéticas no País vem influenciando a redistribuição espacial da produção canavieira, com tendência de expansão em estados como Goiás, Mato Grosso, Mato Grosso do Sul e Minas Gerais (Carvalho e Marin, 2011). Essa crescente expansão tem contribuído para que o país se destaque como o maior produtor mundial de cana-de-açúcar (Vicente et al, 2012).…”

Avaliação Espectral E Temporal De Remanescentes Da Mata Atlântica Com Dados Spot-VGT E Variáveis Meteorológicas

“…Os produtos VGT-S possuem maior aplicação na análise de mudanças no comportamento da vegetação, pois combinam dados diários, após realização da correção atmosférica e geométrica, de todos os segmentos de vegetação, com uso do algoritmo "maximum value composite" (MVC) (VICENTE et al, 2012), fornecendo sínteses de 10 dias de imagens com correções atmosféricas BIOFIX Scientific Journal v. 5 n. 1 p. 13-22 2020 Käfer, P. & Rex, F. E. P á g i n a | 16 e gerando, posteriormente, uma imagem de NDVI com a menor interferência de nuvens possível (CHAVES et al, 2014;WOLTERS et al 2016). O NDVI é o índice sensível à presença de pigmentos que participam dos processos fotossintéticos, em particular ao conteúdo de clorofila (ROUSE et al, 1974) e proporciona o reconhecimento do início da estação de crescimento das plantas até a sua senescência (WANG & TENHUNEN, 2004).…”