Superfícies de resposta espectro-temporal de imagens do sensor MODIS para classificação de área de soja no Estado do Rio Grande do Sul

Abstract

Este trabalho objetivou avaliar o potencial e as limitações das imagens MODIS para classificação e estimativa de área de soja por meio do método de superfície de resposta espectro-temporal (Spectral-Temporal Response Surface - STRS). Um mapa temático das áreas com soja, oriundo da classificação de imagens Landsat do Estado do Rio Grande do Sul, foi utilizado como referência para auxiliar na orientação da amostragem dos pixels de treinamento e para a comparação dos resultados. Seis imagens compostas do sensor MODIS foram utilizadas para a classificação supervisionada da área de soja por meio do algoritmo de máxima verossimilhança (MAXVER) adaptado ao método STRS. Os resultados foram avaliados pelo coeficiente Kappa para a totalidade da área em estudo e também para uma região de latifúndios e outra de minifúndios. O método STRS subestimou em 6,6% a área de soja para toda a região estudada, sendo que a estatística Kappa foi de 0,503. Para as regiões de latifúndios e minifúndios, a área de soja foi superestimada em 8% (Kappa=0,424) e subestimada em 43,4% (Kappa=0,358), respectivamente. As imagens MODIS, por meio do método STRS, demonstraram ter potencial para classificar a área de soja, principalmente em regiões de latifúndios. Em regiões de minifúndios, a correta identificação e classificação das áreas de soja mostrou-se pouco eficiente em razão da baixa resolução espacial das imagens MODIS.

Soybean crop area estimation by Modis/Evi data

“…The user's (commission) and producer's (omission) accuracy for the soybean class are similar, which indicates that these errors tend to cancel each other and that the estimates of total areas by municipality are near the actual value. Similar results were obtained by Rudorff et al (2007) in the same study area.…”

“…Chang et al (Figure 6 D). In fact, fields with smaller areas were more subject to errors than those with larger areas, in agreement with Lobell & Asner (2004) and Rudorff et al (2007).…”

“…In addition, soybean field size caused considerable differences in the classification results. Therefore, the MCDA should generate better results over the soybean producers of the Brazilian states where crop fields are much larger than the ones in the evaluated area (Lobell & Asner, 2004;Rudorff et al, 2007).…”

“…In Brazil, specifically in Rio Grande do Sul State, Rudorff et al (2007) evaluated the potential of Modis images to identify and map soybean crops using the temporal-spectral response surface method developed by Vieira (2000). These authors observed that the mapping accuracy was dependent on the mean field size, in agreement with the results obtained by Lobell & Asner (2004).…”

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

“…The spectral bands used were the red (band 1, centered at 645 nm), the near-infrared (band 2, centered at 858.5 nm), the medium-infrared (band 6, centered at 1,640 nm) and the enhanced vegetation index (EVI) (Justice et al, 2002), which are better to differentiate the soybean areas from the other types of targets of the scene (Rudorff et al, 2007).…”