Using shade fraction image segmentation to evaluate deforestation in Landsat Thematic Mapper images of the Amazon Region

Shimabukuro, Yosio Edemir; Batista, Getúlio Teixeira; Mello, Eliana Maria Kalil; Moreira, José Carlos; Duarte, Valdete

doi:10.1080/014311698216152

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“…Os locais das amostras de floresta foram escolhidos com base no mapa das áreas remanescentes de floresta, do projeto Monitoramento da Floresta Amazônica Brasileira por Satélite, de acordo com o mapeamento realizado em 2007 (Shimabukuro et al, 1998).…”

Section: Methodsunclassified

Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja

Risso¹,

Rizzi

Rudorff³

et al. 2012

Pesq. agropec. bras.

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do índice de vegetação realçado (EVI) e do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) -ambos do sensor "moderate resolution imaging spectroradiometer" (Modis) -, para discriminar áreas de soja das áreas de cana-de-açúcar, pastagem, cerrado e floresta, no Estado do Mato Grosso. Foram utilizadas imagens adquiridas em dois períodos: durante a entressafra e por ocasião do pleno desenvolvimento da cultura da soja. Para cada classe analisada, foram selecionadas 31 amostras de mapas de referência e avaliadas as diferenças nos valores de cada índice de vegetação, para a classe soja, foram avaliadas frente às demais classes, por meio do teste de Tukey-Kramer. Em seguida, foram avaliadas as diferenças entre os índices de vegetação, por meio do teste de Wilcoxon pareado. O NDVI apresentou melhor desempenho na discriminação das áreas de soja na entressafra, particularmente com uso das imagens do dia do ano (DA) 161 a 273, enquanto o EVI apresentou melhor desempenho no período de pleno desenvolvimento da cultura, especificamente com uso das imagens de DA 353 a 33. Portanto, o melhor resultado para classificação da soja, no Estado do Mato Grosso, via séries temporais do sensor Modis, pode ser obtida por meio do uso combinado do NDVI na entresssafra e do EVI no pleno desenvolvimento da soja.Termos para indexação: classificação multitemporal de imagens, dados Modis, estimativas de área agrícola, imagens de satélite, sensoriamento remoto. Modis vegetation indices applied to soybean area discriminationAbstract -The objective of this work was to evaluate the performance of the enhanced vegetation index (EVI) and the normalized difference vegetation index (NDVI) -both from the moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) sensor -to discriminate soybean cultivated areas from sugarcane, pasture, cerrado, and forest ones in the state of Mato Grosso, Brazil. Images acquired during two periods were used: off-season and maximum soybean crop development. For each analyzed class, 31 samples were selected from reference maps, and the differences in the values of each soybean vegetation index were evaluated against the other classes using the Tukey-Kramer test. Afterwards, the differences between the vegetation indices were assessed using the Wilcoxon paired test. NDVI performed best in discriminating soybean areas during the off-season period, particularly when using images acquired from day of year (DOY) 161 to 273, whereas EVI performed best during maximum crop development, particularly when using images from DOY 353 to 33. Therefore, best classification results for soybean in the state of Mato Grosso can be achieved by coupling Modis NDVI images acquired during off-season period and EVI images acquired during the maximum crop development period.Index terms: multi-temporal image classification, Modis data, crop area estimates, satellite images, remote sensing. IntroduçãoMonitorar sistemas dinâmicos, como a agricultura de ciclo anual, é um desafio que demanda recu...

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Section: Methodsunclassified

Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja

Risso¹,

Rizzi

Rudorff³

et al. 2012

Pesq. agropec. bras.

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“…Os sistemas de informações geográficas podem ser considerados como uma ferramenta muito importante na identificação e avaliação de áreas ocupadas por propriedades de diferentes portes e pela vegetação natural, além do monitoramento anual do desflorestamento em certas regiões (ASSAD, 1998;SHIMABUKURO et al 1998;LOCH;KIRCHINER, 2000;REIS;BARROS;REIS, 2004).…”

Section: Introductionunclassified

Diagnóstico das áreas de preservação permanente das microbacias hidrográficas do município de Bandeirantes – Paraná

Reis

Reis²,

Saab

2009

Sem. Ci. Agr.

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ResumoA expansão das fronteiras agrícolas, o desenvolvimento industrial e o aumento dos índices populacionais demandaram aumentos substanciais na produção de alimentos. Estes fatores levaram à degradação crescente dos recursos naturais. A devastação das áreas de florestas ao longo dos rios e córregos, entorno das nascentes e topos de morros, no passado, obrigam sua recomposição, por força de lei, como áreas de preservação permanente (APP). Este trabalho teve por objetivo delimitar as microbacias do município de Bandeirantes, mensurar as áreas de preservação permanente, total e existentes, ao longo dos cursos d'água, nascentes e topo de morros e identificar o uso conflitivo destas áreas. Utilizou-se o sistema de informação geográfica SPRING 4.1, imagem do Landsat ETM+, bandas 2, 3, 4 e 5, base cartográfica do IBGE, escala 1:50000 e fotografias aéreas, escala 1:25000. Verificou-se que o município apresenta 8,6% das APPs com mata ciliar, sendo 11,38%, 8,21% e 5,25% referentes a rios, córregos e nascentes, respectivamente. As APPS referentes a topo de morros e declividades superiores a 100% têm área equivalente a 24,94 ha e 8,7 ha, no entanto 100% destas áreas encontram-se sem mata. As microbacias que apresentaram menor índice de APP foram aquelas com melhor aptidão agrícola. Palavras-chave: Mata ciliar, uso agrícola, sistema de informação geográfica (SIG) AbstractThe expansion of the agricultural limits, the industrial development and the increase of populations indexes demanded substantial increases in the production of victuals. These factors took to the growing degradation of the natural resources. The devastation of the areas of forests along the rivers and streams, around the riverhead and tops of hills, in the past, they force its recomposition, for law force, as permanent preservation areas (PPA's). This work had for objective to define the watersheds of the municipal district of Bandeirantes -PR, Brazil, to measure the permanent preservation areas, total and existent, along the courses of water, riverhead and top of hills and to identify the conflict use of the soil in these areas. The geographical information system was used SPRING 4.1, image of Landsat ETM+, bands 2, 3, 4 and 5, cartographic base of the IBGE, scale 1:50000 and aerial pictures, scale 1:25000. It was verified that the municipal district presents 8,6% of PPA's with ciliary forest, being 11,38%, referring 8,21% and 5,25% to rivers, streams and riverhead, respectively. Referring PPA's meets of top of hills and in superiors slopes at 100%, they have equivalent area for 24,94 ha and 8,7 ha, however 100% of these areas are without forest. The watersheds that presented smaller index of PPA's was those with better agricultural aptitude.

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“…Como parte integrante da análise de dados de sensoriamento remoto, o processamento digital de imagens apresenta diversas ferramentas que buscam otimizar a extração da informação desejada. Entre os processamentos digitais para tratamento das imagens ópticas, relacionados à identificação e à quantificação de mudanças na Amazônia, destaca-se o modelo linear de mistura espectral (MLME) e as técnicas de detecção de mudanças (Adams et al 1995;Shimabukuro et al 1998;Lu et al 2003).…”

Section: Introductionunclassified

Dinâmica do uso e cobertura da terra no sudeste de Roraima utilizando técnicas de detecção de mudanças

Xaud

Epiphanio

2014

Acta Amaz.

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A ocupação e consolidação do território na Amazônia apresentam diferentes características relacionadas à dinâmica das conversões de uso e cobertura da terra, que podem ser analisadas utilizando imagens orbitais de sensoriamento remoto. O objetivo do presente trabalho foi avaliar os produtos de detecção de mudanças gerados por análise de vetor de mudança (AVM) e subtração de imagens, a partir de imagens-fração derivadas das imagens ópticas TM/Landsat, para o estudo das conversões de uso e cobertura da terra presentes em área de colonização agrícola na região sudeste de Roraima. Analisaram-se as imagens de mudança provenientes da aplicação do AVM (magnitude, alfa e beta) e da subtração das imagens-fração (solo, sombra e vegetação) quanto à sua capacidade de identificar e discriminar as conversões existentes, de acordo com levantamento de campo. Foram testados dois algoritmos de classificação de imagens do tipo supervisionado, Bhattacharyya e Support Vector Machine. Foram feitos agrupamentos para otimizar a identificação das conversões nas classificações testadas. Houve melhor desempenho do classificador por regiões Bhattacharyya na discriminação das conversões. A utilização das imagens-diferença das frações como informação de entrada para o classificador apresentou qualidade de classificação muito boa ou excelente, sendo superior às classificações utilizando os produtos AVM, isoladamente ou em conjunto com as imagens-diferença. PALAVRAS-CHAVE: uso da terra, detecção de mudança, imagens-fração, sensoriamento remoto, Amazônia.Land use and land cover dynamics in the southeastern Roraima using change detection techniques ABSTRACT Territory occupation and consolidation in the Amazon region have some specific characteristics related to the dynamics of land use and land cover conversions, which can be analyzed using orbital remote sensing images. The aim of this study was to evaluate change detection products generated by change vector analysis (AVM) and image subtraction techniques derived from linear spectral mixing modeling (MLME), applied to Thematic Mapper/Landsat optical images, to study land use and land cover conversions occurring in agricultural settlement areas in the southeastern region of Roraima, Brazil. We analyzed change images derived from application of AVM (magnitude, alpha and beta) and subtraction of fraction images (soil, vegetation and shade), for their ability to identify and discriminate the existing conversions. An extensive field work was used as a guide to define the classes. Exploratory analyses of class behaviors were made and two supervised algorithms for image classification -Bhattacharyya and Support Vector Machine -were tested. By grouping (clumping classes), we sought to optimize conversion identification in the classification products. The results indicated better Bhattacharyya region classifier performance of conversion discrimination. The use of MLME fractions difference images as input into the classifier resulted a very good or excellent classification quality, which was better in c...

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Using shade fraction image segmentation to evaluate deforestation in Landsat Thematic Mapper images of the Amazon Region

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Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja

Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja

Diagnóstico das áreas de preservação permanente das microbacias hidrográficas do município de Bandeirantes – Paraná

Dinâmica do uso e cobertura da terra no sudeste de Roraima utilizando técnicas de detecção de mudanças

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