MODELAGEM E ANÁLISE TEMPORAL DA DINÂMICA DO USO E OCUPAÇÃO DO SOLO NA BACIA DO RIO CUIÁ-PB

MODELING AND TEMPORAL ANALYSIS OF DYNAMICS OF SOIL USE AND OCCUPATION IN THE CUIÁ-PB RIVER BASINMODELACIÓN Y ANÁLISIS TEMPORAL DE LA DINÁMICA DEL USO Y OCUPACIÓN DEL SUELO EN LA CUENCA DEL RÍO CUIÁ-PBRESUMONas últimas duas décadas o crescimento da população acelerou o processo de ocupação humana nessas áreas ao longo dos rios, criando diversos problemas ambientais. Assim, este trabalho teve por objetivo analisar as mudanças no uso e ocupação do solo na bacia do rio Cuiá e estimar o uso e ocupação do solo para a bacia da Cuiá para o ano de 2030, utilizando algoritmo de Redes Neurais artificiais: Rede Neural Multi-Layer Perceptron. Dessa forma, foi realizado o processamento de imagens de satélites dos anos de 1998, 2001 e 2005, realizada a predição do uso do solo para o ano de 2001 baseado em Redes Neurais para a validação. Em seguida, o resultado da predição do uso do solo foi analisado pelo do índice Kappa e após obtenção do índice Kappa com um resultado de acordo com a classificação prevista por Landis & Koch (1977) foi realizada a predição do uso e ocupação do solo para 2030. Os resultados mostraram um aumento da classe Ocupadas entre os anos analisados. A modelagem dinâmica do uso do solo baseada em Rede Neural mostrou resultados satisfatórios para a bacia do rio Cuiá com acurácia de 98,64%, após 10.000 iterações e índice Kappa igual a 0,94, classificado como excelente. A previsão do uso do solo para 2030 apresentou aumento da área da classe Ocupada e uma diminuição da área com expansão.Palavras-chave: Uso do solo. Redes neurais. Geoprocessamento.ABSTRACTIn the last two decades the population growth accelerated the process of human occupation in these areas along the rivers, creating several environmental problems. Thus this study aimed to analyze the changes in land use and occupation in the Cuiá river basin and to estimate the land use and occupation for the Cuiá basin for the year 2030 using an artificial neural network algorithm: Multi-Layer Perceptron Neural Network. In this way, the satellite image processing of the years of 1998, 2001 and 2005 was carried out, with the prediction of the use of the ground for the year 2001 based on neural networks for the validation, followed by the prediction of the land use was analyzed through the Kappa index and after obtaining the Kappa with a result according to the classification predicted by Landis & Koch (1977) the use and occupation of the soil was predicted by 2030. The results showed an increase of the Occupied class among the analyzed years. The dynamic modeling of soil use based on Neural Network showed satisfactory results for the Cuiá River basin with accuracy of 98.64%, after 10,000 iterations and Kappa equal to 0.94, classified as excellent. Prediction of land use for 2030 showed an increase in the area of the occupied class and a decrease of the area with expansion.Keywords: Soil use. Neural network. Geoprocessing.RESUMENEn las últimas dos décadas el crecimiento de la población aceleró el proceso de ocupación humana en esas áreas a lo largo de los ríos, creando diversos problemas ambientales. Entonces este trabajo tuvo por objetivo analizar los cambios en el uso y ocupación del suelo en la cuenca del Río Cuiá y estimar el uso y ocupación del suelo para la cuenca de Cuiá para el año 2030 utilizando algoritmo de Redes Neurales Artificiales: Red Neural Multi-Layer Perceptron. De esta forma, se realizó el procesamiento de imágenes de satélites de los años 1998, 2001 y 2005, realizada la predicción del uso del suelo para el año 2001 basado en Redes Neurales para la validación, luego el resultado de la predicción del uso del suelo se analizó por el índice Kappa y tras la obtención del índice Kappa con un resultado de acuerdo con la clasificación prevista por Landis & Koch (1977) se realizó la predicción del uso y ocupación del suelo para 2030. Los resultados mostraron un aumento de la clase Ocupados entre los años analizados. El modelado dinámico del uso del suelo basado en Red Neural mostró resultados satisfactorios para la cuenca del Río Cuiá con exactitud del 98,64%, después de 10.000 iteraciones e índice Kappa igual a 0,94, clasificado como excelente. La previsión del uso del suelo para 2030 presentó aumento del área de la clase Ocupada y una disminución del área con expansión.Palabras clave: Uso del suelo. Red neurales; Geoprocesamiento

Análise de imagens orientada a objetos e amostragem estatística no monitoramento de cana-de-açúcar, milho e soja no estado de São Paulo.

Resumo: A superfície do estado de São Paulo é recoberta por diversos tipos de usos e coberturas da terra, distribuídos em diferentes porções geográficas. Entre esses usos, a cana-de-açúcar, o milho e a soja ocupam a maior parte das áreas agrícolas do estado. Apesar de essas culturas possuírem grande importância para o cenário agrícola, elas ainda não são monitoradas sistematicamente em tempo quase-real. Como os dados de estimativas agrícolas possuem grande importância nas tomadas de decisão, a presente pesquisa teve como meta avaliar a possibilidade de se obter o valor de área ocupada pelas culturas de cana-de-açúcar, milho e soja no estado de São Paulo, em tempo-quase real (período bi-mensal), utilizando sensoriamento remoto (SR), classificação visual e automática de imagens multitemporais OLI. Três diferentes áreas-teste foram avaliadas: o Estado de São Paulo (A1), o município de Cândido Mota/SP (A2) e 15 municípios contínuos e localizados no extremo Sul de São Paulo (A3). Os objetivos específicos de cada área teste foram: (A1) informar o valor da área ocupada com cana-de-açúcar, milho e soja para o estado de São Paulo, em períodos de dois meses do ano safra 2014/2015; (A2) validar informações de campo, desenvolver um protocolo de classificação visual e avalia-lo; e (A3) avaliar o desempenho da classificação automática. Para A1, 5.000 pixels aleatórios foram estratificados em cada mesorregião do estado, em cada período P1 (Nov/Dez), P2 (Jan/Fev), P3 (Mar/Abr) e P4 (Mai/Jun) do ano safra e classificados em laboratório, utilizando protocolo de classificação visual. Além disso, um banco de dados composto por 432 imagens multitemporais OLI foi montado e dividido em 24 mosaicos (n), salvos em composição colorida R-b5 G-b6 B-b4. Cada imagem do mosaico (composto por 18 cenas) foi padronizada através de um algoritmo nominado Aparência Equalizada (ApEq). A ApEq foi executada para que não ocorressem grandes alterações na cor resultante dos alvos pseudo-invariantes presentes nas diferentes imagens dos mosaicos. A análise visual dos resultados da ApEq foi discutida sobre o mosaico de nº 13. Em A2, 200 pixels OLI foram sorteados sobre o município de Cândido Mota/SP e validados em campo no período de 13 a 17 de abril/2015. Informações sobre as áreas ocupadas com cana-de-açúcar, milho e soja foram coletadas, e posteriormente utilizadas para avaliar o protocolo de classificação visual através das estatísticas geradas pela matriz de confusão (Exatidão Global). O protocolo de classificação visual foi aplicado por oito intérpretes, divididos em dois grupos - G1: intérpretes com maior experiência na classificação visual de imagens de SR e G2: intérpretes com menor experiência. O comportamento espectro-temporal (CET) e a presença de vegetação fotossinteticamente ativa (VFA) das três culturas estudadas foram analisados com uso das imagens multitemporais OLI. Os 200 pixels de A2 também foram usados para treinamento de modelos de classificação automática por análise de imagem orientada a objetos OBIA/Random Forest e segmentação via Segmentador Multi-resolução (SM-R). Foram gerados 1150 modelos de classificação, formados pela variação dos parâmetros fator de escala (Fe), forma (Fm) e compacidade (Cp) do algoritmo MR-S aplicado sobre quatro imagem multitemporais OLI 222/076, datadas de agosto/2014, outubro/2014, janeiro/2015 e maio/2015. Os resultados dos modelos de classificação foram testados pela amostragem out-of-bag (OOB), e aquele que obteve maior valor de EG foi replicado para gerar o mapa temático com três classes (cana-de-açúcar, milho e outros), em A3. Outros 200 pixels foram sorteados aleatoriamente sobre A3 e validados por classificação visual, utilizando o protocolo de classificação da presente pesquisa. A ApEq mostrou-se útil no processo de classificação visual, uma vez que o efeito de sobreposição entre órbitas adjacentes foi minimizado pela equalização dos histogramas das imagens, além de proporcionar uma padronização nas cores da VFA das culturas da cana-de-açúcar, milho e soja, nas imagens OLI, em composição colorida R-b5 G-b6 B-b4 de diferentes orbitas/pontos do estado. O protocolo de classificação visual mostrou que a EG média da classificação visual de G2 (94,50 %) foi equivalente ao G1. O modelo de classificação OBIA/Random Forest obteve resultados de exatidão global OOB igual a 99 % quando os parâmetros fe (25), fm (30) e cp (10) foram aplicados no segmentador MS-R. Quando o modelo de classificação foi replicado para A3, o resultado de EG foi 86,50 %. No mapa temático produzido em A3 foram obtidos resultados de área ocupada com milho, semelhantes aos dados da Produção Agrícola Municipal (PAM) (mapa temático produzido em A3 subestimou em 4 % as áreas de milho). Em relação à cana-de-açúcar, a subestimativa foi de 11%, em comparação com os dados da PAM-IBGE. De acordo com estes resultados, a classificação visual pode ser utilizada para estimativa agrícola de cana-de-açúcar, milho e soja em São Paulo, bimensalmente. O protocolo de classificação visual em laboratório é viável, o que reduz custos com visitas em campo. Já a classificação automática ainda não obteve resultados de classificação equiparáveis à classificação visual.Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) - INPE, São José dos Campos. Orientador: Alfredo José Barreto Luiz (CNPMA)