Acompanhamento de safras de cana-de-açúcar por meio de técnicas de agrupamento em séries temporais de NDVI.

Este artigo propõe o uso da técnica de agrupamento de dados (clustering) para auxiliar no acompanhamento de safras de cana-de-açúcar a partir de séries temporais de NDVI obtidas do satélite AVHRR/NOAA para o estado de São Paulo, Brasil. Os experimentos realizados em uma região do estado que concentra áreas com produção alta de cana mostraram que é possível acompanhar a evolução da cultura ao longo da safra identificando regiões com padrões semelhantes. Além disso, pode-se obter uma classificação mensal dos valores de NDVI por região, o que pode servir de subsídio para pesquisas futuras. O restante desse artigo descreve a Metodologia do Trabalho na Seção 2, discute os Resultados na Seção 3 e apresenta as Conclusões na Seção 4.SBSR 2011

Avaliação da expansão da cana-de-açúcar segundo os critérios de sustentabilidade da diretiva europeia 2009/28/CE: estudo de caso de Rancharia - SP.

Resumo: O interesse mundial na produção e consumo de biocombustíveis, principalmente o etanol, vem crescendo desde a virada do século. De acordo com os critérios de sustentabilidade da Diretiva Europeia 2009/28/CE (DE), biocombustíveis não devem ser produzidos a partir de matérias-primas provenientes de terrenos ricos em biodiversidade. Nesse contexto, o monitoramento da expansão da cana torna-se fundamental e as imagens de sensoriamento remoto apresentam potencial para este tipo de análise, pois possuem capacidade para identificar sobre quais usos da terra que esta cultura tem se expandido. Rancharia-SP, foi a cidade escolhida para a análise expansão da cana, porque de acordo com o projeto Canasat do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), entre as safras de 2007 e 2013, a área plantada aumentou aproximadamente 200%. Foi então realizada a classificação supervisionada das imagens de satélite, pelo método de máxima verossimilhança, em dois períodos: 2007 (antes da DE) e 2014 (depois da DE). De acordo com os dados obtidos, a expansão da cana-de-açúcar ocorreu principalmente sobre áreas onde antes eram pastagens, 34 mil ha (99%) e solo exposto, 322,71 ha (1%), e não expandiu para áreas de vegetação natural, ou seja, houve o cumprimento da Diretiva Europeia

Relação entre o índice EVI e dados de precipitação nas áreas de plantio de cana-de-açúcar na região central do Brasil.

Resumo: . Índices de vegetação como o EVI e o NDVI são correlacionados com a biomassa o que permite que sejam usados para monitoramento de safras agrícolas. Consequentemente, esses índices têm auxiliado na estimativa do rendimento e na avaliação da expansão da cana-de-açúcar no Brasil. O objetivo deste trabalho foi avaliar a relação entre o índice de vegetação EVI2/MODIS e valores de precipitação (TRMM) no período de 2001 a 2011 para acompanhar a expansão da cana-de-açúcar na região central do Brasil. Foram selecionados 150 pontos com o plantio de cana-de-açúcar na região central do Brasil. Em seguida, foram extraídos os perfis temporais de EVI2/MODIS e precipitação a partir do modelo TRMM. Fez-se, então, a análise estatística e de agrupamento dos dados, utilizando K-Medoids e DTW (Dynamic Time Warping). Considerando todas as análises realizadas neste trabalho, encontrou-se uma forte correlação entre os valores de EVI2 e precipitação (TRMM). Os estados de MT e GO apresentaram um melhor ajuste de dados no período analisado. Em MS, o R-sq foi baixo, pois os pontos coletados apresentaram transição de culturas agrícolas, vegetação nativa e pastagem para cana-de-açúcar. De acordo com estes resultados, o método de agrupamento das séries de precipitação e EVI2 pode ser considerado como uma nova ferramenta no monitoramento da cultura de cana-de-açúcar na região central do Brasil.Geopantanal 2012

Effects of sugarcane expansion on development and land use and land cover change (LULCC) in Brazil: a case study in the state of Goiás

Master of ArtsGeographyMarcellus M. CaldasAs concerns increase over climate change, energy independence, and higher fuel prices, Brazilian sugarcane ethanol is seen as a part of a clean energy future. Brazilian sugarcane ethanol was developed with a long history of government support, and with the introduction of the flex fueled car in 2003, demand rose dramatically. These factors have helped sugarcane expand beyond its traditional regions of Brazil into the Cerrado. More recently however, private capital from both domestic and foreign companies have started investing in Brazilian agriculture and these investments have helped fuel the sugarcane expansion into the Cerrado in the last 15 years. Over 22 sugarcane mills have been constructed in the Brazilian state of Goiás, located in the heart of the Cerrado. The increased investments driving the expansion of sugarcane into the Cerrado brings numerous questions regarding its environmental and social impacts. Thus, the goal of this thesis is to understand how the structural organization of the sugarcane ethanol mills’ affects development at a municipality level in the state of Goiás, Brazil. More specifically, this thesis has two objectives; to evaluate the effects of the sugarcane mills’ influence on land use and land cover change in these municipalities; and to compare how domestic owned mills, foreign owned mills, and jointly owned mills affect socioeconomic development on the municipalities. Three municipalities were analyzed, Edéia, Caçu, and Quirinópolis. Results showed that land use and land cover change varied by municipality. The majority of Edéia’s sugarcane expansion came from lands already in agricultural use. On the other hand, Caçu’s and Quirinópolis’s sugarcane expansion came from pasture lands. However, throughout all the municipalities, sugarcane expansion over native vegetation was small. All three municipalities increased their socioeconomic development levels over the past 20 years as reported on the Human Development Index. In addition, urban survey responses revealed that the residents of Edéia perceived the sugarcane mill had made their lives better than respondents in either Quirinópolis or Caçu. However, this analysis covers only a brief period of time, and future analysis of these, and other municipalities that host sugarcane mills throughout the Cerrado will be needed

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)

La détection de changement au service de la gestion de catastrophe

Depuis quelque temps, lorsque nous pensons à une catastrophe majeure, qu’elle soit d’ordre naturel ou de notre propre faction, nous pensons presque automatiquement à des images satellitaires des zones affectées. Ceci nous vient à l’esprit en partie à cause de la couverture médiatique qui utilise de plus en plus les mêmes sources de données que celles qui sont utilisées pour aider à la planification des efforts de secours. Le traitement d’images satellitaires est un outil précieux dans ce contexte-ci car nous pouvons extraire de nombreux types d’information pertinents aux diverses étapes de la planification des secours. Les concepts reliés à la télédétection ainsi que les outils et les techniques d’analyse qu’ont développé les chercheurs, les analystes et les photo-interprètes pour traiter et analyser des images satellitaires sont utilisés à bon escient afin de réaliser le traitement et l’analyse rapide d’images lors de catastrophes majeures pour aider à réaliser les produits cartographiques requis par la planification des efforts de secours. Ce document porte sur l’un des aspects techniques qui pourraient être particulièrement judicieux dans ce contexte, la détection de changement. Nous comprenons que l’exercice d’analyse que sous-tend l’usage d’images satellitaires dans un contexte de gestion de catastrophe est essentiellement la comparaison de ce qui « était » avant un événement de ce type à ce qui « est » après une catastrophe majeure. Conceptuellement, cette famille de techniques semble tout à propos, mais qu’en est-il réellement? Pour répondre à cette question, nous nous pencherons sur la question en analysant la chaine de traitement sous-jacente ainsi que les contraintes fonctionnelles s’y rapportant et tenterons de remettre le tout en contexte en fonction de la détection de changement et de la difficulté reliée à son utilisation dans un contexte de gestion de catastrophe. Nous nous pencherons aussi sur la question de l’établissement des éléments techniques, fonctionnels et conceptuels requis pour permettre d’accroitre le potentiel d’utilisation de la détection de changement dans un contexte de gestion de catastrophe

Evi's Estimation To Improve The Monitoring Of Sugarcane Using Trmm Satellite Data

This paper presents an analysis of relation between EVI and TRMM data to improve the monitoring of sugarcane production in south-central Brazil. As this region has a deficient network of ground-based meteorological stations, we proposed to use TRMM satellite data in order to complete lack of data. As both data from TRMM and meteorological ground-based stations presented a high correlation, as well as there are cross-correlation between precipitation and vegetation index data, we proposed a formula to estimate EVI values from TRMM precipitation series. Results indicate the potential of using medium spatial resolution satellite in agriculture specially to regional monitoring in a country of continental dimensions such as Brazil. © 2012 IEEE.66096612Geoscience and Remote Sensing Society (GRS)Goldemberg, J., Coelho, S.T., Guardabassi, P., The sustainability of ethanol production from sugarcane (2008) Energy Policy, 36, pp. 2086-2097Gonçalves, R.R.V., Zullo Junior, J., Ferraresso, C.S., Sousa, E.P.M., Romani, L.A.S., Traina, A.J.M., Analysis of NOAA/AVHRR multitemporal images, climate conditions and cultivated land of sugarcane fields applied to agricultural monitoring (2011) Sixth International Workshop on the Analysis of Multi-temporal Remote Sensing Images (MultiTemp-2011), 6, pp. 229-232. , Trento, ItaliaRudorff, B.F.T., Adami, M., De Aguiar, D.A., Gusso, A., Da Silva, W.F., De Freitas, R.M., Temporal series of EVI/MODIS to identify land converted to sugarcane IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium - IGARSS 2009, 4 (2009), pp. 252-255. , Cape Town, South AfricaGonçalves, R.R.V., Nascimento, C.R., Zullo Junior, J., Romani, L.A.S., Relationship between the spectral response of sugar cane, based on AVHRR/NOAA satellite images, and the climate condition, in the state of Sao Paulo (Brazil), from 2001 to 2008 (2009) Fifth International Workshop on the Analysis of Multitemporal Remote Sensing Images (MultiTemp-2009), 5, pp. 315-322. , Groton, ConnecticutGonçalves, R.R.V., Zullo Jr., J., Romani, L.A.S., Nascimento, C.R., Traina, A.J.M., Analysis of NDVI time series using cross-correlation and forecasting methods for monitoring sugarcane fields in Brazil (2012) International Journal of Remote Sensing, 33 (15), pp. 4653-4672Jiang, Z., Huete, A.R., Didan, K., Miura, T., Development of a two-band Enhanced Vegetation Index without a blue band (2008) Remote Sensing of Environment, 112 (10), pp. 3833-3845Freitas, R.M., Arai, E., Adami, M., Souza, A.F., Sato, F.Y., Shimabukuro, Y.E., Rosa, R.R., Rudorff, B.F.T., Virtual laboratory of remote sensing time series: Visualization of MODIS EVI2 data set over South America (2011) Journal of Computational Interdisciplinary Sciences, 2 (1), pp. 57-6