Radarsat backscattering from an agricultural scene

A faixa espectral das microondas tem uma importância para o sensoriamento remoto agrícola, por ser uma faixa em que se tem uma quase certeza de disponibilidade de imagens de satélite, independentemente das condições atmosféricas. Entretanto, embora haja satélites em operação na faixa do radar, o aproveitamento desses dados ainda não é plenamente satisfatório, principalmente em virtude da falta de entendimento das interações que ocorrem entre o radar e os alvos agrícolas. Neste trabalho, são utilizadas três passagens do Radarsat para agrupar os valores de retroespalhamento (so) representativos das diversas condições dos talhões agrícolas em uma região intensamente cultivada. Num diagrama de dispersão dos valores de so, pôde-se verificar a existência de três grandes regiões: uma, caracterizada por baixos valores, e constituída por solos expostos; a segunda, com valores intermediários e constituída por culturas bem desenvolvidas; e uma terceira, com altos valores de retroespalhamento, constituída por superfícies muito rugosas, particularmente quando os sulcos de plantio são perpendiculares à direção de visada do satélite. Os resultados deste trabalho indicam que o uso de imagens Radarsat para agricultura é mais otimizado quando se faz uma análise multitemporal, aproveitando o calendário agrícola e a dinâmica das diferentes culturas.Orbital remote sensing in the microwave electromagnetic region has been presented as an important tool for agriculture monitoring. The satellite systems in operation have almost all-weather capability and high spatial resolution, which are features appropriated for agriculture. However, for full exploration of these data, an understanding of the relationships between the characteristics of each system and agricultural targets is necessary. This paper describes the behavior of backscattering coefficient (so) derived from calibrated data of Radarsat images from an agricultural area. It is shown that in a dispersion diagram of so there are three main regions in which most of the fields can be classified. The first one is characterized by low backscattering values, with pastures and bare soils; the second one has intermediate backscattering coefficients and comprises well grown crops mainly; and a third one, with high backscattering coefficients, in which there are fields with strong structures causing a kind of double bounce effect. The results of this research indicate that the use of Radarsat images is optimized when a multitemporal analysis is done making the best use of the agricultural calendar and of the dynamics of different cultures

Cell Volume Regulation Mechanisms in Differentiated Astrocytes

The ability of astrocytes to control extracellular volume homeostasis is critical for brain function and pathology. Uncovering the mechanisms of cell volume regulation by astrocytes will be important for identifying novel therapeutic targets for neurological conditions, such as those characterized by imbalances to hydro saline challenges (as in edema) or by altered cell volume regulation (as in glioma). One major challenge in studying the astroglial membrane channels involved in volume homeostasis in cell culture model systems is that the expression patterns of these membrane channels do not resemble those observed in vivo. In our previous study, we demonstrated that rat primary astrocytes grown on nanostructured interfaces based on hydrotalcite-like compounds (HTlc) in vitro are differentiated and display molecular and functional properties of in vivo astrocytes, such as the functional expression of inwardly rectifying K+ channel (Kir 4.1) and Aquaporin-4 (AQP4) at the astrocytic microdomain. Here, we take advantage of the properties of differentiated primary astrocytes in vitro to provide an insight into the mechanism underpinning astrocytic cell volume regulation and its correlation with the expression and function of AQP4, Transient Receptor Potential Vanilloid 4 (TRPV4), and Volume Regulated Anion Channel (VRAC)

Discrimination of Cerrado vegetation cover in the state of Mato Grosso using MODIS images

O objetivo do presente trabalho foi avaliar o potencial de uso do modelo linear de mistura espectral (MLME), aplicado em imagens "MODIS), para discriminar as classes de cobertura vegetal natural e antropogênica do Cerrado matogrossense. O monitoramento do bioma Cerrado está se tornando muito importante devido à sua forte antropização, principalmente nas últimas quatro décadas. Nesse contexto, o sensor MODIS apresenta-se como opção devido à sua alta resolução temporal. Entretanto, considerando sua moderada resolução espacial, é indicada a decomposição de sua resposta espectral. O MLME apresenta-se como uma técnica viável, pois permite estimar o percentual dos componentes do pixel. Os dados utilizados nos perfis temporais das classes corresponderam às seguintes imagens fração do MLME: vegetação, solo e sombra. A discriminação das classes naturais e antropogênicas foi avaliada por meio do cálculo da distância Mahalanobis e apresentada por meio de dendrogramas. As imagens fração permitem análises de séries temporais na caracterização espacial e temporal das classes. As imagens fração solo e sombra, na estação seca, apresentam melhores resultados na discriminação das classes selecionadas. Para discriminação de classes com composições florísticas semelhantes, são indicadas as imagens fração da estação chuvosa.The objective of the present work was to evaluate the potential of the spectral linear mixture model (SLMM), applied to Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images, to discriminate natural and anthropic classes of vegetation in the portion of Mato Grosso state covered by Cerrado vegetation. The monitoring of the Cerrado biome is becoming very important due to its strong human disturbance, especially in the last four decades. In this context, the MODIS sensor appears as an option due to its high temporal resolution. However, considering its moderate spatial resolution, the decomposition of its spectral response is indicated. The SLMM appears to be a viable technique, since it permits estimating the percentage of components within the pixel. The data used in the temporal class profiles corresponded to the following fraction images derived from SLMM: vegetation, soil, and shade. Discrimination of natural and anthropogenic classes was determined through the Mahalanobis distance, presented by dendrograms. The fraction images allow time series analyses for spatial and temporal characterization of the classes. Soil and shade fraction images, in the dry season, present better results in the discrimination of selected classes. For the discrimination of classes with similar floristic composition, fraction images from the rainy season are indicated

Estimativa de áreas de soja usando superfícies espectro-temporais derivadas de imagens MODIS em Mato Grosso, Brasil

The objective of this work was to evaluate the application of the spectral-temporal response surface (STRS) classification method on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) sensor images in order to estimate soybean areas in Mato Grosso state, Brazil. The classification was carried out using the maximum likelihood algorithm (MLA) adapted to the STRS method. Thirty segments of 30x30 km were chosen along the main agricultural regions of Mato Grosso state, using data from the summer season of 2005/2006 (from October to March), and were mapped based on fieldwork data, TM/Landsat-5 and CCD/CBERS-2 images. Five thematic classes were considered: Soybean, Forest, Cerrado, Pasture and Bare Soil. The classification by the STRS method was done over an area intersected with a subset of 30x30-km segments. In regions with soybean predominance, STRS classification overestimated in 21.31% of the reference values. In regions where soybean fields were less prevalent, the classifier overestimated 132.37% in the acreage of the reference. The overall classification accuracy was 80%. MODIS sensor images and the STRS algorithm showed to be promising for the classification of soybean areas in regions with the predominance of large farms. However, the results for fragmented areas and smaller farms were less efficient, overestimating oybean areas.O objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação do método de classificação por superfícies de resposta espectro-temporal (STRS) em imagens do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) para estimar áreas de plantio de soja no Estado de Mato Grosso, Brasil. A classificação foi realizada usando o algoritmo de máxima verossimilhança (MLA) adaptado ao algoritmo STRS. Trinta segmentos de 30x30 km foram escolhidos ao longo das principais regiões agrícolas do estado, com dados da safra de verão de 2005/2006 (outubro a março), e mapeados com base em dados de campo e de imagens orbitais TM/Landsat-5 e CCD/CBERS-2. Cinco classes temáticas foram consideradas: Soja, Floresta, Cerrado, Pastagem e Solos Expostos. A classificação pelo método das STRS foi feita com base em uma área interseccionada por um subconjunto de segmentos de 30x30 km. O STRS superestimou os valores de referência em 21,31% em regiões com predomínio da cultura da soja e em 132,37% em regiões nas quais a soja era menos predominante. A exatidão global da classificação foi de 80%. As imagens MODIS e o algoritmo STRS mostraram-se promissores para a classificação da soja em regiões com predominância de grandes fazendas. Entretanto, os resultados para áreas fragmentadas em fazendas menores foram menos eficientes, superestimando as áreas de soja

Agronomic and spectral characteristics for wheat and bean remote sensing

O entendimento detalhado quanto às relações entre variáveis espectrais e variáveis agronômicas de uma cultura tem sido uma das mais perseguidas metas do sensoriamento remoto multiespectral agrícola nos últimos vinte anos. Isto porque, a partir deste conhecimento, poder-se-á estimar, via dados multiespectrais, os parâmetros das culturas relacionados com as suas condições; estes dados, por sua vez, poderão, subseqüentemente, servir como dados de entrada para modelos de crescimento e de produtividade agrícola já existentes. Este trabalho objetivou trazer subsídios e respostas para questões referentes ao estabelecimento das relações entre os parâmetros espectrais e os agronômicos; em que nível de significância tais relações ocorrem; quais são os fundamentos físicos e fisiológicos para elas e quais são as faixas espectrais portadoras do maior conteúdo de informações agronômicas, entre outros aspectos. As culturas estudadas foram o trigo (Triticum aestivum, L.) e o feijão (Phaseolus vulgaris, L.); os parâmetros agronômicos foram: a Altura Média (AM), o Número de Folhas Verdes/Planta (FV), o Peso de Matéria Seca/Planta (PS), a Porcentagem de Cobertura Vegetal (COV), o Teor de Umidade (TU), o Índice de Área Foliar (IAF), a Fitomassa (FIT), o Rendimento Estimado (RE) e o Rendimento Declarado (RD), cujos dados foram coletados durante o ciclo de inverno de 1987 de 55 áreas irrigadas de trigo e de feijão na região de Barretos/Guaíra (SP); as variáveis espectrais foram obtidas em dois níveis de coleta: (a) no nível de satélite, foram extraídos os níveis de cinza das seis bandas refletivas (duas datas de passagem) do TM/Landsat, os quais foram transformados para valores de reflectâncias - com os dados das bandas TM3 (vermelho) e TM4 (infravermelho próximo) foram obtidos três índices espectrais de vegetação: a Razão Simples (RRS), a Diferença Normalizada (RND) e o Índice de Vegetação Transformado (RTV); (b) no nível de campo, foram executadas campanhas de espectroscopia "in situ" (400 a 1100 nm), cujos dados de reflectância permitiram a simulação das quatro primeiras bandas do TM/Landsat-5 e, a partir delas, foram obtidas os mesmos três índices espectrais de vegetação (RRS, RND e RTV). Assim, inicialmente foram realizadas análises gráficas em que se verificam os comportamentos de sete variáveis agronômicas e das variáveis espectrais obtidas via satélite e via espectroscopia de campo, durante os ciclos agrícolas das duas culturas; em seguida, são executadas análises estatísticas de correlação e de regressão, segundo os modelas linear, logarítmico e exponencial, visando verificar o tipo, a intensidade e a significância das relações entre os dois tipas de variáveis estudadas. Entre as conclusões obtidas, as principais foram as seguintes: (a) os padrões de resposta espectral associados às características agronômicas dos dosséis do trigo e do feijão seguem tendências significativamente interrelacionadas; (b) as bandas espectrais do vermelho e do infravermelho próximo são as que portam maior conteúdo de informações acerca das condições agronômicas dos dosséis vegetais do trigo e do feijão, sendo que os três índices de vegetação foram também excelentes descritores daquelas condições; (c) existem fases do ciclo agrícola em que as relações entre as variáveis agronômicas e as espectrais são significativamente maiores, devendo localizarem-se após o evento da emergência espectral e indo até antes da senescência foliar: (d) os tipos de relacionamentos entre as variáveis agronômicas e as espectrais apresentaram predomínio das relações curvilineares descritas por modelos logarítmicos e exponenciais; (e) houve marcada colinearidade entre os três índices de vegetação utilizados, o que faz com que não se indique a sua utilização conjunta; (f) no caso do feijão, não houve relação entre RE/RD e variáveis espectrais; no caso do trigo, as bandas TM3 e TM4, bem como os índices RND e RTV apresentaram correlações significativas com o Rendimento Declarado, porém nenhuma correlação com o Rendimento Estimado. Dadas as potencialidades e as vantagens do entendimento das relações pesquisadas, recomenda-se que seja dada continuidade a esta linha de pesquisas, tendo-se indicado algumas sugestões para futuras investigações.The detailed understanding about the relationships between agronomic and spectral variables of some main crops has been one of the most pursued goals of agricultural remote sensing in the last 20 years. From this knowledge, one would be able to estimate crop variables and crop conditions; in the other hand those variables would be input for growth/yield existing models. In this way, the objectives of this work were to give subsidies and responses to some questions such as: how are the relationships between some agronomic and spectral parameters?, which is the significance level of these relationships? what are the physical and physiological bases for these relationships? what are the spectral bands with more agricultural information content? and so on. The studied cultures were wheat (Triticum aestivum, L.) and bean (Phaseolus vulgaris, L.); the agronomic parameters were: Average Height; Number of Green Leafs/plant; Dry Matter Weight/plant; Percent Soil Cover; Moisture Content; Green Leaf Area Index; Phytomass; Estimated Yield and Declared Yield. These data were collected in 1987 winter cycle from 55 irrigated areas of wheat and bean at Barretos/Guaíra region (São Paulo State); spectral data were collected in two levels: (a) the satellite level - the digital numbers from the six reflective TM/Landsat bands (two passages dates) were extracted and transformed to reflectance values; TM3 (red) and TM4 (near infrared) values were rationed to obtain three spectral vegetation indices: Simple Ratio (RRS), Normalized Difference (RND) and Transformed Vegetation Index (RTV); (b) the "in situ" level- field spectroscopy (400 to 1100 nm) provided reflectance data which enabled TM1, 2, 3, 4 bands simulation and the obtainment of RRS, RND and RTV spectral vegetation indices. Initially graphic analyses showed the behavior of seven agronomic and nine spectral variables during wheat and bean biologic cycles; after this, correlation and regression statistical analyses (linear, logarithmic and exponential models) were made to verify the intensity and the significance of the agronomic x spectral variables relationships. Some of the main conclusions were: (a) there are significative interrelationships between spectral and agronomic response patterns (for both wheat and bean); (b) red and infrared bands, and the vegetation indices (RRS, RND, RTV) were the spectral parameters with more canopy information content and they are excellent spectral descriptors of canopy conditions; (c) the phases after spectral emergence until before the foliar senescence are, probably, the best for the relationships between agronomic and spectral variables; (d) these relationships were predominantely curvilinears (logarithmic and exponential models); (e) the studied vegetation indices were significantly intercorrelated and, in this way, it is not indicated that they are used the three joined in the same work; (f) for bean there wasn't correlation between Yield (Estimated or Declared) and spectral variables; for wheat, TM3, TM4, RND and RTV showed significant correlations with Declared Yield. It is recommended the continuity of this type of investigations and some suggestions for future research are presented

Relações entre PVI e diferença normalizada e índice de área foliar, cobertura do solo e densidade de clorofila de trigo e de feijão

Pages: 797-80