Análise da intensificação da agricultura no Mato Grosso à partir de dados TRMM 3B42 e de series temporais MODIS/EVI.

The Brazilian state of Mato Grosso (southern Amazonia) is one of the main national producer of agricultural products such as soybean, cotton and corn. After having based its development on the expansion of arable lands through deforestation for thrity years, the agricultural sector is now increasing its productive potential through the adoption of new agricultural management practices such as double cropping systems. Remote sensing tehcniques such as classification of MODIS/TERRA EVI times series are efficient tools for monitoring this phenomena. It appears that double cropping systems with wo comercial crops (soybean and corn or soybean and cotton) improved from 6% to 26% of the total cultivated area in Mato Grosso between 2000- 2001 and 2006-2007 harvests. However, when studying at a county level, those rates vary from 1 to more than 50%, attesting that it exists a strong spatial variability concerning the application of this agricultural management practice. It is argued that this rate is in part drove by the importance of total agricultural areas in a place and by pluviometric conditions. This hypothesis is confirmed by crossing MODIS data with rainfall data. These data are issue from the TRMM 3B42 products, which are computed into parameters such as duration, onset, end of the rain season and total annual rainfalls. Those parameters are found to explain 42% of the spatial variability of the application of double cropping systems in Mato Grosso. O objetivo deste artigo é de mapear as áreas cultivadas com duas safras e de estimar se o grau de intensificação encontrado em uma área pode ser relacionado às condições pluviométricas

Detecting outliers and asserting consistency in agriculture ground truth information by using temporal VI data from modis.

Collecting ground truth data is an important step to be accomplished before performing a supervised classification. However, its quality depends on human, financial and time ressources. It is then important to apply a validation process to assess the reliability of the acquired data. In this study, agricultural infomation was collected in the Brazilian Amazonian State of Mato Grosso in order to map crop expansion based on MODIS EVI temporal profiles. The field work was carried out through interviews for the years 2005-2006 and 2006-2007. This work presents a methodology to validate the training data quality and determine the optimal sample to be used according to the classifier employed. The technique is based on the detection of outlier pixels for each class and is carried out by computing Mahalanobis distances for each pixel. The higher the distance, the further the pixel is from the class centre. Preliminary observations through variation coefficent validate the efficiency of the technique to detect outliers. Then, various subsamples are defined by applying different thresholds to exclude outlier pixels from the classification process. The classification results prove the robustness of the Maximum Likelihood and Spectral Angle Mapper classifiers. Indeed, those classifiers were insensitive to outlier exclusion. On the contrary, the decision tree classifier showed better results when deleting 7.5% of pixels in the training data. The technique managed to detect outliers for all classes. In this study, few outliers were present in the training data, so that the classification quality was not deeply affected by the outliers

Field-oriented assessment of agricultural crops through temporal segmentation of modis VI data.

Monitoring agricultural crops constitutes a vital task for the general understanding of land use spatio-temporal dynamics. This paper presents an approach for the enhancement of current crop monitoring capabilities on a regional scale, in order to allow for the analysis of environmental and socio-economic drivers and impacts of agricultural land use. This work discusses the advantages and current limitations of using 250m VI data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) for this purpose, with emphasis in the difficulty of correctly analyzing pixels whose temporal responses are disturbed due to certain sources of interference such as mixed or heterogeneous land cover. It is shown that the influence of noisy or disturbed pixels can be minimized, and a much more consistent and useful result can be attained, if individual agricultural fields are identified and each field's pixels are analyzed in a collective manner. As such, a method is proposed that makes use of image segmentation techniques based on MODIS temporal information in order to identify portions of the study area that agree with actual agricultural field borders. The pixels of each portion or segment are then analyzed individually in order to estimate the reliability of the temporal signal observed and the consequent relevance of any estimation of land use from that data. The proposed method was applied in the state of Mato Grosso, in mid-western Brazil, where extensive ground truth data was available. Experiments were carried out using several supervised classification algorithms as well as different subsets of land cover classes, in order to test the methodology in a comprehensive way. Results show that the proposed method is capable of consistently improving classification results not only in terms of overall accuracy but also qualitatively by allowing a better understanding of the land use patterns detected. It thus provides a practical and straightforward procedure for enhancing crop-mapping capabilities using temporal series of moderate resolution remote sensing data

Detection de situations à risques pour la culture du soja a partir de données satellitaires TRMM et MODIS.

La culture du soja s?est imposée depuis dix ans comme la première activité économique dans l?Etat du Mato Grosso, en Amazonie brésilienne. Cependant, la forte variabilité spatio-temporelle des précipitations influe directement sur le calendrier agricole et peut engendrer de fortes chutes de rendement. Par exemple, une anticipation des semis par rapport aux dates de début des pluies peut affecter les rendements finaux. L?objectif de cette étude est de détecter ces situations de vulnérabilité à partir de données satellitaires adéquates. D?une part, les données multi-temporelles d?indices de végétation fournies par le satellite MODIS-TERRA (avec une résolution temporelle de 16 jours et une résolution spatiale de 250 m) permettent de réaliser un suivi des cycles phénologiques. Il est alors possible d?estimer les dates de semis à partir d?une méthode par seuil. D?autre part, les estimations de précipitations TRMM (produit 3B42) à une résolution spatiale de 0,25° fournissent des estimations de la date de début des pluies. Les données TRMM et MODIS sont croisées afin de détecter des situations où le semis a été anticipé par rapport au début de la saison des pluies. Il apparaît que 20% du semis de soja de l?année 2005-2006 a été anticipé par rapport au début de la saison des pluies. Cela représente 1 400 000 ha de soja bien répartis sur le territoire du Mato Grosso. The soybean cultivation has proven for 10 years to be the first economical activity in the Brazilian state of Mato Grosso. The strong spatio-temporal variability of rainfalls acts upon the agricultural calendar and then can cause important yield losses. For instance, the planting dates that occur before the wet season onset can be linked to potential yield losses. The aim of this study is to detect those situations using satellite data. On one hand, multi-temporal data of vegetation index proposed by the MODIS-TERRA satellite (16-days of temporal resolution and 250 metres of spatial resolution) allow analysing phenological cycles. Then, planting dates are estimated through a threshold-based method. On the other hand, rainfall estimates from TRMM at a 0, 25° spatial resolution allow detecting the wet season onset. The TRMM and MODIS data are then crossed in order to detect situations where the planting dates were anticipated as compared to the wet season onset. It appears than 20% of the soybean planted during the year 2005-2006 corresponded to such a situation. It represented 1 400 000 ha over the entire state of Mato Grosso

Big Earth Observation Data e aprendizado de máquina para mapeamento da agricultura sustentável no Brasil.

A implementação do iLP, ou seja, a diversificação, rotação, consorcio e/ou sucessão das atividades agrícolas e de pecuária na mesma área formando um único sistema, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável para brasil, com diversos impactos positivos com destaque na conservação do solo e rentabilidade e viabilidade econômica. O acompanhamento da implantação desta iniciativa é fundamental como instrumento de gestão pública, porém ainda é um desafio. Nesta direção, este trabalho discute a aplicação dos conceitos de BIG DATA e aprendizado de máquina para o sensoriamento remoto. Como teste foi utilizado o classificador Random Forest (RF) aplicado a séries temporais MODIS para analisar a capacidade de detecção de certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do mato grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP, sendo o grande desafio o tratamento das SITS em larga escala, necessitando em termos de arquitetura de sistemas processamento paralelo em nuvem, tecnologia esta, cada vez mais disponível

Séries temporais MODIS para a detecção de sistemas integrados de produção agropecuária: uma contribuição para o monitoramento da agricultura de baixa emissão de carbono.

A implementação do iLP, ou seja, a combinação de agricultura e pecuária na mesma área, é considerada uma importante estratégia de intensificação agrícola sustentável no Brasil. Nossa hipótese é que a utilização da técnica Randon Forest (RF) aplicada aos dados do MODIS são capazes de detectar certos iLPs. Para isso, avaliamos a precisão do RF aplicado ao NDVI do MODIS para os anos de 2012 a 2016 em uma área no norte do Mato Grosso. Dois modelos foram testados: (i) usando 11 métricas fenológicas derivadas do MODIS (ii) usando as métricas e os dados originais. O índice kappa para (i) foi de 0,63, sendo 9 deles com potencial discriminatório; o resultado de (ii) foi de 0,84, onde somente 01 métrica foi significativa para discriminação. Nossos resultados indicam que o uso da técnica de classificação RF com dados MODIS tem grande potencial para compor uma metodologia de monitoramento do iLP

Sensoriamento remoto e análise espacial: uma contribuição para o mapeamento dos sistemas integrados de produção agropecuária.

No ano de 2009, o Governo do Brasil apresentou o Plano de Agricultura de Baixa Emissão de Carbono, cujo objetivo é a organização de ações para a adoção de tecnologias de produção de alimentos alinhadas aos compromissos de redução de emissões de GEE. Entre diversas práticas destaca-se a implementação da integração lavoura-pecuária (iLP). No entanto, a falta de procedimentos de monitoramento limita a governança do Plano. Os sistemas iLP podem ser adotados em duas abordagens distintas: Inter-anual e intra-anual. Este artigo tem como objetivo utilizar dados provenientes de sensoriamento remoto para identificar áreas de iLP na abordagem interanual no estado do Mato Grosso, na contribuição de um protocolo de monitoramento. Com o resultado, identificou-se que a implantação dos iLP tem seu auge em 2016 quando chega a 5% de toda área de agricultura e pecuária do estado do Mato Grosso

Modelagem de dados oriundos de sensoriamento remoto para o mapeamento de sistemas de integração lavoura-pecuária.

No ano de 2009, o Governo do Brasil apresentou o Plano de Agricultura de Baixa Emissão de Carbono, cujo objetivo é a organização de ações para a adoção de tecnologias de produção de alimentos alinhadas aos compromissos de redução de emissões de GEE. Entre diversas práticas destaca-se a implementação da integração lavoura-pecuária (iLP). No entanto, a falta de procedimentos de monitoramento limita a governança do Plano. Os sistemas iLP podem ser adotados em duas abordagens distintas: Interanual e intra-anual. Este artigo tem como objetivo utilizar dados provenientes de sensoriamento remoto para identificar áreas de iLP na abordagem inter-anual no estado do Mato Grosso, na contribuição de um protocolo de monitoramento. Com o resultado, identificou-se que a implantação dos iLP tem seu auge em 2010 quando chega a 40% de toda área de agricultura do estado do Mato Grosso, com uma decaída em 2012 e certa estabilização até o ano de 2016