Discriminação de variedades de citros em imagens CCD/CBERS-2 Discrimination of citrus varieties using CCD/CBERS-2 satellite imagery

O presente trabalho teve o objetivo de avaliar as imagens CCD/CBERS-2 quanto à possibilidade de discriminarem variedades de citros. A área de estudo localiza-se em Itirapina (SP) e, para este estudo, foram utilizadas imagens CCD de três datas (30/05/2004, 16/08/2004 e 11/09/2004). Um modelo que integra os elementos componentes da cena citrícola sensoriada é proposto com o objetivo de explicar a variabilidade das respostas das parcelas de citros em imagens orbitais do tipo CCD/CBERS-2. Foram feitas classificações pelos algoritmos Isoseg e Maxver e, de acordo com o índice kappa, concluiu-se que é possível obterem-se exatidões qualificadas como muito boas, sendo que as melhores classificações foram conseguidas com imagens da estação seca.<br>This paper was aimed at evaluating the possibility of discriminating citrus varieties in CCD imageries from CBERS-2 satellite ("China-Brazil Earth Resouces Satellite"). The study area is located in Itirapina, São Paulo State. For this study, three CCD images from 2004 were acquired (May 30, August 16, and September 11). In order to acquire a better understanding and for explaining the variability of the spectral behavior of the citrus areas in orbital images (like as the CCD/CBERS-2 images) a model that integrates the elements of the citrus scene is proposed and discussed. The images were classified by Isoseg and MaxVer classifiers. According to kappa index, it was possible to obtain classifications qualified as 'very good'. The best results were obtained with the images from the dry season

Uso de imagens de radar para o cálculo da produção primária de plantas aquáticas nas várzeas da Amazônia Use of radar imagery for estimating net primary productivity of aquatic vegetation in the Amazon floodplain

A área da planície de inundação da Amazônia é estimada em 300 000km² e sua produtividade primária em 1,17 x 10(14) g C yr-1. Deste total de área e produtividade, estimativas sugerem que 43% e 62%, respectivamente, são atribuídos às plantas aquáticas. Estas estimativas variam de acordo com o pulso de inundação. Por exemplo, durante o período de seca as plantas terrestres (herbáceas) geralmente ocupam áreas que apresentam plantas aquáticas na cheia. A área e a produtividade destes ecossistemas são informações essenciais para a compreensão da dinâmica biogeoquímica da Amazônia. Imagens de satélites (radar) combinadas com amostragem de campo foram utilizadas para estimar a biomassa e mapear a área de cobertura de plantas aquáticas emergentes para calcular a produção primária de plantas aquáticas na várzea do baixo Amazonas. A combinação de bandas C e L forneceu a melhor correlação (r=0,82) e um ponto de saturação de biomassa intermediário (620 gm-2) para estimar biomassa aérea. O método de segmentação e classificação por região foi utilizado para classificar combinações de bandas C e L para cada período de nível de água, e forneceu uma precisão de mapeamento maior que 95% para determinação espacial de áreas cobertas por plantas aquáticas. Combinando a distribuição espacial de plantas aquáticas, o modelo para estimativa de biomassa aérea e a porcentagem de biomassa submersa, estimou-se espacialmente uma produção primária líquida anual de 1.9x10(12) g C yr-1 (±28%) para as plantas aquáticas em uma área de 394km².<br>Estimates suggest that 43% and 63% of the 300,000km² of Amazon floodplain area and of the 1.17 x 10(14) g C yr-1 of primary productivity, respectively, are attributed to the aquatic vegetation. These numbers change according to the flood pulse. For instance, in the dry season terrestrial herbaceous plants generally occupy areas that have lost their aquatic vegetation. The areal extent and productivity of these ecosystems are essential to construe even an initial understanding of the biogeochemistry of the Amazon. Field measurements were combined with synthetic aperture radar images to evaluate the use of RADARSAT and JERS-1 for estimating biomass changes and mapping of aquatic vegetation, and subsequently estimating the net primary productivity of aquatic vegetation in the lower Amazon. The combination of C and L bands provides the best correlation (r =0.82) and an intermediate saturation point (620 gm-2) for estimating above water biomass of aquatic vegetation. A combination of RADARSAT and JERS-1 images from each water period was classified using a region growing algorithm, and yielded accuracy higher than 95% for the seasonal vegetated areas of the floodplain. The combination of the seasonal mapped area of aquatic vegetation with the statistical SAR-algorithm for estimating above water biomass and the percentage of below water biomass yielded a total annual NPP of 1.9x10(12) g C yr-1 (±28%) for aquatic vegetation