Análise multitemporal do uso do solo da microbacia do Rio Sarandi no Sudoeste do estado do Paraná, Brasil utilizando imagens LANDSAT/TM

The evaluation of the changes a particular location undergoes over several years may be carried out with the analysis of images in different periods of time. The objective of this study was to carry out the multi-temporal analysis of the land use on the Sarandi River watershed that has predominance of family farms and high agricultural potential and is located in the Southwest mesoregion of the state of Paraná, Southern Brazil. To verify the changes of land use in the basin was necessary to apply the linear image enhancement technique to improve spectral information and facilitate images interpretation. The classification method used was supervised as the Bhattacharya classifier, on LANDSAT/TM satellite’s images, from 1985 to 2010. The data were processed by SPRING and the results showed along these 25 years a 0.40% decline in forest cover, with decrease in grazing areas in a ratio of 4.21% and around 6.64% for exposed soil and a increase of 10.52% in agriculture, 0.62% in urban area and 0.11% in water blade. The evaluation of the accuracy of the mappings generated was made using as reference the images LANDSA/TM, IK ranged between (97.2 98.7%) and EG medium was 98% which indicates the efficiency of the classifier.Este trabalho teve como objetivo realizar a análise multitemporal do uso do solo da microbacia do Rio Sarandi que possui predomínio de agricultura familiar e forte potencial agropecuário e está localizada na mesorregião Sudoeste do estado do Paraná, região Sul do Brasil. Para verificar as mudanças de uso do solo da bacia foi necessário aplicar a técnica de realce linear de imagem para melhorar visualmente a informação espectral e facilitar a interpretação das imagens. Fez-se o estudo com imagens do satélite LANDSAT/TM no período de 1985 a 2010, com a técnica de classificação supervisionada com o classificador Bhattacharya. Os dados foram processados no programa SPRING e com os resultados obtidos foi possível evidenciar que ao longo desses 25 anos houve uma diminuição na cobertura florestal de 0,40%, de 4,21% nas áreas de pastagens e de 6,64% para solo exposto e um aumento de 10,52% na agricultura, de 0,62% na área urbana e de 0,11% em lâmina de água. A avaliação da acurácia dos mapeamentos gerados foi feita usando como referência as imagens LANDSA/TM, o IK variou entre (97,2 e 98,7%) e o EG médio foi de 98% o que indica a eficiência do classificador

MAPPING OF SUMMER AGRICULTURAL CROPS IN THE ALTO PARAGUAI BASIN THROUGH EVI/MODIS TIME SERIES

The main land use and land cover (LULC) changes that a given area passes over the time can be evaluated by using spatial-temporal analysis of satellites images. Then, it is possible to identify the LULC changes, as well as the main causes of environmental impacts. The objective of this paper was to analyze the LULC changes of the main agricultural lands cultivated in the Alto Paraguai Basin (BAP). This paper focused on the summer crops (soybean and corn) and the analysis of agricultural expansion. The results, considering a16-year comparison, showed an increase of 40.60% in the expansion of agricultural areas. The evaluation of the accuracy showed the efficiency of the methodology of agricultural mapping, presenting a Kappa Index of 0.85 for the 2000/2001 and 0.86 for the 2015/2016 crop season

Desenvolvimento do Índice de Perigo de Incêndio (IPI) a partir de dados meteorológicos e imagens MODIS para a prevenção e combate a incêndios

O conhecimento da propagação de incêndios é imprescindível para o monitoramento ambiental em função de auxiliar na determinação das áreas suscetíveis as ocorrências e permitir o estabelecimento de métodos de prevenção e combate. O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para determinação de um Índice de Perigo de Incêndio (IPI). Para análise da eficiência deste índice, utilizou-se como área de estudo a região compreendida entre os estados do Pará, Maranhão, Tocantins e Goiás. A metodologia foi desenvolvida a partir do uso de dados como relevo e uso do solo, que são relativamente estáticos, e também de dados dinâmicos, como o índice de vegetação (NDVI) derivado de imagens do sensor orbital MODIS, bem como dados meteorológicos calculados e interpolados diariamente por meio do inverso do quadrado das distâncias (IQD). Os resultados mostraram-se efetivos, trazendo um bom panorama das condições para a perigo e propagação de incêndios, sendo possível replicar tal índice para outros biomas e áreas de interesse

Artificial Neural Networks and Data Mining Techniques for Summer Crop Discrimination: A New Approach

The objective of this research was to distinguish and estimate cultivated areas of soybean and corn in Paraná State, Brazil, in the 2014/2015 crop season. The main obstacle in mapping summer crops using vegetation index images is to separate the cultivated areas with soybean and corn. These crops planted in a similar period present similar spectral signatures. Thus, with the use of Data Mining techniques (DM) and Artificial Neural Network (ANN) it was possible to carry out the crop mapping, even for those that present similarities in spectral-temporal profile of vegetation indexes. The accuracy obtained in the mappings resulted in a KI (Kappa Index) of 0.78 and 89% of OA (overall accuracy) indicating a high accuracy in the separation of soybean and corn summer crops