Variáveis multitemporais para o mapeamento de áreas de cultivo de café

The objective of this work was to propose a new methodology for mapping coffee cropping areas that includes multitemporal data as input parameters in the classification process, by using the Landsat TM NDVI time series, together with an object-oriented classification approach. The algorithm BFAST was used to analyze coffee, pasture, and native vegetation temporal profiles, allied to a geographic object-based image analysis (GEOBIA) for mapping. The following multitemporal variables derived from the R package greenbrown were used for classification: mean, trend, and seasonality. The results showed that coffee, pasture, and native vegetation have different temporal behaviors, which corroborates the use of these data as input variables for mapping. The classifications using temporal variables, associated with spectral data, achieved high-global accuracy rates with 93% hit. When using only temporal data, ratings also showed a hit percentage above 80% accuracy. Data derived from Landsat TM time series are efficient for mapping coffee cropping areas, reducing confusion between targets and making the classification process more accurate, contributing to a correct characterization and mapping of objects derived from a RapidEye image, with a high spatial solution.O objetivo deste trabalho foi propor uma nova metodologia para o mapeamento de áreas cafeeiras que inclui dados multitemporais como parâmetros de entrada no processo de classificação, por meio de uma série temporal NDVI do Landsat TM, juntamente com uma abordagem de classificação orientada a objeto. O algoritmo BFAST foi utilizado para a análise dos perfis temporais de café, pastagem e vegetação nativa, aliada à análise da imagem baseada em objetos geográficos. Para a classificação, utilizaram-se as seguintes variáveis multitemporais derivadas do pacote greenbrown R: média, tendência e sazonalidade. Os resultados mostraram que o café, a pastagem e a vegetação nativa têm comportamentos temporais distintos, o que corrobora o uso destes dados como variáveis de entrada para o mapeamento. As classificações com uso das variáveis temporais, associadas a dados espectrais, obtiveram altos índices de acurácia global com 93% de acerto. Quando utilizados somente os dados temporais, as classificações ainda mostraram um percentual de acerto acima de 80%. Dados oriundos de séries temporais do Landsat TM são eficientes para o mapeamento de áreas de cultivo cafeeiro, diminuindo a confusão entre os alvos e tornando o processo de classificação mais preciso, o que contribui para a caracterização e o mapeamento de objetos derivados de uma imagem RapidEye, com alta resolução espacial

CHANGE DETECTION IN FORESTS AND SAVANNAS USING STATISTICAL ANALYSIS BASED ON GEOGRAPHICAL OBJECTS

The aim of this work was to assess techniques of land cover change detection in areas of Brazilian Forest and Savanna, using Landsat 5/TM images, and two iterative statistical methodologies based on geographical objects. The sensitivity of the methodologies was assessed in relation to the heterogeneity of the input data, the use of reflectance data and vegetation indices, and the use of different levels of confidence. The periods analyzed were from 2000 to 2006, and from 2006 to 2010. After the segmentation of images, the descriptive statistics average and standard deviation of each object were extracted. The determination of change objects was realized in an iterative way based on the Mahalanobis Distance and the chi-square distribution. The results were validated with an early visual detection and analyzed according to Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve. Significant gains were obtained by using vegetation masks and bands 3 and 4 for both areas tested with 94,67% and 95,02% of the objects correctly detected as changes, respectively for the areas of Forest and Savanna. The use of the NDVI and different images were not satisfactory in this study

Dinâmica espacial de lagoas marginais presentes no rio Aiuruoca, MG, em períodos de cheia e seca

Floodplains are lands periodically covered with water when rivers overflow their banks. In the tropics, a large portion of fish communities uses the floodplains as habitats for feeding, reproduction, and refuge. For this reason, these habitats are priority for fish conservation and management. The present work aims to analyze the classification resulting from object-based method of floodplains, estimating the connectivity with Aiuruoca river. The study required 2 images of Landsat TM sensor, with 30 meters of spatial resolution all obtained in 2001. Given its efficiency to detect floodplain changes and its automated character, this method seems to constitute an operational tool adequate for floodplain monitoring. Lagoas marginais são utilizadas por comunidades de peixes como habitat, alimentação, reprodução e refúgio. Por esta razão estes ambientes são considerados prioritários à conservação e manejos. O presente estudo objetivou realizar a classificação orientada a objeto no intuito de localizar as lagoas marginais presentes no entorno do rio Aiuruoca, identificando a conexão destas ao rio em períodos de cheia e seca. Utilizou-se duas imagens Landsat 5TM, com 30 metros de resolução espacial do ano 2001, representativas do período de cheia e seca, com uma área de estudo de 3.342 km2. A classificação resultou em valores de precisão global variando de 98,9% para a época de cheia e em 98,8% para a época de seca, e de 63% e 52% de precisão pelo índice de Kappa para épocas de cheia e seca, respectivamente. Os resultados indicaram alterações no número, área e na conectividade de  lagoas marginais para os períodos de chuva e seca. Este método se mostrou bastante adequado na identificação de lagoas marginais e possui grande importância no monitoramento das alterações dos ciclos a que estes ambientes estão submetidos, possibilitando o estudo da dinâmica e a possibilidade de utilização no monitoramento e gestão destes ambientes

ANÁLISE DA FRAGMENTAÇÃO FLORESTAL DA ÁREA DE PROTEÇÃO AMBIENTAL COQUEIRAL, COQUEIRAL – MG

http://dx.doi.org/10.5902/1980509815743This study analysed the forest fragmentation of Coqueiral Environmental Protected Area (APA Coqueiral), located in Coqueiral, South region of Minas Gerais state, Brazil. The objective was to evaluate the forest fragmentation of Coqueiral APA, using landscape metrics, as well as, elaborating landscape simulation models to provide future scenarios of ecological restoration, and then, to compare these simulations to the current landscape. Land use analyses were carried out through Geographic Information Systems and Remote Sensing techniques, using a SPOT 5 satellite image (SPOTMAP). Forest fragmentation was analysed by FRAGSTATS software for calculating landscape metrics such as: area, perimeter, shape, and, patch connectivity. We performed 1 and 5 m buffers maps, and a virtual restoration of the Permanent Protected Areas (APP) for landscape simulations. Landscape fragmentation analyses showed that natural vegetation is distributed within 360 patches, being 137 of them smaller than 1 ha. Landscape simulation models revealed that natural vegetation has increased from 1943.13 ha to 2299.02 ha in the restored APP simulation (natural vegetation/restored APPs = VA). The average patch size increased from 7.66 m to 15.75 m in the same simulation in comparison to the current landscape. VA showed a smaller shape value (1.93), indicating that patch shape is simpler in this simulation. This is an important result from the conservation point of view, because as simpler a shape of a patch is, smaller the edge effect is. Isolation values were not statistically different in the simulations: 38.9 m (VN); 40.64 m (VB1); 42.89 m (VB5) e 39.75 m (VA), what indicates low isolation between patches, even in the current landscape. Connectivity index was high (99%) for all simulations, indicating that landscapes have high structural connectivity. These data are relevant inputs to decision makers and to a better planning and management of the APA Coqueiral, allowing us to indicate the priority areas for conservation in this natural reserve.http://dx.doi.org/10.5902/1980509815743Este trabalho analisou a fragmentação florestal da Área de Proteção Ambiental Coqueiral, que está localizada no município de Coqueiral, região Sul do estado de Minas Gerais. O objetivo foi avaliar a fragmentação florestal da área de estudo, a partir de métricas da paisagem, bem como elaborar modelos de simulação da paisagem, no intuito de fornecer cenários futuros de restauração ecológica, e compará-los com a situação atual da paisagem. A análise do uso e ocupação da terra foi obtida por meio de técnicas de Sistemas de Informação Geográfica e Sensoriamento Remoto, a partir de uma imagem (SPOTMAP) do satélite SPOT 5. A análise da fragmentação florestal foi realizada utilizando o software FRAGSTATS, para calcular as métricas da paisagem mensurando parâmetros como: área, perímetro, forma, conectividade dos fragmentos. Para as simulações da paisagem foram criados buffers de 1 e 5 m no entorno de todos os remanescentes florestais da área de estudo, bem como a recuperação virtual das áreas de preservação permanente. A análise da fragmentação da paisagem mostrou que a vegetação natural está distribuída em 360 fragmentos, sendo 137 deles menores que 1 ha. Os modelos de simulação da paisagem mostraram que a área de vegetação aumentou de 1943,13 ha para 2299,02 ha na simulação em que as APPs foram reflorestadas (Vegetação natural/APPs restauradas = VA). O tamanho médio dos fragmentos nesta mesma simulação aumentou em relação à paisagem atual, passando de 7,66 m para 15,75 m. A paisagem VA mostrou um menor valor de forma (1,93), indicando que a forma dos fragmentos nesta simulação foi mais simples, o que é importante do ponto de vista da conservação, pois diminui o efeito de borda nos fragmentos. Os valores de isolamento não apresentaram diferença considerável nas simulações: 38,9 m (VN); 40,64 m (VB1); 42,89 m (VB5) e 39,75 m (VA), indicando um baixo isolamento dos fragmentos, mesmo na paisagem atual. O índice de conectividade foi alto (acima de 99%) para todas as simulações, indicando que as paisagens apresentam elevada conectividade estrutural. Estes dados são relevantes subsídios para a tomada de decisão e para gestão e planejamento da Área Proteção Ambiental Coqueiral, permitindo a indicação de áreas prioritárias para conservação