Uso de séries temporais Sentinel 1 na identificação de culturas agrícolas utilizando modelos de machine learning

Na área agrícola o Sensoriamento Remoto vem sendo uma opção de baixo custo, no entanto o aumento da disponibilidade de imagens com alta resolução espacial e temporal gratuitas, veio para contribuir de modo significativo para com esses estudos. Mais especificamente as imagens do RADAR/SAR Sentinel-1A e 1B, o qual é capaz de alcançar uma resolução temporal de até 6 dias. As imagens de RADAR são de fundamental importância para compreensão do comportamento de culturas agrícolas e sua identificação, uma vez que independem das condições atmosféricas, favorecendo a aquisição de imagens em quaisquer situações, resultando em séries temporais mais completas e refinadas. Neste estudo buscou-se avaliar o desempenho de três modelos de classificadores de Machine Learning, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e K-Nearest Neighbor (KNN), utilizando séries temporais Sentinel-1/SAR, com a finalidade de identificar os tipos de culturas presentes na região do Panambi, Bahia, no período de safras que compreendem a 2016/2017, 2017/2018. Os procedimentos metodológicos consistiram no pré-processamento das imagens no Software Sentinel’s Application Platform (SNAP); empilhamento de imagens para construção do cubo temporal; filtragem espacial utilizando o método de Análise de Componentes de Densidade de Probabilidade (ACDP); técnicas de Transformação Minimum Noise Fraction (MNF) e MNF Invertido para extração do ruído na frequência das imagens e reconstrução da mesma; e classificação do cubo temporal. Os melhores resultados foram obtidos na filtragem para a polarização VH, com capacidade de melhor separar os alvos agrícolas e para o classificador KNN, alcançando um Kappa de 0,85 e um índice de Exatidão Global de 0,88, seguido do RF com 0,78 e 0,83 e então o SVM com o menor Kappa, 0,59 e 0,67 respectivamente, com melhores respostas na polarização VV. A imagens SAR possuem um alto potencial para identificação de culturas utilizando os modelos propostos em ambas as polarizações, com destaque para o KNN, alcançando uma acurácia geral neste estudo de 96,7%. Entretanto, mais estudos devem ser direcionados para estes fins utilizando imagens Sentinel-1/SAR, fazendo ainda, uso da junção de ambas as polarizações, VV e VH, para alcançar uma maior precisão nas classificações.CAPESIn agricultural field, Remote Sensing has been a low-cost option, however the increase in the availability of free and temporal high-resolution imagery has contributed significantly to these studies. For instance, the images from Sentinel-1A and 1B Synthetic-aperture radar (SAR) are capable of achieving a temporal resolution of up to 6 days. SAR images are pivotal for understanding the behavior of agricultural crops and their identification, since they are independent of atmospheric conditions, favoring the acquisition of images in any situation, resulting in more complete and refined time series. In this study, we evaluate the performance of three models of Machine Learning classifiers, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (KNN), using Sentinel-1 time series, aiming to identify the types of crops present in the region of Panambi, Bahia, during the harvesting (2016/2017 and 2017/2018). We adopted the following methodological procedures: pre-processing the images in the Sentinel’s Application Platform (SNAP) Software; stacking images for the construction of the temporal cube; spatial filtering using the Probability Density Component Analysis (ACDP) method; Minimum Noise Fraction (MNF) and Inverted MNF Transformation techniques for extracting noises in the image frequency and reconstructing them; and classification of the temporal cube. Our best result was obtained in the filtering for the VH polarization, with the ability to better separate the agricultural targets and for the KNN classifier, reaching a Kappa coefficient of 0.85 and a Global Accuracy index of 0.88, followed by the RF with 0.78 and 0.83 and then the SVM with the lowest Kappa coefficient, 0.59 and 0.67 respectively, with better responses in the VV polarization. SAR images have a high potential for identifying cultures using the models proposed in both polarizations, with emphasis on KNN, reaching a general accuracy in this study of 96.7%. However, further studies should focus on these purposes, using Sentinel-1/SAR images and combining both polarizations (VV and VH) as a means to achieve greater accuracy in the classifications

An?lise de esp?culas de esponjas como indicadores paleoambientais em sedimentos lacustres no oeste da Bahia.

The use of sponge spicules in sediments as proxy data has been successful in paleoenvironmental reconstructions. We recovered two sedimentary cores in two ponds located in San Francisco lowland in Western Bahia to understand the paleoclimatic and the lacustrine system dynamics. Sedimentary facies and granulometric analysis were perfomed. Also, organic matter content and presence of diatoms frustules were studied, besides the identification and quantification of sponge spicules detected in sediments, which were dated by 14C. The sediment age ranged between 8410 to 3929 yrs cal BP, corresponding to the Holocene. Sponge spicules of the following species were found: Dosilia pydanieli, Heterorotula fistula, Metania spinata, Oncoslera sp., Radiospongilla inesi and Tubella variabilis. Analysis of the results suggest that the two lakes have a standardized climate pattern alternating between drier and wetter climates in relation to the current climate condition. However, the two lakes differ regarding the sedimentation rate and the microfossil content the pond of the northern portion showed lentic and lotic alternated phases, indicating a paleodrainage at the beginning of the upper Holocene, while the evidences in the southern pond of the lake system there are only lentic phases. Such evidences suggest that other physiographic factors and climate influenced the dynamics of these lakes, such as structure, litholog and tectonics of the ponds substrates.A utiliza??o de esp?culas de esponjas em sedimentos como dado proxy vem obtendo sucesso em proposi??es de reconstru??es paleoambientais. Para compreender as condi??es paleoclim?ticas e din?micas do sistema lacustre, localizado na Depress?o do S?o Francisco, no oeste do estado da Bahia, foram recuperados dois testemunhos em duas lagoas. Foram realizadas an?lises de f?cies, ensaios granulom?tricos, de conte?do de mat?ria org?nica e presen?a de diatom?ceas, al?m da identifica??o e quantifica??o de esp?culas de esponjas detectadas nos sedimentos holoc?nicos, que foram datados por 14C. A idade das amostras dos sedimentos variou entre 8.410 a 3.929 cal. AP. Foram encontradas esp?culas das esponjas Dosilia pydanieli, Heterorotula fistula, Metania spinata, Oncoslera sp, Radiospongilla inesi e Tubella variabilis. As an?lises sugerem que as duas lagoas tiveram situa??es clim?ticas com altern?ncia entre fases mais secas e mais ?midas em rela??o ao clima atual. No entanto, as duas lagoas diferem no que tange ? taxa de sedimenta??o e conte?do microfossil?fero. Para a lagoa da por??o norte os resultados evidenciaram altern?ncia de fases l?nticas e l?ticas, indicando uma paleodrenagem no in?cio do Holoceno superior, enquanto as evid?ncias da lagoa ao sul do sistema lacustre indicam apenas fases l?nticas. Tais evid?ncias sugerem que outros fatores fisiogr?ficos, al?m do clima, influenciaram a din?mica dessas lagoas, como caracter?sticas estruturais, tect?nicas e litol?gicas do substrato das lagoas