Avaliação de dados polarimétricos e de atributos de textura em imagens SAR para discriminar a floresta secundária em uma área de domínio de floresta amazônica

This study aims to evaluate the ability of Sentinel-1 polarimetric and backscatter attributes in relation to COSMO-SkyMed (CSM) texture and backscatter features to discriminate secondary vegetation areas in an Amazon Forest domain area, located in Mato Grosso state. In this study, we used polarizations VV and VH from Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) image and HH from CSM SAR image, both in Single Look Complex format. In the Sentinel-1 image, a covariance matrix was generated and the H-Alpha target decomposition theorem was applied, allowing to obtain the attributes Entropy and Angle alpha. In the CSM image obtained the Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) texture attributes: dissimilarity, contrast, homogeneity and second moment. The Support Vector Machine (SVM) algorithm was used for the classification. The Sentinel-1 polarimetric attributes result, with a Kappa index of 0.70 and an overall accuracy of 79.58%, performed better than those derived from CSM, with a Kappa index of 0.56 and overall accuracy 63.67%. However, the Sentinel-1 and CSM attributes did not present satisfactory results to discriminate the different stages of secondary forest.O objetivo do presente estudo foi avaliar a capacidade de atributos polarimétricos e de retroespalhamento do Sentinel-1 em relação às feições de textura e de retroespalhamento do COSMO-SkyMed (CSM), em discriminar diferentes estágios de floresta secundária em uma área de domínio de Floresta Amazônica, no estado do Mato Grosso. Neste estudo, utilizou-se uma imagem de Radar de Abertura Sintética (SAR) do Sentinel-1 nas polarizações VV e VH e uma imagem SAR do CSM na polarização HH, ambas no formato Single Look Complex. Na imagem Sentinel-1 foi gerada a matriz de covariância e aplicado o teorema de decomposição de alvos H-Alpha, para obtenção dos atributos Entropia e Ângulo alfa. Na imagem CSM, foram obtidos os atributos de textura a partir da matriz de co-ocorrência de níveis de cinza (GLCM): dissimilaridade, contraste, homogeneidade e segundo momento. Para a classificação, foi utilizado o algoritmo Máquina de Vetores de Suporte (SVM). A classificação derivada dos atributos polarimétricos do Sentinel-1, com índice Kappa de 0,70 e exatidão global de 79,58%, apresentou desempenho superior àquela derivada do CSM, com índice Kappa de 0,56 e exatidão global de 63,67%. Entretanto, tanto os atributos derivados do Sentinel-1 como do CSM não apresentaram resultados satisfatórios para discriminar os diferentes estágios de floresta secundária

Time series of vegetation índices (NDVI and EVI) from MODIS for detecting deforestation in the Cerrado biome

O Cerrado é um bioma caracterizado por uma ampla variedade de formações vegetacionais, pela forte sazonalidade climática e pela acentuada pressão antrópica. Este estudo analisou o uso de séries temporais (2000-2013) do MODIS EVI e MODIS NDVI para detectar desmatamentos no Cerrado. As áreas de estudo corresponderam aos municípios de Jataí/GO, Luís Eduardo Magalhães/BA, Mateiros/TO e São Miguel do Araguaia/GO. As séries temporais foram suavizadas pelo filtro logística dupla, disponível no programa TIMESAT. Foi utilizada a estatística de Kruskal-Wallis para definir se as assinaturas temporais representativas das formações florestais de Jataí e São Miguel do Araguaia e das formações savânicas dos quatro municípios eram estatisticamente iguais. Em seguida, foram definidos os limiares de desmatamento para cada formação vegetacional (valores de EVI e NDVI abaixo dos quais são considerados desmatamentos). Resultados indicaram que não é possível definir um limiar único de desmatamento para cada formação vegetacional, porém, é possível detectar desmatamentos em formações florestais e savânicas. O desempenho do NDVI foi superior ao EVI no sentido de que a redução nos valores de NDVI durante o evento de desmatamento é mais acentuada do que nos valores de EVI.The Cerrado is a biome characterized by a wide variety of vegetation formations, strong seasonality and high anthropogenic pressure. This study analyzed the use of time series (2000-2013) of MODIS EVI and MODIS NDVI to detect deforestation in the Cerrado. The study areas corresponded to the municipalities of Jataí/GO, Luís Eduardo Magalhães/BA, Mateiros/TO and São Miguel do Araguaia/GO. The time series were smoothed by the double logistic filter, available in the TIMESAT program. Kruskal-Wallis statistics was used to determine whether the representative temporal signatures of forestlands from Jataí and São Miguel do Araguaia and shrublands from all municipalities were statistically equal. Then the deforestation thresholds were identified for each vegetation formation (EVI and NDVI values below of which are considered deforestation). Results indicated that it is not possible to define a single threshold for each type of vegetation, however, it is possible to detect deforestation in forestlands and shrublands. The performance of NDVI was higher than that from EVI since the decrease in the NDVI values during the events of deforestation was higher

SÉRIES TEMPORAIS DE ÍNDICES DE VEGETAÇÃO (NDVI E EVI) DO SENSOR MODIS PARA DETECÇÃO DE DESMATAMENTOS NO BIOMA CERRADO

O Cerrado é um bioma caracterizado por uma ampla variedade de formações vegetacionais, pela forte sazonalidade climática e pela acentuada pressão antrópica. Este estudo analisou o uso de séries temporais (2000-2013) do MODIS EVI e MODIS NDVI para detectar desmatamentos no Cerrado. As áreas de estudo corresponderam aos municípios de Jataí/GO, Luís Eduardo Magalhães/BA, Mateiros/TO e São Miguel do Araguaia/GO. As séries temporais foram suavizadas pelo filtro logística dupla, disponível no programa TIMESAT. Foi utilizada a estatística de Kruskal-Wallis para definir se as assinaturas temporais representativas das formações florestais de Jataí e São Miguel do Araguaia e das formações savânicas dos quatro municípios eram estatisticamente iguais. Em seguida, foram definidos os limiares de desmatamento para cada formação vegetacional (valores de EVI e NDVI abaixo dos quais são considerados desmatamentos). Resultados indicaram que não é possível definir um limiar único de desmatamento para cada formação vegetacional, porém, é possível detectar desmatamentos em formações florestais e savânicas. O desempenho do NDVI foi superior ao EVI no sentido de que a redução nos valores de NDVI durante o evento de desmatamento é mais acentuada do que nos valores de EVI

Temporal series of EVI from MODIS sensor for land use and land cover mapping of western Bahia

Séries temporais têm possibilitado a identificação de mudanças no uso do solo e a discriminação de fitofisionomias. Este estudo objetivou utilizar séries temporais de índice de vegetação realçado (EVI) da plataforma Terra Modis, filtradas pelas técnicas de logística dupla e fração mínima de ruído (MNF) e classificadas pelo algoritmo spectral angle mapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia. Séries temporais representativas das classes: Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerrado denso, Floresta estacional semidecidual, Floresta estacional decidual, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagem cultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM. A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye e coeficiente de concordância Kappa. O filtro de logística dupla e a MNF reduziram significativamente os ruídos presentes nas imagens. A classificação discriminou as classes supracitadas (índice Kappa = 0,8), todavia, baseado em dados anteriores disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico. Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis para discriminar classes de uso e cobertura vegetal representativas do Oeste da Bahia.Temporal series have enabled the identification of changes in land use and the discrimination of phytophysiognomies. This study aimed at using time series of enhanced vegetation index (EVI) of Terra Modis platform, filtered by the double logistics and minimum noise fraction (MNF) algorithms and classified by the spectral angle mapper (SAM) technique to map land use and land cover (LULC) classes from western Bahia. Representative time series of shrub Savanna, sparse Savanna, typical Savanna, dense Savanna, seasonal forest, dry forest, secondary vegetation, croplands and pasturelands were used as reference members in applying the SAM algorithm. The accuracy of mapping was analyzed by RapidEye satellite images and the Kappa's coefficient of agreement. The double logistics and the MNF filters reduced significantly the noise in the images. The classification discriminated all LULC classes (Kappa index = 0.8), however, there were, according to data available in the literature, underestimation of pasturelands and overestimation of typical Savanna. This study demonstrated the potential of time series of Modis sensor to discriminate representative LULC classes of western Bahia

ESPAÇO RURAL DO OESTE BAIANO:IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS AGRÍCOLA SOB SISTEMA DE PLANTIO DIRETO POR MEIO DE DADOS OBTIDOS POR CÂMERA DIGITAL E SÁTÉLITE CBERS-2 CCD

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FRONTEIRA AGRÍCOLA E A DINÂMICA DE USO E OCUPAÇÃO DOS SOLOS NO OESTE DA BAHIA

A expansão da Fronteira Agrícola ocorrera sob o apoio e participação direta do Estado que consolidou o Cerrado baiano como a nova fronteira, a partir da primeira metade da década de 1980. O objetivo é fazer uma análise espaço-temporal da dinâmica econômica, nos trinta anos de uso e ocupação dos solos, do Cerrado baiano. Para o mapeamento do uso e ocupação dos solos utilizou-se como componentes essenciais dados dos Censos Agropecuários de 1970 a 2006 do IBGE, além de dados vetoriais referentes à dinâmica do uso o solo da região de estudo. O padrão de ocupação antrópica ocorreu inicialmente pela entrada da pecuária, sendo mais tarde convertida em área agrícola intensiva, assim como as áreas de cobertura natural. Observou-se uma maior hegemonia na produção de grãos para a microrregião de Barreiras em relacão as demais. As inovações agrícolas trouxeram perdas significativas das antigas culturas produzidas, em função do avanço da agricultura intensiva

FRONTEIRA AGRÍCOLA E A ANÁLISE DA ESTRUTURA DA PAISAGEM NA BACIA DO RIO PRETO - OESTE DA BAHIA

Em áreas de Cerrado a expansão da fronteira agrícola tem sido a principal causa de fragmentação da paisagem. Este artigo tem como objetivo analisar a estrutura espacial da paisagem da bacia hidrográfica do Rio preto, por meio da construção de um índice de qualidade estrutural da paisagem, ao longo destes trinta anos de ocupação. Para a determinação do estado da fragmentação dos remanescentes naturais, avaliou-se previamente o padrão de uso e ocupação do solo na bacia durante o período de 1980 a 2010, e em seguida determinou-se as métricas da paisagem por meio da extensão Path Analyst 5.0, que por seguinte, serviu de base para construção de um modelo de qualidade ambiental da paisagem, o IQEP. Os resultados mostraram que o processo da fronteira agrícola no Oeste da Bahia, a partir de 1985, provocou significativas mudanças na estrutura da paisagem ao longo do tempo e do espaço. As sub-bacias Baixo Curso e Rio Sapão apresentaram forte correlação positiva com TCAI, TCA, PSSD, MPS e CA, ou seja, consideradas de melhor qualidade estrutural. Já as sub-bacias Rio Riachão e Rio do Ouro apresentaram significativo comprometimento do padrão estrutural mediante a redução do IQEP, com susceptibilidade à fragmentação da paisagem, em função da maior contribuição do efeito da borda sob a área central do fragmento

Qualitative analysis of deforestation in the Amazonian Rainforest from SAR, optical and thermal sensors

A mitigação de mudanças climáticas e preservação de ecossistemas depende da redução do desmatamento e degradação de florestas tropicais. O objetivo deste estudo foi analisar imagens de radar, ópticas e termais para identificar desmatamentos por corte raso no período de 2016 a 2018 em uma área localizada no arco de desmatamento da Amazônia. Foram utilizadas imagens de radar em bandas X (satélite COSMO-SkyMed) e C (satélite SENTINEL-1A), índices de vegetação por diferença normalizada (NDVI), índices de umidade por diferença normalizada (NDMI) e temperaturas da superfície terrestre (LST) (satélite Landsat-8). As áreas com evidências de antropismo mapeadas com base nas imagens do satélite COSMO-SkyMed no município de Novo Progresso (PA), período de 2016 a 2018, foram utilizadas como máscara inicial. Imagens de radar identificaram, com boa precisão relativa, as épocas e as áreas de desmatamento. NDVI e NDMI evidenciaram, respectivamente, quedas nas atividades fotossintéticas e nos níveis de biomassa nas áreas de desmatamento identificadas. Já a LST foi mais elevada nas áreas de rebrota em relação à vegetação densa. A análise do potencial de imagens de radar, ópticos e termais mostrou elevada relevância na detecção de desmatamento por corte raso em ambiente florestal úmido.The mitigation of climate change and the preservation of ecosystems depends on the reduction of deforestation and degradation of tropical forests. The objective of this study is to analyze radar, optical, and thermal images to identify clear cut deforestation from 2016 to 2018 in an area located in the arch of deforestation of the Amazon forest. We used X- (COSMO-SkyMed satellite) and C-bands (SENTINEL-1A satellite) radar data, normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference moisture index (NDMI), and land surface temperature (LST) (Landsat-8 satellite). We considered, as an initial mask, the areas with evidence of anthropogenic actions in the municipality of Novo Progresso (PA), from 2016 to 2018. Radar features were able to be identified, with relative accuracy, the time and the area of deforestation. NDVI and NDMI indices showed, respectively, decrease in the photosynthetic activities and the biomass levels in deforested areas. On the other hand, the LST was higher in regrowth areas than in dense vegetation. The analysis of potential of radar, optical, and thermal data showed to be relevant in the identification of clear cut deforestation in tropical rainforest environment

Delimitation of flooded areas based on Sentinel-1 SAR data processed through machine learning

Delimitation of areas subject to flooding is crucial to understand water dynamics and fluvial changes. This study analyzed the potential of C-band Synthetic Aperture Radar (SAR) images acquired by the Sentinel-1 satellite in 2017, 2018, and 2019 to delineate flooded areas in the Central Amazon. The images were processed by the Artificial Neural Network Multi-Layer Perceptron (ANN-MLP) and two K-Nearest Neighbor (KNN-7 and KNN-11) machine learning (ML) classifiers. Pre-processing of Single Look Complex (SLC) SAR images involved the following methodological steps: orbit-file application; radiometric calibration (σ0); Range-Doppler terrain correction; speckle noise filtering; and conversion of linear data to backscattering coefficients (units in dB). We applied the Lee filter, with a window size of 3x3, for speckle filtering. A set of 6000 randomly distributed samples for training (70%), validation (20%), and test (10%) was obtained based on visual interpretation of Sentinel-2 optical satellite image acquired in the same years of SAR images. We found the largest flooded areas in 2019 in the study area (municipality of Parintins and Urucará, Amazonas River, Brazil): 6244km2 by the ANN-MLP classifier; 6268km2 by KNN-7; and 6290km2 by KNN-11, while the smallest flooded areas were found in 2018: 5364km2 by ANN-MLP; 5412km2 by KNN-7; and 5535km2 by KNN-11. The three classifiers presented Kappa coefficients between 0.77 and 0.91. ANN-MLP showed the best accuracy. The presence of shadow effects in the SAR images increased the commission errors

Spectral and temporal characterization of pastures from triangulo mineiro, state of Minas Gerais, using data MODIS EVI2 (2000-2010)

Pastagens cultivadas são as classes de cobertura de terras mais representativas de três municípios (Araguari, Uberaba e Uberlândia) que fazem parte da mesorregião do Triângulo Mineiro no extremo oeste de Minas Gerais. O objetivo dessa pesquisa foi conduzir estudos de caracterização espectro-temporal das pastagens cultivadas dos três municípios acima referidos por meio de séries temporais do produto MODIS EVI2 (índice de vegetação realçado do sensor Moderate Resolution Imaging Spectrorradiometer do período 2000-2010). Para isso, foram selecionadas 25 áreas de pastagens cultivadas da espécie Brachiaria e mais três áreas ocupadas por cultura agrícola, floresta estacional e savana gramíneo-lenhosa. Séries temporais MODIS EVI2 foram obtidas através do portal do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e analisadas por meio de gráfico de linhas, análise de agrupamento hierárquico e somatório dos índices de vegetação. Resultados indicaram que é possível discriminar pastagens cultivadas de outras classes de cobertura de terras da região e que a somatória de valores EVI2 de toda a série histórica pode aumentar consideravelmente essa capacidade de discriminação. A maioria das pastagens cultivadas apresentou assinaturas espectro-temporais distintas. A substituição da pastagem por outros tipos de cobertura de terras (por exemplo, cultura agrícola e vice-versa) é facilmente identificada na série temporal considerada.Cultivated pastures are the most representative land use and land cover classes in the three municipalities (Araguari, Uberaba and Uberlândia) belonging to the Triangulo Mineiro mesorregion in the western part of Minas Gerais State. The objective of this research was to conduct the spectral and temporal characterization of cultivated pastures from the above mentioned municipalities through MODIS EVI2 time series (enhanced vegetation index from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, time series of 2000-2010). We selected 25 sampling areas of cultivated pastures (Brachiaria) and three additional areas occupied with cropland, forestland, and grassland. Temporal series of MODIS EVI2 were obtained from the National Space Research Institute (INPE) data gateway and analyzed via graphs of lines, cluster analysis and cumulative vegetation indices. Results showed that it is possible to discriminate cultivated pastures from other land use and land cover classes and that the cumulative EVI2 data involving entire temporal series can increase this discrimination capability substantially. Most of the cultivated pastures presented distinct spectro-temporal signatures. Changes of cultivated pastures for other land use classes (for instance, croplands and vice-versa) are easily identified in the considered temporal series