Imagens do sensor Modis para monitoramento agrometereológico de áreas cafeeiras

Agrometeorological monitoring of coffee lands has conventionally been performed in the field using data from land-based meteorological stations and field surveys to observe crop conditions. More recent studies use satellite images, which assess large areas at lower costs. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor of the Earth satellite provides free images with high temporal resolution and vegetation specific products, such as the MOD13, which provides the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) processed in advanced. The objective of this study was to evaluate the relation between the NDVI spectral vegetation index and the meteorological and water balance variables of coffee lands of the south of Minas Gerais in order to obtain statistical models of this relationship. The study area is located in the municipality of Três Pontas, Minas Gerais, Brazil. The statistical models obtained demonstrate a significant negative correlation between the NDVI and water deficit. NDVI values under 70% may represent a water deficit in the coffee plants. The models developed in this study could be used in the agrometeorological monitoring of coffee lands in the south of Minas Gerais.O monitoramento agrometeorológico de áreas cafeeiras tem sido realizado convencionalmente em campo utilizando-se dados de estações meteorológicas terrestres e visitas à lavoura para se observar seu desenvolvimento. Estudos mais recentes utilizam imagens de satélite, que permitem avaliar grandes áreas a custos menores. O sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) do satélite Terra oferece gratuitamente imagens com alta resolução temporal e produtos voltados especialmente para vegetação como o MOD13, que fornece o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) previamente processado. Objetivou-se, no presente estudo, avaliar a relação entre o índice de vegetação espectral NDVI e as variáveis meteorológicas e do balanço hídrico, em áreas cafeeiras do sul de Minas Gerais, visando à obtenção de modelos estatísticos dessa relação. A área de estudo localiza-se no município de Três Pontas, estado de Minas Gerais, Brasil. Os modelos estatísticos desenvolvidos demonstram a correlação significativa negativa entre o NDVI e déficit hídrico. Valores de NDVI menores que 70% podem indicar a deficiência hídrica de cafeeiros. Os modelos desenvolvidos no presente estudo poderão ser usados no monitoramento agrometeorológico de lavouras cafeeiras na região sul de Minas Gerais

Mapeamento da cultura cafeeira por meio de classificação automática utilizando atributos espectrais, texturais e fator de iluminação

Coffee, an important product in Brazilian exports, needs constant monitoring, so that systems and forecasting of existing crops can be reliable. Orbital imagery of medium spatial resolution are tools with great potential for land use mapping and identification of agricultural crops. This research evaluated the performance of the object based classification, applied in OLI/Landsat-8 images, with the purpose of mapping of coffee crops. Three analyzes were made, the first one using exclusively spectral attribute, the second one including textural attributes and the third also considering illumination classes. Six OLI/Landsat-8 multispectral images were used, representing three different coffee phenological stages: fructification, graining and rest. The validation of the classifications was performed by the Monte Carlo method using reference images obtained by visual interpretation. The classification using exclusively spectral attributes resulted an accuracy of 57% for coffee class. There was no phenological stage that provided greater accuracy to the coffee class in the automatic classification of OLI/Landsat-8 images. The results demonstrate that texture is important for coffee detection, thus visual interpretation remains an important step to minimize classification errors.O café, importante produto nas exportações brasileiras, necessita de constante monitoramento para que os sistemas de previsão de safras existentes sejam confiáveis. Imagens orbitais de média resolução espacial são ferramentas com grande potencial para mapeamento do uso do solo e identificação de culturas agrícolas. Nesta pesquisa, visando o mapeamento de áreas cafeeiras, avaliou-se o desempenho da classificação baseada em objetos, associada a técnicas de mineração de dados, aplicada em imagens OLI/Landsat-8. Foram feitas três classificações automáticas, a primeira constando exclusivamente atributos espectrais, a segunda acrescentando atributos texturais e a terceira, incluindo também classes de iluminação do terreno. Foram utilizadas seis imagens multiespectrais, datadas de três diferentes estádios fenológicos da cultura: frutificação, granação e repouso. A validação das classificações foi feita por meio do Método de Monte Carlo utilizando como referência mapas visualmente interpretados. As classificações feitas exclusivamente com atributos espectrais resultaram, para a classe café, exatidão média de 57%. Não houve estádio fenológico que proporcionasse maior exatidão à classe café, entretanto ao incluir os atributos texturais, a exatidão da classe café melhorou para 76%. Assim, observa-se que atributos texturais mostraram-se importantes para detecção automática de áreas cafeeiras

Espacialização e dinâmica da cafeicultura mineira entre 1990 e 2008, utilizando técnicas de geoprocessamento

The aim of this study was to identify coffee cropped areas and production spatial patterns in the state of MinasGerais between 1990 and 2009. IBGE and Statistic Coffee Yearbook data were used. The data was treated by the TerraViewGeographic Information System, which overlaid the coffee information with the state’s district cartographic division. During theyears studied, the cultivated area increased by 17.13%. The South/Southwest, Zona da Mata and Northern regions presentedthe highest growth. The regions Central Mineira and Vale do Mucuri had their coffee areas reduced. The production of the Zonada Mata and South/Southwest regions of the state increased. There was also a reduction of 20.46% in the number of districtsthat produce up to 50,000 60 kg bags of coffee per year. A comparison of the IBGE and Statistic Coffee Yearbook data evidenceda large discrepancy between the official statistics, which showed a greater alignment only from the year 2002 onwards.Objetivou-se, neste trabalho, avaliar e detectar padrões espaciais de área plantada e produção cafeeira no estado deMinas Gerais, entre os anos de 1990 e 2008. Para tanto, foram utilizados dados do IBGE, e o sistema de informação geográficaTerraView, que permitiu a agregação das informações cadastrais do IBGE com a divisão municipal cartográfica do Estado. Aintegração dos dados num SIG permitiu visualizar os dados espacialmente, e possibilitou a identificação das regiões do Estadomais importantes para a cafeicultura. Entre os anos de 1990 e 2009, houve um acréscimo de 16,51% na área plantada, sendo queas mesorregiões Sul/Sudoeste de Minas e Zona da Mata foram as que apresentaram maior crescimento da cafeicultura. Por outrolado, as mesorregiões Central Mineira e Vale do Mucuri tiveram suas áreas de café diminuídas nesse mesmo período. Os mapasde densidade de área plantada, em relação à área do município, revelaram que as regiões Sul/Sudoeste de Minas e Zona da Matasão as que mais dependem economicamente da cafeicultura. Com relação à produção, houve uma redução do número demunicípios que produzem menos de 50 mil sacas e um aumento dos que produzem mais de 50 mil sacas. Os dados de produçãodo IBGE foram comparados aos do Anuário Estatístico do Café, observando-se uma enorme diferença de grandezas entre osdados, até o ano 2002

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras em Machado - MG

The coffee is extremely important activity in southern of Minas Gerais and techniques for estimating acreage, seeking reliable crop forecasts are being intensely investigated. It is presented in this study, an application of Artificial Neural Networks (ANN) for the automatic classification of remote sensing data in order to identify areas of the coffee region Machado, Minas Gerais. The methodology for developing the application of RNA was divided intothree stages: pre-processing of data, training and use of RNA, and analysis of results. The first step was performed dividing the study area into two parts (one embossed busiest and least busy one with relief), because this region has a strong emphasis smooth wavy, causing a greater difficulty of automatic mapping of use earth from satelliteimages. Masks were also created in the drainage network and the urban area. In the second step, various RNA’s were trained from several samples representative of the classes of images of interest and was made to classify the rest ofthe image obtained using the best RNA. The third step consisted in analyzing and validating the results, performing across between the classified map and the map visually classified by neural network chosen. We used the Kappa index to evaluate the performance of the RNA, since the use of this coefficient is satisfactory to assess the accuracy of a thematic classification. The result was higher than the results reported in the literature, with a Kappa index of 0.558 to 0.602 relief busiest and least busy for relief.A cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Apresenta-se,no presente estudo, uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, objetivando identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A metodologia para desenvolvimento da aplicação da RNA foi dividida em três etapas: pré-processamento dos dados; treinamento e uso da RNA; e análise dos resultados. Na primeira etapa foi realizada a divisão da área em estudo em duas partes (uma com relevo mais movimentado e outra com relevo menos movimentado), isso porque a região apresenta relevo suave ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Foram também criadas máscaras na rede de drenagem e área urbana. Na segunda etapa, diversas RNAs foram treinadas a partir de várias amostras de imagens representativas das classes de interesse e foi feita a classificação do restante da imagem utilizando a melhor RNA obtida. A terceira etapa consistiu na análise e validação dos resultados, realizando um cruzamento entre o mapa classificado visualmente e o mapa classificado pela Rede Neural escolhida. Utilizou-se o índice Kappa para avaliar o desempenho da RNA, uma vez que o uso desse coeficiente é satisfatório na avaliação da precisão de uma classificação temática. O resultado obtido foi superior aos resultados encontrados na literatura, com um índice Kappa de 0,558 para o relevo mais movimentado e 0,602 para o relevo menos movimentado

Agronomic performance and productivity of Arabica coffee intercropped with timber species

ABSTRACT The insertion of the tree component in coffee production is a strategy from an economic and environmental perspective. Thus, the objective of this study was to evaluate the temporal influence on the agronomic and productive performance of the coffee crop under the interference of different tree species as a function of spacing. The experiment was set in the municipality of Santo Antônio de Amparo-MG, in 2012, and conducted in a randomized block design with four replications. The treatments were: cultivar ‘Catuai Vermelho IAC 99’ in monoculture (3.40 m x 0.65 m) and intercropped with African mahogany, teak and pink cedar, in two spacings (9 x 13.6 m and 18 x 13.6 m), in coffee rows. Three coffee rows were fixed between rows, totaling 13.6 m. The following variables were evaluated: height (m), stem diameter (cm), crown diameter (m), productivity (bags ha-1) and yield (l/sc) for coffee. From the evaluations, there is a significant effect of height, productivity and yield for the coffee crop. The system intercropped with tree species did not influence coffee productivity and yield until the 3rd harvest and, for the 5th harvest, intercropping with mahogany favored productivity, although the accumulated productivity did not show any treatment effect

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

Técnicas de extração de conhecimentos aplicadas à modelagem de ocorrência da cercosporiose (Cercospora coffeicola Berkeley & Cooke) em cafeeiros na região sul de Minas Gerais

The survey of the progress of Cercospora leaf spot becomes potentially useful and understandable in understanding the disease process and in decision making for control measures. In the last years, computer programs have helped to elucidate what factors are biotic or abiotic more representative. The aim of this work was to investigate, using knowledge extraction techniques, which phenological and environmental attributes most influence on the occurrence of Cercospora leaf spot on coffee trees in southern Minas Gerais, under two tillage systems: conventional and organic. For this, data were organized incidence of Cercospora leaf spot in both cropping systems, with climatic data and phenological crop in a period of five years of evaluation. Then an algorithm based on knowledge extraction decision tree was used to obtain the attributes that most favor the occurrence of Cercospora leaf spot. The generated models were 60% hit rate and showed that the average temperature of the attribute was greater influence on the entire data and the conventional culture system. In organic management, the precipitation and phenology are the factors that most influence the occurrence of disease.O levantamento do progresso da cercosporiose torna-se potencialmente útil e compreensível no entendimento da doença e no processo de tomada de decisão para medidas de controle. Nos últimos anos, programas computacionais têm ajudado a elucidar quais fatores bióticos ou abióticos são mais representativos. Objetivou-se, neste trabalho, investigar,utilizando técnicas de extração do conhecimento, quais atributos ambientais e fenológicos mais influenciam na ocorrência da cercosporiose em cafeeiros no Sul de Minas Gerais, sob dois sistemas de cultivo: convencional e orgânico. Para isso, foram organizados dados de incidência de cercosporiose nos dois sistemas de cultivo, com dados climáticos e fenológicos da cultura,em um período de cinco anos de avaliação. Em seguida, um algoritmo de extração do conhecimento baseado em árvore de decisão foi utilizado para obter os atributos que mais favorecem a ocorrência da cercosporiose. Os modelos gerados tiveram 60% de taxa de acerto e mostraram que a temperatura média foi o atributo de maior influência na totalidade dos dados e para o sistema convencional de cultivo. No manejo orgânico, a precipitação mensal e a fenologia são os fatores que mais interferem na ocorrência da doença

SPACE-TEMPORAL DYNAMICS OF ENDEMIC TREE SPECIES IN SECONDARY FOREST IN THE ATLANTIC FOREST DOMAIN IN BRAZIL

ABSTRACT Understanding the dynamics of endemic tree component species based on natural regeneration (NR) and adult trees (AT) is essential for formulating conservation strategies for protecting these species. The objective of the present study was to identify endemic species in a preserved area of secondary forest in the Atlantic Forest domain in Brazil and to evaluate their dynamics over 24 years. Based on inventories carried out from 1992 to 2016 of the NR (diameter at breast height - dbh ≤ 5 cm) and of the AT (dbh ≥ 5 cm) in ten sites with different characteristics (physiographic, edaphic, and successional), it was possible to, initially, identify 58 species classified as endemic to Brazil (EBR) and/or those exclusive to the Brazilian Atlantic Forest (EAF), among the 226 species in the entire survey. Subsequently, this classification was reassessed based on updated information on its occurrence, and only 38 of these species were maintained as endemic to Brazil and/or to the Atlantic Forest. Some species were recorded in the AT and NR strata, in different sites, throughout the study period, while others occurred in only one level (AT or NR), some with low abundance. Among these endemic species, eight are included in the endangered species lists, and 15 can be classified as rare, as there was only one individual in the survey. Considering the two arboreal strata it was observed that some species were abundant in the forest in all inventories and several sites, while others went throughout the study period with few individuals and, in some cases, disappeared due to mortality. These results contribute to understanding the factors that can affect the local abundance of endemic species over time, allowing the definition of conservation actions for protecting these vulnerable species, thus avoiding their extinction