MODIS sensor images associated with an agronomic model to estimate soybean grain yield

O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de soja no Rio Grande do Sul, nas safras de 2000/2001 a 2002/2003, por meio de um modelo agronômico implementado em um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Duas abordagens foram utilizadas: o modelo agronômico (AGRO), com valores de índice de área foliar (IAF) obtidos da literatura; e o modelo agronômico-espectral (AGROESPEC), com valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer). As estimativas de produtividade obtidas pelo modelo foram comparadas àquelas fornecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com o uso do teste t para pares de observação. Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, não foram observadas diferenças significativas. Para 2002/2003, o modelo subestimou o valor de produtividade em 7,87 e 7,04%, nas abordagens AGRO e AGROESPEC, respectivamente, em comparação à produtividade fornecida pelo IBGE. Ambas as abordagens do modelo permitiram avaliação objetiva e quantitativa do efeito das condições meteorológicas sobre a produtividade de soja. Entretanto, o AGROESPEC forneceu estimativas mais detalhadas, no que se refere à variação espacial da produtividade, em razão do emprego dos valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS.The objective of this work was to estimate soybean yield in Rio Grande do Sul State, Brazil, for crop years of 2000/2001 to 2002/2003 through an agronomic crop yield model implemented in a geographic information system (GIS). Two approaches were used: an agronomic model (AGRO), with leaf area index (LAI) obtained from literature, and an agronomic-spectral model (AGROESPEC), with LAI estimated from MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer) images. Results were compared with the official estimates provided by Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), using the t test for paired observations. For crop years 2000/2001 and 2001/2002, there were no significant differences. For 2002/2003, AGRO and AGROESPEC approaches underestimated the yield in 7.87 and 7.04%, respectively, in relation to the official data provided by IBGE. Both approaches allowed a practical and quantitative evaluation of weather effects on soybean yield. However, the AGROESPEC provided more detailed estimates, in terms of soybean yield spatial variation, due to the use of LAI values from MODIS images

Produtividade de soja estimada por modelo agrometeorológico num SIG

Os modelos agrometeorológicos integrados em Sistemas de Informação Geográfica - SIG são uma alternativa para simular e quantificar o efeito da variabilidade espacial e temporal do clima sobre a produtividade agrícola. O objetivo deste trabalho foi adaptar e integrar um modelo agrometeorológico num SIG para estimar a produtividade da soja [Glycine max (L.) Merr.]. Foram geradas estimativas de produtividade para 144 municípios do Estado do Paraná, responsáveis por 90% da produção de soja no Estado, em cinco anos-safra no período de 1996/1997 a 2000/2001. O modelo utiliza parâmetros agronômicos e dados meteorológicos para o cálculo da produtividade máxima, a qual é penalizada quando ocorre estresse hídrico. A análise da comparação entre as estimativas municipais obtidas pelo modelo e aquelas divulgadas pela Secretaria de Estado da Agricultura e do Abastecimento (SEAB) do Paraná foi feita através do teste "t" para pares de observação. No ano safra 1996/1997 o modelo superestimou a produtividade em 10,8% em relação à SEAB, o que pode ser atribuído à ocorrência de oídio, cujo efeito não é considerado no modelo. Nos anos safras de 1997/1998, 1998/1999 e 1999/2000 não foram identificadas diferenças (P >; 0,05) entre as estimativas do modelo e da SEAB. Em 2000/2001 a produtividade foi subestimada pelo modelo em 10,5%, sendo que as causas desta diferença precisam ser melhor investigadas. O modelo integrado no SIG mostrou ser uma ferramenta viável para acompanhar a cultura da soja ao longo da estação de crescimento, e estimar a produtividade em municípios do Estado do Paraná.Agrometeorological models interfaced with the Geographic Information System - GIS are an alternative to simulate and quantify the effect of weather spatial and temporal variability on crop yield. The objective of this work was to adapt and interface an agrometeorological model with a GIS to estimate soybean [Glycine max (L.) Merr.] yield. Yield estimates were generated for 144 municipalities in the State of Paraná, Brazil, responsible for 90% of the soybean production in the State, from 1996/1997 to 2000/2001. The model uses agronomical parameters and meteorological data to calculate maximum yield which will be penalized under drought stress. Comparative analyses between the yield estimated by the model and that reported by the Paraná State Department of Agriculture (SEAB) were performed using the "t" test for paired observations. For the 1996/1997 year the model overestimated yield by 10.8%, which may be attributed to the occurrence of fungal diseases not considered by the model. For 1997/1998, 1998/1999 and 1999/2000 no differences (P >; 0.05) were found between the yield estimated by the model and SEAB's data. For 2000/2001 the model underestimated yield by 10.5% and the cause for this difference needs further investigation. The model interfaced with a GIS is an useful tool to monitor soybean crop during growing season to estimate crop yield

Viabilidade de uso de imagens do Landsat em mapeamento de área cultivada com soja no Estado do Paraná

The aim of this work was to evaluate the feasibility of the use of Landsat imagery to map soybean crop areas in Paraná, Brazil, during crop years from 2000/2001 to 2006/2007. The analysis of the quick look images from the TM and ETM+ sensors was performed to select useful images to map soybean crop. The quick looks were classified according to the presence or absence of clouds and technical problems. It was verified that for none of the seven crop years it would have been possible to map soybean crop for the entire Paraná state, even for the three crop years during which both satellites Landsat 5 and 7 were operating simultaneously. The presence of clouds, detected through the optical sensors, should be considered for systematic mapping of summer crops in Brazil.O objetivo deste trabalho foi avaliar a viabilidade do uso de imagens do Landsat, para o mapeamento da área cultivada com soja, nas safras de 2000/2001 a 2006/2007, no Estado do Paraná. A análise dos "quick looks" das imagens dos sensores TM e ETM+ foi feita para selecionar as imagens úteis para o mapeamento da cultura da soja. Os "quick looks" foram classificados de acordo com a presença ou a ausência de nuvens e de problemas técnicos. Conforme os resultados, em nenhum dos sete anos teria sido possível mapear a área cultivada com soja, em todo o Estado, mesmo nos três anos-safra em que os satélites Landsat 5 e 7 operaram em conjunto. A presença de nuvens, detectada pelos sensores ópticos, deve ser levada em conta no mapeamento sistemático da área cultivada com culturas de verão, no Brasil

Spectral and temporal behavior analysis of coffee crop in Landsat images

A definição da resposta espectral da cultura do café é uma das etapas na identificação de lavouras cafeeiras em imagens de satélites de sensoriamento remoto, para fins de mapeamento e estimativa de área plantada. O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial das imagens adquiridas pelos satélites da série Landsat, no mapeamento da cultura do café para a previsão de safras. Foi feita uma análise temporal do comportamento espectral de lavouras de café-formação e café-produção por meio de imagens livres de nuvens adquiridas nos anos de 1999 e 2001. Também foi analisado o comportamento espectral das classes pastagem e mata, que compõem os alvos de maior ocupação na área de estudo. As imagens do período seco foram mais eficientes no mapeamento de lavouras de café-formação e café-produção. As imagens da banda 4 dos dois sensores apresentaram melhor diferenciação espectral entre café e os demais alvos da cena. A reflectância do café-produção apresentou grande variabilidade entre lavouras, que pode ser atribuída à idade, espaçamento de plantas, cultivar, indicando a necessidade de trabalho em campo para a correta identificação das lavouras de café nas imagens Landsat.The definition of the spectral response of coffee crop is one of the steps to identify coffee fields in remote sensing images in order to map and estimate planted area. The objective of this work was to analyze the potential of the images acquired by the Landsat series satellites, for coffee crop mapping and forecast. A temporal analysis of the spectral behavior of coffee crop fields under development and under active production was performed through cloud free images acquired in the years of 1999 and 2001. The spectral behavior of pasture and forest was also analyzed due to their relevance in the study area. The results showed that images acquired during the dry season were more efficient to map coffee crop at early development and under production. Band 4 (near infrared) of both sensors (TM and ETM+) presented best performance for spectral differentiation between coffee crop and other scene targets. The analysis of the reflectance values for active producing coffee crop showed a high spectral variability which may be attributed to age, plants spacing, cultivar, indicating a need for field work for the identification of coffee crop in Landsat scenes

Analytical hierarchical process to identify favorable areas to the coffee crop agroecosystem at municipal scale

O objetivo deste trabalho foi delimitar áreas favoráveis ao agroecossistema cafeeiro, em quatro municípios do Estado de Minas Gerais, pela aplicação do processo analítico hierárquico (AHP). Uma função de ponderação aritmética foi obtida, com base nas premissas de favorabilidade à cafeicultura, considerando-se as seguintes variáveis: solo, declividade, orientação de vertentes, altimetria e as possíveis áreas de preservação permanente. Essa função permitiu combinar as condições adequadas ao cultivo do café e ressaltar as áreas com maior favorabilidade. Foi verificado que os quatro municípios diferem entre si quanto à favorabilidade ao agroecossistema cafeeiro; porém, ao se considerar apenas as áreas cultivadas com café, foi verificado que os municípios de Boa Esperança e Cristais não diferem entre si.The objective of this work was to delimitate favorable areas to the coffee agroecosystem, in four municipalities of Minas Gerais State, Brazil, using the analytical hierarchical process (AHP). An arithmetic pondering function was obtained, based on the favorability premises to coffee crop production, with regard to the following variables: soil, slope, slope aspect, altimetry, and areas that should be under permanent protection. This function allowed to combine the adequate conditions to coffee crop cultivation and gave emphasis to the most favorable areas. It was observed that all four municipalities were different in terms of their favorability to the coffee agroecosystem; however, when considering only the coffee cultivated areas, it was observed that the municipalities of Boa Esperança and Cristais were not significantly different

Diagnóstico físico-ambiental da cafeicultura no Estado de Minas Gerais – Brasil

The State of Minas Gerais is the major coffee producer in Brazil. The crop is spread over different environments as wellas different management systems. Knowledge about environmental variables helps to establish and define appropriate managementpractices for the coffee crop. The objective of this study was to access spatially and quantitatively the occupation of coffee crop in MinasGerais and to elaborate a land use model for coffee crop in the state taking into account variables such as soil type, altitude, slope andaspect. We have used remote sensing data to map coffee areas and to derive relief data (altitude, slope and aspect). The relief data anda digital soil map were overlapped with the coffee area map in order to access the prevailing relationships. We have also consideredthe most favorable classes of each theme to determine the most suitable environment for coffee crop. Results show that the crop isdistributed within altitudes varying from 500 to 1.200 m. There are coffee fields in all classes of slope but slopes up to 15%predominate. The aspect does not seem to influence the occurrence of coffee since the proportions of coffee fields are about the samein all classes. However, we have found a slightly smaller proportion of coffee placed in west-facing slopes. In relation to soil types,Latossolos and Argissolos are the most occupied with coffee, that is, up to 80% of coffee fields are placed in those soils. About 70%of coffee fields are spread in appropriate environments over the best classes of soil, altitude, slope and aspect.O estado de Minas Gerais é o maior produtor de café no Brasil, onde a cultura está distribuída sob diferentes condiçõesde ambiente e cultivo. O conhecimento de variáveis ambientais favorece a implantação e definição do tipo de manejo adequado aocultivo do café. Objetivou-se, neste trabalho, avaliar em termos espaciais e quantitativos a ocupação da cafeicultura em Minas Geraise propor um modelo de ocupação das áreas cafeeiras com relação às variáveis do meio físico: altimetria, declividade, orientação devertentes e solos. Utilizaram-se dados de sensoriamento remoto para mapear o café e para derivar os dados de altimetria, declividadee orientação de vertentes. Os mapas gerados, juntamente com um mapa de solos, foram sobrepostos ao mapa de áreas cafeeiras,utilizando-se operadores estatísticos zonais para espacialização do café em relação a estes temas. As classes mais favoráveis ao cultivodo cafeeiro foram consideradas para definição de um ambiente mais apto à cultura. Os resultados demonstram que o parque cafeeiroestá distribuído em altitudes variando entre 500 e 1.200 m. São encontradas lavouras em praticamente todas as faixas de declividade,porém há um predomínio de lavouras em declividades entre 5 e 15%.A orientação de vertentes não parece influenciar na distribuiçãoespacial das lavouras de café uma vez que a proporção de lavouras é parecida em todas as classes de orientação. No entanto, aproporção de lavouras em faces orientadas a oeste é ligeiramente inferior. Com relação ao tipo de solo foi observado que 80% doscafezais encontra-se em Latossolos e Argissolos. Cerca de 70% do parque cafeeiro distribui-se adequadamente quando todas asvariáveis são analisadas simultaneamente, ou seja, sob condições favoráveis de altimetria, declividade, orientação de vertentes e solo

Soybean crop area estimation by Modis/Evi data

The objective of this work was to develop a procedure to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul state, Brazil. Estimations were made based on the temporal profiles of the enhanced vegetation index (Evi) calculated from moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) images. The methodology developed for soybean classification was named Modis crop detection algorithm (MCDA). The MCDA provides soybean area estimates in December (first forecast), using images from the sowing period, and March (second forecast), using images from the sowing and maximum crop development periods. The results obtained by the MCDA were compared with the official estimates on soybean area of the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. The coefficients of determination ranged from 0.91 to 0.95, indicating good agreement between the estimates. For the 2000/2001 crop year, the MCDA soybean crop map was evaluated using a soybean crop map derived from Landsat images, and the overall map accuracy was approximately 82%, with similar commission and omission errors. The MCDA was able to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul State and to generate an annual thematic map with the geographic position of the soybean fields. The soybean crop area estimates by the MCDA are in good agreement with the official agricultural statistics. The objective of this work was to develop a procedure to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul state, Brazil. Estimations were made based on the temporal profiles of the enhanced vegetation index (Evi) calculated from moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) images. The methodology developed for soybean classification was named Modis crop detection algorithm (MCDA). The MCDA provides soybean area estimates in December (first forecast), using images from the sowing period, and March (second forecast), using images from the sowing and maximum crop development periods. The results obtained by the MCDA were compared with the official estimates on soybean area of the Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. The coefficients of determination ranged from 0.91 to 0.95, indicating good agreement between the estimates. For the 2000/2001 crop year, the MCDA soybean crop map was evaluated using a soybean crop map derived from Landsat images, and the overall map accuracy was approximately 82%, with similar commission and omission errors. The MCDA was able to estimate soybean crop areas in Rio Grande do Sul State and to generate an annual thematic map with the geographic position of the soybean fields. The soybean crop area estimates by the MCDA are in good agreement with the official agricultural statistics

IDENTIFICAÇÃO DE ÁREAS ALAGADAS NO BIOMA PANTANAL – BRASIL – UTILIZANDO DADOS MULTITEMPORAIS TERRA/MODIS

O Pantanal é a maior área úmida tropical do planeta e a principal área alagada do Brasil. As inundações sazonais são uma das principais características deste bioma sendo um fator ecológico fundamental na região. As séries temporais de imagens de sensoriamento remoto são uma importante ferramenta para auxiliar no monitoramento destas áreas. O objetivo deste trabalho foi identificar as áreas alagadas do Bioma Pantanal a partir das variações espaciais e temporais dos valores do índice de vegetação EVI (Enhanced Vegetation Index) extraídos das imagens do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) empregando a análise por componentes principais. Foram utilizadas 217 imagens de EVI do período de 2000 a 2008, e dados de precipitação do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). A partir da análise por componentes principais buscou-se representar a variabilidade no tempo de cada pixel que compõe a imagem da região. As áreas que apresentaram maior variabilidade foram classificadas como áreas alagadas. Neste trabalho, foi possível identificar a dinâmica da região, ou seja, períodos de seca e alagamento e obter informações sobre a sazonalidade da vegetação bem como o perfil temporal do EVI para as áreas inundáveis na região Palavras-chave: Sensoriamento remoto. Análise de componentes principais. Índice de vegetação. Identification flooded areas of the Pantanal Biome – Brazil – using multitemporal terra/MODIS data The Pantanal is the largest tropical wetland on the planet and the major flooded area of Brazil. The seasonal floods are one of the major characteristics of this biome being a fundamental ecological factor in the region. The time series of remotely sensed images are an important tool to supervise the monitoring of these areas. The objective of this work was to identify the flooded areas of the Pantanal biome based on the spatial and temporal variation of the EVI (Enhanced Vegetation Index) values extracted from the MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) images using principal components analysis. We used 217 EVI images from the period of 2000 to 2008, and precipitation data from the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). From the principal components analysis the variability in time of each pixel that composes the image was obtained for the entire region. Areas that presented the greatest variability were classified as flooded areas. In this work, it was possible to identify the dynamics of the region, i.e., periods of drought and flooding; and to obtain information about vegetation seasonality as well as the temporal profile of the EVI for flooded areas in the region. Key words: Remote sensing. Principal components analysis. Vegetation index

Probabilistic stratified point sampling to estimate soybean crop area

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de um modelo probabilístico de amostragem estratificada por pontos, e definir um tamanho de amostra adequado para estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul. A área foi estratificada de acordo com a percentagem de soja cultivada em cada município do estado: menor que 20, de 20 a 40 e maior que 40%. Foram avaliadas estimativas obtidas por meio de seis tamanhos de amostras, resultantes da combinação de três níveis de significância (10, 5 e 1%) e dois valores de erro amostral (5 e 2,5%). Para cada tamanho de amostra, foram realizados 400 sorteios aleatórios. As estimativas foram avaliadas com base na área de soja obtida de um mapa temático de referência proveniente de uma cuidadosa classificação automática e visual de imagens multitemporais dos satélites TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7 disponível para a safra 2000/2001. A área de soja no Rio Grande do Sul pode ser estimada por meio de um modelo de amostragem probabilística estratificada por pontos, sendo que a melhor estimativa é obtida para o maior tamanho amostral (1.990 pontos), com diferença de apenas -0,14% em relação à estimativa do mapa de referência e um coeficiente de variação de 6,98%.The objective of this work was to evaluate the performance of a probabilistic sampling model stratified by points and to define an appropriate sample size to estimate the cultivated soybean area in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The area was stratified according to the percentage of soybean cultivated in each state municipality: less than 20, from 20 to 40 and more than 40%. Estimates were evaluated based on six sample sizes, resulting from the combination of three significance levels (10, 5 and 1%) and two sampling errors (5 and 2,5%), choosing 400 random samples for each sample size. The estimates were compared to a reference soybean thematic map available for the crop year 2000/2001 that was derived from a careful automatic and visual classification of multitemporal TM/Landsat-5 and ETM+/Landsat-7 images. The soybean area in Rio Grande do Sul State can be estimated through a probabilistic sampling model stratified by points with best estimates obtained for the largest sample size (1,990 points), which differed -0.14% in relation to the estimate of the reference map and had a coefficient of variation of 6.98%

Coffee crop yield estimate using an agrometeorological‑spectral model

O objetivo deste trabalho foi avaliar um modelo agrometeorológico-espectral, para estimar a produtividade de cafezais. Utilizaram-se imagens do sensor MODIS e dados agrometeorológicos do modelo regional de previsão do tempo (ETA), para fornecer as variáveis de entrada para o modelo agrometeorológico-espectral da mesorregião geográfica sul/sudoeste do estado de Minas Gerais nos anos-agrícolas de 2003/2004 a 2007/2008. A variável espectral de entrada do modelo agrometeorológico-espectral, índice de área foliar (IAF), usada no cálculo da produtividade máxima, foi estimada com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido de imagens MODIS. Outras variáveis de entrada no modelo foram: dados meteorológicos gerados pelo modelo ETA e a capacidade de água disponível no solo. Ao comparar a produtividade média estimada pelo modelo com a fornecida oficialmente pelo IBGE, as diferenças relativas obtidas em escala regional foram de: 0,4, 3,0, 5,3, 1,5 e 8,5% para os anos agrícolas 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 e 2007/2008, respectivamente. O modelo agrometeorólogico-espectral, que tem como base o modelo de Doorenbos & Kassan, foi tão eficaz para estimar a produtividade dos cafezais quanto o modelo oficial do IBGE. Além disso, foi possível espacializar a quebra de produtividade e prever 80% da produtividade final na primeira quinzena de fevereiro, antes do início da colheita.The objective of this work was to evaluate an agrometeorological-spectral model to estimate coffee crop yield. Images from the MODIS sensor and meteorological data from the ETA regional weather forecast model were used to provide input variables to the agrometeorological-spectral model, in the South-Southeast region of Minas Gerais State, Brazil, for crop years 2003/2004 to 2007/2008. The input spectral variable of the spectral-agrometeorological model, the leaf area index (LAI), used in the determination of the maximum yield, was estimated with the normalized-difference vegetation index (NDVI) obtained from MODIS images. Other input variables for the model were: meteorological data generated by the ETA model and the soil available water capacity. Comparing 0.4; 3.0; 5.3; 1.5 and 8.5% for crop years 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 and 2007/2008, respectively. The agrometeorological-spectral model, based on Doorenbos & Kassan model, was as efficient as the IBGE official model to estimate the coffee crop yield. Furthermore, it was possible to present the spatial variation of coffee crop yield loss and to predict 80% of final yield by the first fortight of February before the harvest