CLASSIFICAÇÃO DE IMAGEM ORBITAL PELO MÉTODO MÁXIMA VEROSSIMILHANÇA EM QUIXERAMOBIM, CEARÁ, BRASIL

Este trabalho avaliou a eficiência do algoritmo Máxima Verossimilhança (MAXVER),  do município de Quixeramobim, Ceará, Brasil, utilizando imagens do satélite Landsat 8 sensor OLI  para o mapeamento do uso e cobertura do solo. Para a aferição como verdade de campo utilizou-se o GPS (GARMIN Etrex LEGEND Cx), amostrando as diferentes classes de uso e cobertura do solo. As classes amostradas em campo foram: área urbana, solo exposto, pastagem, caatinga e água. Os resultados encontrados mostraram que a classificação geral da imagem teve um valor razoável, indicando acurácia global de 57,50%, o que indica uma maior necessidade de coleta de dados de amostras para a área classificada. O índice Kappa, quando observado por classe, apresentou valores baixos para áreas de solo exposto e pastagem (14% e 30%), obtiveram baixíssimos índices Kappa mostrando que a amostragem foi inadequada para classificação da resposta espectral destas feições. As classes área urbana e água (50% e 54%) apresentaram valores medianos de Kappa para suas feições em relação a amostragem para a classificação de sua resposta espectral. No entanto, a classe caatinga foi a única que apresentou valor representativo de acordo com o índice Kappa (77%). Deve-se aumentar a amostragem em campo das feições, já que o Kappa Global foi muito baixo.

Dinâmica de áreas queimadas através de dados orbitais do sensor modis e influência climática no parque nacional da Chapada Diamantina / Dynamics of burned areas through orbital data from the modis sensor and climate influence in the Chapada Diamantina national park

A frequência e distribuição de áreas queimadas global e regional são fortemente associadas a condições climáticas. O aumento da temperatura e mudanças nas chuvas sazonais e anuais, podem acarretar no aumento do potencial do fogo, uma vez que períodos longos de estiagem são capazes de aumentar a inflamibilidade dos materiais combustíveis e interferir no tamanho e na gravidade de áreas queimadas. O presente trabalho teve como objetivo analisar em escala espaço-temporal as áreas queimadas no Parque Nacional da Chapada Diamantina entre 2001 e 2016, a partir das imagens do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer e verificar a variabilidade de ocorrência de acordo com as chuvas. O resultado demonstrou que 1280, 22km² foram atingidos por queimadas no Parque Nacional. Além dos grandes eventos de queimadas serem precedidos de períodos de estiagem, também foi observado, que os maiores eventos de queimadas ocorreram no último trimestre do ano, mais precisamente, no mês de novembro. As localidades mais críticas identificadas nesse estudo, estão localizadas nas partes oeste,  sul e norte do Parque Nacional. A maior ocorrência de áreas queimadas são ocupadas por campo rupestres, sendo ainda observadas ocorrências modestas em áreas de florestas secundárias-floresta estacional, savanas-cerrado e pastagens. 2015

SO DO SENSOR TM NA ESTIMATIVA DA TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE E MUDANÇA NO USO DO SOLO EM VIÇOSA, MG, BRASIL

O objetivo deste trabalho foi avaliar a dinâmica nouso e cobertura da terra em área de abrangência de Viçosa, Minas Gerais. Para tanto, utilizou-se o algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) e o método de classificação não supervisionada por meio do algoritmo ISODATA. Foi utilizada uma série históricade temperatura do ar (ºC), da Estação Meteorológica Convencional (EMC) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e imagens do sensor TM Landsat 5 do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), noperíodo que compreendeu 16 anos (1994-2010). Os resultados mostraram que nos anosde 1999, 2000, 2003, 2006, 2009 e 2010 mais de 20 mil hectares foram antropizadas, porém, a partir de 1999 inicia-se um acentuado crescimento das áreas classificadas como mata. Os valores demonstraram avanço das áreas antropizadas (58,92% em 1994 para 71,90% em 2010) e uma redução das áreas de pastagens (27,04% em 1994 para 5,90% em 2010). A temperatura da superfície estimada pelo algoritmo SEBAL para os anos de 1994 e 2010, apresentaram valores máximos de 38ºC em áreas antropizadas e valores mínimos de 18ºC em áreas de vegetação. Com base no cálculo do viés médio (VM), o presente estudo mostrou que os dados estimados da temperatura da superfície apresentaram boa correlação de 0,67 com os dados do INMET, já que as temperaturas foram subestimadas e superestimadas com valores mínimos e máximos de -3,83ºC e 2,65ºC em 1994 e 2003. Os resultados obtidos, ainda que em caráter preliminar, indicam a eficiência do Sensoriamento Remoto (SR) por meio da análise das bandas refletivas e termal do satélite Landsat 5 como ferramenta de análise na identificação da dinâmica do uso do solo, mostrando-se eficaz quanto à espacialização dessas anomalias no espaço e no tempo

Uso do sensoriamento remoto na estimativa dos efeitos de ilhas de calor

Os objetivos principais do presente trabalho foram: 1) estimar a temperatura da superfície continental, 2) os índices de vegetação e albedo da superfície e posteriormente 3) comparar a evolução espaço-temporal destas imagens com a climatologia local do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) em Rio Branco, AC. As técnicas de sensoriamento remoto (SR), permitiram uma análise temporal de uso e ocupação do solo, especialmente com vistas a identificar e monitorar as alterações na paisagem. Com base no cálculo do viés médio (VM), o presente estudo mostrou que, em áreas densamente verdes, onde a falta de estações meteorológicas ocorrem, o algoritmo que estimou a temperatura da superfície, pode ser utilizado para o preenchimento de falhas, já que os valores foram ligeiramente subestimados, com valor deste indicador de -0,32ºC para o ano de 1994. Foi verificado também uma superestimativa dos resultados, com valor de viés médio de 0,31ºC para o ano de 1996. Os resultados mostraram um acréscimo de temperatura de faxia média de 1,12ºC de 1990 a 2010. O albedo da superfície aumentou significativamente em Rio Branco, principalmente onde ocorreram as maiores porcentagens da classe “área urbana”. Verificou-se que os valores médios do NDVI, SAVI e IAF apresentaram maiores oscilações, principalmente nos anos de maiores aumento das áreas antropizadas (2005, 2009 e 2010). Os resultados obtidos, ainda que em caráter preliminar, indicam a eficiência do SR por meio da análise da banda termal do satélite Landsat-5 como ferramenta de análise na identificação de ilhas de calor urbanas, mostrando-se eficaz quanto à espacialização dessas anomalias espacial e temporalmente

Mapeamento de Áreas Agrícolas com Máquina de Vetor de Suporte no Noroeste de Minas Gerais, Brasil

A agricultura é um dos setores que mais se destaca na economia do Brasil, sendo necessário muitas vezes o emprego do sensoriamento remoto, para identificação da expansão das áreas agrícolas e estimativas da sua produção. Esse trabalho tem por objetivo mapear as áreas agrícolas do noroeste de Minas Gerais por meio de máquina de vetor de suporte e comparar os resultados obtidos com o censo estatístico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Para identificação das áreas agrícolas foi utilizado o algoritmo Service Vector Machine e imagens dos satélites e sensores Landsat 8 / OLI e Terra / MODIS. As amostras de treinamento do algoritmo foram obtidas por meio de imagem de alta resolução espacial, disponível no programa Google Earth Pro, nas classes rios, floresta, agricultura, pastagem e silvicultura. O mapeamento utilizando imagem do sensor OLI apresentou melhor Acurácia Global (0,81) e Kappa (0,66). A classificação com imagem OLI e MODIS apresentaram maior precisão na classe agricultura quando comparada as demais classes, apresentando confusão com pastagem, em decorrência da alta fitomassa da pastagem na época de aquisição das imagens (verão). O cálculo das áreas agrícolas demonstra superestimativa do Service Vector Machine (SVM) na classificação das imagens OLI e MODIS, com forte relação dos dados MODIS com o censo do IBGE (R²=0,83). Apenas municípios com áreas agrícolas superiores a 50.000 ha apresentaram menor erro na estimativa das áreas agrícolas. A aplicação do algoritmo mostra-se potencial para mapeamento da agricultura por meio de imagens dos sensores MODIS e OLI, porém deve-se avaliar a época de aquisição das imagens orbitais e variações nos parâmetros do algoritmo para melhorar a acurácia da classificação

DETERMINAÇÃO DA TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE NA ÁREA DO PROJETO DE ASSENTAMENTO DIRIGIDO EM SANTA LUZIA, CRUZEIRO DO SUL, AC, BRASIL

Este trabalho avaliou o comportamento da floresta e demais classes espectrais do Projeto de Assentamento Dirigido Santa Luzia, utilizando os recursos do Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto. O período avaliado estende-se entre o ano de 2005 a2010, e procurouavaliar o comportamento da evolução espacial de áreas como a floresta, pastagens e áreas utilizadas para agricultura, assim como demais benfeitorias realizadasno perímetro do assentamento. Neste sentido, os objetivos gerais deste trabalho foram: caracterizar a contração ou a expansão de classes de floresta, pastagens, regeneração da floresta e áreas alagadas, no PAD Santa Luzia, AC. Os resultados encontrados mostraram um significativo aumento do índice de regeneração da floresta e conversão de áreas de pastagens e cultivos em capoeira, considerando que esta tipologia florestal é essencial para o processo de transição de áreas desflorestadas em sua reestruturaçãoà condição de floresta novamente. São ainda apresentados dados que demonstraram a elevação dos valores referentes a corpos d’água, embora as imagens tenham sido adquiridas em períodos de estiagem (período seco amazônico) na região. Os dados obtidos pelo algoritmo de Mahalanobis, evidenciaram um significativo aumento destes recursos na superfície estudada. Os dados apresentaram o comportamento de leve decréscimo para a floresta durante o período avaliado

DETERMINAÇÃO DA TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE NA ÁREA DO PROJETO DE ASSENTAMENTO DIRIGIDO EM SANTA LUZIA, CRUZEIRO DO SUL, AC, BRASIL

Este trabalho avaliou o comportamento da floresta e demais classes espectrais do Projeto de Assentamento Dirigido Santa Luzia, utilizando os recursos do Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto. O período avaliado estende-se entre o ano de 2005 a2010, e procurouavaliar o comportamento da evolução espacial de áreas como a floresta, pastagens e áreas utilizadas para agricultura, assim como demais benfeitorias realizadasno perímetro do assentamento. Neste sentido, os objetivos gerais deste trabalho foram: caracterizar a contração ou a expansão de classes de floresta, pastagens, regeneração da floresta e áreas alagadas, no PAD Santa Luzia, AC. Os resultados encontrados mostraram um significativo aumento do índice de regeneração da floresta e conversão de áreas de pastagens e cultivos em capoeira, considerando que esta tipologia florestal é essencial para o processo de transição de áreas desflorestadas em sua reestruturaçãoà condição de floresta novamente. São ainda apresentados dados que demonstraram a elevação dos valores referentes a corpos d’água, embora as imagens tenham sido adquiridas em períodos de estiagem (período seco amazônico) na região. Os dados obtidos pelo algoritmo de Mahalanobis, evidenciaram um significativo aumento destes recursos na superfície estudada. Os dados apresentaram o comportamento de leve decréscimo para a floresta durante o período avaliado

DINÂMICA ESPACIAL E TEMPORAL DO USO DA TERRA NO MUNICÍPIO DE SEROPÉDICA, RIO DE JANEIRO, BRASIL

Foram avaliados a dinâmica espaço-temporal do uso e cobertura da terra entre os anos de 1990 e 2010 no município de Seropédica, Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ). Foram utilizadas imagens TM (Thematic Mapper) Landsat 5 e os métodos de classificações supervisionadas baseado nos algoritmos da Mínima Distância (MINIDIST), Máxima Verossimilhança (MAXVER) e distância de Mahalanobis (MAHAL). Os resultados obtidos de 1990 mostraram que a classificação MINIDIST superestimou as classes de áreas de água (5,02%), mata (8,94%), solo exposto (16,05%) e pastagem (59,33%), respectivamente. O MINIDIST em 1990 subestimou a classe área urbana (10,66%) comparado com os demais métodos. As classespastagem (59%), mata (20,68%) e água (2,25%) foram superestimadas pelo MINIDIST, enquanto que para as classes espectrais de solo exposto (0,92%), área urbana (11,54%) e eucalipto (5,81%) ocorreram subestimativa comparado aos métodos MAHAL e MAXVER em 2010. O viés médio mostrou que os valores de área para ambos os classificadores foram superestimados em relação aos dados do projeto SOS Mata Atlântica. Os índices de vegetação mostraram-se compatíveis com a literatura, às exceções foram às discrepâncias na estimativa de área atribuídas à transição de períodos secos e chuvosos que ocorreram antes da passagem do satélite sobre a região. Ressalta-se que todos os classificadores utilizados neste estudo são passíveis de erro, ou seja, os classificadores foram desenvolvidos na tentativa de aperfeiçoarem os trabalhos de interpretação visual em Seropédica

Space-time variability of the Roncador river basin in the change of land use and cover and its correlation with climatic variables

The objective of this study was to evaluate the space-time dynamics of the soil use and occupation of the Rio Roncador river basin between 1985 and 2010. The scenes were classified by two methods (partially unsupervised - K-Means and supervised - Maximum likelihood), the Thematic Mapper sensor products on the LANDSAT 5 orbital platform were used for both images of a 25-year time series (1985 to 2000). In order to measure the accuracy of the field the computer application Google Earth was used, in which nine classes (urban area, agricultural area, pasture, exposed soil, native forest, secondary vegetation, mangrove, altitude field and water) were collected. A multiple linear regression was performed, correlating the Normalized Difference Vegetation Index - mean NDVI (dependent variable) with the independent climatic variables (global solar radiation - MJm-2day-1, average air temperature - °C, relative humidity -%, evapotranspiration - mm d-1, and rain - mm). According to the general classification by Kappa parameter of the images for 2005 and 2010, they were identified as very good (68% and 74%). These results confirm that the Roncador River Basin is undergoing transformation in its landscape, with an average reduction of -49% in native vegetation areas due to the increase in urban areas (25%) and agriculture (31%). The statistical analysis showed that rainfall and air temperature were the only variables that presented significant sigma (0.04) and (0.02). The obtained coefficient of determination indicated that 47% of the variations of the "vegetation index" are explained by the environmental variables

Wildfire incidence throughout the Brazilian Pantanal is driven by local climate rather than bovine stocking density

The Pantanal is the world’s largest and most biodiverse continental sheet-flow wetland. Recently, vast tracts of the Pantanal have succumbed to the occurrence of fires, raising serious concerns over the future integrity of the biodiversity and ecosystem services of this biome, including revenues from ecotourism. These wildfires degrade the baseline of natural ecosystems and the ecotourism economy across the region. Local residents (“Pantaneiros”) anecdotally state that extensive cattle herbivory can solve the contemporary flammability problem of the Pantanal by controlling vegetation biomass, thereby preventing or reducing both fuel loads and fires across the region. Here, we examine the covariation between the presence and density of cattle and the incidence of fires across the Brazilian Pantanal. Variables assessed included bovine cattle density, SPI (Standardized Precipitation Index), GPP (Gross Primary Productivity)/biomass estimate, and fire foci along a 19-year time series (2001 to 2019). Our findings show that fire foci across the Pantanal biome are related to climatic variables, such as lower annual precipitation and higher annual drought indices (SPI) rather than to cattle stocking rates. Therefore, the notion of “cattle firefighting”, a popular concept often discussed in some academic circles, cannot be validated because cattle numbers are unrelated to aboveground phytomass. Gross primary productivity further invalidated the “cattle herbivory” hypothesis because GPP was found to be strongly correlated with cattle density but not with the spatial distribution of fires. Fires throughout the Pantanal are currently aggravated by the presence of livestock and result from a combination of extreme weather events and outdated agricultural practices