Spectral characteristics of soybean during the vegetative cycle with landsat 5/TM images in the western Paraná, Brazil

The objective of this study was to analyze changes in the spectral behavior of the soybean crop through spectral profiles of the vegetation indexes NDVI and GVI, expressed by different physical values such as apparent bi-directional reflectance factor (BRF), surface BRF, and normalized BRF derived from images of the Landsat 5/TM. A soybean area located in Cascavel, Paraná, was monitored by using five images of Landsat 5/TM during the 2004/2005 harvesting season. The images were submitted to radiometric transformation, atmospheric correction and normalization, determining physical values of apparent BRF, surface BRF and normalized BRF. NDVI and GVI images were generated in order to distinguish the soybean biomass spectral response. The treatments showed different results for apparent, surface and normalized BRF. Through the profiles of average NDVI and GVI, it was possible to monitor the entire soybean cycle, characterizing its development. It was also observed that the data from normalized BRF negatively affected the spectral curve of soybean crop, mainly, during the phase of vegetative growth, in the 12-9-2004 image.O objetivo deste trabalho foi estudar as mudanças no comportamento espectral da cultura da soja, por meio dos perfis espectrais temporais dos índices de vegetação NDVI e GVI, expressos em diferentes valores físicos: fator de reflectância bidirecional (FRB) aparente, de superfície e normalizado derivados de imagens Landsat 5/TM. Foi monitorada área de cultura de soja localizada próxima ao município de Cascavel - PR, utilizando cinco imagens da safra de 2004/2005, sendo realizados nessas imagens os procedimentos de transformação radiométrica, correção atmosférica e normalização, determinando valores físicos dos fatores de reflectância bidirecional aparente, de superfície e normalizado, respectivamente. Com o intuito de caracterizar a resposta espectral da biomassa da soja, geraram-se imagens referentes aos índices de vegetação NDVI e GVI. Como resultado, a cultura mostrou-se diferente para os tratamentos dos fatores de reflectância bidirecional aparente, de superfície e de normalização. Por meio dos perfis médios espectrais do NDVI e GVI, foi possível acompanhar todo o ciclo da cultura da soja, caracterizando o seu desenvolvimento. Observou-se, ainda, que os dados provenientes do fator de reflectância bidirecional normalizado descaracterizaram a curva espectral da cultura da soja, principalmente em meio à fase de crescimento vegetativo, na data de 9-12-2004.32833

Linear regression models to soybean yield estimate in the west region of the state of paraná, brazil, using spectral data

The main objective of this work was to evaluate the linear regression between spectral response and soybean yield in regional scale. In this study were monitored 36 municipalities from the west region of the states of Parana using five images of Landsat 5/TM during 2004/05 season. The spectral response was converted in physical values, apparent and surface reflectances, by radiometric transformation and atmospheric corrections and both used to calculate NDVI and GVI vegetation indices. Those ones were compared by multiple and simple regression with government official yield values (IBGE). Diagnostic processing method to identify influents values or collinearity was applied to the data too. The results showed that the mean surface reflectance value from all images was more correlated with yield than individual dates. Further, the multiple regressions using all dates and both vegetation indices gave better results than simple regression.O trabalho teve o objetivo de avaliar modelos lineares de regressão entre resposta espectral e produtividade em soja, na escala regional. Para isso, foram monitorados 36 municípios do oeste do Paraná, utilizando cinco imagens do satélite Landsat 5/TM da safra de 2004/2005. Foram realizados os procedimentos de transformação radiométrica e correção atmosférica nas imagens, determinando valores físicos das refletâncias aparente e de superfície. Posteriormente, foram calculados os índices de vegetação NDVI e GVI, os quais, por meio de regressões lineares simples e múltiplas, compararam-se com as produtividades oficiais dos municípios, obtidas das estatísticas IBGE. Aplicou-se também uma análise de diagnóstico, para detectar pontos influentes e de colinearidade. Os resultados mostraram que a média dos valores de NDVI e GVI de todas as imagens foi mais bem relacionada com a produtividade do que para cada data separadamente. O uso de regressões múltiplas com os dois índices, em todas as datas, propiciou melhores resultados de relação com a produtividade.50451

Spatial variability of the physical attributes and the productivity in a distrophic Latosolo of Cascavel - PR, region

Through geostatistics techniques, contour maps, were produced by interpolation using ordinary kriging, representing the spatial variability of the physical attributes; soil density [kg dm-3], soil water [g g-1] and penetration resistance [MPa] in the 0-10, 10-20 and 20-30 cm of depth, besides the soy bean productivity [t ha-1]. Soil attributes and yield data, derived from an unaligned stratified systematic sampling scheme, subdivided in portions with localized management (CML) and without localized management (SML) for the agricultural year 1998/99. The productivity maps in general presented a similar variability standard for the distribution in the non responding area as well as in the area with different chemical treatments applied in the CML plots. Where as the physical attributes presented a similar behavior for the two methods of management. Amongst the physical attributes studied, the penetration resistance in the 0-10 cm of depth was the variable which was best correlated with the productivity.Através de técnicas de geoestatística foram confeccionados mapas de contorno, produzidos por interpolação através da krigagem ordinária representando, desta forma, a variabilidade espacial dos atributos físicos densidade do solo [kg dm-3], teor de água do solo [g g-1] e resistência mecânica a penetração [MPa] nas camadas de 0-10,10-20 e 20-30 cm de profundidade, além da produtividade de soja [t ha-1]. Os atributos do solo e a produtividade se derivaram de um plano de amostragem estratificada sistemática desalinhada, do ano agrícola 1998/99, subdividido em parcelas sem manejo localizado (SML) e parcelas com manejo localizado (CML). De maneira geral, os mapas de produtividade apresentaram um padrão de variabilidade semelhante quanto à distribuição na área não respondendo, assim, ao tratamento químico diferenciado aplicado nas parcelas CML; já os atributos físicos mostraram comportamento semelhante para os dois métodos de cultivo. Dentre os atributos físicos estudados, a resistência à penetração na camada 0-10 cm de profundidade foi a variável que melhor se correlacionou com a produtividade.21221

GIS and remote sensing application on precision agriculture

Global market economy and high competition in prices has led the agricultural sector in Brazil to search for more efficiency and a better information control at field level. Furthermore, the high pressure for natural resources conservation and less soil pollution is another factor to influencing new mentalities to operate th e production process. Precision agriculture is a being used as a form to reach efficiency through the site specific management of crops. It uses GIS, GPS and Remote Sensing technologies to produce and manage soil and crop variability maps in order to optim ise the use of fertilizers and chemicals on agriculture. To study and understand the causes for crop yield and soil variability problems is a challenge to soil and crop management, mainly in nutrition and spraying application, where the site specific manag ement using precision farming technology will have a very important role in the near future. Geotechnologies such as GIS, GPS and Remote Sensing are the key to manipulate the huge amount of information generated at site specific level for each field withi n a farm. Some experiments are being conduced in order to introduce this technology in Brazil, and the data is being processed using geostatistics, GIS and remote sensing techniques. The main goal of this presentation is to show the experiments, the method ology used and some results

Utilização de imagens-fração derivadas do sensor modis para o mapeamento de lavouras de café

Coffee production was closely linked to the economic development of Brazil and, even today, coffee is an important product of the national agriculture. The State of Minas Gerais currently accounts for 52% of the whole coffee area in Brazil. Remote sensing data can provide information for monitoring and mapping of coffee crops, faster and cheaper than conventional methods. In this context, the objective of this study was to assess the effectiveness of coffee crop mapping in Monte Santo de Minas municipality, Minas Gerais State, Brazil, from fraction images derived from MODIS data, in both dry and rainy seasons. The Spectral Linear Mixing Model was used to derive fraction images of soil, coffee, and water/shade. These fraction images served as input data for the supervised automatic classification using the SVM - Support Vector Machine approach. The best results concerning Overall Accuracy and Kappa Index were obtained in the classification of the dry season, with 67% and 0.41, respectively.341102111COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DE PESSOAL DE NÍVEL SUPERIOR - CAPESSem informaçãoA produção de café esteve intimamente ligada ao desenvolvimento econômico do Brasil e ainda hoje o café é um importante produto da agricultura nacional. O Estado de Minas Gerais responde atualmente por 52% de toda a área de café do Brasil. Dados de sensoriamento remoto podem fornecer informações para o monitoramento e o mapeamento de café de maneira mais rápida e menos onerosa do que os métodos convencionais. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia do mapeamento de áreas de café do município de Monte Santo de Minas-MG, a partir de imagens-fração derivadas do sensor MODIS, nas estações de estiagem e de chuva. Através do Modelo Linear de Mistura Espectral, foram derivadas imagens-fração de solo, café e água/sombra. Estas imagens-fração serviram como dados de entrada para a classificação automática supervisionada com o método SVM - Support Vector Machine. Os melhores resultados de Exatidão Global e Índice Kappa foram obtidos na classificação do período seco, sendo 67% e 0,41, respectivamente.||Coffee production was closely linked to the economic development of Brazil and, even today, coffee is an important product of the national agriculture. The State of Minas Gerais currently accounts for 52% of the whole coffee area in Brazil. Remote sensing data can provide information for monitoring and mapping of coffee crops, faster and cheaper than conventional methods. In this context, the objective of this study was to assess the effectiveness of coffee crop mapping in Monte Santo de Minas municipality, Minas Gerais State, Brazil, from fraction images derived from MODIS data, in both dry and rainy seasons. The Spectral Linear Mixing Model was used to derive fraction images of soil, coffee, and water/shade. These fraction images served as input data for the supervised automatic classification using the SVM - Support Vector Machine approach. The best results concerning Overall Accuracy and Kappa Index were obtained in the classification of the dry season, with 67% and 0.41, respectively

Determinação do total acumulado de precipitação, radiação global, evapotranspiração de referência e graus-dias oriundos do modelo ECMWF para o cultivo cana-de-açúcar

The climate variability between the growth and harvesting of sugar cane is very important because it directly affects yield. The MODIS sensor has characteristics like spatial and temporal resolution that can be applied to monitoring of vegetative vigor variability in the land surface and then, temporal profiles generation. Agro meteorological data from ECMWF model are free and easy to access and have a good representation of reality. In this study, we used the period between sugar cane growth and harvest in the state of Sao Paulo, Brazil, from temporal profiles selecting of NDVI behavior. For each period the precipitation, evapotranspiration, global radiation, length (days) and degree-days were accumulated. The periods were presented in a map format on MODIS spatial resolution of 250 meters. The results showed the spatial variability of climate variables and the relationship to the reality presented by official data.O conhecimento da influência da variabilidade climática no período entre o crescimento e a colheita da cana-de-açúcar é de grande importância, pois afeta diretamente a produtividade. O sensor MODIS, devido a sua resolução espacial e temporal, permite o monitoramento da variabilidade do vigor vegetativo na superfície terrestre e, por conseguinte, a geração de perfis temporais deste comportamento a partir de seus produtos. Dados agrometeorológicos obtidos pelo modelo ECMWF, além de gratuitos e de fácil acesso, apresentam boa representatividade da realidade. Neste trabalho, foram utilizados intervalos de crescimento e colheita obtidos pela seleção de perfis temporais de NDVI com comportamento de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo. A partir destes, foram acumulados, dentro de cada período, a soma da precipitação pluvial, evapotranspiração de referência, radiação global e comprimento do período em dias. Além disso, foi feito o somatório de graus-dia da cana-de-açúcar. Todos os resultados foram apresentados em formato de mapa, na resolução espacial do sensor MODIS de 250 metros. A análise dos resultados mostrou que foi possível identificar a variabilidade espacial das variáveis climáticas e sua relação com a realidade apresentada por órgãos oficiais.322331Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES