Superfícies de resposta espectro-temporal de imagens do sensor MODIS para classificação de área de soja no Estado do Rio Grande do Sul

Este trabalho objetivou avaliar o potencial e as limitações das imagens MODIS para classificação e estimativa de área de soja por meio do método de superfície de resposta espectro-temporal (Spectral-Temporal Response Surface - STRS). Um mapa temático das áreas com soja, oriundo da classificação de imagens Landsat do Estado do Rio Grande do Sul, foi utilizado como referência para auxiliar na orientação da amostragem dos pixels de treinamento e para a comparação dos resultados. Seis imagens compostas do sensor MODIS foram utilizadas para a classificação supervisionada da área de soja por meio do algoritmo de máxima verossimilhança (MAXVER) adaptado ao método STRS. Os resultados foram avaliados pelo coeficiente Kappa para a totalidade da área em estudo e também para uma região de latifúndios e outra de minifúndios. O método STRS subestimou em 6,6% a área de soja para toda a região estudada, sendo que a estatística Kappa foi de 0,503. Para as regiões de latifúndios e minifúndios, a área de soja foi superestimada em 8% (Kappa=0,424) e subestimada em 43,4% (Kappa=0,358), respectivamente. As imagens MODIS, por meio do método STRS, demonstraram ter potencial para classificar a área de soja, principalmente em regiões de latifúndios. Em regiões de minifúndios, a correta identificação e classificação das áreas de soja mostrou-se pouco eficiente em razão da baixa resolução espacial das imagens MODIS.This paper was aimed at evaluating the potential and the limitations of MODIS images for soybean classification and area estimation through a Spectral-Temporal Response Surface (STRS) method. A soybean thematic map from Rio Grande do Sul State, Brazil, derived from Landsat images was used as reference data to assist both sample training and results comparison. Six 16-day composite MODIS images were classified through a supervised maximum likelihood algorithm (MAXVER) adapted to the STRS method. The results were evaluated using the Kappa coefficient for the entire study area and for one region dominated by large farms and another by small ones. The STRS method underestimated the soybean area by 6.6%, for the entire study area, with a Kappa coefficient of 0.503. For regions with large and small farms the soybean area was overestimated by 8% (Kappa=0.424) and underestimated by 43.4% (Kappa=0.358), respectively. Eventually, MODIS images, through the STRS method, demonstrated good potential to classify and estimate soybean area, mainly in regions with large farms. For regions with small farms the correct identification and classification of soybean areas showed to be less efficient due to the low spatial resolution of MODIS images

Análise das propriedades ópticas da água do reservatório Rodolfo Costa e Silva – Itaara, RS, Brasil, usando dados espectrais de campo e imagens orbitais multiespectrais

O trabalho avaliou a separabilidade de classes de água, a partir de técnicas de análises da reflectância de superfície, com dados medidos em campo e imagens multiespectrais adquiridas em nível orbital. A área de estudo foi o reservatório Rodolfo Costa e Silva, localizado na região central do Rio Grande do Sul. A metodologia foi baseada na coleta de dados in situ – total de sólidos em suspensão, clorofila (a, b, c), transparência da água e espectros de reflectância bidirecional – em 21 pontos amostrais no dia 16 de maio de 2006. A técnica de remoção do contínuo foi aplicada aos espectros de campo em quatro intervalos de bandas de absorção: 400-550nm, 610-640nm, 650-680nm e 580-700nm. Os parâmetros de remoção do contínuo das bandas de absorção analisados foram: profundidade, área e largura. Verificou-se que os parâmetros de profundidade, área e a largura da banda de absorção não apresentaram potencial de separabilidade em classes espectrais relacionadas à pequena variação na concentração dos componentes opticamente ativos na água. Imagens CBERS-2/CCD e Landsat 5/TM adquiridas em datas próximas à atividade de campo foram corrigidas dos efeitos atmosféricos e classificadas. Os resultados das classificações não apresentaram correlações significativas com os parâmetros de qualidade da água, a fim de proporcionar uma caracterização espectral das classes de água ou compartimentos. A dificuldade no estabelecimento de relações entre os parâmetros de reflectância espectral e qualidade da água foi devida, principalmente, à baixa variabilidade dos componentes opticamente ativos na água do Reservatório Rodolfo Costa e Silva. Neste caso, as análises espectrais testadas neste trabalho não foram sensíveis às pequenas variações observadas por meio dos dados de campo

Integração de informações de multi-sensores para estimar alterações da rugosidade hidráulica da várzea do Baixo Amazonas em função da remoção da floresta inundável

This paper describes the integration of floodplain cover types mapped from MSS and TM Landsat images and floodplain topographic data from SRTM to estimate changes in the hydraulic roughness caused by floodplain forest removal in the last forty years. Land cover maps representing each decade (1970 and 2000) were overlaid to a floodplain height map following the concept of high and low varzea proposed by Whittmann et al. (2002, 2004). A look up table of hydraulic roughness coefficient based on published data was then used to compute the hydraulic roughness in both decades and assess the percent change and the impact of deforestation on the hydraulic roughness coefficient. Results showed that the integration of theory on vegetation resistance to flow and different types of remote sensing derived data allowed to estimate the spatial distribution of hydraulic roughness in the lower Amazon floodplain and to compute the loss in hydraulic resistance in a reach stretching from Parintins (AM) to Almeirim (PA).Pages: 5193-520

Flood risk governance in Brazil and the UK : facilitating knowledge exchange through research gaps and the potential of citizen-generated data

Purpose: The study aims to identify the gaps and the potentialities of citizen-generated data in four axes of warning system: (1) risk knowledge, (2) flood forecasting and monitoring, (3) risk communication and (4) flood risk governance. Design/methodology/approach: Research inputs for this work were gathered during an international virtual dialogue that engaged 40 public servants, practitioners, academics and policymakers from Brazilian and British hazard and risk monitoring agencies during the Covid-19 pandemic. Findings:The common challenges identified were lack of local data, data integration systems, data visualisation tools and lack of communication between flood agencies. Originality/value: This work instigates an interdisciplinary cross-country collaboration and knowledge exchange, focused on tools, methods and policies used in the Brazil and the UK in an attempt to develop trans-disciplinary innovative ideas and initiatives for informing and enhancing flood risk governance

River flood modeling and remote sensing across scales : lessons from Brazil

In Brazil, a substantial understanding of flooding regimes in large natural wetlands, as in the Amazon and Pantanal regions, has been promoted through remote sensing (RS) and river flood modeling. However, less research attention has been given to the floods with socioeconomic impacts. In the last decades, RS has provided new opportunities for improving flood models from local to global scales, especially in regions with large and sparsely gauged river systems. Here we present some recent lessons from Brazil regarding the use of RS in improving flood models across scales. A systematic literature review of current flood model applications in the country using RS showed that flood extent and satellite altimetry data have been underused, in particular at local scales. Models have been validated with remotely sensed water levels and flood extent mainly for large natural wetlands in the Amazon. Then, some examples of recent advances on the use of RS data for improving models are presented. Innovative methods include estimation of river cross-section parameters with data assimilation and genetic calibration algorithms, and floodplain topography estimation based on detailed in situ survey as well as on a combination of water mask and water level time series. Cross-scale comparisons between global, regional, and local flood models in Brazilian rivers also provide valuable insights on the capabilities of current models, showing, for example, that more distributed information of cross-sections are needed to achieve better predictions. We finish by summarizing some current efforts by national and international organizations to estimate flood hazard as well as to monitor and forecast floods in real-time, and discussing perspectives on how current and future satellite missions, in combination with models, could help to mitigate flood related disasters in Brazil