Spatial distribution of Canola culture in the State of Paraná (Brazil) between the agricultural years of 2005 and 2009

S.C. Wrublack, V.H.R. Prudente, E. Mercante, and S.R.M Coelho. 2013. Spatial distribution of Canola culture in the State of Paraná (Brazil) between the agricultural years of 2005 and 2009. Cien. Inv. Agr. 40(3): 513-521. There are a number of crops that are viable for small farms. To increase our knowledge of the occurrence of canola cultivation in the State of Paraná, the present study aimed to identify the areas sown with canola (ha) and to examine canola production (t) during the growing seasons of 2005 to 2009. The methodology involved a literature review and analysis of spatial data from the Secretaria da Agricultura e do Abastecimento do Paraná (SEAB/PR). We used the software ArcGis 9.3 for elaboration of thematic maps of variables as well as the free software GeoDa 0.9.5-i. The identification of spatial dependence was conducted through global univariate spatial autocorrelation using Moran's Index (I) statistic and, at a local level, using Local Indicators of Spatial Association (LISA). Spatial correlation was detected in the data on the area sown (ha) and production (t) for the canola crop. The results also indicated the possibility of expansion of cultivated areas in the State of Paraná, in addition to providing interesting options regarding the composition of systems of crop rotation and soil cover. The application of the spatial statistical area contributed to the recognition of the evolution of the canola crop in the State of Paraná, based on the spatialization of production and sown areas in its municipalities. It is evident that most municipalities show no significant pattern, demonstrating the potential for the expansion of sown areas in the State. For the High-High standard, it was noted that the municipalities were grouped mainly in the western and south-central State of Paraná.S.C. Wrublack, V.H.R. Prudente, E. Mercante y S.R.M. Coelho. 2013. Distribución espacial del cultivo de canola en el Estado de Paraná (Brasil) entre los años agrícolas de 2005 a 2009. Cien. Inv. Agr. 40(3): 513-521. Hay varios cultivos viables para las pequeñas fincas. A fin de proporcionar un mayor conocimiento de la ocurrencia del cultivo de canola en el Estado de Paraná, el presente estudio tuvo como objetivo identificar la superficie sembrada (ha) y producción de canola (t) durante el período de 2005 a 2009. La metodología implicó en una revisión de literatura y análisis de datos espaciales del Secretaria da Agricultura e do Abastecimento do Paraná (SEAB/PR). Se utilizó el software ArcGIS 9.3 para la preparación de mapas temáticos de las variables y el software libre OpenGeoda 0.9.9.6. La identificación de la dependencia espacial se realizó a nivel global mediante la autocorrelación espacial univariado por intermedio de la estadística I de Moran y a nivel local por el indicador local de asociación espacial (LISA). Fue observada la existencia de correlación espacial en el área de datos sembrada (ha) y producción (t) con cultivo de canola. Los resultados también indican que el Estado de Paraná tiene un gran potencial para la expansión del cultivo, además de ser una opción interesante para componer sistemas de rotación de cultivos y la cobertura del suelo. La aplicación de la estadística espacial de área, contribuyó al reconocimiento de la evolución de los cultivos de canola en el Estado de Paraná, a través de la distribución espacial de la producción y de las superficies sembradas de los municipios. Es evidente un mayor número de municipios sin un patrón significativo, lo que demuestra el potencial de expansión de la superficie a sembrar en el Estado. En el estándar Alto-Alto, se observó que los municipios se agrupan principalmente en la región occidental y centro-sur del estado del Paraná

Methods of performance evaluation for the supervised classification of satellite imagery in determining land cover classes

C.H.W Souza, E. Mercante, V.H.R. Prudente and D.D.D. Justina. 2013. Methods of performance evaluation for the supervised classification of satellite imagery in determining land cover classes. Cien. Inv. Agr. 40(2): 419-428. Satellite imagery, in combination with remote sensing techniques, provides a new opportunity for monitoring and assessing crops with lower cost and greater objectivity than traditional surveys. The present research employed Landsat 5/TM satellite imagery to identify the land cover classes in Cafelândia (Paraná, Brasil), a predominantly agricultural town. Five supervised classification methods (parallelepiped (PL), minimum distance (MND), Mahalanobis distance (MHD), maximum likelihood classifier (MLC) and spectral angle mapper (SAM)) were tested in this work. To assess the efficiency of the classifications, accuracy indices and error metrics obtained through total confusion matrices were used. The results indicated that the Mahalanobis and SAM methods generated the smallest errors for the four studied land use classes (soybean, corn, forest, and bare soil), with overall accuracy values of 88% and 86%, respectively, and kappa index values 0.83 and 0.80, respectively. The values of these methods for the applied metrics were 0.88 and 0.86 for the sensitivity index, 0.96 and 0.95 for the total specificity index and 0.84 and 0.81 for Matthews correlation coefficient, respectively. The different classification methods clearly exhibited large variations in their performance for land cover mapping. The use of measures obtained from the error matrix is a suitable method for comparisons of thematic maps.C.H.W. Souza, E. Mercante, V.H.R. Prudente y D.D.D. Justina. 2013. Métodos de evaluación de desempeño para la clasificación supervisada de imágenes satelitales en la determinación de las clases de cobertura terrestre. Cien. Inv. Agr. 40(2): 419-428. Imágenes satelitales junto con técnicas de sensoriarniento remoto ofrecen nuevas oportunidades para el monitoreo y evaluación de cultivos, con menores costos y una mayor objetividad en relación a los métodos tradicionales. La presente investigación utilizó imágenes de satélite Landsat 5/TM para identificar las clases de cobertura del suelo en Cafelândia (Paraná, Brasil), un municipio predominantemente agrícola. Cinco métodos de clasificación supervisada: Paralelepípedo (PL), Distancia mínima (MND), Distancia de Mahalanobis (MHD), Máximo probabilidad (MLC) y Mapeador de Ángulo Espectral (SAM) fueron probados en este trabajo. Con el fin de evaluar la eficiencia de las clasificaciones, se utilizaron índices y métricas de precisión obtenidos a través de matrices de errores y confusión total. Los resultados indicaron que los clasificadores de distancia de Mahalanobis y SAM superaron a los demás, consiguiendo los mejores resultados y proporcionando los menores errores para las cuatro clases estudiadas (soja, maíz, bosque, suelo desnudo), con valores de precisión global de 88 y 86%, respectivamente, y valores de índice de Kappa de 0,83 y 0,80, respectivamente. Para las métricas aplicadas, los valores fueron 0,88 y 0,86 para el índice de sensibilidad, 0,96 y 0,95 para el índice de especificidad y de 0,84 y 0,81 para el coeficiente de correlación de Matthews, respectivamente. La elección de los diferentes tipos de clasificadores claramente resultó en grandes variaciones en el desempeño del mapeamiento de la cobertura y uso de la tierra. El uso de las medidas obtenidas a partir de la matriz de errores es un método adecuado para hacer comparaciones entre mapas temáticos

MERCURY IN THE SEDIMENT OF PELOTAS RIVER BASIN, BRAZIL

<div><p>ABSTRACT Many studies have determined the concentration of trace elements in river sediments in Brazil. Notwithstanding, mercury assessments are scarce, especially because of exclusive extraction techniques and expensive analysis techniques. Still, this element is known for its toxicity, persistence, and bioaccumulation, making its presence in the environment an important factor for biota and human health. For this reason, the objective of this study was to determine the mercury concentration in the sediment of the Pelotas River basin, located on the border of the states of Santa Catarina and Rio Grande do Sul. The sediment was collected at eight locations of the Pelotas basin and, after drying, the mercury was quantified by atomic absorption spectrometry based on the Zeeman-background correction, coupled to a pyrolysis reactor. The mercury concentrations in the sediments of the Pelotas River varied from 40.5 ng g-1 to 62.0 ng g-1 and presented a positive correlation with the fraction of silt and clay. The concentrations of mercury found in sediments of the Pelotas River basin have a low probability of negatively affecting the biota. Nonetheless, given the persistence and bioaccumulation potential of this element, the aforementioned region needs further studies to quantify the risks it may cause on the local biota and human health.</p></div