Shade images of forested areas obtained from LANDSAT MSS data

The pixel size in the present day Remote Sensing systems is large enough to include different types of land cover. Depending upon the target area, several components may be present within the pixel. In forested areas, generally, three main components are present: tree canopy, soil (understory), and shadow. The objective is to generate a shade (shadow) image of forested areas from multispectral measurements of LANDSAT MSS (Multispectral Scanner) data by implementing a linear mixing model, where shadow is considered as one of the primary components in a pixel. The shade images are related to the observed variation in forest structure, i.e., the proportion of inferred shadow in a pixel is related to different forest ages, forest types, and tree crown cover. The Constrained Least Squares (CLS) method is used to generate shade images for forest of eucalyptus and vegetation of cerrado using LANDSAT MSS imagery over Itapeva study area in Brazil. The resulted shade images may explain the difference on ages for forest of eucalyptus and the difference on three crown cover for vegetation of cerrado

LINEAR SPECTRAL MIXING MODEL APPLIED IN IMAGES FROM PROBA-V SENSOR: A SPATIAL MULTIRESOLUTION APPROACH

The complexity of pixel composition of orbital images has been commonly referred to the spectral mixture problem. The acquisition of endmembers (pure pixels) direct from image under study is one of the most commonly employed approaches. However, it becomes limited in low or moderate spatial resolutions due to the lower probability of finding those pixels. In this way, this work proposes the combined use of images with different spatial resolutions to estimate the spectral responses of the endmembers in low spatial resolution image, from the obtained proportions derived from the spatial higher-resolution images. The proposed methodology was applied to products provided by PROBA-V satellite with spatial resolution of 100 m and 1 km in the Pantanal region of Mato Grosso state. Initially, the fraction images (proportions) were generated from the 100 m dataset using the endmembers selected directly in the image, considering the higher probability of finding pure pixels in such images. Following the spectral responses of the endmembers in 1 km were estimated by multiple linear regression, using the proportions of the endmembers in the pixels derived from 100 m images. For the evaluation, the endmembers fraction images were compared and field data was used. These analyses indicated that the spectral responses estimated allowed to improve the results with regard to error, to variability, and to the identification of endmembers proportions, considering that inadequate choice of pixels considered as pure in low spatial resolution images can affect the quality of the fraction images for operational use

PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS MULTITEMPORAIS LANDSAT-5 TM E JERS-1 SAR APLICADO AO MAPEAMENTO E MONITORAMENTO DE ÁREAS DE ALTERAÇÃO ANTRÓPICA NA AMAZÔNIA

Landsat-5 TM and JERS-1 SAR images were used to map and monitor areas of anthropic disturbance in the region of the Tepequém plateau and surroundings, Brazilian Amazônia. The study area, performing approximately 400 km2, is covered by tropical rain forest and savanna grassland. Part of the vegetation cover has been continuously replaced by cultivated areas (agriculture and pastures), and disturbed by independent gold mining activities. For the development of this work were used Landsat-5 TM images (acquired in 1987, 1991, 1994, and 1996) and JERS-1 SAR images (acquired in 1993, 1994, and 1996). Landsat-5 TM images were converted to soil, vegetation, and shade components, through a spectral linear mixture modeling. An approach based on image segmentation, region-classification, and map-editing techniques was used to map degraded areas. Over the period, the results showed an increase from 341 hectares to 1,986 hectares in the deforested areas due to agricultural activities in the forested terrain. Concerning to the areas disturbed by mining activities, predominant in the savanna grassland areas, it was identified an increase of 94 hectares to 537 hectares, over the same period. JERS-1 SAR images were investigated as an attempt to supply information referent to the years in which Landsat-5 TM images could not be used, due to the presence of cloud cover. Contrast stretched SAR images were able to detect only recent clear cut and areas under regeneration process in the domain of the rain forest. They do not provide any information regarding areas of gold mining activities in the savanna grassland domain. However, such information was only partially provided by the generation of difference images between different dates. The adopted procedure showed to be very efficient for the case of the Landsat images, producing very accurate maps. Although this procedure has been applied in a small region, it is applicable to map and monitor broad region in the Amazônia. Key words: Remote Sensing, Deforestation, Mining Activities, Image Digital Processing, Landsat-5 TM, JERS-1 SAR.Imagens Landsat-5 TM e JERS-1 SAR foram usadas para mapear e monitorar áreas de alterações antrópicas na região da serra do Tepequém e arredores, no estado de Roraima. A área de estudo, perfazendo aproximadamente 400 km2, é coberta por floresta tropical e campos abertos. Parte da cobertura vegetal nativa tem sido continuamente substituída por áreas cultivadas (agricultura e pastagens), e alteradas por atividades de garimpo. Para o desenvolvimento deste trabalho foram utilizadas imagens Landsat-5 TM (adquiridas em 1987, 1991, 1994 e 1996) e as imagens JERS-1 SAR (adquiridas em 1993, 1994 e 1996). As imagens Landsat-5 TM foram decompostas em componentes solo, vegetação e sombra, através de um modelo linear de mistura espectral. Técnicas de segmentação, classificação por região e edição de imagens foram utilizadas para mapear áreas degradadas. Os resultados mostraram no período um crescimento de 341 hectares para 1.986 hectares, devido a atividades agropastoris em áreas de florestas. Com relação às atividades de garimpo, predominantes em áreas de campos abertos, identificou-se um crescimento de 94 hectares para 537 hectares. Imagens JERS-1 SAR foram analisadas como uma tentativa de prover informações referentes aos anos em que imagens Landsat não puderam ser usadas, devido à presença de cobertura de nuvens. Informações extraídas dessas imagens, realçadas com ampliação linear de contraste, permitiram detectar apenas áreas recém desmatadas, ou em estágio de regeneração no domínio da floresta tropical, não fornecendo qualquer informação relativa às áreas de garimpo, no domínio de campos abertos. Informações relativas às áreas desmatadas por garimpos foram apenas parcialmente fornecidas, através da geração de imagens diferença entre datas distintas. O procedimento adotado mostrou-se eficiente, para o caso das imagens Landsat, produzindo mapas acurados. Embora tenha sido aplicado em uma pequena região, este procedimento pode ser aplicável para mapear e monitorar amplas regiões na Amazônia. Palavras-chave: Sensoriamento Remoto, Desmatamento, Garimpo, Processamento Digital de Imagens, Landsat-5 TM, JERS-1 SAR

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

Vegetation index and spectral linear mixing model for monitoring the Pantanal region

This paper presents the contribution of the normalized difference vegetation index (NDVI) and the fraction images derived from linear mixing model for monitoring the dynamic of the land cover in the Pantanal region. The vegetation index and the vegetation, soil, and shade or water fraction images were derived from Landsat TM (Thematic Mapper) digital data acquired over the alto Taquari (MS) region, on December 22, 1992 (dry season) and on March 12, 1993 (rainy season). These images permitted to analyze the land cover in this region for the image dates, as well as to detect changes occurred during the period of image acquisition. The results indicated an apparent higher sensitivity of vegetation fraction image to land cover variation when compared to vegetation index image. The radiometric rectification method presented a good performance, indicating that the selected dark and bright targets in the images have not changed in the interval between dates of image acquisition.Este trabalho apresenta a contribuição da imagem índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI) e das imagens-fração derivadas de modelo linear de mistura espectral para o monitoramento da dinâmica da cobertura do solo na região do Pantanal. As imagens índice de vegetação e as imagens-fração (vegetação, solo e sombra ou água) foram derivadas dos dados digitais do TM (Thematic Mapper) do Landsat obtidos sobre a região do alto Taquari (MS), em 22 de dezembro de 1992 (período seco) e 12 de março de 1993 (período chuvoso). Estas imagens permitiram analisar a cobertura de solo da região nas datas das imagens, bem como detectar as mudanças ocorridas entre o período de aquisição dessas imagens. Aparentemente, os resultados indicaram maior sensibilidade da imagem-fração de vegetação às variações de cobertura vegetal do solo quando comparada com a imagem índice de vegetação (NDVI). O método de retificação radiométrica apresentou bom desempenho, indicando que tanto os alvos escuros quanto os alvos claros, selecionados nas imagens, não sofreram mudanças durante o intervalo de aquisição das imagens

MODELO LINEAR DE MISTURA ESPECTRAL EM IMAGEM DE MODERADA RESOLUÇÃO ESPACIAL

The concept of spectral mixture offers a wide range of applications in theRemote Sensing area. The application of this concept, however, requires theprior estimation of the component’s (endmembers) spectral response. Thislatter requirement can be achieved by different methods, as reported in theliterature, such as techniques for the detection of pure pixels, use of spectrallibraries, and field radiometric measurements. Among those, the most oftenused is the pure pixel approach. In this approach, the components’ spectralreflectances are estimated by means of pixels covered entirely by a singlecomponent. This approach offers the advantage of allowing the extraction ofthe required spectral reflectance directly from the image data. This approach,however, becomes increasingly unfeasible as the spatial resolution of theimage data decreases, due to the larger ground area covered by a single pixel.In this study we propose a methodology to estimate the spectral reflectance foreach component class in moderate spatial resolution image data, by applyingthe linear mixing model (MLME), and higher spatial resolution image data asauxiliary data. It is expected that this methodology will provide a morepractical way to implement the spectral mixture approach to moderateresolution image data, allowing in this way the expansion of the informationabout the components’ proportions across larger areas, up-scaling informationin regional and global studies. Experiments were carried out using CCD (20m ground resolution) and IRMSS (80 m ground resolution) and WFI (260 mground resolution) CBERS-2 image data, as medium and moderate spatialresolution data, respectively. The spectral reflectances for the components inthe IRMSS and WFI CBERS-2 spectral bands are estimated by applying theproposed methodology. The reliability of the proposed methodology wasassessed by both analyzing scatter plots for CBERS-2 data and by comparingthe fraction images produced by image data sets of the sensors analyzed.O conceito de mistura espectral apresenta várias aplicações na área desensoriamento remoto. Esta abordagem requer, entretanto, o conhecimento apriori da resposta espectral dos membros de referência. Existem, na literatura,diferentes propostas para estimar esta resposta, como por exemplo, o uso depixels puros, o uso de bibliotecas espectrais e a realização de medidasradiométricas de campo. Na prática, a abordagem via pixel puro tem sido amais comumente empregada, por utilizar dados disponíveis na própriaimagem. Esta abordagem vai, entretanto tornando-se gradativamenteimpraticável, na medida em que a resolução espacial dos dados decresce,devido às dimensões da área coberta no terreno por cada pixel. Como soluçãoa este problema, é proposta neste estudo uma metodologia para fins deestimação de refletâncias espectrais em dados de imagens de moderadaresolução espacial, empregando o modelo linear de mistura espectral (MLME)e dados de imagens de resolução espacial média, na qualidade de dadosauxiliares. Objetiva-se desta forma facilitar a utilização das técnicas demistura espectral em estudos regionais, nos quais imagens de moderadaresolução espacial são freqüentemente as mais adequadas. A metodologia proposta foi testada utilizando-se dados dos sensores CCD (20 m) e IRMSS(80 m) e WFI (260 m) a bordo da plataforma CBERS-2, na qualidade dedados de média e moderada resolução espacial, respectivamente. Asrefletâncias espectrais para as classes membros de referência foram estimadaspara as bandas espectrais do IRMSS e WFI CBERS-2 por meio dametodologia proposta. A confiabilidade da abordagem proposta foi avaliadapor meio de diagramas de espalhamento para os dados CBERS-2 e tambémpela comparação entre as imagens-fração, produzidas a partir dos conjuntos dedados de imagem dos sensores analisados

DINÂMICA DOS PRINCIPAIS DOMÍNIOS FITOGEOGRÁFICOS DO NORDESTE BRASILEIRO E SUAS CONEXÕES COM A PRECIPITAÇÃO

his study deals with the temporal variability of Normalized DifferenceVegetation Index (NDVI) for four main vegetation types in the brazilian northeast region: caatinga, cerrado, seasonal forest and ombrophilous forest. The data set used consists of images from the Advanced Very High Resolution Radiometer/National Oceanic and Atmospheric Administration (AVHRR/NOAA) for the 1982-1998 period and rainfall observations from Superintendência para o Desenvolvimento do Nordeste (SUDENE) network. The analyzes were done using monthly rainfall, NDVI composites and their annual amplitude and phase, both in normal and El Niño years. Seasonal and annual rainfall distribution and NDVI time series show distinct behaviour particularly in El Niño years. Also, the amplitude of the NDVI is related to seasonal cycles of rainfall and vegetation cover, being sensitive to climatic anomalies. In northern Ceará state, backlands of Pernambuco state and central Maranhão state, the phase of the first harmonic shows that the timing of the growing season during EN years occurs one month later than the observed one in normal years. Key-words: NDVI; rainfall.Este trabalho analisa a variabilidade temporal do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) para os quatro principais domínios fitogeográficos do Nordeste brasileiro: caatinga, cerrado, floresta estacional e floresta ombrófila. Foram utilizados dados NDVI obtidos pelo sensor Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) a bordo do satélite National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) e de precipitação da Superintendência para o Desenvolvimento do Nordeste (SUDENE) para o período de 1982-1998. As análises foram feitas caracterizando-se o comportamento médio, amplitude e fase do NDVI em anos normais e de El Niño (EN). Os resultados obtidos mostram que o NDVI e o regime pluviométrico dos quatro tipos de vegetação apresentam comportamento distinto em função da variabilidade sazonal e interanual, principalmente em anos de EN. Observou-se também que a amplitude do primeiro harmônico do ciclo anual é sensível às anomalias climáticas, reflete o regime pluviométrico e caracteriza a variabilidade sazonal da cobertura vegetal no Nordeste. Por outro lado, a fase do ciclo anual sugere que em anos de EN o período de máxima variabilidade sazonal no norte do Ceará, interior de Pernambuco e centro do Maranhão, antecipa-se um mês em relação ao observado em anos normais. Palavras-chave: NDVI; precipitação

TÉCNICA DE DETECÇÃO DE MUDANÇAS APLICADA EM IMAGENS DE SATÉLITE COMO FERRAMENTA DE MONITORAMENTO DE USO E COBERTURA DA TERRA NA AMAZÔNIA OCIDENTAL (ACRE)

O objetivo principal do trabalho é analisar algumas técnicas de processamento digital de imagens para estudar a dinâmica de uso e cobertura da terra na porção SW da Amazônia (região do Peixoto, Estado do Acre). A técnica Análise de Vetor de Mudança (AVM) foi utilizada para caracterizar e mapear as transformações de uso e cobertura da terra, bem como a técnica de classificação por regiões (Battacharya), que ainda serviu para verificar , juntamente com dados de campo, o desempenho da classificação temática derivada desse procedimento AVM.O objetivo principal do trabalho é analisar algumas técnicas de processamento digital de imagens para estudar a dinâmica de uso e cobertura da terra na porção SW da Amazônia (região do Peixoto, Estado do Acre). A técnica Análise de Vetor de Mudança (AVM) foi utilizada para caracterizar e mapear as transformações de uso e cobertura da terra, bem como a técnica de classificação por regiões (Battacharya), que ainda serviu para verificar , juntamente com dados de campo, o desempenho da classificação temática derivada desse procedimento AVM

Sensor modis : características gerais e aplicações

O presente trabalho tem como propósito realizar uma abordagem geral sobre um dos principais sensores, denominado MODIS (Moderate Resolution ImagingSpectroradiometer), desenvolvido pela NASA, com o objetivo de determinar como aTerra está mudando e quais as conseqüências para a vida neste planeta, desenvolvendo um entendimento de seu funcionamento como um sistema único e interligado. Seusprodutos permitirão um monitoramento de longa duração da superfície, necessários para o entendimento de mudanças globais. Neste propósito, realiza-se uma descrição sobre este sensor e por fim, uma síntese dos principais produtos gerados por ele e suas aplicações. _________________________________________________________________________________ ABSTRACTThe present work has as purpose to accomplish a general descriptionon one of main sensor, denominated MODIS (Moderate Resolution ImagingSpectroradiometer), developed by NASA, with the objective of determining how theEarth is changing and which the consequences for the life in this planet, developing an understanding of its functioning as an only and interlinked system. Its products willallow a long term monitoring of long duration of the surface, necessary for theunderstanding of global changes. In this purpose, it is presented a description of its systems and finally, a synthesis of the main products generated by this sensor and its applications

ANÁLISE EVOLUTIVA DA COBERTURA VEGETAL E DO USO DA TERRA EM PROJETOS DE ASSENTAMENTOS NA FRONTEIRA AGRÍCOLA AMAZÔNICA, UTILIZANDO GEOTECNOLOGIAS

The southeastern region of Pará, Brazil, constitutes today one of the critical areas of deforestation in Amazonian region, due to the great socioeconomic transformations that have occurred. In this context, the present work evaluates the spatial dynamics of the land cover and land use in the “Agroextrativista Praialta and Piranheira”, “Lago Azul” and “São Francisco” settlement projects. For this, Landsat/TM images from 1984, 1988, 1992, 1996, and 2000 were analyzed considering the supervised classification by regions of fraction images (vegetation, soil, and shade), generated by the Linear Spectral Mixing Model. It was verified that the reduction of primary forest areas is associated with the intensification periods of agricultural and cattle raising activities, with variable intensity according to different settlement projects and the analyzed time periods. Pasture represents the dominant pattern of local land use, increasing in area, sometimes, doubling in consecutive years. For the dynamics of the landscape, the higher percentage of stability occurred for the classes “Floresta Primária” (Primary Forest) and “Capoeira Alta”. Higher percentage of conversion to pasture, especially “Pasto Sujo” (Weedy Pasture), were observed for all the classes mapped. The antropization processes, which occurred in the study areas, have shown distinct trajectories due to the particularities of the migration flux and the strategies of land distribution. Key words: remote sensing; geoprocessing; multi-temporal analysis; landscape dynamics; southeastern Brazilian Amazonia.A microrregião do Sudeste Paraense constitui hoje uma das áreas críticas de desflorestamento na Amazônia, fruto das grandes transformações socioeconômicas que tem atravessado. Neste trabalho é avaliada espacialmente a dinâmica da cobertura vegetal e uso da terra nos Projetos de Assentamentos Agroextrativista Praialta e Piranheira, Lago Azul e São Francisco. Para isso, imagens TM/Landsat de 1984, 1988, 1992, 1996 e 2000 foram analisadas considerando a classificação supervisionada por regiões de imagens fração (vegetação, solo e sombra), geradas a partir de modelo linear de mistura espectral. Verificou-se que a redução das áreas de floresta primária está associada aos períodos de ampliação das atividades agropecuárias, cuja intensidade é variável com o projeto de assentamento e o período analisado. As pastagens representam o padrão dominante do uso da terra, cujos incrementos em área chegam, por vezes, a duplicar entre anos consecutivos. Para a dinâmica da paisagem, os maiores percentuais de estabilidade ocorreram principalmente para as classes Floresta Primária e Capoeira Alta. As maiores taxas de conversão entre classes ocorreram para unidades de pastagem, em especial para a classe Pasto Sujo. Os processos de antropização, ocorridos nas áreas de estudo, apresentaram trajetórias distintas, fruto das particularidades do fluxo de migração e de estratégias de distribuição de terras. Palavras-chave: sensoriamento remoto; geoprocessamento; análise multitemporal; dinâmica da paisagem; Amazônia Oriental