Avaliação da dinâmica espectro-temporal visando o mapeamento dos principais cultivos de verão no Rio Grande do Sul

Vagner Paz Mengue,Denise Cybis Fontana

doi:10.1590/1678-4499.0452

Abstract

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para o mapeamento das culturas de verão no Estado do Rio Grande do Sul, a partir do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação e o Modelo HAND. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, e o período foi a safra 2011/2012. Utilizaram-se imagens EVI do Sensor MODIS e dados SRTM. Para avaliar os resultados, foram usados dados de campo e dados do IBGE, além de um mapa referência elaborado com imagens RapidEye. Os resultados da classificação MODIS e os dados do IBGE geraram um coeficiente de correlação (r) de 0,98 para o arroz e 0,89 para a soja. Na validação dos dados coletados em campo, a cultura do arroz irrigado obteve um coeficiente Kappa de 0,66 e a cultura da soja 0,61. Na análise de similaridade Fuzzy, a cultura do arroz irrigado obteve uma similaridade de 87% contra 81% da soja. Portanto, o uso de dados multitemporais do sensor MODIS, aliado à delimitação de áreas de inundação, utilizando o modelo HAND, torna possível disponibilizar dados de estimativa de área cultivada das principais culturas de verão no Estado do Rio Grande do Sul.

Highlights

Summer crops are responsible for most of the grain production in the Rio Grande do Sul State
This study aimed to develop a low-cost method for mapping summer crops in the Rio Grande do Sul State, from the spectraltemporal behavior of vegetation indices and the HAND Model
The filter was able to reduce the oscillations and the time curve resulting from filtering approached the expected behavior for the summer crops, especially in the period with high values of the vegetation indices, which are associated with increased plant biomass, evidencing the attenuation of noise pixels by the filtering process (Figure 4)

Summary

Introduction

Systematic and reliable surveys on agricultural production provide the government with ways to improve supply policies, control the stocks, the supply, the demand and costs. The major challenge for official bodies, including the IBGE and the National Supply Company (Conab), is the monitoring, estimates and prediction of harvests in a systematic way, in almost the whole continent, with a huge variety of crops, climate, soil and management techniques. The use of objective and accurate methods that combine surface data and orbital data can improve the production of agricultural information. In this sense, data from remote sensing can be used for this purpose. The use of images with moderate spatial resolution and high temporal resolution for mapping and monitoring the agricultural activity, based on the analysis of the time spectrum behavior of vegetation indices can produce more accurate results more rapidly and with lower operating cost than conventional techniques currently used

Objectives

Methods

Results

Conclusion