Made available in DSpace on 2014-07-29T15:32:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Marlon_Nemayer 2010 parte 1.pdf: 211750 bytes, checksum: 2ae9523ca5b4a7d59ae5875af36c7b44 (MD5) Previous issue date: 2010-03-12 / Land cover and land use maps are essentials for the effective territorial governance, environmental monitoring, and proper understanding of the structure and functioning of the ecosystems. In relation to the Cerrado biome, an important step in this direction was obtained with the PROBIO mapping (Projeto de Conservação e Utilização Sustentável da Diversidade Biológica Brasileira do Ministério do Meio Ambiente), which, based on the interpretation of high spatial resolution imagery (Landsat TM), acquired in 2001 and 2002, mapped the entire biome at the scale of 1:250.000, accorging to the 30 natural and 5 anthropic classes. Although this mapping allowed to know, at high accuracy and precision, the extension and distribution of the major land cover types, its updating and further detailing are necessary. A particular example of such need is the Arboreous Savanna class, which, according to the PROBIO map, occupies an area of about 415.642,58 km² (33,72% of all Cerrado remnant vegetation) and presents an marked variability, 20 to 70% in its arborescent layer. Assuming that the phytophisiognomic variations within this class yield distinct seasonal patterns, in this study we evaluated the potential of the MODIS EVI (enhanced vegetation index) imagery, enhanced in the temporal domain, to futher discriminate among this class sub-types. Based on seasonal contrast images of May and September, it was possible to identify three sub-classes, whose spatial distribution patterns corresponded to the major seasonal domains. On the other hand, and based on the primary productivity concept, it was possible to distinguish five domains, in which (large productivity values were associated to the occurrence of denser typologies, close to ecotones). Our results suggest the use of MODIS or similar images (as the ones to be provided soon to be launched VIIRS sensor onboard the NPP and NPOESS series) for improved differentiation of the Cerrado physiognomies. However, field validation is necessary in order to better understand the biophysical meaning of the intraclass physiognomies identified, as well as a better understanding of the inter-annual patterns are necessary. / Mapeamentos de cobertura e uso da terra são de fundamental importância para a efetiva gestão territorial, monitoramento ambiental e para o correto entendimento quanto à estrutura e funcionamento dos ecossistemas. No caso do bioma Cerrado, importante avanço neste sentido foi o mapeamento realizado no âmbito da iniciativa PROBIO (Projeto de Conservação e Utilização Sustentável da Diversidade Biológica Brasileira do Ministério do Meio Ambiente), o qual, com base em imagens de alta resolução espacial (Landsat TM) obtidas em 2001/ 2002, mapeou a totalidade dobioma à escala de 1:250.000, segundo 30 classes naturais e 5 classes antrópicas. Ainda que este mapeamento tenha possibilitado conhecer com elevada exatidão a extensão e distribuição das principais fitofisionomias nativas e antrópicas, a suaatualização e detalhamento se fazem cada vez mais necessários. Em particular, chama atenção a classe Savana Arborizada, a qual, segundo o mapa PROBIO, ocupa uma área de aproximadamente 415.642,58 km² (33,72% de toda a vegetação remanescente no bioma) e que apresenta acentuada variabilidade em termos de cobertura arbórea (de 20 a 70%). Assumindo que as variações fitofisionômicas no âmbito desta classe resultam em diferentes padrões sazonais, neste trabalho avaliamos o potencial das imagens MODIS EVI, realçadas no domínio temporal, para a classe Savana Arborizada. Através do contraste sazonal das imagens EVI, de maio e setembro, foi possível diferenciar três sub-classes, cujos padrões de distribuição espacial correspondem aos principais domínios sazonais. Por outro lado, e com base no conceito de produtividade primária, foi possível diferenciar cinco domínios, em que os maiores valores de produtividade estiveram associados às tipologias mais densas, próximos a ecótonos. Os resultados deste trabalho sugerem o uso de imagens de resolução espacial moderada (hectométrica) e alta resoluçãotemporal, para o detalhamento das várias fitofisionomias do bioma Cerrado. Contudo, validações em campo, com vistas a melhor se caracterizar o significado biofísico das fitofisionomias intraclasse identificadas, bem como melhorentendimento dos padrões inter-anuais se fazem necessários. Eventualmente, a variabilidade inter-anual observada pode vir a ser normalizada através dos valoresde precipitação acumulados anualmente.

A three-phase study was performed to examine abiotic and biotic metrics at southern pine beetle infestation sites in northern Georgia in 2002 to find early indicators that can be leveraged by forest managers to mitigate the effects of future outbreaks: creation of a 2003 Final Impact Map, determining if MODIS MOD13Q1 EVI 16-day image composites can distinguish differences in biomass indicators among healthy and infested loblolly pine and hardwood forests, and creation of an Infestation Risk Map derived from significant climate and physical variables at known infestation sites.Three land cover classification techniques (change vector analysis, enhanced wetness differencing index and standard land cover classification analysis of Landsat 5 TM) were compared to determine which would provide the best estimate of final infestation damage. Classification accuracy results indicated that the latter provided the most reliable site damage information and it became the reference map against which outbreak model results were compared.Using time series analysis of MODIS composites acquired March 2000 - December 2006 to measure 11 phenology metrics for infested and healthy loblolly and hardwood stands showed that the imagery differentiated between forest classes. Results indicated the lowest base vegetation biomass in 2001 for infested loblolly, relative to healthy loblolly, with many metrics trending towards hardwood values following infestation.Abiotic influences included those related to landscape position and climate. Statistical testing showed increased beetle success: 1) along ridge tops at maximum solar exposure, 2) in areas with canopy density>60%, 3) in areas experiencing cooler summers and warmer winters, and 4) where precipitation was significantly lower at infested sites in the 2 years preceding outbreak.The Infestation Risk Map was developed from significant physical and climate indicator variables using the fuzzy theory modeling approach. Comparison of model output to infestation sites resulted in Chi-squared and Cramér's V values of 55.4 and 0.16, respectively, indicating that infestation risk distributions strongly paralleled site infestation. Comparison of model output and low, medium and high infestation density clusters resulted in Chi-squared and Cramér's V values of 241.24 and 0.66, respectively, indicating a more substantive relationship between infestation density and risk classes.

Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. Entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, estão a soja e o arroz, os quais representam uma grande parcela da produção. Somente o Estado do Rio Grande do Sul é responsável por aproximadamente 67% da produção nacional de arroz e 10% de soja (IBGE, 2012). Portanto, informações confiáveis sobre a produção agrícola são relevantes para o desenvolvimento do setor e o desenvolvimento de metodologias capazes de auxiliar no monitoramento das áreas agrícolas torna-se peça importante na geração de dados confiáveis e com maior rapidez de obtenção. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para a execução do mapeamento da área cultivada de arroz irrigado e soja, em escala municipal e estadual, baseado na análise do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens de satélite de alta resolução temporal. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, abrangendo os 497 municípios no ano safra 2011/2012. Para realizar o estudo, foram utilizadas imagens multitemporais do sensor MODIS, índices de vegetação EVI e NDVI. Foi aplicado o modelo HAND para gerar as áreas de inundação, as quais foram utilizadas para discriminar a cultura do arroz irrigado de outras culturas, especialmente a soja. Para avaliar os resultados foram utilizados como dados de referência, os dados coletados a campo, dados de área cultivada do IBGE e dados do mapeamento gerados a partir de imagens do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com valores médios do índice Kappa de 0,90 para a cultura de arroz irrigado e de 0,84 para a soja. Não houve diferença significativa entre as estimativas de área cultivada utilizando os dados EVI e NDVI para ambas as culturas. A utilização do Modelo HAND para discriminar o arroz irrigado de outros cultivos, mostrou-se muito eficiente, separando as áreas de várzea, que são mais aptas para o cultivo de arroz irrigado. Apesar dos resultados terem sido considerados como satisfatórios alguns municípios apresentaram problemas de subestimação ou superestimação quando foram comparados com os dados oficiais do IBGE. Esses problemas podem estar relacionados ao caráter subjetivo de aquisição de dados por parte do IBGE e também o fato de ter sido utilizada para a validação dos dados da safra 2011/2012 a média das últimas três safras, podendo desta maneira ter fragilizado ou comprometido os resultados para alguns municípios. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento podem ser úteis no auxilio dos atuais métodos de monitoramento e mapeamento de culturas agrícolas, melhorando as estatísticas oficiais do arroz irrigado e soja. / One of the most relevant activities for the Brazilian economy is agriculture. Among the products of greatest importance in the national agricultural, are soybeans and rice, which represent a large portion of the production. Only the State of Rio Grande do Sul is responsible for approximately 67% of the national rice production and 10% of soybean (IBGE, 2012). Therefore, reliable information on agricultural production are relevant to the development of the sector and the development of methodologies capable of assist in the monitoring of agricultural areas becomes important part in the generation of reliable data and faster of obtaining. Thus, the objective of this work was to develop a methodology of low cost to implement the mapping of acreage irrigated rice and soybeans, at the municipal and state levels, based on the analysis of the spectral-temporal behavior of vegetation indices from satellite images high temporal resolution. The study was conducted in the state of Rio Grande do Sul, covering 497 municipalities in crop year 2011/2012. To conduct the study, images were used multitemporal MODIS vegetation indices EVI and NDVI. HAND model was applied to generate the inundation areas, which were used to discriminate the rice culture of other crops, especially soybeans. To evaluate the results were used as reference data, data collected in the field, the cultivated area data from the IBGE and mapping data generated from satellite images RapidEye. The results show that the proposed method was satisfactory, with mean values of Kappa 0.90 for irrigated rice and 0.84 for soybeans. There was no significant difference between the estimates of acreage using EVI and NDVI data for both crops. The use of the HAND model to discriminate irrigated rice from other crops, was very efficient, separating the lowland areas, which are more suitable for the cultivation of irrigated rice. Although the results were considered satisfactory as some municipalities had problems underestimation or overestimation when they were compared with the official data. These problems may be related to the subjective nature of data acquisition by the IBGE and the fact of having been used for the validation of data from 2011/2012 season the average of the last three years, and may in this way be weakened or compromised results for some municipalities. Therefore, techniques of remote sensing and GIS can be useful in the aid of the current methods of monitoring and mapping of agricultural crops, improving the official statistics of irrigated rice and soybeans.

Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. Entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, estão a soja e o arroz, os quais representam uma grande parcela da produção. Somente o Estado do Rio Grande do Sul é responsável por aproximadamente 67% da produção nacional de arroz e 10% de soja (IBGE, 2012). Portanto, informações confiáveis sobre a produção agrícola são relevantes para o desenvolvimento do setor e o desenvolvimento de metodologias capazes de auxiliar no monitoramento das áreas agrícolas torna-se peça importante na geração de dados confiáveis e com maior rapidez de obtenção. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para a execução do mapeamento da área cultivada de arroz irrigado e soja, em escala municipal e estadual, baseado na análise do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens de satélite de alta resolução temporal. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, abrangendo os 497 municípios no ano safra 2011/2012. Para realizar o estudo, foram utilizadas imagens multitemporais do sensor MODIS, índices de vegetação EVI e NDVI. Foi aplicado o modelo HAND para gerar as áreas de inundação, as quais foram utilizadas para discriminar a cultura do arroz irrigado de outras culturas, especialmente a soja. Para avaliar os resultados foram utilizados como dados de referência, os dados coletados a campo, dados de área cultivada do IBGE e dados do mapeamento gerados a partir de imagens do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com valores médios do índice Kappa de 0,90 para a cultura de arroz irrigado e de 0,84 para a soja. Não houve diferença significativa entre as estimativas de área cultivada utilizando os dados EVI e NDVI para ambas as culturas. A utilização do Modelo HAND para discriminar o arroz irrigado de outros cultivos, mostrou-se muito eficiente, separando as áreas de várzea, que são mais aptas para o cultivo de arroz irrigado. Apesar dos resultados terem sido considerados como satisfatórios alguns municípios apresentaram problemas de subestimação ou superestimação quando foram comparados com os dados oficiais do IBGE. Esses problemas podem estar relacionados ao caráter subjetivo de aquisição de dados por parte do IBGE e também o fato de ter sido utilizada para a validação dos dados da safra 2011/2012 a média das últimas três safras, podendo desta maneira ter fragilizado ou comprometido os resultados para alguns municípios. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento podem ser úteis no auxilio dos atuais métodos de monitoramento e mapeamento de culturas agrícolas, melhorando as estatísticas oficiais do arroz irrigado e soja. / One of the most relevant activities for the Brazilian economy is agriculture. Among the products of greatest importance in the national agricultural, are soybeans and rice, which represent a large portion of the production. Only the State of Rio Grande do Sul is responsible for approximately 67% of the national rice production and 10% of soybean (IBGE, 2012). Therefore, reliable information on agricultural production are relevant to the development of the sector and the development of methodologies capable of assist in the monitoring of agricultural areas becomes important part in the generation of reliable data and faster of obtaining. Thus, the objective of this work was to develop a methodology of low cost to implement the mapping of acreage irrigated rice and soybeans, at the municipal and state levels, based on the analysis of the spectral-temporal behavior of vegetation indices from satellite images high temporal resolution. The study was conducted in the state of Rio Grande do Sul, covering 497 municipalities in crop year 2011/2012. To conduct the study, images were used multitemporal MODIS vegetation indices EVI and NDVI. HAND model was applied to generate the inundation areas, which were used to discriminate the rice culture of other crops, especially soybeans. To evaluate the results were used as reference data, data collected in the field, the cultivated area data from the IBGE and mapping data generated from satellite images RapidEye. The results show that the proposed method was satisfactory, with mean values of Kappa 0.90 for irrigated rice and 0.84 for soybeans. There was no significant difference between the estimates of acreage using EVI and NDVI data for both crops. The use of the HAND model to discriminate irrigated rice from other crops, was very efficient, separating the lowland areas, which are more suitable for the cultivation of irrigated rice. Although the results were considered satisfactory as some municipalities had problems underestimation or overestimation when they were compared with the official data. These problems may be related to the subjective nature of data acquisition by the IBGE and the fact of having been used for the validation of data from 2011/2012 season the average of the last three years, and may in this way be weakened or compromised results for some municipalities. Therefore, techniques of remote sensing and GIS can be useful in the aid of the current methods of monitoring and mapping of agricultural crops, improving the official statistics of irrigated rice and soybeans.

Uma das atividades mais relevantes para a economia brasileira é a agricultura. Entre os produtos de maior importância no cenário agrícola nacional, estão a soja e o arroz, os quais representam uma grande parcela da produção. Somente o Estado do Rio Grande do Sul é responsável por aproximadamente 67% da produção nacional de arroz e 10% de soja (IBGE, 2012). Portanto, informações confiáveis sobre a produção agrícola são relevantes para o desenvolvimento do setor e o desenvolvimento de metodologias capazes de auxiliar no monitoramento das áreas agrícolas torna-se peça importante na geração de dados confiáveis e com maior rapidez de obtenção. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia de baixo custo para a execução do mapeamento da área cultivada de arroz irrigado e soja, em escala municipal e estadual, baseado na análise do comportamento espectro-temporal de índices de vegetação de imagens de satélite de alta resolução temporal. O estudo foi realizado no Estado do Rio Grande do Sul, abrangendo os 497 municípios no ano safra 2011/2012. Para realizar o estudo, foram utilizadas imagens multitemporais do sensor MODIS, índices de vegetação EVI e NDVI. Foi aplicado o modelo HAND para gerar as áreas de inundação, as quais foram utilizadas para discriminar a cultura do arroz irrigado de outras culturas, especialmente a soja. Para avaliar os resultados foram utilizados como dados de referência, os dados coletados a campo, dados de área cultivada do IBGE e dados do mapeamento gerados a partir de imagens do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que a metodologia proposta foi satisfatória, com valores médios do índice Kappa de 0,90 para a cultura de arroz irrigado e de 0,84 para a soja. Não houve diferença significativa entre as estimativas de área cultivada utilizando os dados EVI e NDVI para ambas as culturas. A utilização do Modelo HAND para discriminar o arroz irrigado de outros cultivos, mostrou-se muito eficiente, separando as áreas de várzea, que são mais aptas para o cultivo de arroz irrigado. Apesar dos resultados terem sido considerados como satisfatórios alguns municípios apresentaram problemas de subestimação ou superestimação quando foram comparados com os dados oficiais do IBGE. Esses problemas podem estar relacionados ao caráter subjetivo de aquisição de dados por parte do IBGE e também o fato de ter sido utilizada para a validação dos dados da safra 2011/2012 a média das últimas três safras, podendo desta maneira ter fragilizado ou comprometido os resultados para alguns municípios. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento podem ser úteis no auxilio dos atuais métodos de monitoramento e mapeamento de culturas agrícolas, melhorando as estatísticas oficiais do arroz irrigado e soja. / One of the most relevant activities for the Brazilian economy is agriculture. Among the products of greatest importance in the national agricultural, are soybeans and rice, which represent a large portion of the production. Only the State of Rio Grande do Sul is responsible for approximately 67% of the national rice production and 10% of soybean (IBGE, 2012). Therefore, reliable information on agricultural production are relevant to the development of the sector and the development of methodologies capable of assist in the monitoring of agricultural areas becomes important part in the generation of reliable data and faster of obtaining. Thus, the objective of this work was to develop a methodology of low cost to implement the mapping of acreage irrigated rice and soybeans, at the municipal and state levels, based on the analysis of the spectral-temporal behavior of vegetation indices from satellite images high temporal resolution. The study was conducted in the state of Rio Grande do Sul, covering 497 municipalities in crop year 2011/2012. To conduct the study, images were used multitemporal MODIS vegetation indices EVI and NDVI. HAND model was applied to generate the inundation areas, which were used to discriminate the rice culture of other crops, especially soybeans. To evaluate the results were used as reference data, data collected in the field, the cultivated area data from the IBGE and mapping data generated from satellite images RapidEye. The results show that the proposed method was satisfactory, with mean values of Kappa 0.90 for irrigated rice and 0.84 for soybeans. There was no significant difference between the estimates of acreage using EVI and NDVI data for both crops. The use of the HAND model to discriminate irrigated rice from other crops, was very efficient, separating the lowland areas, which are more suitable for the cultivation of irrigated rice. Although the results were considered satisfactory as some municipalities had problems underestimation or overestimation when they were compared with the official data. These problems may be related to the subjective nature of data acquisition by the IBGE and the fact of having been used for the validation of data from 2011/2012 season the average of the last three years, and may in this way be weakened or compromised results for some municipalities. Therefore, techniques of remote sensing and GIS can be useful in the aid of the current methods of monitoring and mapping of agricultural crops, improving the official statistics of irrigated rice and soybeans.