%0 Thesis
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%@holdercode {isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S}
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%J Evaluation of the MODIS images potential to estimate soybean areas in Mato Grosso state
%X O acesso oportuno à informação agrícola confiável tem se tornado cada vez mais importante para os processos de tomadas de decisões nacionais e internacionais. A utilização de técnicas de sensoriamento remoto com a finalidade de mapear culturas agrícolas deve levar em consideração o alto dinamismo das mesmas, sendo necessária a utilização de métodos que considerem o perfil espectro-temporal das culturas. O Estado do Mato Grosso tornou-se uma das regiões agrícolas mais produtivas do país. Atualmente o Estado ocupa posição de destaque na produção agrícola nacional, pois ocupa o primeiro lugar em produção de soja, o que corresponde a 31% da produção desse grão no país. Nesse contexto, o presente trabalho tem como hipótese que a utilização de técnicas de classificação e análise espectro-temporal de imagens de sensoriamento remoto permitem identificar e quantificar as áreas cultivadas com soja no Estado do Mato Grosso com o uso de um método preciso e objetivo. Assim, o objetivo principal do presente trabalho foi de avaliar a capacidade das imagens do sensor MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) em estimar a área plantada com a cultura da soja no Estado do Mato Grosso na safra 2005/2006. Para isso utilizou-se a metodologia da classificação por Superfície de Resposta Espectro-Temporal (SRET), que ao invés de se empregar valores de nível de cinza ou reflectância das imagens multi-espectro-temporais, utiliza coeficientes de um polinômio parametrizado para cada SRET, de cada pixel, dessa série espectro-temporal. Outra técnica avaliada foi a utilização do Crop Enhancement Index (CEI), que explora o perfil temporal do Enhanced Vegetation Index (EVI) dentro de um calendário agrícola definido, o que permite identificar e quantificar alvos agrícolas. Com o intuito de produzir uma referência para comparar os resultados gerados pelas classificações das imagens MODIS pelos métodos das SRET e CEI, foram elaborados 30 segmentos de referência de 30 x 30 km ao longo das principais setores produtivos do Estado, a partir de imagens Landsat-5/TM. Em cada um desses 30 segmentos procurou-se mapear as áreas cultivadas com soja na safra de verão 2005/2006 dentro do perímetro estabelecido por cada segmento referência. A estimativa de área, pelo método das SRET, foi de 17,56% a mais do que o identificado nas áreas referência. No entanto, em regiões onde há poucas áreas com cultivo de soja, o classificador superestimou as áreas em 56,96% do que o identificado pela referência. A exatidão global desse método foi de 80%, porém com um valor da estatística Kappa de 0,263. O emprego do CEI para identificar as áreas cultivadas com a cultura da soja se mostrou bastante eficiente. Houve uma subestimação de, em média, 13,75% na estimativa das áreas de soja em relação às áreas de soja dos segmentos referência e de 12,64% na estimativa geral das áreas. A exatidão global obtida por esta técnica de mapeamento também foi de 80%, no entanto com um valor da estatística Kappa de 0,514. ABSTRACT: The opportune access to trustworthy agricultural information has become very important for the decision process of national and international agents. The use of remote sensing to map agricultural crops must consider their high dynamism, therefore the use of methods that consider their spectral-temporal profile is needed. The Mato Grosso State  Brazil became one of the more productive agricultural regions of the country. Currently this state occupies a prominence position in the national agricultural production, since it occupies the first place in soybean production, which corresponds to 31% of this grain production in the country. In the year of 2005, the soybean cultivated in the Mato Grosso State was responsible for generating an income of 6,3 billions Reais. The present work has a hypothesis that the use of classification techniques and spectral-temporal analysis of remote sensing images allow the identification and quantification of soybean crop areas in Mato Grosso State, through an objective method. Thus, the main objective of the present work was to evaluate the capacity of the MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images to estimate the soybean crop area cultivated in the Mato Grosso State in the 2005/2006 crop season. To test the hypothesis the Spectral-Temporal Response Surface (STRS) classification method was used, that instead of using the digital numbers or the reflectance of the multi spectral-temporal images, it uses the coefficients of a polynomial generated for each STRS, from each pixel, for this spectral-temporal series. Another technique evaluated was the Crop Enhancement Index (CEI), which explores the Enhanced Vegetation Index (EVI) temporal profile in defined agricultural calendar, allowing the identification and quantification of agricultural crops. To produce a reference, 30 segments, spread throughout the State, of 30 x 30 kilometers was elaborated for the results comparison generated from the MODIS images classifications through the STRS and CEI methods, from Landsat-5/TM images. In each segment the soybean crop area was mapped. The area estimated by the STRS method was 17.56% higher than the reference areas. However, in regions with few soybean areas the classifier overestimated the areas in 56.96%, when compared with the reference areas. The global accuracy of this method was 80%, however with a Kappa value of 0.2634. The use of the CEI method to identify the soybean crop areas was very efficient. The areas identified by this method were underestimated in average by 13.75% when compared to the reference segments and in 12.64% when compared to all segments together. The global accuracy of this mapping technique was also 80%, but with a Kappa value of 0.5137.
%@secondarydate 20080422
%T Avaliação da potencialidade das imagens MODIS na estimação da área de soja no estado do Mato Grosso
%@secondarytype TDI
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%K sensoriamento remoto, soja, MODIS, índice de vegetação, estimação de área, remote sensing, soybean, MODIS, vegetation index, area estimation.
%P 102
%8 2007-05-07
%@group SER-SPG-INPE-MCT-BR
%C São José dos Campos
%@copyholder SID/SCD
%@secondarykey INPE-15190-TDI/1299
%E Shimabukuro, Yosio Edemir (presidente),
%E Formaggio, Antonio Roberto (orientador),
%E Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor (orientador),
%E Moreira, Maurício Alves,
%E Rizzi, Rodrigo,
%@project SER-SPG-INPE-MCT-BR
%2 sid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/07.18.12.27.07
%4 sid.inpe.br/mtc-m17@80/2007/07.18.12.27
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%@documentstage not transferred
%D 2007
%A Epiphanio, Rui Dalla Valle,
%@dissemination NTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
%@area SRE