Data/hora: 03/06/2024 15:26:35

Biblioteca(s): 	Embrapa Meio Ambiente.	
Tipo da produção científica: 	Orientação de Tese de Pós-Graduação	
Data corrente: 	18/03/2016	
Data da última atualização: 	14/04/2016	
Autoria: 	EBERHARDT, I. D. R.	
Afiliação: 	ISAQUE DANIEL ROCHA EBERHARDT, INPE.	
Título: 	Estimativa em tempo quase real de área de milho e de soja no Rio Grande do Sul, por sensoriamento remoto e amostragem.	
Ano de publicação: 	2015	
Fonte/Imprenta: 	2015.	
Páginas: 	108 f.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos.
Orientadores: Antônio Roberto Formaggio, e Alfredo José Barreto Luiz (CNPMA).	
Conteúdo: 	Resumo: Os objetivos da presente pesquisa foram: a) avaliar a probabilidade de aquisição de imagens de sensoriamento remoto livres de nuvens para as mesorregiões do RS por meio do produto cloud mask do sensor MODIS, identificando os impactos para um sistema de estimativa de área em tempo quase real; b) implementar e avaliar uma metodologia de estimativa de área ocupada com soja e milho em tempo quase real por meio de amostragem probabilística aplicada a imagens Landsat no estado do Rio Grande do Sul (RS); e, c) elaborar e implementar uma metodologia de geração de mapas para a distribuição espacial de culturas de verão (soja e milho) em tempo quase real por meio de imagens de índice de vegetação MODIS. Foram computados os valores de área livre de nuvens e seus respectivos intervalos de confiança em cada mesorregião para cada período bimensal utilizando o produto cloud mask MODIS entre julho de 2000 e junho de 2014. Foram produzidos mapas de percentual de ocorrência livre de nuvem por pixel, em períodos bimensais ao longo das 14 safras estudadas, estes mapas serviram para testar a hipótese de que não há diferença estatística para a ocorrência de nuvens entre períodos bimensais por mesorregião. O processo de monitoramento da área ocupada com soja e milho foi divido em dois segmentos, Estimativa e Mapas. Os períodos bimensais de estimativas utilizados foram quatro ao longo da safra 2013/2014 (de setembro de 2013 a abril de 2014). No segmento Estimativa foi aplicado o método de amostragem probabilística estratificada sobre imagens Landsat-8/OLI tendo como estratos as mesorregiões do Estado do RS. Em cada período bimensal foram aleatorizados 5.000 pixels por amostra. Os pixels foram rotulados com as classes: soja, milho, nuvem e outros, e foram atribuídas por meio de interpretação visual da resposta espectro- temporal em imagens Landsat. O segmento Mapas consistiu na metodologia Detecção de Áreas Agrícolas em Tempo Quase Real (DATQuaR), desenvolvida na presente pesquisa, que disponibiliza um mapa de soja+milho para cada período de dois meses. Os mapas DATQuaR foram produzidos com imagens EVI e NDVI MODIS (MOD13Q1) através de diferença simples entre dois períodos bimensais, com e sem filtragem de moda. O processo de avaliação de exatidão do segmento Estimativa foi realizado através de uma campanha de campo, e para o segmento Mapas através da comparação com os pixels anteriormente usados no segmento Estimativa. Os valores de área livre de nuvens por mesorregião foram de aproximadamente 40%. Em termos de probabilidade de pixel livre de nuvens, o valor mínimo foi de 37% com o máximo ao redor de 60%. Não houve diferença estatística de percentual de ocorrência livre de nuvem por pixel em cada mesorregião entre os seis períodos bimensais. A composição colorida com imagens Landsat-8/OLI Rb5-Gb6-Bb4 foi a mais adequada ao processo interpretação visual. Para o processo de interpretação visual foi definida uma chave de interpretação e o protocolo para aplicação da interpretação. A exatidão global do processo de classificação visual dos pixels aleatorizados foi de 95,74%. Foram necessárias no máximo 100 horas de trabalho para a execução do segmento Estimativa a cada período bimensal de monitoramento. Para a produção dos mapas DATQuaR o melhor formato adotado foi o de diferença simples entre uma imagem de máximo (no período de monitoramento) e outra de mínimo (período bimensal anterior), ambas obtidas a partir de imagens EVI MODIS, com aplicação de filtro de moda com janela 3x3. A concordância global mínima dos mapas DATQuaR produzidos neste formato foi de 81,24%. Abstract: The aims of this research were: a) to evaluate the probability of acquisition of satellite images without cloud cover for Rio Grande do Sul state (RS) mesoregions using cloud mask MODIS sensor b) to implement and to evaluate the near real-time estimate of occupied area with soybean and maize methodology by random sampling applied over Landsat images in the RS; and c) to elaborate and to implement the method to generate near real-time crop maps by MODIS vegetation index images. The values of clear sky acreage and their confidence intervals in each mesoregion for each bimonthly period using MODIS cloud mask between July 2000 and June 2014 were computed. Per pixel the percentage of clear sky maps for each bimonthly period over 14 agricultural years studied were made; these maps were used to test the hypothesis that the occurrence of clear sky is constant over the time in mesoregion level. The monitoring process of occupied area with soybean and maize was divided in two segments, the Estimate and the Maps. The estimates bimonthly periods were four through 2013/2014 agricultural year (from September 2013 to March 2014). In the Estimate segment, it was applied stratified random sampling over Landsat- 8/OLI images using the RS State mesoregion division as strata. 5.000 pixels in each sample for each period were randomized. The pixels were labeled with classes: soybean, maize, cloud and others, assigned by visual interpretation of spectro-temporal response in Landsat images. The Maps segment consisted in the method Near Real-Time Crop Fields Detection (DATQuaR) that returns soybean+maize map for each two months period. These maps were made using NDVI and EVI MODIS images (MOD13Q1) in the simple difference between two periods, with and without mode filter. The accuracy evaluation process of Estimate segment was made by field campaign and to Maps segment by the comparison with sampled pixels from Estimative segment. The clear sky area values in mesoregion level were around 40%. The probability of cloud free pixels was between 37 and 60%. There are no statistical differences between clear sky probability percentage in the mesoregion level among the six bimonthly monitoring periods. The Landsat-8/OLI color composite Rb5-Gb6-Bb4 was the most appropriate for visual interpretation. Visual interpretation key and operational protocol were defined. The accuracy results of the visual classification of sampled pixels was 95.74%. It is necessary about 100 hours of work to apply all the Estimate segment in each bimonthly monitoring period. For producing DATQuaR maps the best way was the simple difference between one image as maximum value (over the monitoring period) and minimum value over the anterior period of monitoring, both using EVI MODIS, and as 3x3 mode filter. The minimum global accuracy of the DATQuaR maps using this way was 81.24%.	
Palavras-Chave: 	Mapa de cultura de verão; Monitoramento agrícola.	
Thesagro: 	Estatística agrícola; Sensoriamento remoto.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/142321/1/2015TS03.pdf	
Registro original: 	Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)	
Exemplares: 	CNPMA - (15026-1) - UPA - TS - DD -  -  -  - DIS