Spatio-temporal variability of biophysical parameters of irrigated maize using orbital remote sensing / Variabilidade espaço-temporal de parâmetros biofisícos do milho irrigado utilizando sensoriamento remoto orbital

This study proposes to estimate the actual crop evapotranspiration, using the SAFER model, as well as calculate the crop coefficient (Kc) as a function of the normalized difference vegetation index (NDVI) and determine the biomass of an irrigated maize crop using images from the Operational Land Imager (OLI) and Thermal Infrared (TIRS) sensors of the Landsat-8 satellite. Pivots 21 to 26 of a commercial farm located in the municipalities of Bom Jesus da Lapa and Serra do Ramalho, west of Bahia State, Brazil, were selected. Sowing dates for each pivot were arranged as North and South or East and West, with cultivation starting firstly in one of the orientations and subsequently in the other. The relationship between NDVI and the Kc values obtained in the FAO-56 report (KcFAO) revealed a high coefficient of determination (R2 = 0.7921), showing that the variance of KcFAO can be explained by NDVI in the maize crop. Considering the center pivots with different planting dates, the crop evapotranspiration (ETc ) pixel values ranged from 0.0 to 6.0 mm d-1 during the phenological cycle. The highest values were found at 199 days of the year (DOY), corresponding to around 100 days after sowing (DAS). The lowest BIO values occur at 135 DOY, at around 20 DAS. There is a relationship between ETc and BIO, where the DOY with the highest BIO are equivalent to the days with the highest ETc values. In addition to this relationship, BIO is strongly influenced by soil water availability.(AU)

Objetivou-se com o presente estudo estimar a evapotranspiração real da cultura por meio do modelo SAFER, calcular o Kc em função do NDVI e a biomassa da cultura do milho irrigado, utilizando para isso imagens dos sensores Operacional Land Imager (OLI) e Thermal Infrared Sensor (TIRS) do satélite Landsat-8. Foram selecionados os pivôs 21 ao 26 de uma fazenda comercial localizada nos municípios de Bom Jesus da Lapa e Serra do Ramalho, situadas no oeste do estado da Bahia, Brasil. As épocas de semeadura dentro dos pivôs são ordenadas em Norte e Sul ou Leste e Oeste, iniciando o cultivo primeiro em uma das orientações e posteriormente na outra. Verifica-se com base na relação entre NDVI e KcFAO, um alto valor do coeficiente de determinação (R2=0,7921), evidenciando que a variância do KcFAO pode ser explicada pelo NDVI na cultura do milho. Considerando-se os pivôs centrais com diferentes datas de plantio, os valores dos pixels da ETc variaram de 0,0 a 6,0 mm d-1 durante o ciclo fenológico. Os maiores valores foram encontrados para o DOY 199, correspondendo ao DAS em torno de 100 dias. Os valores mais baixos da BIO ocorrem aos 135 DOY em torno de 20 DAS. É observado que existe uma relação entre a ETc e BIO, os DOY mais elevados da BIO são equivalentes com os maiores valores de ETc . Além desta relação, a BIO é fortemente influenciada pela disponibilidade hídrica no solo.(AU)

Remote sensing as a tool to determine biophysical parameters of irrigated seed corn crop / Sensoriamento remoto como ferramenta para determinação de parâmetros biofísicos da cultura do milho semente irrigado

In recent years, many studies have been conducted combining orbital remote sensing data and crop growth models for vegetation monitoring, evapotranspiration estimation and quantification of biophysical parameters, e.g., NDVI, surface temperature, albedo, and biomass. The aim of the present study was to estimate evapotranspiration (ETr), biomass (BIO), and water productivity (WP) for irrigated seed corn crop using the SAFER algorithm and Landsat 8 satellite images. For this, eight cloud-free images were acquired at different phenological stages over the interest area on the United States Geological Survey website and meteorological data. ETr was estimated by the SAFER algorithm, BIO by the Monteith model, and WP by the BIO/ETr ratio. ETr values ranged from 0 to 6 mm d-1, with the highest values coinciding with the period of high vegetative crop vigor, while the lowest values were found at the sowing season. The highest biomass values were observed from images at 46 and 62 days after sowing (DAS), corresponding to 286 and 289 kg ha-1 d-1, respectively. The highest mean of water productivity was observed at 62 DAS, with 6.9 kg m-3 of water, corresponding to the period of maximum vegetative crop vigor. The application of the SAFER model together with Landsat 8 satellite images was an alternative to identifying the spatial and temporal variation of biophysical parameters of the corn crop. It could assist in the management of water in irrigated agriculture and decision making in large-sized farms.(AU)

Nos últimos anos, tem sido realizado muitos estudos que associam dados de sensoriamento remoto orbital e modelos de crescimento de cultura para fins de monitoramento da vegetação, estimativa de evapotranspiração e quantificação de parâmetros biofísicos, por exemplo o NDVI, temperatura da superfície, albedo, biomassa. O objetivo do presente estudo foi estimar a evapotranspiração (ETr), a biomassa (BIO) e a produtividade de água (PA) para a cultura do milho semente irrigado utilizando-se o algoritmo SAFER e imagens do satélite Landsat 8. Para tal, foram adquiridas oito imagens, em diferentes fases fenológica, livre de nuvem sobre a área de interesse no site United States Geological Survey e dados meteorológicos. A ETr foi estimada por meio do algoritmo SAFER, a BIO pelo modelo de Monteith e a PA pela razão BIO/ETr. A ETr apresentou valores variando entre 0 e 6 mm d-1, sendo os maiores valores coincidentes com o período de maior vigor vegetativo da cultura e os menores com a época de semeadura. Os maiores valores de biomassa são notados nas imagens aos 46 e 62 dias após a semeadura (DAS), correspondendo a 286 e 289 kg ha-1 d-1, respectivamente. A maior média da produtividade da água é observado aos 62 DAS, com 6,9 kg m-3 de água, correspondente ao período de máximo vigor vegetativo da cultura. A aplicação do modelo SAFER juntamente com imagens do Satélite Landsat 8 mostrou-se uma alternativa na identificação da variação espacial e temporal dos parâmetros biofísicos da cultura do milho, podendo auxiliar no manejo da água na agricultura irrigada e na tomada de decisão em propriedades agrícolas de grande porte.(AU)

Productivity and water demand of maize estimated by the modified satellite Priestley-Taylor algorithm / Produtividade e demanda hídrica do milho estimado pelo algoritmo de Priestley-Taylor modificado para satélite

The water demand of crops, as well as the relation of this variable to productivity and other important factors related to the sustainable management of agriculture, makes it relevant to estimate parameters that help in the most assertive and efficient decision-making in the agricultural environment. In this context, the work aims to estimate the actual evapotranspiration (ETa), biomass (Bio), water productivity (WP) and crop productivity (P), using the Landsat-8 satellite, through the Modified Satellite Priestley-Taylor Algorithm (MS-PT). For this, ETa was estimated for maize culture irrigated by central pivots, using the MS-PT with six images of Landsat-8, which were free of clouds. The ETa estimate was accurate in the first 60 days after emergence (DAE) of the crop. Subsequently, the variables Bio, P, and WP were estimated using the ETa and the assumptions of the Monteith (1972) model. Therefore, we sequentially calculated the dry biomass, crop productivity and water productivity. ETa presented a high correlation with Bio from the second image (06/10/2015), due to the canopy closure of the crop and, consequently, the predominance of transpiration in the evapotranspiration phenomenon. The water productivity was constant throughout the maximum vegetative stage until the reproductive phase R4 of the crop, verifying in this interval the best efficiency in the conversion of water in biomass. From the obtained results, it is verified that the set of algorithms used in the estimation of the parameters demonstrated the potential to increase the capacity to handle agriculture in a more efficient, assertive and sustainable way.

A demanda hídrica das culturas, assim como a relação dessa com variáveis de produtividade e outros importantes fatores relacionados ao manejo da agricultura sustentável, faz com seja relevante a estimação de parâmetros que auxiliam de modo assertivo e eficiente a tomada de decisão no ambiente agrícola. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi estimar a evapotranspiração real (ETa), biomassa (Bio), produtividade da água (WP) e a produtividade da cultura (P), utilizando imagens do satélite Landsat-8, por meio do algoritmo Priestley-Taylor modificado para satélite (MS-PT). Para isso, estimou-se a ETa para a cultura do milho irrigado por pivôs central, utilizando o MS-PT com seis imagens do Landsat-8, as quais encontravam-se livre de nuvens. A estimativa da ETa foi acurada nos primeiros 60 dias após a emergência (DAE) da cultura. Posteriormente, as variáveis Bio, P, e WP foram estimadas utilizando a ETa e os pressupostos do modelo de Monteith (1972). A ETa apresentou alta correlação com a Bio a partir da segunda imagem (10/06/2015), em função do fechamento dossel da cultura e consequentemente a predominância da transpiração no fenômeno de evapotranspiração. A WP foi constante durante o máximo crescimento vegetativo até a fase reprodutiva da cultura denominada R4, sendo verificado nessa amplitude de tempo a melhor eficiência da conversão de água em biomassa. A partir dos resultados obtidos, verifica-se que esse conjunto de algoritmos utilizados para estimativa dos parâmetros relacionados a produtividade do milho mostraram o potencial de crescimento que se tem para melhorar a capacidade de como lidar com uma agricultura mais eficiente, assertiva e sustentável.

Productivity and water demand of maize estimated by the modified satellite Priestley-Taylor algorithm / Produtividade e demanda hídrica do milho estimado pelo algoritmo de Priestley-Taylor modificado para satélite

The water demand of crops, as well as the relation of this variable to productivity and other important factors related to the sustainable management of agriculture, makes it relevant to estimate parameters that help in the most assertive and efficient decision-making in the agricultural environment. In this context, the work aims to estimate the actual evapotranspiration (ETa), biomass (Bio), water productivity (WP) and crop productivity (P), using the Landsat-8 satellite, through the Modified Satellite Priestley-Taylor Algorithm (MS-PT). For this, ETa was estimated for maize culture irrigated by central pivots, using the MS-PT with six images of Landsat-8, which were free of clouds. The ETa estimate was accurate in the first 60 days after emergence (DAE) of the crop. Subsequently, the variables Bio, P, and WP were estimated using the ETa and the assumptions of the Monteith (1972) model. Therefore, we sequentially calculated the dry biomass, crop productivity and water productivity. ETa presented a high correlation with Bio from the second image (06/10/2015), due to the canopy closure of the crop and, consequently, the predominance of transpiration in the evapotranspiration phenomenon. The water productivity was constant throughout the maximum vegetative stage until the reproductive phase R4 of the crop, verifying in this interval the best efficiency in the conversion of water in biomass. From the obtained results, it is verified that the set of algorithms used in the estimation of the parameters demonstrated the potential to increase the capacity to handle agriculture in a more efficient, assertive and sustainable way.(AU)

A demanda hídrica das culturas, assim como a relação dessa com variáveis de produtividade e outros importantes fatores relacionados ao manejo da agricultura sustentável, faz com seja relevante a estimação de parâmetros que auxiliam de modo assertivo e eficiente a tomada de decisão no ambiente agrícola. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi estimar a evapotranspiração real (ETa), biomassa (Bio), produtividade da água (WP) e a produtividade da cultura (P), utilizando imagens do satélite Landsat-8, por meio do algoritmo Priestley-Taylor modificado para satélite (MS-PT). Para isso, estimou-se a ETa para a cultura do milho irrigado por pivôs central, utilizando o MS-PT com seis imagens do Landsat-8, as quais encontravam-se livre de nuvens. A estimativa da ETa foi acurada nos primeiros 60 dias após a emergência (DAE) da cultura. Posteriormente, as variáveis Bio, P, e WP foram estimadas utilizando a ETa e os pressupostos do modelo de Monteith (1972). A ETa apresentou alta correlação com a Bio a partir da segunda imagem (10/06/2015), em função do fechamento dossel da cultura e consequentemente a predominância da transpiração no fenômeno de evapotranspiração. A WP foi constante durante o máximo crescimento vegetativo até a fase reprodutiva da cultura denominada R4, sendo verificado nessa amplitude de tempo a melhor eficiência da conversão de água em biomassa. A partir dos resultados obtidos, verifica-se que esse conjunto de algoritmos utilizados para estimativa dos parâmetros relacionados a produtividade do milho mostraram o potencial de crescimento que se tem para melhorar a capacidade de como lidar com uma agricultura mais eficiente, assertiva e sustentável.(AU)

Agricultural land use and cover change in the Cerrado/Amazon ecotone: A case study of the upper Teles Pires River basin / Mudança do uso e cobertura do solo na zona de transição entre os biomas Amazônia e Cerrado: Estudo de caso da bacia do alto Rio Teles Pires

The upper Teles Pires River basin is a key hydrological resource for the state of Mato Grosso, but has suffered rapid land use and cover change. The basin includes areas of Cerrado biome, as well as transitional areas between the Amazon and Cerrado vegetation types, with intensive large-scale agriculture widely-spread throughout the region. The objective of this study was to explore the spatial and temporal dynamics of land use and cover change from 1986 to 2014 in the upper Teles Pires basin using remote sensing and GIS techniques. TM (Thematic Mapper) and TIRS (Thermal Infrared Sensor) sensor images aboard the Landsat 5 and Landsat 8, respectively, were employed for supervised classification using the Classification Workflow in ENVI 5.0. To evaluate classification accuracy, an error matrix was generated, and the Kappa, overall accuracy, errors of omission and commission, user accuracy and producer accuracy indexes calculated. The classes showing greatest variation across the study period were Agriculture and Rainforest. Results indicated that deforested areas are often replaced by pasture and then by agriculture, while direct conversion of forest to agriculture occured less frequently. The indices with satisfactory accuracy levels included the Kappa and Global indices, which showed accuracy levels above 80% for all study years. In addition, the producer and user accuracy indices ranged from 59-100% and 68-100%, while the errors of omission and commission ranged from 0-32% and 0-40.6%, respectively.(AU)

A bacia hidrográfica do alto Teles Pires é estratégica e de grande importância para o estado de Mato Grosso e vem sofrendo mudanças significativas em seu uso e ocupação do solo. A bacia está inserida no bioma Cerrado, bem como em áreas de transição entre os biomas Amazônia e Cerrado, com intensa atividade agropecuária em toda sua extensão. O objetivo do presente trabalho foi estudar a dinâmica espaço-temporal das mudanças do uso e ocupação do solo na bacia do alto Teles Pires entre 1986 a 2014. Para tanto, imagens do sensor TM (Thematic Mapper) e TIRS (Thermal Infrared Sensor) a bordo dos satélites Landsat 5 e Landsat 8, respectivamente, foram empregadas para uma classificação supervisionada utilizando o Classification Workflow disponível no software ENVI 5.0. Para avaliar a acurácia da classificação, uma matriz de erros foi gerada e os índices Kappa, exatidão Global e os erros de omissão, comissão, usuário e produtor foram calculados. As classes que apresentaram as maiores variações durante o período de estudo foram Agricultura e Floresta. O estudo indicou que as áreas desmatadas são frequentemente substituidas por pastagem e, em seguida, por agricultura. Em contraste, áreas convertidas diretamente para agricultura são menos representativas. Os índices de acurácia apresentaram valores satisfatórios, com valores do índice Kappa e exatidão Global acima de 80% em todos os anos avaliados. Adicionalmente, os erros do produtor e usuário variaram entre 59-100% e 68-100%, ao passo que os erros de omissão e comissão variaram entre 0-32% e 0-40.6%, respectivamente.(AU)

Water residence time affecting phytoplankton blooms: study case in Ibitinga Reservoir (São Paulo, Brazil) using Landsat/TM images

Abstract Satellite images are an effective tool for the detection of phytoplankton blooms, since they cause striking changes in water color. Bloom intensity can be expressed in terms of chlorophyll-a concentration. Previous studies suggest the use of Landsat TM4/TM3 reflectance ratio to retrieve surface chlorophyll-a concentration from aquatic systems. In this study we assumed that a remote sensing trophic state index can be applied to investigate how changes in HRT along the hydrologic year affect the spatial distribution of the phytoplankton blooms at Ibitingas reservoir surface. For that, we formulated two objectives: (1) apply a semi-empirical model which uses this reflectance ratio to map chlorophyll-a concentration at Ibitinga reservoir along the 2005 hydrologic year and (2) assess how changes in hydraulic residence time (HRT) affect the spatial distribution of phytoplankton blooms at Ibitinga Reservoir. The study site was chosen because previous studies reported seasonal changes in the reservoir limnology which might be related to the reservoir seasonality and hydrodynamics. Six Landsat/TM images were acquired over Ibitinga reservoir during 2005 and water flow measurements provided by the Brazilian Electric System National Operator - ONS were used to compute the reservoir´s residence time, which varied from 5.37 to 52.39 days during 2005. The HRT in the date of image acquisition was then compared to the distribution of chlorophyll-a in the reservoir. The results showed that the HRT increasing implies the increasing of the reservoir surface occupied by phytoplankton blooms.

Resumo As imagens de satélite são frequentemente usadas para a identificação de florações de fitoplâncton porque sua presença causa mudanças significativas na cor da água. A abundância das florações pode ser quantificada por medidas de concentração de clorofila-a. Diversos estudos sugerem o uso da razão de reflectância das bandas TM4/TM3 Landsat, para determinar as concentrações de clorofila-a em sistemas aquáticos. Este trabalho tem como objetivos: (1) aplicar um modelo semi-empírico que usa essa razão para mapear a concentração de clorofila-a no reservatório de Ibitinga ao longo do ano hidrológico de 2005; (2) avaliar como as mudanças no tempo de residência hidráulica afetaram a distribuição de florações na superfície do reservatório. O reservatório de Ibitinga foi selecionado porque estudos prévios indicavam mudanças sazonais nas propriedades limnológicas do reservatório, as quais poderiam estar relacionadas à sazonalidade e à hidrodinâmica. Seis imagens TM/Landsat foram adquiridas sobre o reservatório de Ibitinga durante o ano de 2005. Foi então usada uma tabela associando intervalos de razão de banda a intervalos de concentração de clorofila-a. Medidas de vazão fornecidas pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico ONS foram utilizadas para calcular o tempo de residência hidráulica do reservatório, que variou entre 5,37 e 52,39 dias durante 2005. O tempo de residência hidráulica em cada data de aquisição da imagem foi então comparado com a área ocupada pelas florações de fitoplancton. Os resultados indicaram uma forte relação entre o tempo de residência hidráulica e a área ocupada por florações. Em junho de 2005, quando o reservatório atingiu seu menor tempo de residência hidráulica, apenas 20% de sua área estiveram ocupadas por florações. Em setembro e outubro, quando a residência hidráulica atinge o seu máximo, mais que 80% da superfície do reservatório foram ocupadas por florações de fitoplancton.

SENSORIAMENTO REMOTO E ESCORE DE CONDIÇÃO DA PASTAGEM PARA AVALIAÇÃO DA QUALIDADE E PRODUTIVIDADE DE PASTAGENS

O setor do agronegócio possui grande importância para a economia brasileira, sendo a pecuária caracterizada pela exploração extensiva de pastagens. Diante desse fato, surge a preocupação com a qualidade das pastagens. A busca por tecnologias capazes de monitorar e avaliar a produtividade e a qualidade das pastagens passa a ser primordial para o desenvolvimento da agropecuária. Este estudo, conduzido na região core do bioma Cerrado, em diversas pastagens no estado de Goiás, teve como objetivos: a. desenvolver um método visual, aqui defino como Escore de Condição da Pastagem (PCS), para avaliação do nível de produtividade das pastagens; e b. desenvolver um método preliminar, através de sensoriamento remoto, capaz de estimar o potencial de produtividade e qualidade de pastagens destinadas à produção de gado de corte. No primeiro estudo, o principal objetivo foi avaliar a correlação entre os dados de satélite, bandas espectrais e índices de vegetação do satélite Landsat 8, com a produtividade e a qualidades das pastagens. Uma análise preliminar, utilizou da construção de LMM para estimar a matéria seca em quilogramas por hectare (MS kg ha-1), a matéria seca potencialmente digestível em quilogramas por hectare (MSpd kg ha-1), e a proteína bruta em quilogramas por hectare (PB kg ha-1), através de dados de imagens. Os resultados são otimistas, tendo os três modelos demonstrado uma interação dentro do espectro do infravermelho de ondas curtas, ou infravermelho médio (SWIR). No segundo estudo, foi realizada a análise de correlação de medidas repetidas (RMC), seguida da construção de modelos lineares mistos (LMM), para estabelecer uma relação entre os dados de escore inferidos às pastagens e os dados coletados a campo. O método de escore se mostra viável, visto que os resultados da RMC são coerentes com os modelos lineares gerados, ambos retomam a existência de relação entre as variáveis avaliadas por meio do escore com as estimativas de produtividade.

The agribusiness sector, whose livestock systems is characterized by extensive exploitation of pasturelands, is of up most importance for Brazilian economy. Facing this fact, the concern with pasturelands quality emerges, and the search for technologies capable of monitoring and assessing pasturelands yield and quality become a driving force for development in farming system. This study, conducted in the core region of the biome Cerrado, on pasturelands throughout the state of Goiás, had the objectives of prosper a visual method, here defined as Pasture Condition Score (PCS), for evaluating pasturelands productivity level; and develop preliminary models, based on remote sensing, capable of estimating the potential productivity and quality of pasturelands intended for beef cattle production. Within the first study, the main goal was to unravel the correlation between satellite data, such as bands and indices values from the satellite Landsat 8, with the pasturelands yield and quality assessed. A preliminary analysis athwart construction of LMM for estimating dry matter in kilogram per hectare, potentially digestible dry matter in kilogram per hectare, and crude protein in kilogram per hectare, using satellite data, was performed. The results are optimistic, hence on all three models is seen an interaction within the short-wave infrared spectrum. On the second study, a repeated measures correlation (RMC) analysis was performed, followed by the construction of linear mixed models (LMM), for establishing a relationship between the score data inferred to pasturelands and the ground truth data collected. The score methodology is encouraging, seeing the results from RMC are coherent with the LMM, both demonstrating the existence of relationship of score variables with pastureland yield estimations.

High spatial resolution land use and land cover mapping of the Brazilian Legal Amazon in 2008 using Landsat-5/TM and MODIS data / Mapeamento do uso e cobertura da terra na Amazônia Legal Brasileira com alta resolução espacial utilizando dados Landsat-5/TM e MODIS

Understanding spatial patterns of land use and land cover is essential for studies addressing biodiversity, climate change and environmental modeling as well as for the design and monitoring of land use policies. The aim of this study was to create a detailed map of land use land cover of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon up to 2008. Deforestation data from and uses were mapped with Landsat-5/TM images analysed with techniques, such as linear spectral mixture model, threshold slicing and visual interpretation, aided by temporal information extracted from NDVI MODIS time series. The result is a high spatial resolution of land use and land cover map of the entire Brazilian Legal Amazon for the year 2008 and corresponding calculation of area occupied by different land use classes. The results showed that the four classes of Pasture covered 62% of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon, followed by Secondary Vegetation with 21%. The area occupied by Annual Agriculture covered less than 5% of deforested areas; the remaining areas were distributed among six other land use classes. The maps generated from this project - called TerraClass - are available at INPE's web site (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php).(AU)

Entender o padrão espacial do uso e cobertura da terra é essencial para estudos de biodiversidade, mudanças climáticas e modelagem ambiental, bem como para concepção e acompanhamento de políticas direcionadas ao uso da terra. O objetivo deste estudo foi criar um mapa detalhado do uso e cobertura da terra para a porção desflorestada da Amazônia Legal Brasileira, até 2008. Dados de desflorestamento e uso foram mapeados usando imagens Landsat-5/TM analisadas com técnicas como modelo linear de mistura espectral, fatiamento e interpretação visual, auxiliados por informações temporais de NDVI extraídas de série temporal de dados MODIS. O resultado deste estudo é um mapa de uso e cobertura da terra com alta resolução espacial para toda Amazônia Legal Brasileira, para o ano de 2008, e os respectivos percentuais da área ocupada por diferentes classes de uso da terra. O resultado mostrou que, quatro classes de pastagens cobrem 62% da área desflorestada da Amazônia Legal Brasileira, seguida pela vegetação secundária com 21%. A área ocupada pela agricultura anual cobriu menos de 5% das áreas desflorestadas; as áreas restantes estavam distribuídas em outras seis classes de uso da terra. Os mapas gerados por este projeto, chamado TerraClass, estão disponíveis no site do INPE (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php).(AU)

High spatial resolution land use and land cover mapping of the Brazilian Legal Amazon in 2008 using Landsat-5/TM and MODIS data / Mapeamento do uso e cobertura da terra na Amazônia Legal Brasileira com alta resolução espacial utilizando dados Landsat-5/TM e MODIS

Understanding spatial patterns of land use and land cover is essential for studies addressing biodiversity, climate change and environmental modeling as well as for the design and monitoring of land use policies. The aim of this study was to create a detailed map of land use land cover of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon up to 2008. Deforestation data from and uses were mapped with Landsat-5/TM images analysed with techniques, such as linear spectral mixture model, threshold slicing and visual interpretation, aided by temporal information extracted from NDVI MODIS time series. The result is a high spatial resolution of land use and land cover map of the entire Brazilian Legal Amazon for the year 2008 and corresponding calculation of area occupied by different land use classes. The results showed that the four classes of Pasture covered 62% of the deforested areas of the Brazilian Legal Amazon, followed by Secondary Vegetation with 21%. The area occupied by Annual Agriculture covered less than 5% of deforested areas; the remaining areas were distributed among six other land use classes. The maps generated from this project - called TerraClass - are available at INPE's web site (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php).

Entender o padrão espacial do uso e cobertura da terra é essencial para estudos de biodiversidade, mudanças climáticas e modelagem ambiental, bem como para concepção e acompanhamento de políticas direcionadas ao uso da terra. O objetivo deste estudo foi criar um mapa detalhado do uso e cobertura da terra para a porção desflorestada da Amazônia Legal Brasileira, até 2008. Dados de desflorestamento e uso foram mapeados usando imagens Landsat-5/TM analisadas com técnicas como modelo linear de mistura espectral, fatiamento e interpretação visual, auxiliados por informações temporais de NDVI extraídas de série temporal de dados MODIS. O resultado deste estudo é um mapa de uso e cobertura da terra com alta resolução espacial para toda Amazônia Legal Brasileira, para o ano de 2008, e os respectivos percentuais da área ocupada por diferentes classes de uso da terra. O resultado mostrou que, quatro classes de pastagens cobrem 62% da área desflorestada da Amazônia Legal Brasileira, seguida pela vegetação secundária com 21%. A área ocupada pela agricultura anual cobriu menos de 5% das áreas desflorestadas; as áreas restantes estavam distribuídas em outras seis classes de uso da terra. Os mapas gerados por este projeto, chamado TerraClass, estão disponíveis no site do INPE (http://www.inpe.br/cra/projetos_pesquisas/terraclass2008.php).

Water residence time affecting phytoplankton blooms: study case in Ibitinga Reservoir (São Paulo, Brazil) using Landsat/TM images / Efeito de variações no tempo de residência hidráulica sobre a ocorrência de florações de fitoplâncton: estudo de caso no Reservatório de Ibitinga (SP) com o uso de imagens Landsat/TM

Satellite images are an effective tool for the detection of phytoplankton blooms, since they cause striking changes in water color. Bloom intensity can be expressed in terms of chlorophyll-a concentration. Previous studies suggest the use of Landsat TM4/TM3 reflectance ratio to retrieve surface chlorophyll-a concentration from aquatic systems. In this study we assumed that a remote sensing trophic state index can be applied to investigate how changes in HRT along the hydrologic year affect the spatial distribution of the phytoplankton blooms at Ibitingas reservoir surface. For that, we formulated two objectives: (1) apply a semi-empirical model which uses this reflectance ratio to map chlorophyll-a concentration at Ibitinga reservoir along the 2005 hydrologic year and (2) assess how changes in hydraulic residence time (HRT) affect the spatial distribution of phytoplankton blooms at Ibitinga Reservoir. The study site was chosen because previous studies reported seasonal changes in the reservoir limnology which might be related to the reservoir seasonality and hydrodynamics. Six Landsat/TM images were acquired over Ibitinga reservoir during 2005 and water flow measurements provided by the Brazilian Electric System National Operator - ONS were used to compute the reservoir´s residence time, which varied from 5.37 to 52.39 days during 2005. The HRT in the date of image acquisition was then compared to the distribution of chlorophyll-a in the reservoir. The results showed that the HRT increasing implies the increasing of the reservoir surface occupied by phytoplankton blooms.(AU)

As imagens de satélite são frequentemente usadas para a identificação de florações de fitoplâncton porque sua presença causa mudanças significativas na cor da água. A abundância das florações pode ser quantificada por medidas de concentração de clorofila-a. Diversos estudos sugerem o uso da razão de reflectância das bandas TM4/TM3 Landsat, para determinar as concentrações de clorofila-a em sistemas aquáticos. Este trabalho tem como objetivos: (1) aplicar um modelo semi-empírico que usa essa razão para mapear a concentração de clorofila-a no reservatório de Ibitinga ao longo do ano hidrológico de 2005; (2) avaliar como as mudanças no tempo de residência hidráulica afetaram a distribuição de florações na superfície do reservatório. O reservatório de Ibitinga foi selecionado porque estudos prévios indicavam mudanças sazonais nas propriedades limnológicas do reservatório, as quais poderiam estar relacionadas à sazonalidade e à hidrodinâmica. Seis imagens TM/Landsat foram adquiridas sobre o reservatório de Ibitinga durante o ano de 2005. Foi então usada uma tabela associando intervalos de razão de banda a intervalos de concentração de clorofila-a. Medidas de vazão fornecidas pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico ONS foram utilizadas para calcular o tempo de residência hidráulica do reservatório, que variou entre 5,37 e 52,39 dias durante 2005. O tempo de residência hidráulica em cada data de aquisição da imagem foi então comparado com a área ocupada pelas florações de fitoplancton. Os resultados indicaram uma forte relação entre o tempo de residência hidráulica e a área ocupada por florações. Em junho de 2005, quando o reservatório atingiu seu menor tempo de residência hidráulica, apenas 20% de sua área estiveram ocupadas por florações. Em setembro e outubro, quando a residência hidráulica atinge o seu máximo, mais que 80% da superfície do reservatório foram ocupadas por florações de fitoplancton.(AU)

TÉCNICAS DE MODELAGEM E GEOPROCESSAMENTO VISANDO AO DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE ALERTA PRECOCE PARA OS REBANHOS EM REGIÕES DA CAATINGA

O objetivo deste estudo foi analisar a capacidade de técnicas de modelagem e de geoprocessamento na geração de um protocolo com informações de alerta precoce aos pecuaristas residentes em regiões do bioma Caatinga. O primeiro capítulo realizou uma análise temporal das secas e da distribuição espacial dos rebanhos do Semiárido brasileiro por ferramentas de geoprocessamento. Foram criados mapas anuais de índice de vegetação pela diferença normalizada (NDVI) e de índice de seca pela diferença normalizada (NDDI) por imagens MOD09A1 processadas na plataforma Google Earth Engine (GEE) e no Software QGIS (2.18). Para a distribuição espacial dos rebanhos utilizou-se o banco de dados de produção pecuária municipal do SIDRA/IBGE. A análise comparativa mostrou que as classes seca extrema e seca excepcional foram maiores na 2° série histórica, enquanto seca anormal teve maior área na 1° série. A análise dos dados gerou informações como os locais mais propícios a criação de ovinos e de caprinos frente aos riscos de períodos de incertezas climáticas. No segundo capítulo foi feita a caracterização espectral por meio da sazonalidade do fator de refletância bidirecional de superfície e dos índices espectrais de vegetação de fragmentos de pastagens nativas, bem como a mudança do uso e ocupação do solo de regiões do bioma Caatinga. Foram utilizadas imagens do satélite Landsat-8 do período chuvoso e o período seco do ano de 2018 para verificar a sazonalidade da vegetação por meio da variação da refletância bidirecional de superfície das bandas espectrais e dos índices espectrais de vegetação (NDVI, SAVI, EVI, IAF, MSAVI2 e NDWI). Com o intuito de obter a mudança da ocupação e uso do solo, foi utilizada a plataforma Google Earth Engine (GEE) e imagens Landsat-8 durante o período de 2014 a 2018. A validação do modelo de classificação por meio da matriz de confusão resultou numa exatidão global de 91% e índice Kappa de 89% em Tauá, e uma exatidão global de 90% e um índice Kappa de 86% em Ouricuri. A classificação de imagem por meio da ferramenta Google Earth Engine se mostrou eficaz em verificar a mudança temporal e espacial do uso e ocupação do solo, possibilitando identificar locais com vegetação mais afetada e susceptível à degradação. O terceiro capítulo testou a eficiência da modelagem empírica e mecanicística em simular a biomassa de forragem de pastagens nativa do bioma Caatinga e aplicá-los em mapas de produção de forragem. A estimativa da produção de biomassa da pastagem foi feita pela soma da biomassa herbácea e arbustivo-arbóreo. Para modelagem empírica foram utilizadas imagens do satélite Sentinel 2-A e testados os índices: NDVI, SAVI, EVI, IAF, MSAVI2 e NDWI, através do LAB Fit Curve Fitting. A calibração do modelo PHYGROW foi realizada por meio da plataforma virtual PHYWEB. O SAVI foi o índice que apresentou os melhores ajustes do modelo com média capacidade de simular a produção da biomassa de forragem total em pastagens naturais da Caatinga. O PHYGROW apresentou melhor desempenho em simular a produção de biomassa, mostrando-se ser útil para estimar a produção de biomassa de áreas de Caatinga com diferentes níveis de densidade lenhosa, tornando-se uma ferramenta útil para o manejo racional de pastagens.

The aim of this study was to analyze the capacity of modeling and geoprocessing techniques in the generation of a protocol with early warning information for livestock farmers living in regions of the Caatinga Biome. The first chapter carried out a temporal analysis of droughts and the spatial distribution of herds in the Brazilian Semi-Arid region using geoprocessing tools. Annual maps of the vegetation index by the normalized difference (NDVI) and the drought index by the normalized difference (NDDI) maps were created using MOD09A1 images processed on the Google Earth Engine (GEE) platform and the QGIS Software (2.18). For the spatial distribution of herds, the municipal livestock production database of SIDRA/IBGE was used. The comparative analysis showed that the classes, extreme drought and exceptional drought were higher in the 2nd historical series, while abnormal drought had greater area in the 1st series. The analysis of the data generated information such as the most favorable places for the creation of sheep and goats in view of the risks of periods of climatic uncertainties. In the second chapter, spectral characterization was carried out through the seasonality of the bi-directional surface reflectance factor and the spectral indices of vegetation of fragments of native pastures, as well as the change in land use and occupation in regions of the Caatinga Biome. Images from the Landsat-8 satellite of the rainy season and the dry period of the year 2018 were used to verify the seasonality of the vegetation through the variation of the bidirectional reflectance of the surface of the spectral bands and the spectral indices of vegetation (NDVI, SAVI, EVI, IAF, MSAVI2 and NDWI). In order to obtain a change in land use and occupation, the Google Earth Engine (GHG) platform and Landsat-8 images were used during the period from 2014 to 2018. The validation of the classification model through the confusion matrix resulted in a global accuracy of 91% and Kappa index of 89% in Tauá, and global accuracy of 90% and Kappa index of 86% in Ouricuri. Image classification using the Google Earth Engine tool proved to be effective in verifying the temporal and spatial change in land use and occupation, making it possible to identify places with the most affected vegetation and susceptible to degradation. The third chapter tested the efficiency of empirical and mechanistic modeling in simulating forage biomass from native pastures of the Caatinga Biome and applying them to forage production maps. The estimate of pasture biomass production was based on the sum of herbaceous and shrub-tree biomass. For empirical modeling, images from the Sentinel 2-A satellite were used and the indices tested: NDVI, SAVI, EVI, IAF, MSAVI2 and NDWI, through the LAB Fit Curve Fitting. The calibration of the PHYGROW model was performed using the PHYWEB virtual platform. The SAVI was the index that presented the best adjustments of the model with a medium capacity to simulate the production of total forage biomass in rangelands of the Caatinga. PHYGROW showed better performance in simulating biomass production, proving to be useful for estimating biomass production in areas of Caatinga with different levels of woody density, making it a useful tool for the rational management of rangelands.

Land cover classification of Lago Grande de Curuai floodplain (Amazon, Brazil) using multi-sensor and image fusion techniques / Classificação da cobertura da terra na planície de inundação do Lago Grande de Curuai (Amazônia, Brasil) utilizando dados multisensor e fusão de imagens

Given the limitations of different types of remote sensing images, automated land-cover classifications of the Amazon várzea may yield poor accuracy indexes. One way to improve accuracy is through the combination of images from different sensors, by either image fusion or multi-sensor classifications. Therefore, the objective of this study was to determine which classification method is more efficient in improving land cover classification accuracies for the Amazon várzea and similar wetland environments - (a) synthetically fused optical and SAR images or (b) multi-sensor classification of paired SAR and optical images. Land cover classifications based on images from a single sensor (Landsat TM or Radarsat-2) are compared with multi-sensor and image fusion classifications. Object-based image analyses (OBIA) and the J.48 data-mining algorithm were used for automated classification, and classification accuracies were assessed using the kappa index of agreement and the recently proposed allocation and quantity disagreement measures. Overall, optical-based classifications had better accuracy than SAR-based classifications. Once both datasets were combined using the multi-sensor approach, there was a 2% decrease in allocation disagreement, as the method was able to overcome part of the limitations present in both images. Accuracy decreased when image fusion methods were used, however. We therefore concluded that the multi-sensor classification method is more appropriate for classifying land cover in the Amazon várzea.

Dadas as limitações de diferentes tipos de imagens de sensores remotos, classificações automáticas do uso e cobertura do solo na várzea Amazônica podem resultar em índices de acurácia insatisfatórios. Uma das maneiras de melhorar esses índices é através da combinação de dados de distintos sensores, por fusão de imagens ou através de classificações multi-sensores. Desta forma, o presente estudo teve o objetivo de determinar qual método de classificação é mais eficiente em melhorar os índices de acurácia das classificações do uso e cobertura do solo para a várzea Amazônica e áreas úmidas similares - (a) a fusão sintética de imagens SAR e ópticas ou (b) a classificação multi-sensor de imagens ópticas e SAR pareadas. Classificações da cobertura do solo com base em imagens de um único sensor (Landsat TM ou Radarsat-2) foram comparadas com as classificações multi-sensor e classificações baseadas em fusão de imagens. A análise de imagens baseada em objetos (OBIA) e o algoritmo de mineração de dados J.48 foram utilizados para realizar a classificação automática, cuja precisão foi avaliada com o índice kappa e com as medidas de discordância de alocação e de quantidade, recentemente propostas na literatura. Em geral, as classificações baseadas em imagens ópticas apresentaram melhor precisão do que as classificações baseadas em dados SAR. Uma vez que ambos os conjuntos de dados foram combinados em uma abordagem multi-sensores, houve uma redução de 2% no erro de alocação da classificação, uma vez que o método foi capaz de superar parte das limitações presentes em ambas as imagens. Contudo, a precisão diminuiu quando foram usados métodos de fusão de imagens. Concluiu-se que o método de classificação multi-sensor é mais apropriado para classificações de uso do solo na várzea amazônica.

Land cover classification of Lago Grande de Curuai floodplain (Amazon, Brazil) using multi-sensor and image fusion techniques / Classificação da cobertura da terra na planície de inundação do Lago Grande de Curuai (Amazônia, Brasil) utilizando dados multisensor e fusão de imagens

Given the limitations of different types of remote sensing images, automated land-cover classifications of the Amazon várzea may yield poor accuracy indexes. One way to improve accuracy is through the combination of images from different sensors, by either image fusion or multi-sensor classifications. Therefore, the objective of this study was to determine which classification method is more efficient in improving land cover classification accuracies for the Amazon várzea and similar wetland environments - (a) synthetically fused optical and SAR images or (b) multi-sensor classification of paired SAR and optical images. Land cover classifications based on images from a single sensor (Landsat TM or Radarsat-2) are compared with multi-sensor and image fusion classifications. Object-based image analyses (OBIA) and the J.48 data-mining algorithm were used for automated classification, and classification accuracies were assessed using the kappa index of agreement and the recently proposed allocation and quantity disagreement measures. Overall, optical-based classifications had better accuracy than SAR-based classifications. Once both datasets were combined using the multi-sensor approach, there was a 2% decrease in allocation disagreement, as the method was able to overcome part of the limitations present in both images. Accuracy decreased when image fusion methods were used, however. We therefore concluded that the multi-sensor classification method is more appropriate for classifying land cover in the Amazon várzea.(AU)

Dadas as limitações de diferentes tipos de imagens de sensores remotos, classificações automáticas do uso e cobertura do solo na várzea Amazônica podem resultar em índices de acurácia insatisfatórios. Uma das maneiras de melhorar esses índices é através da combinação de dados de distintos sensores, por fusão de imagens ou através de classificações multi-sensores. Desta forma, o presente estudo teve o objetivo de determinar qual método de classificação é mais eficiente em melhorar os índices de acurácia das classificações do uso e cobertura do solo para a várzea Amazônica e áreas úmidas similares - (a) a fusão sintética de imagens SAR e ópticas ou (b) a classificação multi-sensor de imagens ópticas e SAR pareadas. Classificações da cobertura do solo com base em imagens de um único sensor (Landsat TM ou Radarsat-2) foram comparadas com as classificações multi-sensor e classificações baseadas em fusão de imagens. A análise de imagens baseada em objetos (OBIA) e o algoritmo de mineração de dados J.48 foram utilizados para realizar a classificação automática, cuja precisão foi avaliada com o índice kappa e com as medidas de discordância de alocação e de quantidade, recentemente propostas na literatura. Em geral, as classificações baseadas em imagens ópticas apresentaram melhor precisão do que as classificações baseadas em dados SAR. Uma vez que ambos os conjuntos de dados foram combinados em uma abordagem multi-sensores, houve uma redução de 2% no erro de alocação da classificação, uma vez que o método foi capaz de superar parte das limitações presentes em ambas as imagens. Contudo, a precisão diminuiu quando foram usados métodos de fusão de imagens. Concluiu-se que o método de classificação multi-sensor é mais apropriado para classificações de uso do solo na várzea amazônica.(AU)

Similar understorey structure in spite of edaphic and floristic dissimilarity in Amazonian forests / Similaridade na estrutura do subosque a despeito de dissimilaridades edáficas e florísticas em florestas da Amazônia

Forest structure determines light availability for understorey plants. The structure of lowland Amazonian forests is known to vary over long edaphic gradients, but whether more subtle edaphic variation also affects forest structure has not beenresolved. In western Amazonia, the majority of non-flooded forests grow on soils derived either from relatively fertile sediments of the Pebas Formation or from poorer sediments of the Nauta Formation. The objective of this study was to compare structure and light availability in the understorey of forests growing on these two geological formations. We measured canopy openness and tree stem densities in three size classes in northeastern Peru in a total of 275 study points in old-growth terra firme forests representing the two geological formations. We also documented variation in floristic composition (ferns, lycophytes and the palm Iriartea deltoidea) and used Landsat TM satellite image information to model the forest structural and floristic features over a larger area. The floristic compositions of forests on the two formations were clearly different, and this could also be modelled with the satellite imagery. In contrast, the field observations of forest structure gave only a weak indication that forests on the Nauta Formation might be denser than those on the Pebas Formation. The modelling of forest structural features with satellite imagery did not support this result. Our results indicate that the structure of forest understorey varies much less than floristic composition does over the studied edaphic difference.(AU)

A estrutura florestal determina a disponibilidade de luz para plantas do subosque. Nas planícies Amazônicas, a estrutura florestal varia com fortes gradientes edáficos. O possível efeito de variações edáficas mais sutis sob a estrutura das florestas não está resolvido. Na Amazônia ocidental, a maioria das florestas não-inundadas crescem em solos derivados de sedimentos relativamente férteis da Formação Pebas ou de sedimentos mais pobres da Formação Nauta. Nosso objetivo é comparar a disponilidade de luz e a estrutura do subosque de florestas crescendo sobre duas formações geológicas. Nós medimos a abertura do dossel e a densidade de troncos de árvores em três classes de diâmetro no nordeste Peruano, totalizando 275 pontos de estudo em florestas de terra-firme representando as duas formações geológicas. Além disso, documentamos as variações na composição florística (samambaias, licófitas e a palmeira Iriartea deltoidea) e utilizamos informações de imagens de satélite Landsat TM para modelar as características estruturais e florísticas das florestas em uma área mais ampla. A composição florística sobre as duas formações foram claramente distintas e isso também pôde ser modelado com as imagens de satélite. Já as observações de campo sobre a estrutura da floresta deram uma fraca indicação de que as florestas sobre a Formação Nauta poderiam ser mais densas do que as florestas sobre a Formação Pebas. A modelagem das caraterísticas da estrutura florestal com imagens de satélite não deram o mesmo resultado. Nossos resultados indicam que a estrutura do subosque varia muito menos do que composição florística no gradiente edáfico estudado.(AU)

Similar understorey structure in spite of edaphic and floristic dissimilarity in Amazonian forests / Similaridade na estrutura do subosque a despeito de dissimilaridades edáficas e florísticas em florestas da Amazônia

Forest structure determines light availability for understorey plants. The structure of lowland Amazonian forests is known to vary over long edaphic gradients, but whether more subtle edaphic variation also affects forest structure has not beenresolved. In western Amazonia, the majority of non-flooded forests grow on soils derived either from relatively fertile sediments of the Pebas Formation or from poorer sediments of the Nauta Formation. The objective of this study was to compare structure and light availability in the understorey of forests growing on these two geological formations. We measured canopy openness and tree stem densities in three size classes in northeastern Peru in a total of 275 study points in old-growth terra firme forests representing the two geological formations. We also documented variation in floristic composition (ferns, lycophytes and the palm Iriartea deltoidea) and used Landsat TM satellite image information to model the forest structural and floristic features over a larger area. The floristic compositions of forests on the two formations were clearly different, and this could also be modelled with the satellite imagery. In contrast, the field observations of forest structure gave only a weak indication that forests on the Nauta Formation might be denser than those on the Pebas Formation. The modelling of forest structural features with satellite imagery did not support this result. Our results indicate that the structure of forest understorey varies much less than floristic composition does over the studied edaphic difference.

A estrutura florestal determina a disponibilidade de luz para plantas do subosque. Nas planícies Amazônicas, a estrutura florestal varia com fortes gradientes edáficos. O possível efeito de variações edáficas mais sutis sob a estrutura das florestas não está resolvido. Na Amazônia ocidental, a maioria das florestas não-inundadas crescem em solos derivados de sedimentos relativamente férteis da Formação Pebas ou de sedimentos mais pobres da Formação Nauta. Nosso objetivo é comparar a disponilidade de luz e a estrutura do subosque de florestas crescendo sobre duas formações geológicas. Nós medimos a abertura do dossel e a densidade de troncos de árvores em três classes de diâmetro no nordeste Peruano, totalizando 275 pontos de estudo em florestas de terra-firme representando as duas formações geológicas. Além disso, documentamos as variações na composição florística (samambaias, licófitas e a palmeira Iriartea deltoidea) e utilizamos informações de imagens de satélite Landsat TM para modelar as características estruturais e florísticas das florestas em uma área mais ampla. A composição florística sobre as duas formações foram claramente distintas e isso também pôde ser modelado com as imagens de satélite. Já as observações de campo sobre a estrutura da floresta deram uma fraca indicação de que as florestas sobre a Formação Nauta poderiam ser mais densas do que as florestas sobre a Formação Pebas. A modelagem das caraterísticas da estrutura florestal com imagens de satélite não deram o mesmo resultado. Nossos resultados indicam que a estrutura do subosque varia muito menos do que composição florística no gradiente edáfico estudado.

Spatial and temporal evolution of family-farming land use in the Tapajós region of the Brazilian Amazon / Evolução espacial e temporal do uso da terra para agricultura familiar na região do Tapajós, Amazônia Brasileira

Pressures on the Brazilian Amazon forest have been accentuated by agricultural activities practiced by families encouraged to settle in this region in the 1970s by the colonization program of the government. The aims of this study were to analyze the temporal and spatial evolution of land cover and land use (LCLU) in the lower Tapajَs region, in the state of Parل. We contrast 11 watersheds that are generally representative of the colonization dynamics in the region. For this purpose, Landsat satellite images from three different years, 1986, 2001, and 2009, were analyzed with Geographic Information Systems. Individual images were subject to an unsupervised classification using the Maximum Likelihood Classification algorithm available on GRASS. The classes retained for the representation of LCLU in this study were: (1) slightly altered old-growth forest, (2) succession forest, (3) crop land and pasture, and (4) bare soil. The analysis and observation of general trends in eleven watersheds shows that LCLU is changing very rapidly. The average deforestation of old-growth forest in all the watersheds was estimated at more than 30% for the period of 1986 to 2009. The local-scale analysis of watersheds reveals the complexity of LCLU, notably in relation to large changes in the temporal and spatial evolution of watersheds. Proximity to the sprawling city of Itaituba is related to the highest rate of deforestation in two watersheds. The opening of roads such as the Transamazonian highway is associated to the second highest rate of deforestation in three watersheds.

As pressões sobre a Floresta Amazônica Brasileira têm sido acentuadas por atividades agrícolas de muitas famílias que foram estimuladas a se estabelecer nessa região durante o Programa de Colonização do Governo Federal, na década de 1970. Os objetivos deste presente estudo foram de analisar a evolução espacial e temporal em termos de mudanças de cobertura da terra e uso da terra (CTUT) na região do baixo Tapajós, no Estado do Pará. Contrastam-se 11 bacias que são geralmente representativas do processo de colonização regional por agricultores familiares, e para tanto imagens de satélite Landsat de três diferentes anos (1986, 2001, e 2009) foram analisadas utilizando-se um Sistema de Informação Geográfica. Imagens individuais não-supervisionadas foram classificadas usando-se GRASS, e o algoritmo de classificação de Probabilidade Máxima, para todos os comprimentos de onda do espectro visível e infravermelho (1 a 5 e 7). As classes retidas para a representação do CTUT nesse estudo foram: (1) floresta primária levemente alterada; (2) floresta de sucessão; (3) terra agricultável e pastagem; e (4) solo nu. A análise e observação de tendências gerais em 11 bacias mostram que o CTUT tem mudado rapidamente. O desmatamento médio de floresta primária em todas as bacias foi estimado em mais de 30% no período de 1986 a 2009. A análise em escala local de bacias revela a complexidade do CTUT, notavelmente em relação a grandes mudanças na evolução espacial e temporal das bacias. A proximidade com a cidade de Itaituba, que se encontra em plena expansão, está relacionada com a maior taxa de desmatamento em duas bacias hidrográficas, ao passo que a abertura de estradas, como a Rodovia Transamazônica, está associada à segunda maior taxa de desmatamento em três bacias hidrográficas.

Spatial and temporal evolution of family-farming land use in the Tapajós region of the Brazilian Amazon / Evolução espacial e temporal do uso da terra para agricultura familiar na região do Tapajós, Amazônia Brasileira

Pressures on the Brazilian Amazon forest have been accentuated by agricultural activities practiced by families encouraged to settle in this region in the 1970s by the colonization program of the government. The aims of this study were to analyze the temporal and spatial evolution of land cover and land use (LCLU) in the lower Tapajَs region, in the state of Parل. We contrast 11 watersheds that are generally representative of the colonization dynamics in the region. For this purpose, Landsat satellite images from three different years, 1986, 2001, and 2009, were analyzed with Geographic Information Systems. Individual images were subject to an unsupervised classification using the Maximum Likelihood Classification algorithm available on GRASS. The classes retained for the representation of LCLU in this study were: (1) slightly altered old-growth forest, (2) succession forest, (3) crop land and pasture, and (4) bare soil. The analysis and observation of general trends in eleven watersheds shows that LCLU is changing very rapidly. The average deforestation of old-growth forest in all the watersheds was estimated at more than 30% for the period of 1986 to 2009. The local-scale analysis of watersheds reveals the complexity of LCLU, notably in relation to large changes in the temporal and spatial evolution of watersheds. Proximity to the sprawling city of Itaituba is related to the highest rate of deforestation in two watersheds. The opening of roads such as the Transamazonian highway is associated to the second highest rate of deforestation in three watersheds.(AU)

As pressões sobre a Floresta Amazônica Brasileira têm sido acentuadas por atividades agrícolas de muitas famílias que foram estimuladas a se estabelecer nessa região durante o Programa de Colonização do Governo Federal, na década de 1970. Os objetivos deste presente estudo foram de analisar a evolução espacial e temporal em termos de mudanças de cobertura da terra e uso da terra (CTUT) na região do baixo Tapajós, no Estado do Pará. Contrastam-se 11 bacias que são geralmente representativas do processo de colonização regional por agricultores familiares, e para tanto imagens de satélite Landsat de três diferentes anos (1986, 2001, e 2009) foram analisadas utilizando-se um Sistema de Informação Geográfica. Imagens individuais não-supervisionadas foram classificadas usando-se GRASS, e o algoritmo de classificação de Probabilidade Máxima, para todos os comprimentos de onda do espectro visível e infravermelho (1 a 5 e 7). As classes retidas para a representação do CTUT nesse estudo foram: (1) floresta primária levemente alterada; (2) floresta de sucessão; (3) terra agricultável e pastagem; e (4) solo nu. A análise e observação de tendências gerais em 11 bacias mostram que o CTUT tem mudado rapidamente. O desmatamento médio de floresta primária em todas as bacias foi estimado em mais de 30% no período de 1986 a 2009. A análise em escala local de bacias revela a complexidade do CTUT, notavelmente em relação a grandes mudanças na evolução espacial e temporal das bacias. A proximidade com a cidade de Itaituba, que se encontra em plena expansão, está relacionada com a maior taxa de desmatamento em duas bacias hidrográficas, ao passo que a abertura de estradas, como a Rodovia Transamazônica, está associada à segunda maior taxa de desmatamento em três bacias hidrográficas.(AU)

Modeling pollution potential input from the drainage basin into Barra Bonita reservoir, São Paulo Brazil

In this study multi-criteria modeling tools are applied to map the spatial distribution of drainage basin potential to pollute Barra Bonita Reservoir, São Paulo State, Brasil. Barra Bonita Reservoir Basin had undergone intense land use/land cover changes in the last decades, including the fast conversion from pasture into sugarcane. In this respect, this study answers to the lack of information about the variables (criteria) which affect the pollution potential of the drainage basin by building a Geographic Information System which provides their spatial distribution at sub-basin level. The GIS was fed by several data (geomorphology, pedology, geology, drainage network and rainfall) provided by public agencies. Landsat satellite images provided land use/land cover map for 2002. Ratings and weights of each criterion defined by specialists supported the modeling process. The results showed a wide variability in the pollution potential of different sub-basins according to the application of different criterion. If only land use is analyzed, for instance, less than 50% of the basin is classified as highly threatening to water quality and include sub basins located near the reservoir, indicating the importance of protection areas at the margins. Despite the subjectivity involved in the weighing processes, the multi-criteria analysis model allowed the simulation of scenarios which support rational land use polices at sub-basin level regarding the protection of water resources.

Este estudo aplica ferramentas de modelagem multicritério para mapear a distribuição espacial do potencial de contribuição da bacia de drenagem para a poluição do reservatório de Barra Bonita, Estado de São Paulo, Brasil. A bacia de drenagem Barra Bonita passou por intensas alterações no uso e cobertura da terra, incluindo um rápido aumento na conversão de pastagens em cana-de-açúcar nas últimas décadas. Assim sendo, este estudo contribui com a demanda de informação sobre os fatores (critérios) que afetam o potencial de poluição das bacias de drenagem através da construção de um Sistema de Informação Geográfica (SIG), com sua distribuição espacial ao nível de sub-bacia. A base de dados foi alimentada por diversos órgãos públicos, que forneceram informações georreferenciadas sobre a geomorfologia da bacia de drenagem, pedologia, geologia, rede de drenagem e precipitação. Imagens do satélite Landsat e ferramentas de geoprocessamento permitiram a obtenção do mapa de uso e cobertura da terra referente ao ano de 2002. Especialistas definiram as classificações e pesos de cada critério subsidiando o processo da modelagem. Obteve-se que o potencial sub-bacia para poluir o reservatório varia amplamente de um critério para o outro. Se somente o uso da terra for analisado, por exemplo, menos de 50% da área da bacia é classificada como tendo alto potencial de poluição da água do reservatório em questão. Essa área de alto potencial, nesse caso está associada às regiões mais próximas ao reservatório, indicando ser crucial a criação de áreas e preservação em sub-bacias próximas às margens do reservatório. Apesar da subjetividade envolvida no processo de ponderação, a análise multi-critério utilizada nesta pesquisa mostrou ser uma importante ferramenta para simulação de cenários que possam fornecer suporte às políticas de ordenamento e uso adequado da terra em nível de sub-bacia, visando à proteção dos recursos hídricos.

Multi-temporal analysis of radiometric changes in satellite images of forest edges to infer selective-logging areas in the Amazon forest / Análise multitemporal das mudanças radiométricas em imagens de satélite de bordas de floresta para inferir áreas de corte seletivo na floresta Amazônica

Radiometric changes observed in multi-temporal optical satellite images have an important role in efforts to characterize selective-logging areas. The aim of this study was to analyze the multi-temporal behavior of spectral-mixture responses in satellite images in simulated selective-logging areas in the Amazon forest, considering red/near-infrared spectral relationships. Forest edges were used to infer the selective-logging infrastructure using differently oriented edges in the transition between forest and deforested areas in satellite images. TM/Landsat-5 images acquired at three dates with different solar-illumination geometries were used in this analysis. The method assumed that the radiometric responses between forest with selective-logging effects and forest edges in contact with recent clear-cuts are related. The spatial frequency attributes of red/near infrared bands for edge areas were analyzed. Analysis of dispersion diagrams showed two groups of pixels that represent selective-logging areas. The attributes for size and radiometric distance representing these two groups were related to solar-elevation angle. The results suggest that detection of timber exploitation areas is limited because of the complexity of the selective-logging radiometric response. Thus, the accuracy of detecting selective logging can be influenced by the solar-elevation angle at the time of image acquisition. We conclude that images with lower solar-elevation angles are less reliable for delineation of selecting logging.

Mudanças radiométricas observadas em imagens multitemporais de satélites ópticos têm importante papel na caracterização de áreas afetadas pelo corte seletivo. O objetivo desse estudo foi analisar o comportamento multitemporal da resposta da mistura espectral em imagens de satélite de áreas simuladas por corte seletivo de madeira na floresta amazônica, considerando as relações espectrais do vermelho/infravermelho próximo. Para a análise dos dados foram utilizadas as margens da floresta para inferir a infraestrutura de exploração florestal em diferentes orientações a partir da transição entre áreas de floresta e desmatamento em imagens de satélite. Imagens do sensor TM/Landsat-5 adquiridas em três datas distintas com diferentes geometrias de iluminação solar foram utilizadas na análise. O método utilizado presume que as respostas radiométricas entre a floresta com efeitos do corte seletivo e as margens da floresta em contato com áreas recém-desmatadas estão relacionadas. Os atributos da frequência espacial das bandas espectrais do vermelho/infravermelho próximo foram analisados. A análise dos diagramas de dispersão mostraram dois grupos de pixels que representam áreas de corte seletivo. Os atributos de tamanho e distância radiométrica representando esses dois grupos foram relacionados com o ângulo de elevação solar. Os resultados sugerem que a detecção de áreas exploradas é limitada devido à complexidade da resposta radiométrica do corte seletivo. Assim, a acurácia em detectar o corte seletivo pode ser influenciada pelo ângulo de elevação solar durante a aquisição das imagens. Nós concluímos que imagens com ângulos de elevação solar baixos são menos confiáveis para a delimitação do corte seletivo.

Multi-temporal analysis of radiometric changes in satellite images of forest edges to infer selective-logging areas in the Amazon forest / Análise multitemporal das mudanças radiométricas em imagens de satélite de bordas de floresta para inferir áreas de corte seletivo na floresta Amazônica

Radiometric changes observed in multi-temporal optical satellite images have an important role in efforts to characterize selective-logging areas. The aim of this study was to analyze the multi-temporal behavior of spectral-mixture responses in satellite images in simulated selective-logging areas in the Amazon forest, considering red/near-infrared spectral relationships. Forest edges were used to infer the selective-logging infrastructure using differently oriented edges in the transition between forest and deforested areas in satellite images. TM/Landsat-5 images acquired at three dates with different solar-illumination geometries were used in this analysis. The method assumed that the radiometric responses between forest with selective-logging effects and forest edges in contact with recent clear-cuts are related. The spatial frequency attributes of red/near infrared bands for edge areas were analyzed. Analysis of dispersion diagrams showed two groups of pixels that represent selective-logging areas. The attributes for size and radiometric distance representing these two groups were related to solar-elevation angle. The results suggest that detection of timber exploitation areas is limited because of the complexity of the selective-logging radiometric response. Thus, the accuracy of detecting selective logging can be influenced by the solar-elevation angle at the time of image acquisition. We conclude that images with lower solar-elevation angles are less reliable for delineation of selecting logging.(AU)

Mudanças radiométricas observadas em imagens multitemporais de satélites ópticos têm importante papel na caracterização de áreas afetadas pelo corte seletivo. O objetivo desse estudo foi analisar o comportamento multitemporal da resposta da mistura espectral em imagens de satélite de áreas simuladas por corte seletivo de madeira na floresta amazônica, considerando as relações espectrais do vermelho/infravermelho próximo. Para a análise dos dados foram utilizadas as margens da floresta para inferir a infraestrutura de exploração florestal em diferentes orientações a partir da transição entre áreas de floresta e desmatamento em imagens de satélite. Imagens do sensor TM/Landsat-5 adquiridas em três datas distintas com diferentes geometrias de iluminação solar foram utilizadas na análise. O método utilizado presume que as respostas radiométricas entre a floresta com efeitos do corte seletivo e as margens da floresta em contato com áreas recém-desmatadas estão relacionadas. Os atributos da frequência espacial das bandas espectrais do vermelho/infravermelho próximo foram analisados. A análise dos diagramas de dispersão mostraram dois grupos de pixels que representam áreas de corte seletivo. Os atributos de tamanho e distância radiométrica representando esses dois grupos foram relacionados com o ângulo de elevação solar. Os resultados sugerem que a detecção de áreas exploradas é limitada devido à complexidade da resposta radiométrica do corte seletivo. Assim, a acurácia em detectar o corte seletivo pode ser influenciada pelo ângulo de elevação solar durante a aquisição das imagens. Nós concluímos que imagens com ângulos de elevação solar baixos são menos confiáveis para a delimitação do corte seletivo.(AU)