Normalized difference vegetation index for desiccation evaluation with glyphosate + 2, 4-D in magnetized spray solution / Índice de vegetação por diferença normalizada para avaliação de dessecação com glyphosate + 2, 4-D em calda magnetizada

Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.

A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.

Normalized difference vegetation index for desiccation evaluation with glyphosate + 2,4-D in magnetized spray solution

Abstract Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.

Resumo A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.

Normalized difference vegetation index for desiccation evaluation with glyphosate + 2, 4-D in magnetized spray solution / Índice de vegetação por diferença normalizada para avaliação de dessecação com glyphosate + 2, 4-D em calda magnetizada

Abstract Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.

Resumo A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados ​​por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.

Mapping threatened canga ecosystems in the Brazilian savanna using U-Net deep learning segmentation and Sentinel-2 images: a first step toward conservation planning / Mapeamento de ecossistemas de canga ameaçados no Cerrado brasileiro utilizando deep learning segmentação U-Net e imagens Sentinel-2: um primeiro passo para o planejamento de conservação

Abstract Canga ecosystems are iron-rich habitats and pose a challenge for conservation and environmental governance in Brazil. They support high levels of biodiversity and endemism and, at the same time, have suffered intense losses and degradation due to large-scale iron ore mining. The Peixe Bravo River Valley in the Brazilian savanna is one of the last natural canga areas that has yet to face the irreversible impacts of mining. However, there are vast gaps in data on the vegetation cover, location, spatial distribution, and area of occurrence of this ecosystem. Therefore, more information is needed on the appropriate scale, without which it is difficult to establish conservation planning and strategies to prevent, mitigate or compensate for impacts on canga ecosystems. In this study, we provide the first map of canga ecosystems in Brazil using the U-Net deep learning model and Sentinel-2 images. In addition, we estimate the degree of direct threat faced by ecosystems due to the spatial overlap of the mapped cangas and the location of mining concession areas for iron ore exploitation. The deep learning algorithm identified and segmented 762 canga patches (overall accuracy of 98.5%) in an area of 30,000 ha in the Peixe Bravo River Valley, demonstrating the high predictive power of the mapping approach. We conclude that the direct threat to canga ecosystems is high since 99.6% of the observed canga patches are included in mining concession areas. We also highlight that the knowledge acquired about the distribution of cangas through the application of an effective method of artificial intelligence and the use of open-source satellite images is especially important for supporting conservation strategies and environmental public policies.

Resumo Os ecossistemas de Canga, habitats com elevadas concentrações de ferro, são um desafio para conservação e governança ambiental no Brasil. Eles sustentam uma alta biodiversidade e endemismo, e sofreram intensas perdas e degradações de áreas naturais devido à mineração de ferro em larga escala. O Vale do Rio Peixe Bravo, localizado no Cerrado brasileiro, é uma das últimas regiões com ecossistemas de canga que ainda não sofreu impactos irreversíveis da mineração. Mas ainda há ausência de dados sobre a cobertura vegetal, localização, distribuição geográfica e a área de ocorrência desse ecossistema. Portanto, a ausência de informações em escala adequada dificulta o planejamento em conservação e as estratégias para prevenir, mitigar ou compensar os impactos nos ecossistemas de canga. Neste estudo, nós fornecemos o primeiro mapa de ecossistemas de canga no Brasil elaborado a partir de deep learning segmentação U-Net e imagens de satélite Sentinel-2. Além disso, nós estimamos o grau de ameaça direta dos ecossistemas devido a sobreposição espacial das manchas de cangas preditas e a localização dos títulos de concessão minerária para exploração do minério de ferro. O algoritmo de aprendizado profundo identificou 762 manchas de canga (acurácia acima de 98,5%) em uma área de 30.000 ha no Vale do Rio Peixe Bravo, demonstrando o alto poder preditivo do método de mapeamento. Nós estimamos que há um alto grau de ameaça direta aos ecossistemas de canga, uma vez que 99,6% das manchas de cangas preditas estão incluídas em áreas de concessão de mineração. Nós também destacamos que o conhecimento adquirido sobre a distribuição das cangas por meio da aplicação de um método eficaz de inteligência artificial e do uso de imagens de satélite de código aberto é especialmente importante para apoiar estratégias de conservação e políticas públicas ambientais.

Correlation between vegetation indexes generated at Vitis Vinifera L. and soil, plant and production parameters for emergency application in decision making / Correlação entre indices de vegetação gerados em Vitis Vinifera L. e parâmetros de solo, planta e produção para aplicação emergencial na tomada de decisão

Correlation between proximal sensing techniques and laboratory results of qualitative variables plus agronomic attributes was evaluated of a 3,0 ha vineyard in the county of Muitos Capões, Northeast of Rio Grande do Sul State, Brazil, in Vitis vinifera L. at 2017/2018 harvest, aiming to evaluate the replacement of conventional laboratory analysis in viticulture by Vegetation Indexes, at situations were laboratory access are unavailable. Based on bibliographic research, looking for vegetative indexes developed or used for canopy reflectance analysis on grapevines and whose working bands were within the spectral range provided by the equipment used, a total of 17 viable candidates were obtained. These chosen vegetation indices were correlated, through Pearson (5%), with agronomic soil attributes (apparent electrical conductivity, clay, pH in H2O, phosphorus, potassium, organic matter, aluminum, calcium, magnesium, effective CTC, CTC at pH 7.0, zinc, copper, sulfur and boron) for depths 0 -20 cm and 20-40 cm, and plant tissue (Nitrogen, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, sulfur, copper, zinc, iron, manganese and boron) , in addition to some key oenological and phytotechnical parameters for the quantification of wine production and quality. One hundred and thirty ninesignificant correlations were obtained from this cross, with 36 moderate coefficients between 19 parameter variables versus 12 of the indexes. We concluded that in cases where access or availability of laboratory analyzes is difficult or impracticable, the use of vegetation indices is possible if the correlation coefficients reach, at least, the moderate magnitude, serving as a support to decision making until the lack analytical structure to be remedied.

Avaliou-se a correlação entre as técnicas de sensoriamento proximal e os resultados laboratoriais de variáveis qualitativas, mais os atributos agronômicos do solo de um vinhedo de 3,0 ha no município de Muitos Capões, região nordeste do estado do Rio Grande do Sul, Brasil, na safra 2017/2018. Objetivou avaliar a substituição das análises laboratoriais convencionais em viticultura por Índices de Vegetação, em situações de indisponibilidade de acesso ao laboratório. Com base em pesquisa bibliográfica, buscaram-se índices vegetativos desenvolvidos ou utilizados para análise de refletância de dossel em videiras e cujas bandas de trabalho estavam dentro do intervalo espectral fornecido pelo equipamento utilizado, obtendo-se um total de 17 candidatos viáveis. Esses índices de vegetação escolhidos foram correlacionados, por meio de Pearson (5%), com atributos agronômicos do solo (condutividade elétrica aparente, argila, pH em H2O, fósforo, potássio, matéria orgânica, alumínio, cálcio, magnésio, CTC efetivo, CTC em pH 7,0, zinco, cobre, enxofre e boro) para profundidades de 0 - 20 cm e 20 - 40 cm, e tecido vegetal (nitrogênio, fósforo, potássio, cálcio, magnésio, enxofre, cobre, zinco, ferro, manganês e boro), além de alguns parâmetros enológicos e fitotécnicos essenciais para a quantificação da produção e qualidade do vinho. Deste cruzamento foram obtidas 139 correlações significativas, resultando 36 coeficientes moderados entre 19 variáveis de parâmetros versus 12 dos índices. Concluímos que nos casos em que o acesso ou disponibilidade de análises laboratoriais é difícil ou impraticável, a utilização de índices de vegetação é possível, desde que os coeficientes de correlação atinjam, pelo menos, a magnitude moderada, servindo como suporte para a tomada de decisão até a falta de estrutura analítica ser remediada.

Spectral responses at visible and near-infrared wavelengths of soybean plants to fungicides / Respostas espectrais em comprimentos de onda visível e infravermelho-próximo de plantas de soja a fungicidas

The study evaluated the efficacy and soybean spectral responses to fifteen foliar fungicide mixtures labeled to control Asian soybean rust. Canopy level reflectance was measured using a multispectral camera onboard a multirotor drone before and two hours after each spray. The third application of fungicides improved control of soybean rust and increased yield. Nevertheless, up to three consecutive foliar fungicides applications did not affect the reflectance of soybean plants at visible and infrared wavelengths. Thus, drones can be a viable strategy for data acquisition regardless of the application of the fungicides.

Esse estudo avaliou a eficácia e as respostas espectrais de plantas de soja a quinze misturas de fungicidas utilizados no controle da ferrugem asiática da soja (FAS). A refletância do nível do dossel foi medida usando uma câmera multiespectral a bordo de um drone multirotor antes e duas horas após cada pulverização. A terceira aplicação de fungicidas melhorou o controle de FAS e aumentou a produtividade. Porém, três aplicações foliares consecutivas de fungicidas não afetaram a refletância de plantas de soja nos comprimentos de onda visível e infravermelho. Assim, drones podem ser uma estratégia viável para aquisição de dados independentemente da aplicação de fungicidas.

Evaluation of the nutritional status of corn by vegetation indices via aerial images / Avaliação do estado nutricional do milho por índices de vegetação de imagens aéreas

ABSTRACT: The objective of this study is to determine the vegetation indices (IV) as a means of identifying the nutritional status of corn, with respect to the soil nitrogen and potassium, using the aerial images received through an RGB camera loaded on an unmanned aerial vehicle. The images were obtained for an experiment of the nitrogen levels (0, 60, 120 and 180 kg ha-1) and potassium levels (0, 50, 100 and 150 kg ha-1), in the random block design, with a factorial scheme of 4 x 4, having three repetitions. Ten leaves were plucked per plot during the flowering phase to assess the total N (NF) and K+ leaf contents. The Pearson's correlation analysis, as well as the analyses of variance and regression between the IV and the concentrations of N and K2O. NF, K+ and the grain yield, responded only to the soil N levels. A significant correlation was observed for the indices of Red Index, Normalized Difference Index and Visible Atmospherically Resistant Index with the NF, which endorses them as favorable in identifying the nutritional standing of corn, with respect to the N level. Not even a single one of the indices evaluated could detect the nutritional ranking of corn in the context of the potassium level.

RESUMO: O estudo teve como objetivo avaliar índices de vegetação (IV) para detecção do status nutricional do milho com relação ao nitrogênio e potássio por meio de imagens aéreas obtidas por câmera RGB embarcada em veículo aéreo não tripulado. As imagens foram adquiridas em ensaio de níveis de nitrogênio (0, 60, 120 e 180 kg ha-1) e potássio (0, 50, 100 e 150 kg ha-1), em blocos ao acaso, fatorial 4 x 4, com três repetições. Coletaram-se dez folhas por parcela na fase de florescimento para avaliação do teor foliar de N total (NF) e K+. Efetuou-se análise de correlação de Pearson, análise de variância e de regressão entre os IV e os níveis de N e de K2O. NF, K+ e a produtividade de grãos responderam apenas aos níveis de N no solo. Houve correlação significativa para os índices Excess Red Index, Normalized Difference Index e Visible Atmospherically Resistant Index com o NF, que os credencia como promissores na detecção do status nutricional do milho em relação ao N. Nenhum dos índices avaliados foi capaz de detectar o status nutricional do milho com relação ao potássio.

Spectral detection of nematodes in soybean at flowering growth stage using unmanned aerial vehicles / Detecção espectral de nematóides na soja em estádio de florescimento por meio de veículos aéreos não-tripulados

ABSTRACT: Soybean is one of the main crop species grown in the world. However, there is a decline in productivity due to the various types of stress, including the nematodes Heterodera glycines and Pratylenchus brachyurus. The objectives were to determine the best spectral band for detecting H. glycines and P. brachyurus at the beginning of flowering (R1). Soil and root sampling was conducted at nine sampling sites in each of the five nematode-infested regions, totaling 45 sampling points. Flights were made at all regions using Phantom 4 Advanced, Sequoia and 14-band customized Sentera. For H. glycines, the red spectral band best explained the variability on soil and root nematode counts as well as the second stage of juveniles in soil. For P. brachyurus, Sentera RedEdge best explained the variability in root nematode counts and Sequoia NIR best explained soil juveniles. A multiple linear regression model using spectral data for detecting P. brachyurus and H. glycines improved R² compared to simple linear regressions. At flowering growth stage (R1), soybean spectral reflectance was associated with the number of H. glycines and P. brachyurus on soil and roots using low-cost and multispectral sensors.

RESUMO: A soja é uma das principais espécies de planta cultivadas no mundo. Todavia, perdas de produtividade são ocasionadas por vários tipos de estresses, incluindo os nematoides H. glycines e P. brachyurus. Como objetivo, buscou-se determinar a melhor banda espectral para a detecção do H. glycines e P. brachyurus com o uso de modelos de regressões lineares simples e definir um modelo matemático de regressão linear múltiplo para sua detecção, no início do florescimento (R1). Para isto, foram definidos nove pontos de coleta em cinco reboleiras, totalizando 45 pontos. As coletas foram feitas em um padrão específico de distâncias, de forma a ter amostras com tipos variados de populações de nematoides. Foram realizados voos com o Phantom 4 Advanced, Sequoia e Sentera sobre cada uma das reboleiras. O comprimento de onda do vermelho melhor explicou a variabilidade dos dados para H. glycines no solo e na raiz, bem como dos juvenis de segundo estádio no solo. Para P. brachyurus, a RedEdge da Sentera foi a que explicou melhor a variabilidade dos dados para nematoide na raiz e a NIR da Sequoia a que melhor explicou para juvenis no solo. Quando se utilizou um modelo matemático para a detecção do P. brachyurus e H. glycines, percebe-se uma grande melhora no R² e p-valor com relação às regressões lineares simples. No início da floração (R1), a refletância espectral da soja foi associada ao número de H. glycines e P. brachyurus no solo e nas raízes, usando sensores de baixo custo e multiespectrais.

A tecnologia a favor da educação continuada no implante coclear / Technology in favor of continuous professional development in cochlear implant

RESUMO Objetivo avaliar a teleconsulta de forma síncrona no mapeamento do implante coclear (IC) como ferramenta de educação continuada para fonoaudiólogos em capacitação e treinamento. Métodos estudo prospectivo longitudinal, na modalidade de preceptorado clínico, com teleconsulta de forma síncrona direcionada ao atendimento de mapeamento dos usuários de IC. A educação continuada foi oferecida aos fonoaudiólogos aprimorandos em um hospital e o fonoaudiólogo tutor, em unidade remota. A plataforma utilizada permitiu ao tutor visualizar e realizar intervenções na tela de mapeamento do IC. Foram aplicados três questionários abrangendo os marcadores de ensino; qualidade e importância da teleconsulta; interação entre os profissionais e autoavaliação sobre a confiança na realização das etapas do mapeamento antes e após as teleconsultas. Resultados participaram sete fonoaudiólogos e foram analisados 268 atendimentos, ao longo de três anos. Os marcadores clínicos mostraram, na média e individualmente, que houve correlação estatística com diminuição do número de intervenções totais, nas intervenções do mapeamento do IC e raciocínio clínico, no decorrer das sessões. A média das notas nas avaliações da importância da teleconsulta foi 9,7 e a interação com o tutor, 9,3. Na autoavaliação, todos os aprimorandos responderam que estavam "nada/pouco confiantes" para as etapas do mapeamento antes da intervenção e, ao final do curso, responderam "moderadamente/muito confiantes" para as mesmas etapas. Conclusão o uso da teleconsulta síncrona foi viável e eficiente como ferramenta de ensino para fonoaudiólogos. Foi possível observar a diminuição do número de intervenções ao longo do tempo, evidenciando a curva de aprendizado.

ABSTRACT Purpose To evaluate the teleconsultation synchronously in the mapping of the cochlear implant (CI) as an ongoing professional development tool in training programmes for audiologists. Methods It was a prospective longitudinal study, in the form of clinical preceptor with teleconsultation in a synchronous way directed at assisting the mapping of CI users. Distance learning was offered to fellow audiologists in a hospital and the audiology tutor in the remote unit. The chosen platform allowed the tutor to view and perform interventions on the CI mapping screen. Three questionnaires covering teaching markers were applied; the quality and importance of teleconsultation; interaction between professionals; and self-assessment of confidence in carrying out the mapping steps before and after teleconsultations. Results Seven audiologists participated; 268 consultations were analyzed over three years. The clinical markers showed, on average and individually, that there is a statistical correlation with a decrease in the number of total interventions, in the interventions of CI mapping and clinical reasoning throughout the sessions. The average of the scores of the importance of teleconsultation was 9.7 and the interaction with the tutor was 9.3. In the self-assessment, all audiologists responded that they were "not at all/not very confident" for the mapping steps before the intervention, and at the end of the course they responded "moderately/very confident" for the same steps. Conclusion The use of synchronous teleconsultation was feasible and efficient as a teaching tool for audiologists. It was possible to observe the decrease in the number of interventions over time, evidencing the learning curve.

Relationship between vegetation indices and agronomic performance of maize varieties under different nitrogen rates / Relação entre índices de vegetação e desempenho agronômico de variedades de milho sob diferentes doses de nitrogênio

Precision agriculture is a set of techniques that assist the monitoring of the agronomic performance of the maize crop by using vegetation indices. This study aimed to verify the relationship between vegetation indices, plant height, leaf N content, and grain yield of three maize varieties, grown under high and low N as topdressing. The experiment was carried out at the Fundação de Apoio à Pesquisa Agropecuária de Chapadão (Fundação Chapadão), located in the municipality of Chapadão do Sul, during the 2017/2018 season. The experiment consisted of a randomized block design with four replications, arranged in a 3x2 split-plot scheme. The first factor (plots) corresponded to three open-pollinated maize varieties (BRS 4103, BRS Gorotuba, and SCS 154), and the second factor (subplots) consisted of two N rates applied as topdressing (80 and 160 kg- 1). All the evaluated variables showed varieties x N interaction. Vegetation indices in maize varieties were influenced by the N rate applied as topdressing. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Soil-adjusted Vegetation Index (SAVI) showed a higher correlation with plant height. At the same time, Normalized Difference Red Edge (NDRE) had a stronger association with leaf N content.

A agricultura de precisão é um conjunto de técnicas que auxiliam no monitoramento do desempenho agronômico da cultura do milho utilizando índices de vegetação. Este trabalho teve como objetivo verificar a relação entre índices de vegetação, altura de planta, teor de N foliar e rendimento de grãos de três variedades de milho, cultivadas sob alto e baixo N, em cobertura. O experimento foi realizado na Fundação de Apoio à Pesquisa Agropecuária de Chapadão, localizada no município de Chapadão do Sul, na safra 2017/2018. O experimento consistiu de um delineamento de blocos casualizados com quatro repetições, dispostos em esquema de parcelas subdivididas 3x2. O primeiro fator (parcelas) correspondeu a três variedades de milho de polinização aberta (BRS 4103, BRS Gorotuba e SCS 154), e o segundo fator (subparcelas) consistiu de duas doses de N aplicadas como cobertura (80 e 160 kg-1). Todas as variáveis avaliadas apresentaram interação variedades x N. Os índices de vegetação nas variedades de milho foram influenciados pela dose de N aplicada como cobertura. Os índices NDVI e SAVI mostraram uma maior correlação com a altura da planta, enquanto o NDRE apresentou uma associação mais forte com o conteúdo de N foliar.

Nitrogen doses in topdressing affect vegetation indices and corn yield / Deses de nitrogênio em cobertura afetam índices de vegetação e produtividade de milho

Nitrogen is the main nutrient required by corn crop, especially in Cerrado soils. Remote sensing techniques can be used to generate additional information now of nitrogen fertilization recommendation. This work investigated the association of plant height and dry matter phenological variables together with NDVI, REDEDGE, SAVI, and IV 760/550 vegetation indices (VIs) with corn grain yield, under different N doses. Sowing occurred in November 2016, at a spacing of 0.45 m between rows and a 60,000 ha-1 plant population. Four N doses (0, 80, 160, and 240 kg of N ha-1) were applied at phenological stage V4. The experimental design consisted of randomized blocks, containing four N doses in topdressing and 16 replications. The active optical sensor Crop Circle ACS-470 was used to obtain the VIs. The NDVI, SAVI, and RE indices have a high positive association with each other and with the variables plant height and dry matter. Polynomial regression equations were adjusted between the variables in response as doses of N. Afterwards, they were estimated as correlations between variables and results expressed through the network of correlations. Finally, a multivariate analysis of canonical variables was performed to understand the interrelationship between the variables and each dose of N applied. NDVI and RE have a positive relationship of moderate magnitude with grain yield in corn crops.

O nitrogênio (N) é o principal nutriente requerido pela cultura do milho, principalmente em solos do Cerrado. Técnicas de sensoriamento remoto podem ser usadas para gerar informações adicionais agora sobre a recomendação de fertilização nitrogenada. Este trabalho investigou a associação de variáveis fenológicas de altura de plantas e matéria seca com os índices de vegetação (IVs) NDVI, REDEDGE, SAVI e IV 760/550 com a produtividade de grãos de milho, sob diferentes doses de N. A semeadura ocorreu em novembro de 2016, com espaçamento de 0,45 m entre linhas e 60.000 ha-1 de população de plantas. Quatro doses de N (0, 80, 160 e 240 kg de N ha-1) foram aplicadas no estádio fenológico V4. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados contendo quatro doses de N em cobertura e 16 repetições. O sensor óptico ativo Crop Circle ACS-470 foi usado para obter os IVs. Equações de regressão polinomial foram ajustadas entre as variáveis em resposta como doses de N. Posteriormente, foram estimadas como correlações entre variáveis e resultados expressos através da rede de correlações. Por fim, foi realizada uma análise multivariada de variáveis canônicas para entender a inter-relação entre as variáveis e cada dose de N aplicada. Os índices NDVI, SAVI e RE apresentam alta associação positiva entre si e com as variáveis altura de planta e matéria seca. NDVI e REDEDGE têm uma relação positiva de magnitude moderada com a produtividade de grãos na cultura do milho.

Spatiotemporal variation in fire occurrence in the state of Amazonas, Brazil, between 2003 and 2016 / Variação espaço-temporal da ocorrência de queimadas e incêndios florestais no estado do Amazonas, Brasil, entre 2003 e 2016

Wildland fires can be responsible for negative impacts on the environment, causing damage to the fauna and flora and increasing the release of greenhouse gases. In the state of Amazonas, wildland fires represent a risk for biodiversity conservation, since more than 95% of the state is covered by Amazon rainforest, one of the largest and most biodiverse tropical forests of the world. This study aimed to analyze the spatiotemporal variation of fire occurrence from 2003 to 2016 in the state of Amazonas, based on data from the AQUA satellite processed by the Brazilian National Institute for Space Research, using the Collection 5 detection algorithm. The correlation between fire incidence versus anthropogenic and climatic variables was also tested. A significant uptrend was observed in the number of hot spots recorded over the years. About 83% of the wildland fires occurred during the months of August, September and October. The variables that correlated significantly with the number of hot spots for each municipality were deforested area, pasture area, agricultural area, municipality area and mean annual rainfall. The municipality with the highest number of hot spots detected was Lábrea, while Careiro da Várzea presented the highest incidence per km2. The southern and eastern regions of the state were the areas most affected by fire during the analyzed period. The results from this study emphasize the need for implementation of public policies aimed to reduce deforestation and wildland fires in the state, thus ensuring the conservation of the Amazon rainforest and its biodiversity.

As queimadas controladas e incêndios florestais podem ser responsáveis por impactos negativos ao meio ambiente, ocasionando danos à fauna e flora e contribuindo para a liberação de gases na atmosfera responsáveis pelo efeito estufa. O fogo no Amazonas representa um grande risco para a preservação da biodiversidade, já que mais de 95% da área do estado é recoberta por floresta amazônica, uma das maiores florestas tropicais do mundo. Este trabalho teve por objetivo analisar a variação espaço-temporal dos focos de calor registrados de 2003 a 2016 no estado do Amazonas, com base em dados obtidos através do satélite AQUA e processados pelo INPE, utilizando o algoritmo de detecção Collection 5. Os dados de focos de calor foram correlacionados com variáveis antropogênicas e climáticas. Foi observada uma tendência significativa de alta nos registros de focos de calor ao longo dos anos. Cerca de 83% das detecções ocorreram nos meses de Agosto, Setembro e Outubro. As variáveis área desmatada, área de pastagem, área agrícola, área do município e precipitação média anual apresentaram correlação significativa com o número de focos de calor para cada município. O município com maior registro de focos de calor foi Lábrea, enquanto Careiro da Várzea apresentou a maior incidência por área. Os resultados obtidos ressaltam a necessidade de implementação de políticas públicas que visem a redução do desmatamento e dos incêndios florestais no estado, garantindo a preservação da floresta amazônica e sua biodiversidade.

Cotton vegetation indices under diffentent control methods of ramularia leaf spot / Indices de vegetação no algodoeiro sob diferentes fungicidas de controle da mancha da ramulária

This work aimed to correlate treatments using fungicides to different vegetation indices in response to effects caused by ramularia leaf spot (Ramularia areola). The experiment was carried out in the municipality of Chapadão do Sul, state of Mato Grosso do Sul, in the harvest 2016/2017, and consisted of a randomized blocks design, with 17 treatments and four replications. Data were obtained from the Sequoia 4.0 passive sensor and the Green Seeker LT 200 active sensor. From the information recorded by the sensors, nine vegetation indices were generated and compared with the area under the curve of disease progression, plant height, yield, and agronomic efficiency, in 17 different treatments of fungicide products. Treatments responded differently to the product applied. The SAVI index (Soil Adjusted Vegetation Index), obtained from the band in the red spectral range, presented higher correlation to AACPD, agronomic efficiency, and yield. The NDVI index (Normalized Difference Vegetation Index) had a higher correlation to plant height and SR (simple ratio), both using the wavelength in the red spectral range. (AU)

Este trabalho objetivou correlacionar diferentes índices de vegetação em resposta aos efeitos causados pela mancha de ramulária (Ramularia areola) de vários tratamentos com produtos fungicidas. O experimento foi implantado no município de Chapadão do Sul, Estado de Mato Grosso do Sul, no ano agrícola 2016/2017. O delineamento experimental utilizado foi blocos casualizados com 17 tratamentos com quatro repetições. Foram obtidos dados a partir do sensor passivo Sequoia 4.0 e do sensor ativo Green Seeker LT 200. A partir das informações registradas pelos sensores, foram gerados nove índices de vegetação, que foram comparados com a área abaixo da curva de progresso da doença, altura de plantas, produtividade e eficiência agronômica em 17 diferentes tratamentos de produtos de ação fungicida. Os tratamentos responderam de forma distinta em relação ao produto neles aplicados, sendo que os índices SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), obtidos a partir da banda na faixa espectral do Red, apresentaram maior correlação com AACPD, eficiência e produtividade. Já o índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) obteve maior correlação com a altura de plantas e SR(Simple Ratio),ambosutilizando o comprimento de onda na faixa espectral da banda Red. (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

ABSTRACT 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.

RESUMO 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.

Atlantic Forest scenarios under the parameters of forestry laws / Cenários da Mata Atlântica sob os parâmetros das leis florestais

ABSTRACT Remote sensing allows for identification of regularities and irregularities in land use and land coverage (LULC) change in relation to environmental legislation. The aim of this study was to delimit scenarios in the permanent preservation areas (PPAs) according to the Brazilian forestry law, with or without consolidated uses in the basin of Capivari River and the State of Rio de Janeiro in the Atlantic Forest biome. Mapping and analysis were performed on LULC in areas of permanent preservation using the following data: RapidEye-REIS satellite scenes acquired in 2012 and Bhattacharyya distance classifier and hydrography of the basin and digital elevation model (1:25.000) using Spring and ArcGIS software. The legal scenarios adopted were as follows: I) Federal Law N°. 4,771/1965 and the National Council for the Environment (CONAMA) N°. 303/2002; II) Federal Law N°. 12,651/2012; and III) Federal Law N°. 12,651/2012 and N°. 12,727/2012. The classification presented an excellent overall accuracy of 91.15% and a Kappa Index of 0.86 in relation to the samples of the six multipurpose classes having the anthropic uses of agriculture, burned pasture, exposed soil and urbanization, which were present with conflicting uses for Scenarios I, II and III. The new forest legislation for the PPAs of Scenario III impacted the reduction of 68% compared to Scenario I, which corroborates with the concerns on the conservation of water and soil resources.

RESUMO O sensoriamento remoto permite a identificação das regularidades e irregularidades do uso e cobertura do solo em relação à legislação ambiental e pode ser decisivo em tomadas de decisões para intervenção. O objetivo do trabalho foi delimitar cenários em áreas de preservação permanentes com e sem usos consolidados na bacia hidrográfica do Rio Capivari, Estado do Rio de Janeiro-Brasil, no bioma da Mata Atlântica. Foram realizados no mapeamento e a análise do uso e ocupação das áreas de preservação permanente, através dos seguintes dados: cenas do satélite RapidEye-REIS de 2012, classificador Bhattacharya Distance e hidrografia da bacia e modelo digital de elevação (1:25.000), e os softwares Spring 5.2.7 e ARCGis 10.3.1. Os cenários adotados foram: I) Lei Federal n.º 4.771/1965 e Resolução do Conselho Nacional de Meio Ambiente (CONAMA) n.° 303/2002; II) Lei Federal n.º 12.651/20120; e III) Leis Federais n.º 12.651/2012 e n.º 12.727/2012. A classificação apresentou excelente acurácia de 91,15% para exatidão global e o índice Kappa de 0,86 em relação as amostras de treinamento das seis classes de usos múltiplos, tendo os usos antrópicos de Agropecuária, Queimadas, Solo Exposto e Urbanização, os quais estiveram presentes com usos conflitivos para Cenários I, II e III. A nova legislação florestal para as APPs do Cenário III impactou na redução em 68% em relação ao Cenário I, onde corrobora a preocupação na conservação dos recursos hídricos e edáficos, e o cumprimento da legislação.

A thermodynamic paradigm for using satellite based geophysical measurements in public health applications / Um paradigma termodinâmico para o uso de medidas geofísicas baseadas em satélites e suas aplicações em saúde pública

A thermodynamic paradigm for studying disease vector’s habitats & life cycles using NASA’s remote sensing data is being proposed. NASA’s current and planned satellite missions provide measurements of the critical environmental measures environmental state functions important to vector & disease life cycles such as precipitation, soil moisture, temperature, vapor pressure deficits, wet/dry edges, and solar radiation. Satellite data provide landscape scale process functions represented by land use/cover mapping and actual measurements of ecological functions/structure: canopy cover, species, phenology, and aquatic plant coverage. These measurements are taken in a spatial context and provide a time series of data to track changes in time. Global public health is entering a new informational age through the use of spatial models of disease vector/host ecologies driven by the use of remotely sensed data to measure environmental and structural factors critical in determining disease vector habitats, distributions, life cycles, and host interactions. The vector habitat microclimates can be quantified in terms of the surface energy budget measured by satellites. The epidemiological equations (processes) can be adapted and modified to explicitly incorporate environmental factors and interfaces required by a specific disease and its vector/host cycle. Remote sensing can be used to measure or evaluate or estimate both environment (state functions) and interface (process functions). It is critical that the products of remote sensing must be expressed in a way they can be integrated directly into the epidemiological equations.

Um paradigma termodinâmico para estudar os habitats e ciclos de vida dos vetores de doenças utilizando dados de sensoriamento remoto da NASA está sendo proposto. As missões atuais e planejadas para os satélites da NASA fornecem medições das funções críticas ambientais e funções do estado ambiental, importantes para os ciclos de vida de vetores e doenças, como precipitação, umidade do solo, temperatura, déficits de pressão do vapor, bordas úmidas/secas e radiação solar. Os dados de satélite fornecem as funções dos processos na escala da paisagem, representada pelo mapeamento do uso/cobertura da terra e medições reais das funções/estruturas ecológicas: cobertura do dossel, espécies, fenologia e cobertura de plantas aquáticas. Essas medições são feitas em um contexto espacial e fornecem uma série temporal de dados para rastrear dinâmica das mudanças. A saúde pública global está entrando em uma nova era informacional através do uso de modelos espaciais para vetores/hospedeiros de doenças, impulsionados pelo uso de dados de sensoriamento remoto, para medir fatores ambientais e estruturais críticos na determinação de habitats de vetores de doenças, distribuições, ciclos de vida e interações com o hospedeiro. Os microclimas dos habitats vetoriais podem ser quantificados em termos do orçamento de energia superficial, medidos por satélites. As equações epidemiológicas (processos) podem ser adaptadas e modificadas para incorporar explicitamente fatores e interfaces ambientais requeridos por uma doença específica e o ciclo do seu vetor/hospedeiro. O sensoriamento remoto pode ser usado para medir ou avaliar, ou mesmo estimar tanto o ambiente (funções do seu estado) quanto a interface (funções de seus processos). É fundamental que os produtos de sensoriamento remoto sejam expressos de forma a integrá-los diretamente às equações epidemiológicas.

Mapeo de la dinámica regional de la transparencia en aguas continentales usando productos de reflectancia MOD09GA / Mapeamento da dinâmica regional de transparência nas águas interiores utilizando produtos de reflectância MOD09GA / Mapping of regional transparency dynamics on inland waters using reflectance products MOD09GA

Resumen La transparencia del agua es un indicador de la calidad de este recurso, y ha sido demostrado que es posible estimar en imágenes generadas por plataformas orbitales la profundidad medida con el Disco de Secchi, con el uso de algoritmos empíricos. Los modelos empíricos correlacionan la intensidad del píxel capturado por la imagen en la banda centrada en los 645nm y el Disco de Secchi. Este trabajo investigativo se desarrolló en el embalse de Porto Primavera, localizado en la frontera que divide los estados de São Paulo, Matto Grosso do Sul e Paraná. Para calibrar y validar el modelo de correlación (reflectancia de superficie Vs Mediciones del Disco de Secchi) se realizaron dos campañas de campo (octubre de 2014 y abril de 2015). El modelo de calibración encontrado muestra que existe un coeficiente de determinación que puede ser considerado como adecuado para la estimación del DS (R2 = 0.8) y los errores asociados con las observaciones también son bajos (RMSE = 0,47m). La dinámica espacial del Disco de Secchi muestra que el embalse de Porto Primavera presenta los menores valores para esta variable en la margen situada en el estado de Matto Grosso do Sul, y en la temporada de otoño del hemisferio austral esta condición puede extenderse hasta la parte norte del lago.

Abstract The water transparency is an indicator of the quality of this resource, and it has been demonstrated that it is possible to estimate the depth measured with the Secchi Disk in generated images by orbital platforms with the use of empirical algorithms. Empirical models correlate the intensity of the pixel captured by the image in the 645nm band and Secchi Disk measurements. This investigative work was carried out in the Porto Primavera reservoir located on the border that divides São Paulo, Matto Grosso do Sul and Paraná states. In order to calibrate and validate the correlation model (surface reflectance Vs Secchi Disk measurements) two field sampling campaigns were carried out (October 2014 and April 2015). The calibration model found shows that there is a coefficient of determination that can be considered adequate for the estimation of Secchi Disk (R2 = 0.8), the errors associated with these observations were also low (RMSE = 0.47m). The spatial dynamics of the Secchi Disk show that the Porto Primavera reservoir presents the lowest values for this variable in the margin located in the state of Matto Grosso do Sul and in the autumn season of the southern hemisphere this condition can extend to the northern part of the lake.

Resumo A transparência da água é um indicador da qualidade deste recurso, e foi demonstrado que é possível estimar a profundidade medida com o Disco Secchi em imagens geradas por plataformas orbitais, com o uso de algoritmos empíricos. Os modelos empíricos correlacionam a intensidade do pixel capturado pela imagem na banda centrada nos 645nm e o Disco Secchi. Este trabalho de pesquisa foi realizado no reservatório Porto Primavera, localizado na raia divisória dos estados de São Paulo, Matto Grosso do Sul e Paraná. Para calibrar e validar o modelo de correlação (reflectância superficial Vs Secchi Disk Measurements), foram realizados dois trabalhos de campo (outubro de 20l4 e abril de 20l5). O modelo de calibração encontrado mostra que existe um coeficiente de determinação que pode ser considerado adequado para a estimativa do DS (R2 = 0,8) e os erros associados às observações também são baixos (RMSE = 0,47 m). A dinâmica espacial do Disco de Secchi mostra que o reservatório do Porto Primavera apresenta os valores mais baixos desta variável na margem localizada no estado de Matto Grosso do Sul e, na época de outono do hemisfério sul, esta condição pode ser estendida à ao norte do lago.

Clasificación y mapeo automático de coberturas del suelo en imágenes satelitales utilizando Redes Neuronales Convolucionales / Classification and automatic mapping of land covers in satellite images using Convolutional Neural Networks / Classificação e mapeamento automático de coberturas do solo em imagens de satélite usando redes neurais convolucionais

Resumen La clasificación de cobertura del suelo es importante para estudios de cambio climático y monitoreo de servicios ecosistémicos. Los métodos convencionales de clasificación de coberturas se realizan mediante la interpretación visual de imágenes satelitales, lo cual es costoso, dispendioso e impreciso. Implementar métodos computacionales permite generar clasificación de coberturas en imágenes satelitales de manera automática, rápida, precisa y económica. Particularmente, los métodos de aprendizaje automático son técnicas computacionales promisorias para la estimación de cambios de cobertura del suelo. En este trabajo se presenta un método de aprendizaje automático basado en redes neuronales convolucionales de arquitectura tipo ConvNet para la clasificación automática de coberturas del suelo a partir de imágenes Landsat 5 TM. La ConvNet fue entrenada a partir de las anotaciones manuales por medio de interpretación visual sobre las imágenes satelitales con las que los expertos generaron el mapa de cobertura del parque nacional el Tuparro, de los Parques Nacionales Naturales de Colombia. El modelo de validación se realizó con datos de los mapas de coberturas del Amazonas colombiano realizado por el Sistema de Información Ambiental de Colombia. Los resultados obtenidos de la diagonal de la matriz de confusión de la exactitud promedio fue de 83.27% en entrenamiento y 91.02% en validación; para la clasificación en parches entre Bosques, áreas con vegetación herbácea y/o arbustiva, áreas abiertas sin o con poca vegetación y aguas continentales.

Abstract Land cover classification is important for studies of climate change and monitoring of ecosystem services. Conventional coverage classification methods are performed by the visual interpretation of satellite imagery, which is expensive and inaccurate. Implementing computational methods could generate procedures to classify coverage in satellite images automatically, quickly, accurately and economically. Particularly, automatic learning methods are promising computational methods for estimating soil cover changes. In this work we present an automatic learning method based on convolutional neural networks of ConvNet type architecture for the automatic classification of soil coverings from Landsat 5 TM images. The ConvNet was trained from the manual annotations by means of visual interpretation on the satellite images with which the experts generated the map of Tuparro national park, of National Natural Park of Colombia. The validation model was performed with data from the Colombian Amazon cover maps made by the Colombian Environmental Information System. The results obtained from the diagonal of the confusion matrix of the average accuracy were 83.27% in training and 91.02% in validation; for the classification in patches between forests, areas with herbaceous and / or shrub vegetation, open areas with or without vegetation and Inland waters.

Resumo A classificação da cobertura da terra é importante para estudos de mudanças climáticas e monitoramento dos serviços dos ecossistemas. Os métodos convencionais de classificação de cobertura são feitos através da interpretação visual de imagens de satélite, que é caro, dispendioso e impreciso. Implementar métodos computacionais poderia gerar procedimentos de classificação de cobertura em imagenes de satélite de forma automática, rápida, precisa e econômica. Particularmente, métodos de aprendizado de máquina são promissores métodos computacionais para estimar a cobertura do solo mudanças. Neste artigo apresentamos um método de aprendizado de máquina baseado em convolutional neural tipo ConvNet rede de arquitetura para a classificação automática de cobertura do solo a partir de Landsat 5 imagens TM. O ConvNet foi treinado desde anotações manuais através da interpretação visual das imagens de satélite que os especialistas geraram o mapa de cobertura do Parque Nacional Tuparro, Colômbia Parque Nacional Natural. A validação do modelo foi realizada com cobertura de mapa de dados da Amazônia colombiana pelo Sistema de Informação Ambiental da Colômbia. Os resultados da diagonal da matriz de confusão da precisão média foi de 83,27% e Formação e 91,02% na validação; para a classificação em manchas entre florestas, áreas com vegetação herbácea e / ou arbusto, áreas abertas com poucamou nenhuma vegetação águas interiores.

Uso e cobertura do solo e prevalência de leishmaniose visceral canina em Teresina, Piauí, Brasil: uma abordagem utilizando sensoriamento remoto orbital / Uso y cobertura del suelo y prevalencia de leishmaniosis visceral canina en Teresina, Piauí, Brasil: un enfoque utilizando teledetección / Land use, land cover, and prevalence of canine visceral leishmaniasis in Teresina, Piauí State, Brazil: an approach using orbital remote sensing

Resumo: Este estudo examina a associação entre uso e cobertura do solo e a ocorrência de leishmaniose visceral (LV) canina. Estudo caso-controle em que casos foram residências com cães soropositivos para LV canina e controles, as residências com cães soronegativos. Utilizaram-se imagens de sensoriamento remoto (CBERS: 2/CCD e 2B/HRC) para descrever o uso e cobertura do solo em quadrículas de 625m2 na região do estudo. A chance da LV canina foi duas vezes maior em domicílios localizados em quadrículas com área ≤ 25m2 coberta por estruturas residenciais com pouca vegetação em comparação com aquelas em que essa cobertura alcançou ≥ 600m2. Domicílios localizados em quadrículas com até metade da área coberta por estruturas residenciais com muita vegetação tiveram chances 65% menores de LV canina em comparação com aquelas situadas em áreas quase totalmente cobertas por essa característica. Como a infecção canina costuma preceder a ocorrência de casos humanos, a identificação de características de uso e cobertura do solo associadas à LV canina pode contribuir para a delimitação de áreas de risco para LV humana.

Resumen: Este estudio examina la asociación entre uso y cobertura del suelo y la ocurrencia de leishmaniosis visceral (LV) canina. Es un estudio de caso-control, donde los casos fueron analizados en residencias con perros seropositivos para LV canina y controles, además de residencias con perros seronegativos. Se utilizaron imágenes de teledetección (CBERS: 2/CCD e 2B/HRC) para describir el uso y cobertura del suelo en cuadrículas de 625m2 en la región del estudio. La oportunidad de la LV canina fue dos veces mayor en domicilios localizados en cuadrículas con un área ≤ 25m2, cubierta por estructuras residenciales con poca vegetación, en comparación con aquellas donde esa cobertura alcanzó ≥ 600m2. Los domicilios localizados en cuadrículas con hasta la mitad del área cubierta por estructuras residenciales con mucha vegetación tuvieron oportunidades un 65% menores de LV canina, en comparación con aquellas situadas en áreas casi totalmente cubiertas por esa característica. Como la infección canina acostumbra preceder la ocurrencia de casos humanos, la identificación de las características de uso y cobertura del suelo, asociadas a la LV canina, puede contribuir a la delimitación de áreas de riesgo para LV humana.

Abstract: This study examines the association between land use and land cover and the occurrence of canine visceral leishmaniasis (VL). This is a case-control study in which cases were households with seropositive dogs for canine VL and controls were households with seronegative dogs. We used remote sensing images (CBERS: 2/CCD and 2B/HRC) to describe land use and cover in squares of 625m2 in the study area. Odds of canine VL were twice as high in households located in squares with an area ≤ 25m2 covered by residential structures with little vegetation in comparison to those where the cover reached ≥ 600m2. Households located in squares with up to half of the area covered by residential structures with extensive vegetation showed 65% lower odds of canine VL in comparison to those situated in areas almost totally covered by this characteristic. Since canine infection usually precedes the occurrence de human cases, identification of the characteristics of land use and cover associated with canine VL can contribute to the demarcation of risk areas for human VL.

Object-based change detection using semivariogram indices derived from NDVI images: The environmental disaster in Mariana, Brazil / Detecção de mudanças baseada em objetos utilizando indices do semivariograma derivados de imagens NDVI: O disastre ambiental em Mariana, Brasil

ABSTRACT Object-based change detection is a powerful analysis tool for remote sensing data, but few studies consider the potential of temporal semivariogram indices for mapping land-cover changes using object-based approaches. In this study, we explored and evaluated the performance of semivariogram indices calculated from remote sensing imagery, using the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) to detect changes in spatial features related to land cover caused by a disastrous 2015 dam failure in Brazil's Mariana district. We calculated the NDVI from Landsat 8 images acquired before and after the disaster, then created objects by multiresolution segmentation analysis based on post-disaster images. Experimental semivariograms were computed within the image objects and semivariogram indices were calculated and selected by principal component analysis. We used the selected indices as input data to a support vector machine algorithm for classifying change and no-change classes. The selected semivariogram indices showed their effectiveness as input data for object-based change detection analysis, producing highly accurate maps of areas affected by post-dam-failure flooding in the region. This approach can be used in many other contexts for rapid and accurate assessment of such land-cover changes.

RESUMO Recentemente, variáveis geoestatísticas derivadas de imagens de sensoriamento remoto ganharam espaço dentre os procedimentos de detecção de mudanças, porém, o potencial temporal destas variáveis para o mapeamento das mudanças baseado na análise por objetos ainda é pouco estudado. Neste estudo, o desempenho de um conjunto de índices calculados de semivariogramas derivados de imagens NDVI bitemporais para detectar mudanças na cobertura do solo foi analisado e avaliado. O município de Mariana foi selecionado para teste e validação da metodologia devido ao grande impacto ocasionado pelo desastre. O processo iniciou-se com a aquisição de imagens Landsat 8 antes e após o desastre e o cálculo do NDVI. Os objetos foram criados através da segmentação em multiresolução baseada na imagem pós-desastre. Os semivariogramas experimentais foram gerados dentro de cada objeto e os índices foram extraídos e selecionados através da análise de componentes principais. Os índices selecionados foram utilizados como dados de entrada para o algoritmo support vector machines para a classificação de áreas de mudança e não mudança. Os índices selecionados se mostraram efetivos para a detecção de mudanças, indicando a possibilidade de utilização para a detecção de mudanças baseada em objetos, resultando em um mapa precisos das áreas inundadas afetadas pelo desastre. Esta abordagem pode ser usada em muitos outros contextos para uma avaliação rápida e precisa de tais mudanças na cobertura do solo.