Estimativa em tempo quase real de área de milho e de soja no Rio Grande do Sul, por sensoriamento remoto e amostragem

• Autor(a) principal: Isaque Daniel Rocha Eberhardt
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
• Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2015/01.09.18.48

Os objetivos da presente pesquisa foram: a) avaliar a probabilidade de aquisição de imagens de sensoriamento remoto livres de nuvens para as mesorregiões do RS por meio do produto \emph{cloud mask} do sensor MODIS, identificando os impactos para um sistema de estimativa de área em tempo quase real; b) implementar e avaliar uma metodologia de estimativa de área ocupada com soja e milho em tempo quase real por meio de amostragem probabilística aplicada a imagens Landsat no estado do Rio Grande do Sul (RS); e, c) elaborar e implementar uma metodologia de geração de mapas para a distribuição espacial de culturas de verão (soja e milho) em tempo quase real por meio de imagens de índice de vegetação MODIS. Foram computados os valores de área livre de nuvens e seus respectivos intervalos de confiança em cada mesorregião para cada período bimensal utilizando o produto \emph{cloud mask} MODIS entre julho de 2000 e junho de 2014. Foram produzidos mapas de percentual de ocorrência livre de nuvem por pixel, em períodos bimensais ao longo das 14 safras estudadas, estes mapas serviram para testar a hipótese de que não há diferença estatística para a ocorrência de nuvens entre períodos bimensais por mesorregião. O processo de monitoramento da área ocupada com soja e milho foi divido em dois segmentos, \emph{Estimativa e Mapas}. Os períodos bimensais de estimativas utilizados foram quatro ao longo da safra 2013/2014 (de setembro de 2013 a abril de 2014). No segmento \emph{Estimativa} foi aplicado o método de amostragem probabilística estratificada sobre imagens Landsat-8/OLI tendo como estratos as mesorregiões do Estado do RS. Em cada período bimensal foram aleatorizados 5.000 pixels por amostra. Os pixels foram rotulados com as classes: \emph{soja, milho, nuvem} e \emph{outros}, e foram atribuídas por meio de interpretação visual da resposta espectrotemporal em imagens Landsat. O segmento \emph{Mapas} consistiu na metodologia Detecção de Áreas Agrícolas em Tempo Quase Real (DATQuaR), desenvolvida na presente pesquisa, que disponibiliza um mapa de \emph{soja+milho} para cada período de dois meses. Os mapas DATQuaR foram produzidos com imagens EVI e NDVI MODIS (MOD13Q1) através de diferença simples entre dois períodos bimensais, com e sem filtragem de moda. O processo de avaliação de exatidão do segmento \emph{Estimativa} foi realizado através de uma campanha de campo, e para o segmento \emph{Mapas} através da comparação com os pixels anteriormente usados no segmento \emph{Estimativa}. Os valores de área livre de nuvens por mesorregião foram de aproximadamente 40\%. Em termos de probabilidade de pixel livre de nuvens, o valor mínimo foi de 37\% com o máximo ao redor de 60\%. Não houve diferença estatística de percentual de ocorrência livre de nuvem por pixel em cada mesorregião entre os seis períodos bimensais. A composição colorida com imagens Landsat-8/OLI Rb5-Gb6-Bb4 foi a mais adequada ao processo interpretação visual. Para o processo de interpretação visual foi definida uma chave de interpretação e o protocolo para aplicação da interpretação. A exatidão global do processo de classificação visual dos pixels. aleatorizados foi de 95,74\%. Foram necessárias no máximo 100 horas de trabalho para a execução do segmento \emph{Estimativa} a cada período bimensal de monitoramento. Para a produção dos mapas DATQuaR o melhor formato adotado foi o de diferença simples entre uma imagem de máximo (no período de monitoramento) e outra de mínimo (período bimensal anterior), ambas obtidas a partir de imagens EVI MODIS, com aplicação de filtro de moda com janela 3x3. A concordância global mínima dos mapas DATQuaR produzidos neste formato foi de 81,24\%.