Discriminação de cereais de estação fria destinados à produção de grãos e à produção de pastagem em imagens de média resolução espacial

Abstract

Os cereais destinados a produção de grãos (trigo) e de pastagens (azevém) são alvos espectralmente semelhantes, o que dificulta a sua identificação e discriminação em imagens de satélite ao usar sensoriamento remoto. Entretanto, o ciclo fenológico destas culturas é diferente. A análise do perfil multitemporal dos talhões torna-se a estratégia mais adequada para a discriminação destes alvos, os quais apresentam ciclos fenológicos diferentes, porém são espectralmente semelhantes. Usaram-se as imagens bissemanais (vermelho, infravermelho próximo e infravermelho médio) do produto MOD13q1 do sensor MODIS para aplicar um modelo linear de mistura espectral, do qual foram geradas as imagens fração: vegetação, solo e sombra (água). Utilizou-se a distância de Bhattacharyya para realizar uma análise prévia de separabilidade das classes de trigo e azevém geradas. As composições NDVI do produto MOD13q1 foram utilizadas para a segmentação de imagens e para a geração dos perfis multitemporais, os quais foram elaborados usando pontos de controle (lavouras) coletados em saída de campo com auxílio de GPS. Usaram-se as imagens NDVI 129, 177 e 257 do ano de 2009 na segmentação. O mapeamento foi realizado usando o Isodata implementado no Spring 5.0.3, e várias classificações foram testadas. Os dados do mapeamento final foram comparados com dados do IBGE. A estimativa oficial do IBGE para as pastagens é de 118.657 ha para os 42 municípios da área de estudo (metade sul do RS), uma diferença de 18.018 ha a mais quando comparada com a estimativa do mapeamento, de 100.639 ha. Dos 42 municípios que compõem a área de estudo, 19 apresentaram uma diferença menor do que 1.000 ha ao compararem-se os dados do IBGE com o mapeamento. A estimativa dos cereais destinados a produção de grãos foi de 73.690 ha de acordo com o IBGE, uma diferença de 9.543 ha a menos quando comparada com a estimativa do mapeamento, de 83.233 ha. Dos 42 municípios que compõem a área de estudo, 25 apresentaram uma diferença menor do que 1.000 ha.

When employing remote sensing, the cereals destined for grain production (wheat) and pasture (ryegrass) become spectrally similar targets, which makes their identification and distinction more difficult on satellite images. Nevertheless, the phenological cycle of both cultures is different. Thus, the analysis of the multi-temporal profile of plots results in the most suitable strategy for the distinction of those targets, which have unalike phenological cycles but are spectrally similar. Biweekly images (red, near-infrared and mid-infrared) of the product MOD13q1 from MODIS sensor were employed in order to apply a linear model of spectral mixture, from which fraction images were rendered: vegetation, soil and shade (water). The Bhattacharyya distance was used to perform a previous analysis of the separability of generated wheat and ryegrass classes. The NDVI composites of the product MOD13q1 were used in image segmentation and in the multi-temporal profiles rendering, which were elaborated by exploiting control points (crops) gathered in trip field with the aid of GPS. Images NDVI 129, 177 and 257 from the year 2009 were used in the segmentation. The mapping was carried out by employing the Isodata implemented in Spring 5.0.3, and several classifications were tested. The final mapping’s data were compared with IBGE’s data. According to IBGE’s official estimate, there are 118.657 ha of pastures in the 42 cities of the study area (south half of RS), a difference of 18.018 ha more in comparison to the mapping’s estimate, which is of 100.639 ha. Out of the 42 cities that totalize the study area, 19 presented a difference of less than 1.000 ha when comparing IBGE’s data to the mapping’s data. As stated by IBGE, the estimate of cereals destined for grain production was of 73.690 ha (a difference of 9.543 ha less in comparison to the mapping’s estimate of 83.233 ha. Out of the 42 cities that totalize the study area, 25 showed a difference of less than 1.000 ha.