Simulação MAPSAR para distinguir culturas agrícolas. Bernardo F. T. Rudorff Wagner Fernando da Silva Divisão de Sensoriamento Remoto INPE
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- Júlio César Ferreira da Mota
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1 Simulação MAPSAR para distinguir culturas agrícolas Bernardo F. T. Rudorff Wagner Fernando da Silva Divisão de Sensoriamento Remoto INPE
2 Brigada de Pombos 1903 TIROS-1 01/04/1960 Landsat 1 Landsat Spot 1 (1986) 2 (1990) 3 (1993) 4 (1988) 5 (2002) Ikonos (1999) Rapid eye QuickBird (2001) DMC EO-1 Eros (2000) Landsat Landsat Landsat IRS (1988, 1991, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1999 & 2003) Kompsat (1999) RocSat Orbview-3 (1999 & 2004) (2003) EOS-AM (Terra) & -PM (Aqua) Envisat Landsat Cbers-1 & & 2003 Alos (2006) Radarsat
3
4 Imagens dos satélites Landsat e CBERS sobre região Centro-sul 185 km 120 km 16 dias 26 dias 30 m 20 m
5 Satétile Landsat-7 - Órbita 220 Ponto 75 Safra 2003/04 5 de 8 passagens Landsat Dezembro a Abril
6 Satétile Landsat - Órbita 220 Ponto 75 Safra 2004/05 2 de 8 passagens Landsat Dezembro a Abril
7 Satétile Landsat - Órbita 220 Ponto 75 Safra 2005/06 3 de 8 passagens Landsat - Dezembro a Abril
8 Satétile Landsat - Órbita 220 Ponto 75 Safra 2006/07 3 de 8 passagens Landsat - Dezembro a Abril
9 Satétile Landsat - Órbita 220 Ponto 75 Safra 2007/08 1 de 8 passagens Landsat - Dezembro a Abril
10 CBERS-2 Órbita156 Ponto / / / /08
11
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13 Cenas do Landsat-5 ou 7 com < 10% de nuvens para identificação de soja no Mato Grosso (órbita 228 ponto 69) para um período de 22 anos cenas Landsat-5 & 1 cena Landsat-7
14 MODIS 5(SWIR), 2(NIR), 1(R) 1 a quinzena de janeiro 2002
15 INTRODUÇÃO A literatura mostra que as imagens SAR têm potencial para distinguir culturas agrícolas; O potencial das imagens obtidas pelo MAPSAR ainda não é conhecido para tal finalidade; Existem poucos estudos sobre imagens SAR para as principais culturas agrícolas no Brasil;
16 INTRODUÇÃO Hipótese: - As imagens multipolarizadas do MAPSAR podem distinguir culturas agrícolas. Objetivo: - Avaliar as imagens multipolarizadas do MAPSAR para distinguir culturas c agrícolas.
17 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Interação da radiação de microondas com alvos agrícolas é complexa e dependente de parâmetros do sensor e dos alvos que afetam conjuntamente o retrospalhamento (Brisco e Brown, 1998). - comprimento de onda (λ);( - polarizaçã ção; - ângulo de incidência; ncia; - constante dielétrica; - propriedades geométricas das plantas e do dossel; - estádio de desenvolvimento da cultura.
18 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA O SENSOR MAPSAR Três s modos de resoluçã ção o espacial 10 m.
19 ÁREA DE ESTUDO Oeste do estado da Bahia; Inserida nos limites municipais de Barreiras, Luis Eduardo Magalh lhães e Riachão o das Neves. Área total: ha
20 MATERIAIS IMAGENS SAR Aquisição de imagens aerotransportadas do SAR-R99B R99B em uma área agrícola para geração de imagens simuladas do sensor MAPSAR Imagens - polarizaçõ ções VV, HV e HH.
21 MATERIAIS CULTURAS AGRÍCOLAS Data aquisiçã ção o das imagens culturas em pleno vigor vegetativo: ALGODÃO CAFÉ PASTAGEM
22 METODOLOGIA
23 METODOLOGIA SIMULAÇÃ ÇÃO O DAS IMAGENS MAPSAR Confecçã ção o de mosaico 48,08 ) como demonstrado na Figura 2.5. Processo descrito em Mura et al. (2007a); 1 vôo 10 vôo ~ 11 Km 45,0 53,0 ~ 3,2 km 39,57 70,99 ~ 30 km ~ 23 km - Simulam imageamento no alcance distante faixas 8, 9 e 10 do MAPSAR
24 METODOLOGIA ANÁLISE ESTATÍSTICA STICA DO RETROESPALHAMENTO Seleçã ção o de campos agrícolas; Coleta de amostras (pixels) aleatoriedade e não n o correlaçã ção o espacial garantidas 300 a 600 pixels; Média amostral MAPSAR (amplitude) Análise de variância e teste de Tukey polarizaçõ ções individuais; Análise de agrupamento polarizaçõ ções individuais e combinaçã ção o de duas e três s polarizaçõ ções. Técnica estatística stica cujo objetivo é particionar um conjunto de dados em grupos relativamente homogêneos, mas com grande variaçã ção o entre os grupos (Hair( Jr. et al., 1998).
25 RESULTADOS Cultivo do café pivô central, linhas de plantio em círculos c concêntricos ntricos; SAR-R99B - VV(R)HV(G)HH(B) Teste t retroespalhamento médio m dos campos é diferente em funçã ção o da direçã ção de plantio nível de confiança a de 99% (valor-p 0). Café duas classes Café Paralelo (CP) e Café Perpendicular (CT).
26 RESULTADOS - MAPSAR POLARIZAÇÃO HV Confusão entre as culturas semelhança de retroespalhamento; Pastagem menor erro de omissão o e inclusão; Pol. HV retroespalhamento volumétrico (Brisco e Brown, 1998)
27 RESULTADOS - MAPSAR POLARIZAÇÕES VV e HV 8 grupos 2 homogêneos; Café paralelo menor erro de omissão 11 campos Separaçã ção o dos dois cafés sensível a direçã ção o de linhas de plantio.
28 RESULTADOS - MAPSAR POLARIZAÇÕES VV, HV e HH 9 grupos sensibilidade às s variaçõ ções dos valores médios m de retroespalhamento. Melhor distinção entre as culturas pouca confusão; o; Pastagem e Café paralelo todos os campos classificados corretamente.
29 RESULTADOS - MAPSAR Análise de Agrupamento * Conceitos segundo Landis e Koch (1977) Melhores resultados com aumento de polarizações; 3 polarizações conceito Excelente.
30 CONCLUSÕES Avaliação das imagens simuladas do MAPSAR potencial para a distinção de culturas agrícolas; Campos de A, CP, CT e P distinguidos com precisão o satisfatória especialmente quando as multipolarizaçõ ções foram consideradas; 3 pol. > 2 pol. > 1 pol.;
31 SUGESTÕES Análise multitemporal com imagens MAPSAR atividades agrícolas. importante para Trabalho de campo com maior riqueza de detalhes, maior número n de informaçõ ções (densidade das culturas, variaçã ção o de altura da cultura ao longo do campo, etc.); Exploraçã ção o de imagens polarimétricas (informaçã ção o de fase da radiaçã ção retroespalhada);
32 Artigos no XIII SBSR Terça-feira, 24 de abril de 2007 Sessão Pôster 2 Uso de imagens do sistema SAR-R99B para distinguir culturas agrícolas Wagner F. da Silva, Antonio R. Formaggio, Bernardo F. T. Rudorff, José C. Mura, Waldir R. Paradella Avaliação das imagens simuladas do MAPSAR para distinguir culturas agrícolas Wagner F. da Silva, Bernardo F. T. Rudorff, Antonio R. Formaggio, José C. Mura, Waldir R. Paradella
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