Séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e algoritmo SAM aplicados ao mapeamento de cana‑de‑açúcar

Pesquisa Agropecuária Brasileira

Luiz Eduardo Vicente¹  Daniel Gomes¹  Daniel De Castro Victoria¹  Edlene Aparecida Monteiro Garçon¹  Édson Luis Bolfe¹  Ricardo Guimarães Andrade¹  Gustavo Bayma Siqueira Da Silva¹ 

关键词: análise temporal;    modelo linear de mistura espectral;    previsão de safras;    sensoriamento remoto agrícola;    temporal analysis;    linear spectral mixture model;    crop forecasting;    agricultural remote sensing;   

DOI  :  10.1590/S0100-204X2012000900019

来源: SciELO

【 摘 要 】

O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana‑de‑açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana‑de‑açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro‑temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana‑de‑açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana‑de‑açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r² = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana‑de‑açúcar em baixa resolução.

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