Resumo: O objetivo deste trabalho foi propor uma nova metodologia para o mapeamento de áreas cafeeiras que inclui dados multitemporais como parâmetros de entrada no processo de classificação, por meio de uma série temporal NDVI do Landsat TM, juntamente com uma abordagem de classificação orientada a objeto. O algoritmo BFAST foi utilizado para a análise dos perfis temporais de café, pastagem e vegetação nativa, aliada à análise da imagem baseada em objetos geográficos. Para a classificação, utilizaram-se as seguintes variáveis multitemporais derivadas do pacote greenbrown R: média, tendência e sazonalidade. Os resultados mostraram que o café, a pastagem e a vegetação nativa têm comportamentos temporais distintos, o que corrobora o uso destes dados como variáveis de entrada para o mapeamento. As classificações com uso das variáveis temporais, associadas a dados espectrais, obtiveram altos índices de acurácia global com 93% de acerto. Quando utilizados somente os dados temporais, as classificações ainda mostraram um percentual de acerto acima de 80%. Dados oriundos de séries temporais do Landsat TM são eficientes para o mapeamento de áreas de cultivo cafeeiro, diminuindo a confusão entre os alvos e tornando o processo de classificação mais preciso, o que contribui para a caracterização e o mapeamento de objetos derivados de uma imagem RapidEye, com alta resolução espacial.

Abstract: The objective of this work was to propose a new methodology for mapping coffee cropping areas that includes multitemporal data as input parameters in the classification process, by using the Landsat TM NDVI time series, together with an object-oriented classification approach. The algorithm BFAST was used to analyze coffee, pasture, and native vegetation temporal profiles, allied to a geographic object-based image analysis (GEOBIA) for mapping. The following multitemporal variables derived from the R package greenbrown were used for classification: mean, trend, and seasonality. The results showed that coffee, pasture, and native vegetation have different temporal behaviors, which corroborates the use of these data as input variables for mapping. The classifications using temporal variables, associated with spectral data, achieved high-global accuracy rates with 93% hit. When using only temporal data, ratings also showed a hit percentage above 80% accuracy. Data derived from Landsat TM time series are efficient for mapping coffee cropping areas, reducing confusion between targets and making the classification process more accurate, contributing to a correct characterization and mapping of objects derived from a RapidEye image, with a high spatial solution.

A cafeicultura é uma das principais culturas agrícolas do Brasil e realizar o mapeamento e monitoramento desta cultura é fundamental para conhecer sua distribuição espacial. Porém, mapear estas áreas utilizando imagens de Sensoriamento Remoto não é uma tarefa fácil. Sendo assim, este trabalho foi realizado com o objetivo de comparar o uso de diferentes variáveis e algoritmos de classificação para o mapeamento de áreas cafeeiras. O trabalho foi desenvolvido em três áreas diferentes, que são bastante significativas na produção de café. Foram utilizados 5 algoritmos de aprendizagem de máquinas e 7 combinações de variáveis: espectrais, texturais e geométricas, associadas ao processo de classificação. Um total de 105 classificações foram realizadas, 35 classificações para cada uma das áreas. As classificações que não usaram variáveis espectrais não resultaram em bons índices de acurácia. Nas três áreas, o algoritmo que apresentou as melhores acurácias foi o Support vector machine, com acurácia global de 85,33% em Araguari, 87% em Carmo de Minas e 88,33% em Três Pontas. Os piores resultados foram encontrados com o algoritmo Random Forest em Araguari, com acurácia global de 76,66% e com o Naive Bayes em Carmo de Minas e Três Pontas, com 76% e 82% de acerto. Nas três áreas, variáveis texturais, quando associadas às espectrais, melhoraram a acurácia da classificação. O SVM apresentou o melhor desempenho para as três áreas

Coffee is one of the main crops in Brazil, therefore, performing the mapping and monitoring of this culture is essential for know your special distribution. However, map this culture is not an easy task. Thus, the objective of this study was to compare the use of different variables and classification algorithms for coffee area classification. The study was conducted in three areas, environmentally different. We use 5 machine learning algorithms and 7 combinations of variables, using spectral, textural and geometric variables associated with the classification process. A total of 105 maps were made. All ratings that have not used spectral variables don't achieved good levels of accuracy. In all three areas, the algorithm that presented the best accuracies was the Support Vector Machine with overall accuracy 85.33% in Araguari, 87.00% in Carmo de Minas and 88.33% in Três Pontas. The worst results were found by Random Forest algorithm in Araguari, with 76.66% accuracy and Naive Bayes in Carmo de Minas and Três Pontas, with 76.00% and 82.00%. In all three areas, textural variables when associated with spectral, improved the classification accuracy. The SVM showed the best performance for the three areas.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi analisar o desenvolvimento das pastagens na Zona da Mata, em Minas Gerais, entre 2000 e 2013, com uso de um parâmetro baseado no índice de crescimento do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) a partir de séries de dados do "moderate resolution imaging spectrodiometer" (Modis). A partir dos perfis temporais do NDVI, usados como indicadores das condições edafoclimáticas, estimou-se o índice de crescimento (IC) para períodos de 16 dias da estação primaveril de 2012 até o início de 2013, o qual foi comparado ao IC médio de 2000 a 2011, período usado como referência. A área atual de pastagens na Zona da Mata é de aproximadamente 1,2 milhão de hectares. De acordo com os métodos usados, 177.322 ha (14,61%) destas áreas de pastagens apresentam crescimento vegetativo muito baixo; 577.698 ha (45,96%), crescimento baixo; 433.475 ha (35,72%), crescimento equilibrado; 39.980 ha (3,29%), crescimento alto; e 5.032 ha (0,41%), crescimento vegetativo muito alto. As pastagens apresentaram baixo crescimento vegetativo durante o período estudado, e a série NDVI/Modis é fonte útil de dados para a avaliação regional.

Abstract: The objective of this work was to analyze the development of grasslands in Zona da Mata, in the state of Minas Gerais, Brazil, between 2000 and 2013, using a parameter based on the growth index of the normalized difference vegetation index (NDVI) from the moderate resolution imaging spectroradiometer (Modis) data series. Based on temporal NDVI profiles, which were used as indicators of edaphoclimatic conditions, the growth index (GI) was estimated for 16-day periods throughout the spring season of 2012 to early 2013, being compared with the average GI from 2000 to 2011, used as the reference period. Currently, the grassland areas in Zona da Mata occupy approximately 1.2 million hectares. According to the used methods, 177,322 ha (14.61%) of these grassland areas have very low vegetative growth; 577,698 ha (45.96%) have low growth; 433,475 ha (35.72%) have balanced growth; 39,980 ha (3.29%) have high growth; and 5,032 ha (0.41%) have very high vegetative growth. The grasslands had predominantly low vegetative growth during the studied period, and the NDVI/Modis series is a useful source of data for regional assessments.