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.

Este trabalho analisou a fragmentação florestal da Área de Proteção Ambiental Coqueiral, que está localizada no município de Coqueiral, região Sul do estado de Minas Gerais. O objetivo foi avaliar a fragmentação florestal da área de estudo, a partir de métricas da paisagem, bem como elaborar modelos de simulação da paisagem, no intuito de fornecer cenários futuros de restauração ecológica, e compará-los com a situação atual da paisagem. A análise do uso e ocupação da terra foi obtida por meio de técnicas de Sistemas de Informação Geográfica e Sensoriamento Remoto, a partir de uma imagem (SPOTMAP) do satélite SPOT 5. A análise da fragmentação florestal foi realizada utilizando o software FRAGSTATS, para calcular as métricas da paisagem mensurando parâmetros como: área, perímetro, forma, conectividade dos fragmentos. Para as simulações da paisagem foram criados buffers de 1 e 5 m no entorno de todos os remanescentes florestais da área de estudo, bem como a recuperação virtual das áreas de preservação permanente. A análise da fragmentação da paisagem mostrou que a vegetação natural está distribuída em 360 fragmentos, sendo 137 deles menores que 1 ha. Os modelos de simulação da paisagem mostraram que a área de vegetação aumentou de 1943,13 ha para 2299,02 ha na simulação em que as APPs foram reflorestadas (Vegetação natural/APPs restauradas = VA). O tamanho médio dos fragmentos nesta mesma simulação aumentou em relação à paisagem atual, passando de 7,66 m para 15,75 m. A paisagem VA mostrou um menor valor de forma (1,93), indicando que a forma dos fragmentos nesta simulação foi mais simples, o que é importante do ponto de vista da conservação, pois diminui o efeito de borda nos fragmentos. Os valores de isolamento não apresentaram diferença considerável nas simulações: 38,9 m (VN); 40,64 m (VB1); 42,89 m (VB5) e 39,75 m (VA), indicando um baixo isolamento dos fragmentos, mesmo na paisagem atual. O índice de conectividade foi alto (acima de 99%) para todas as simulações, indicando que as paisagens apresentam elevada conectividade estrutural. Estes dados são relevantes subsídios para a tomada de decisão e para gestão e planejamento da Área Proteção Ambiental Coqueiral, permitindo a indicação de áreas prioritárias para conservação.

This study analysed the forest fragmentation of Coqueiral Environmental Protected Area (APA Coqueiral), located in Coqueiral, South region of Minas Gerais state, Brazil. The objective was to evaluate the forest fragmentation of Coqueiral APA, using landscape metrics, as well as, elaborating landscape simulation models to provide future scenarios of ecological restoration, and then, to compare these simulations to the current landscape. Land use analyses were carried out through Geographic Information Systems and Remote Sensing techniques, using a SPOT 5 satellite image (SPOTMAP). Forest fragmentation was analysed by FRAGSTATS software for calculating landscape metrics such as: area, perimeter, shape, and, patch connectivity. We performed 1 and 5 m buffers maps, and a virtual restoration of the Permanent Protected Areas (APP) for landscape simulations. Landscape fragmentation analyses showed that natural vegetation is distributed within 360 patches, being 137 of them smaller than 1 ha. Landscape simulation models revealed that natural vegetation has increased from 1943.13 ha to 2299.02 ha in the restored APP simulation (natural vegetation/restored APPs = VA). The average patch size increased from 7.66 m to 15.75 m in the same simulation in comparison to the current landscape. VA showed a smaller shape value (1.93), indicating that patch shape is simpler in this simulation. This is an important result from the conservation point of view, because as simpler a shape of a patch is, smaller the edge effect is. Isolation values were not statistically different in the simulations: 38.9 m (VN); 40.64 m (VB1); 42.89 m (VB5) e 39.75 m (VA), what indicates low isolation between patches, even in the current landscape. Connectivity index was high (99%) for all simulations, indicating that landscapes have high structural connectivity. These data are relevant inputs to decision makers and to a better planning and management of the APA Coqueiral, allowing us to indicate the priority areas for conservation in this natural reserve.