Os índices de vegetação (IVs) possuem limitações tais como a influência da atmosfera, do solo subjacente e do relevo (efeito topográfico). Em relação ao efeito topográfico, sua correção foi pouco investigada no contexto dos IVs, apesar da atual disponibilidade de técnicas e de Modelos Digitais de Elevação (MDE) para sua correção. Neste estudo, foi realizada a correção topográfica de bandas espectrais do Landsat 5 TM utilizando dados MDE-SRTM e avaliada a influência do efeito topográfico em quatro IVs: NDVI, RVI, EVI e SAVI. A avaliação foi baseada nos valores de média e desvio padrão dos IVs e da banda 4 (infra-vermelho próximo), e com a análise de regressão linear entre estas variáveis e o cosseno do ângulo de incidência solar na superfície. Os resultados indicam que o efeito topográfico é menor nos IVs, em comparação com a banda 4. O NDVI e o RVI foram menos sensíveis ao efeito topográfico que o EVI e o SAVI. Porém, somente após a correção topográfica é que todos IVs mostraram-se independentes do efeito topográfico. Conclui-se que é necessária a correção topográfica para uma consistente redução do efeito topográfico nos IVs de áreas com topografia irregular.

The full potentiality of spectral vegetation indices (VIs) can only be evaluated after removing topographic, atmospheric and soil background effects from radiometric data. Concerning the former effect, the topographic effect was barely investigated in the context of VIs, despite the current availability correction methods and Digital elevation Model (DEM). In this study, we performed topographic correction on Landsat 5 TM spectral bands and evaluated the topographic effect on four VIs: NDVI, RVI, EVI and SAVI. The evaluation was based on analyses of mean and standard deviation of VIs and TM band 4 (near-infrared), and on linear regression analyses between these variables and the cosine of the solar incidence angle on terrain surface (cos i). The results indicated that VIs are less sensitive to topographic effect than the uncorrected spectral band. Among VIs, NDVI and RVI were less sensitive to topographic effect than EVI and SAVI. All VIs showed to be fully independent of topographic effect only after correction. It can be concluded that the topographic correction is required for a consistent reduction of the topographic effect on the VIs from rugged terrain.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi desenvolver um método para identificação e monitoramento, em tempo quase real, de áreas agrícolas cultivadas com lavouras temporárias de verão, com uso de imagens orbitais Modis, no Estado do Rio Grande do Sul. A metodologia foi denominada detecção de áreas agrícolas em tempo quase real (DATQuaR) e utiliza imagens do sensor Modis referentes aos índices de vegetação (IVs) EVI e NDVI, disponibilizadas em composições de 16 dias. Foram utilizadas quatro métricas para agregar os valores de IVs por pixel, dentro dos períodos bimensais avaliados: média, máximo, mínimo e mediana. Para gerar as imagens (ImDATQuaR), a imagem agregada para o período imediatamente anterior foi subtraída da imagem agregada para o período em monitoramento. Essas imagens foram classificadas por meio de fatiamento e comparadas às classes de referência obtidas pela interpretação visual de pixels aleatorizados em imagens Landsat. Cada ImDATQuaR gerou dois mapas DATQuaR: um com filtragem de moda com janela 3x3 pixels e outro sem filtragem. O melhor mapa DATQuaR é produzido com uso de imagens EVI e filtragem - ao se subtrair a imagem de mínimo valor para o período anterior da imagem de máximo valor para o período monitorado - e atinge concordâncias com a referência superiores a 81%.

Abstract: The objective of this work was to develop a method to identify and monitor, in near real-time, crop field areas cultivated with temporary summer crops, using Modis orbital images, in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The methodology was called near real-time detection of crop fields (DATQuaR) and uses Modis sensor images of the NDVI and EVI vegetation indices (VIs) from 16-day composites. Four different metrics were used to aggregate the values of VIs per pixel, in the bimonthly periods evaluated: average, maximum, minimum, and median. To generate the images (ImDATQuaR), the aggregated image for the previous period was subtracted from the aggregated image for the monitored period. These images were classified by slicing and compared with the reference classes obtained by the visual interpretation of randomly selected pixels in Landsat images. Each ImDATQuaR image generated two DATQuaR maps: one with a 3x3 pixel window mode filter and another without filtering. The best DATQuaR map is produced using EVI images and filtering - by subtracting the image of minimum value for the previous period from the image of maximum value for the monitored period - and achieves agreement with the reference over 81%.

Many researchers have shown the potential of Synthetic Aperture Radar (SAR) images for agricultural applications, particularly for monitoring regions with limitations in terms of acquiring cloud free optical images. Recently, Brazil and Germany began a feasibility study on the construction of an orbital L-band SAR sensor referred to as MAPSAR (Multi-Application Purpose SAR). This sensor provides L-band images in three spatial resolutions and polarimetric, interferometric and stereoscopic capabilities. Thus, studies are needed to evaluate the potential of future MAPSAR images. The objective of this study was to evaluate multipolarized MAPSAR images simulated by the airborne SAR-R99B sensor to distinguish coffee, cotton and pasture fields in Brazil. Discrimination among crops was evaluated through graphical and cluster analysis of mean backscatter values, considering single, dual and triple polarizations. Planting row direction of coffee influenced the backscatter and was divided into two classes: parallel and perpendicular to the sensor look direction. Single polarizations had poor ability to discriminate the crops. The overall accuracies were less than 59 %, but the understanding of the microwave interaction with the crops could be explored. Combinations of two polarizations could differentiate various fields of crops, highlighting the combination VV-HV that reached 78 % overall accuracy. The use of three polarizations resulted in 85.4 % overall accuracy, indicating that the classes pasture and parallel coffee were fully discriminated from the other classes. These results confirmed the potential of multipolarized MAPSAR images to distinguish the studied crops and showed considerable improvement in the accuracy of the results when the number of polarizations was increased.

O objetivo do presente trabalho foi avaliar o potencial de uso do modelo linear de mistura espectral (MLME), aplicado em imagens "Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer" (MODIS), para discriminar as classes de cobertura vegetal natural e antropogênica do Cerrado matogrossense. O monitoramento do bioma Cerrado está se tornando muito importante devido à sua forte antropização, principalmente nas últimas quatro décadas. Nesse contexto, o sensor MODIS apresenta-se como opção devido à sua alta resolução temporal. Entretanto, considerando sua moderada resolução espacial, é indicada a decomposição de sua resposta espectral. O MLME apresenta-se como uma técnica viável, pois permite estimar o percentual dos componentes do pixel. Os dados utilizados nos perfis temporais das classes corresponderam às seguintes imagens fração do MLME: vegetação, solo e sombra. A discriminação das classes naturais e antropogênicas foi avaliada por meio do cálculo da distância Mahalanobis e apresentada por meio de dendrogramas. As imagens fração permitem análises de séries temporais na caracterização espacial e temporal das classes. As imagens fração solo e sombra, na estação seca, apresentam melhores resultados na discriminação das classes selecionadas. Para discriminação de classes com composições florísticas semelhantes, são indicadas as imagensfraçãoda estação chuvosa.

The objective of the present work was to evaluate the potential of the spectral linear mixture model (SLMM), applied to Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images, to discriminate natural and anthropic classes of vegetation in the portion of Mato Grosso state covered by Cerrado vegetation. The monitoring of the Cerrado biome is becoming very important due to its strong human disturbance, especially in the last four decades. In this context, the MODIS sensor appears as an option due to its high temporal resolution. However, considering its moderate spatial resolution, the decomposition of its spectral response is indicated. The SLMM appears to be a viable technique, since it permits estimating the percentage of components within the pixel. The data used in the temporal class profiles corresponded to the following fraction images derived from SLMM: vegetation, soil, and shade. Discrimination of natural and anthropogenic classes was determined through the Mahalanobis distance, presented by dendrograms. The fraction images allow time series analyses for spatial and temporal characterization of the classes. Soil and shade fraction images, in the dry season, present better results in the discrimination of selected classes. For the discrimination of classes with similar floristic composition, fraction images from the rainy season are indicated.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a aplicação do método de classificação por superfícies de resposta espectro-temporal (STRS) em imagens do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) para estimar áreas de plantio de soja no Estado de Mato Grosso, Brasil. A classificação foi realizada usando o algoritmo de máxima verossimilhança (MLA) adaptado ao algoritmo STRS. Trinta segmentos de 30x30 km foram escolhidos ao longo das principais regiões agrícolas do estado, com dados da safra de verão de 2005/2006 (outubro a março), e mapeados com base em dados de campo e de imagens orbitais TM/Landsat-5 e CCD/CBERS-2. Cinco classes temáticas foram consideradas: Soja, Floresta, Cerrado, Pastagem e Solos Expostos. A classificação pelo método das STRS foi feita com base em uma área interseccionada por um subconjunto de segmentos de 30x30 km. O STRS superestimou os valores de referência em 21,31% em regiões com predomínio da cultura da soja e em 132,37% em regiões nas quais a soja era menos predominante. A exatidão global da classificação foi de 80%. As imagens MODIS e o algoritmo STRS mostraram-se promissores para a classificação da soja em regiões com predominância de grandes fazendas. Entretanto, os resultados para áreas fragmentadas em fazendas menores foram menos eficientes, superestimando as áreas de soja.

The objective of this work was to evaluate the application of the spectral-temporal response surface (STRS) classification method on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS, 250 m) sensor images in order to estimate soybean areas in Mato Grosso state, Brazil. The classification was carried out using the maximum likelihood algorithm (MLA) adapted to the STRS method. Thirty segments of 30x30 km were chosen along the main agricultural regions of Mato Grosso state, using data from the summer season of 2005/2006 (from October to March), and were mapped based on fieldwork data, TM/Landsat-5 and CCD/CBERS-2 images. Five thematic classes were considered: Soybean, Forest, Cerrado, Pasture and Bare Soil. The classification by the STRS method was done over an area intersected with a subset of 30x30-km segments. In regions with soybean predominance, STRS classification overestimated in 21.31% of the reference values. In regions where soybean fields were less prevalent, the classifier overestimated 132.37% in the acreage of the reference. The overall classification accuracy was 80%. MODIS sensor images and the STRS algorithm showed to be promising for the classification of soybean areas in regions with the predominance of large farms. However, the results for fragmented areas and smaller farms were less efficient, overestimating soybean areas.

Um grande número de amostras de solos seria necessário para delimitar com precisão os limites das unidades de solos. Assim, técnicas que possam auxiliar em levantamentos pedológicos como o sensoriamento remoto tem provado ser de grande valia. O objetivo foi avaliar a possibilidade de diferenciar solos por meio de dados espectrais em laboratório e orbitais. Para o trabalho foi escolhida uma área de 473 ha com solo exposto, proveniente de dois materiais de origem distintos, o arenito com cimento argiloso e o basalto. Foi estabelecida uma grade (100 m x 100 m) em toda a área de estudo, totalizando 473 pontos de amostragem, todos georreferenciados. Para cada ponto da grade, foram coletadas amostras de solo nas profundidades 0-20 cm (superfície, A) e 80-100 cm (subsuperfície, B). A partir dos resultados das análises químicas e físicas e descrição de perfis, gerou-se o mapa de solos, e posteriormente, cada unidade desse mapeamento foi diferenciada por textura. As reflectâncias de laboratório foram obtidas com o espectroradiômetro IRIS, na faixa de 450 a 2500 nm. As reflectâncias orbitais foram obtidas após o processamento de uma imagem TM-Landsat-5, para os pontos de amostragem. Equações discriminantes foram geradas partindo-se dos dados espectrais por tratamento estatístico, que selecionou entre as setenta variáveis espectrais em laboratório, cinquenta e seis, sendo selecionadas para o modelo espectral orbital as seis bandas reflectivas do sensor TM. As equações geradas foram testadas, obtendo-se matrizes de confusão, onde ocorreu um acerto de 81% para os dados espectrais em laboratório e 40% de concordância para os dados orbitais.

A huge amount of soil samples would be necessary to determine with precision the limits of soil units. Techniques that would help on soil surveys such as the remote sensing ones have been proved to be of great value. The objective of this work was to evaluate the possibility of differentiating soils using spectral data from laboratory and satellite sensors. A study area with soils originated from two different parent materials, sandstone with loamy cement and basalt, was selected. A grid (100 m x 100 m) was used, totalizing 473 sampling points in the depths 0-20 cm (superficial, A) and 80-100 cm (subsuperficial, B). A soil map of the area with 28 mapping units was generated. The laboratory spectra (450 to 2500 nm) were obtained with an IRIS spectroradiometer. The orbital reflectance was obtained by image processing and overlaying of the TM-Landsat-5 bands in the sampling points. Discriminant equations were generated by statistical treatment with the SAS software. From the seventy initial variables from laboratory data, fifty six were selected to generate the models of the equations; for orbital data, six of the seven TM bands were selected. The equations were tested and the confusion matrix were obtained. Discriminant equations from laboratory data presented 81% success and the equations with orbital data 40%, however, for the satellite data it was verified a good efficiency for separating soils from different parent materials.

Dados de reflectância, emissividade e elevação do sensor ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)/Terra foram usados para caracterizar variações na composição dos solos com a posição em topossequências. Dados normalizados de reflectância do SWIR (shortwave infrared) e de emissividade do TIR (thermal infrared), integrados com a imagem fração-solo de um modelo de mistura espectral, foram avaliados para separar solos expostos de vegetação não fotossinteticamente ativa. Relações de regressão de alguns atributos dos solos com dados de reflectância e emissividade foram aplicadas sobre os pixels de solos expostos. Os valores estimados resultantes foram projetados sobre um modelo digital de elevação gerado a partir dos dados ASTER. Os resultados mostraram que as bandas 5 e 6 do SWIR e 10 e 14 do TIR mediram a feição de absorção das argilas e a de emissividade do quartzo, respectivamente. Essas bandas melhoraram também a discriminação entre vegetação não fotossinteticamente ativa e solos. Apesar das diferenças no tamanho dos pixels e dos locais de amostragem de campo, alguns atributos dos solos foram correlacionados com a reflectância (R² de 0,65 para Al2O3 na banda 6 e de 0,61 para Fe2O3 na banda 3) e a emissividade (R² de 0,65 para fração total de areia com a razão das bandas 10/14). O uso combinado dos dados de reflectância, emissividade e elevação revelou variações na composição dos solos com a topografia em porções específicas da cena. Das maiores para as menores elevações, um decréscimo no conteúdo de Al2O3 e aumento na fração total de areia foram geralmente observados. Isso ocorreu em razão do predomínio de Latossolo Vermelho-Escuro no topo e de sua gradual transição para Latossolo Vermelho-Amarelo na base.

Reflectance, emissivity and elevation data of the sensor ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)/Terra were used to characterize soil composition variations according to the toposequence position. Normalized data of SWIR (shortwave infrared) reflectance and TIR (thermal infrared) emissivity, coupled to a soil-fraction image from a spectral mixture model, were evaluated to separate bare soils from nonphotosynthetic vegetation. Regression relationships of some soil properties with reflectance and emissivity data were then applied on the exposed soil pixels. The resulting estimated values were plotted on the ASTER-derived digital elevation model. Results showed that the SWIR bands 5 and 6 and the TIR bands 10 and 14 measured the clay mineral absorption band and the quartz emissivity feature, respectively. These bands improved also the discrimination between nonphotosynthetic vegetation and soils. Despite the differences in pixel size and field sampling size, some soil properties were correlated with reflectance (R² of 0.65 for Al2O3 in band 6; 0.61 for Fe2O3 in band 3) and emissivity (R² of 0.65 for total sand fraction in the 10/14 band ratio). The combined use of reflectance, emissivity and elevation data revealed variations in soil composition with topography in specific parts of the landscape. From higher to lower slope positions, a general decrease in Al2O3 and increase in total sand fraction was observed, due to the prevalence of Rhodic Acrustox at the top and its gradual transition to Typic Acrustox at the bottom.

Mudanças no uso e cobertura da terra, como as ocorridas nas áreas de expansão agrícola na Amazônia Legal, geram uma série de impactos sociais, econômicos e ambientais. O entendimento destes processos pode permitir um melhor planejamento de políticas públicas a fim de monitorar e mapear áreas mais suscetíveis a problemas ambientais. Sendo assim, este trabalho teve como objetivo analisar a dinâmica de ocupação da Bacia do Rio Suiá-Miçu, um dos afluentes do Rio Xingu localizado ao norte do estado do Mato Grosso. Os mapas de uso e cobertura da terra para cada um dos períodos analisados (1973, 1984 e 2005) foram confeccionados com o auxílio de imagens dos sensores MSS/Landsat-1, TM/Landsat-5 e do sensor MODIS/Terra. Os resultados mostraram que até 1984, 13% da vegetação natural da bacia havia sido desflorestada, enquanto que em 2005 as atividades agrícolas já ocupavam 40% da área de estudo. Desta forma, tendo em vista as mudanças na paisagem observadas ao longo das últimas décadas, torna-se notória a necessidade urgente de estudos mais aprofundados visando a avaliação dos impactos ambientais, bem como a preservação dos recursos naturais na região.

Land use and land cover changes, as seen in the agricultural expansion areas in the Brazilian Legal Amazon, have as consequence several social, economic and environmental impacts. The understanding of these processes allows a better planning of public policies in order to monitor and map areas more susceptible to environmental problems. Hence, this work had as objective to analyze the land use/land cover changes dynamics in the Suiá-Miçu River Basin, located in the north part of Mato Grosso state, Brazil. The land use/land cover maps for each of the analyzed periods (1973, 1984 and 2005) were made using images from the MSS/Landsat-1, TM/Landsat-5 and the MODIS/Terra sensors. The results showed that until 1984, 13% of the natural vegetation of the watershed was deforested, while in 2005 the agricultural areas increased to around 40% of the study area. In that manner, the landscape changes observed along the last decades show the urgent need for studies in order to preserve the natural resources of the region.

O presente trabalho teve o objetivo de avaliar as imagens CCD/CBERS-2 quanto à possibilidade de discriminarem variedades de citros. A área de estudo localiza-se em Itirapina (SP) e, para este estudo, foram utilizadas imagens CCD de três datas (30/05/2004, 16/08/2004 e 11/09/2004). Um modelo que integra os elementos componentes da cena citrícola sensoriada é proposto com o objetivo de explicar a variabilidade das respostas das parcelas de citros em imagens orbitais do tipo CCD/CBERS-2. Foram feitas classificações pelos algoritmos Isoseg e Maxver e, de acordo com o índice kappa, concluiu-se que é possível obterem-se exatidões qualificadas como muito boas, sendo que as melhores classificações foram conseguidas com imagens da estação seca.

This paper was aimed at evaluating the possibility of discriminating citrus varieties in CCD imageries from CBERS-2 satellite ("China-Brazil Earth Resouces Satellite"). The study area is located in Itirapina, São Paulo State. For this study, three CCD images from 2004 were acquired (May 30, August 16, and September 11). In order to acquire a better understanding and for explaining the variability of the spectral behavior of the citrus areas in orbital images (like as the CCD/CBERS-2 images) a model that integrates the elements of the citrus scene is proposed and discussed. The images were classified by Isoseg and MaxVer classifiers. According to kappa index, it was possible to obtain classifications qualified as 'very good'. The best results were obtained with the images from the dry season.

O objetivo do presente artigo foi o de avaliar o produto MOD14 quanto à sua performance para detectar áreas queimadas na Amazônia, mais específicamente no norte do Estado do Mato Grosso, considerando o período entre 21/06/2004 e 07/07/2004, comparando os resultados fornecidos pelo MOD14 e interpretações visuais de áreas queimadas obtidas de imagens TM/Landsat-5. O produto MOD14 detectou 51,58% do total de áreas queimadas, cujo tamanho médio foi de 83,14 ha; os restantes 48,42% não detectados tinham tamanho médio de 38,74 ha. O produto MOD14 superestima a quantidade de áreas queimadas ao classificar solos expostos, florestas e outros tipos de coberturas da terra como pixels "hot spots"; além disso, este produto não detecta áreas queimadas de dimensões pequenas (< 100 ha), proporcionando erros de classificação em grandes áreas de solos expostos.

The main objective of this paper was to evaluate MOD14 product performance to detect burned areas in Amazonia, more specifically in the north of Mato Grosso State (Brazil), considering the period of 06/21/2004 to 07/07/2004, by comparing the results provided by MOD14 product with visual discrimination of burned areas using TM/Landsat-5 images. MOD14 product detected 51.58% of the total burned areas, which have an average size of 83.14 ha; the remaining 48.42% undetected burned areas have an average size of 38.74 ha. MOD14 product overestimates the burned areas by classifying exposed soils, forests and other types of land cover as hot pixels. In addition MOD14 product does not detect small burned areas (< 100 ha), generating classification errors in large areas of exposed soils.

Os pigmentos fotossintéticos são essenciais ao desenvolvimento das plantas e sua quantificação em grandes extensões de culturas agrícolas é uma das metas mais importantes do sensoriamento remoto aplicado à agricultura. Essa informação pode ser utilizada para determinar, mais precisamente, o estado fisiológico das plantas, discriminar as espécies plantadas e estimar a produtividade. O presente trabalho teve como objetivos: (a) avaliar o acerto da estimativa do conteúdo de clorofila em dosséis de culturas, usando índices espectrais de bandas estreitas, e (b) comparar os desempenhos do Índice de Vegetação Diferença Normalizada (NDVI) em relação a dois índices de bandas estreitas (R750/700 e R750/550). Desenvolveu-se um experimento em condições de casa de vegetação cuja cultura da soja [Glycine max (L.) Merril] foi monitorada, durante o seu ciclo fenológico, com um espectrorradiômetro de alta resolução espectral (10 nm no intervalo de 365 a 1.126 nm). Determinaram-se os conteúdos de clorofila (a, b e total), semanalmente, em laboratório, e calcularam-se correlações estatísticas entre os índices de bandas estreitas e o conteúdo de clorofilas, obtendo-se coeficiente r² de 0,84, enquanto para o índice NDVI, obteve-se 0,51. Segundo as análises realizadas, as razões R750/700 and R750/550 constituem importantes índices para a determinação das clorofilas em dosséis, sendo mais efetivas em comparação ao NDVI, um dos índices de banda larga mais utilizados. Dessa forma, pode-se dizer que os índices avaliados (e outros que possam ser gerados) possuem grande potencial para estimar o conteúdo de pigmentos fotossintéticos em dosséis agrícolas.

Photosynthetic pigments are essential for plant development. Quantifying these pigments in great extensions of agricultural crops is an important objective in remote sensing for agricultural purposes. This information can be used to produce a more accurate estimation of the physiological state of the vegetation, for species discrimination and productivity estimation. The aim of the present study was to (a) evaluate the potential for estimating chlorophyll content of crop canopies, using narrow band spectral indexes, and (b) in this respect compare the performances of NDVI (a multispectral wide band index) and two narrow band vegetation indexes (R750/700 and R750/550). Experiments were carried out under greenhouse conditions whereby soybean [Glycine max (L.), Merril] was monitored with a high-resolution spectroradiometer (10 nm at 365-1,126 nm range) during the phenological cycle of the crop. Chlorophyll (a, b and total) contents were determined weekly in the laboratory. A statistical correlation analysis was performed between narrow band spectral indexes against chlorophyll content and r² coefficients near 0.84 were obtained. For NDVI r² was around 0.51. These analyses showed that R750/700 and R750/550 ratios are very useful indexes for chlorophyll determination and very effective compared with NDVI (one of the wide band indexes widely used). Thus, it can be stated that hyperspectral remote sensing has great potential for providing a reliable estimate of photosynthetic pigment content at the canopy level through evaluated indexes and other such indexes that might arise. Thus, further studies should be carried out for evaluating other indexes at the canopy level, both in the laboratory and under field conditions, using spectroradiometers and hyperspectral images, aimed at providing information for agricultural purposes.

Este trabalho teve por objetivo analisar o efeito dos conteúdos de matéria orgânica e de ferro cristalino e amorfo na reflectância espectral de solos tropicais ocorrentes no Brasil, pela utilização de um espectrorradiômetro em condições de laboratório, na faixa espectral entre 400 e 2500 nm. Os solos estudados foram: a) Nitossolo Vermelho, designado como TR (Typic Argiudoll); b) Latossolo Vermelho Eutroférrico, LR (Typic Eutrorthox); c) Argissolo Vermelho, PE (Typic Argiudoll); d) Latossolo Vermelho, LE (Typic Haplortox), sudividido em três categorias de acordo com a textura; e) Neossolo Quartzarênico, AQ (Ty.pic Quartzipsamment) e f) Argissolo Vermelho-Amarelo, PV (Typic Paleudalf). Foram coletadas amostras superficiais e subsuperficiais, e analisadas quanto a características químicas, físicas e mineralógicas. As amostras de terra receberam quatro tratamentos químicos de dissolução seletiva: a) Testemunha; b) H2O2 para remoção de matéria orgânica; c) H2O2 + Oxalato Ácido de Amônio para remoção de matéria orgânica e de ferro amorfo; d) H2O2 e Ditionito-Citrato-Bicarbonato de Sódio para remoção de matéria orgânica, de ferro amorfo e de ferro cristalino. Esses tratamentos foram comparados utilizando suas respectivas curvas espectrais e simulação de dados do sensor TM (Thematic Mapper)/Landsat. A remoção da matéria orgânica promoveu aumento da reflectância em todo o espectro analisado, para todos os solos. A remoção da matéria orgânica e do ferro amorfo causou aumento geral da reflectância para todos os solos, mas sem modificar o formato das curvas espectrais. A remoção do ferro cristalino provocou aumento da reflectância na região inicial do espectro (até 1.000 nm), mas não nas regiões intermediárias (entre 1.000 e 1.900 nm) e final do espectro (acima de 1.900 nm). O ferro cristalino mostrou-se responsável pelas concavidades formadas em 400 nm e em 850nm. Os dados orbitais simulados mostraram que é possível discriminar diferenças relativas à matéria orgânica e às formas de ferro. O uso de radiometria de laboratório mostrou-se uma técnica rápida, não destrutiva, e pouco exigente em preparo para analisar feições de absorção por ferro e efeitos de matéria orgânica em curvas especiais de solos.

The influence of organic matter and amorphous and crystalline iron contents on the reflectance (400 to 2500 nm) of various soils was evaluated. Studied soils were Typic Argiudoll (TR), Typic Eutrorthox (LR), Typic Argiudoll (PE), Typic Haplortox (LE), Typic Quartzipsamment (AQ), and Typic Paleudalf (PV). Surface and subsurface soil samples were used in four conditions: a) as sampled; b) after removal of organic matter; c) after removal of the organic matter and the amorphous iron; and d) after removing organic matter and amorphous iron and crystalline iron. Reflectance factor was acquired from 400 nm to 2.450 nm and TM/Landsat spectral bands were simulated. Removal of organic and amorphous iron caused an overall increase of the reflectance along the spectrum, for all soils. Removal of crystalline iron caused the reflectance to increase in the first portion of the spectrum (400 to 1.000 nm), but not in intermediate (1.000 to 1.900 nm) and final portion of the spectrum (after 1.900 nm). Crystalline iron was responsible for concavities in the spectral region near 400 nm and 850 nm. Use of laboratory spectroradiometry proved to be a fast, non-destructive, and easy-to-prepare technique for analyzing absorption features caused by organic matter and iron forms in soils.

Estimativas da área cultivada são importantes para diversas aplicações. Entretanto, como os campos de cultivo são distribuídos irregularmente, os levantamentos agrícolas tornam-se operações complexas e dispendiosas. As imagens de satélite, por possuírem caráter de cobertura abrangente e serem obtidas repetidamente, podem auxiliar no levantamento da área ocupada pelas culturas, municipal ou nacional. Propõe-se um método amostral aleatório simples para a quantificação de áreas de culturas expressivas no município de Ipuã, SP. Com base na interpretação não exaustiva das áreas de soja e milho, de uma imagem Landsat-5, de janeiro de 2000, contabilizaram-se as áreas parciais de soja e de milho como 26,5% e 3% do município respectivamente. Amostraram-se 521 pontos sobre a imagem, aos quais foi atribuída a classe de uso: soja, milho, "não-soja ou milho". Pela simulação de subconjuntos variando de 10 a 500 pontos, e assumindo uma distribuição hipergeométrica, pôde-se avaliar o nível de variabilidade das estimativas em função dos tamanhos de amostras. Para a soja, observou-se que a média de um conjunto de 10 amostras de 250 pontos amostrais superestimava a área medida em 3%. Mostra-se, também, que quando a área cultivada com soja é 35% do município, para um nível de significância de 90% e com 500 pontos amostrais a porcentagem de área estimada é de 31,4% e 38,4% do município. A amostragem, com base na estrutura das imagens de satélite, permite um levantamento ágil e com conhecida precisão da área cultivada com grandes culturas no município.

Crop area estimates are important for several applications. However, as the crop fields are irregularly distributed, such surveys become a difficult and expensive operation. Remote sensing satellite images, for having a broad coverage and being obtained continuously, can be very helpful. In this paper a simple sampling method for quantifying the main crops in a municipality level is described. A non-exhaustive interpretation of soybean, corn and "non-corn or non-soybean" was performed on a TM/Landsat-5 image, and a random sampling of 521 pixels was selected. The areas of soybean and corn were 26.5% and 3.0% of the municipality, respectively. By simulating sets varying from 10 to 500 sampling points each, and assuming a hypergeometric distribution, it was possible to evaluate the variability of the estimation as a function of the sampling size. It was observed that for a sampling size of 250 pixels there was an overestimation of 3% for soybean and an underestimation of 1% for corn. It is also shown that when a crop occupies 35% of the municipality, for a significance level of 90%, and for 500 sampling pixels, the estimation results ranges between 31.4% and 38.4% of the municipality area. The sampling based on the satellite image structure allows a fast and fairly precise survey of the more important cultivated crop area of a municipality.

A faixa espectral das microondas tem uma importância para o sensoriamento remoto agrícola, por ser uma faixa em que se tem uma quase certeza de disponibilidade de imagens de satélite, independentemente das condições atmosféricas. Entretanto, embora haja satélites em operação na faixa do radar, o aproveitamento desses dados ainda não é plenamente satisfatório, principalmente em virtude da falta de entendimento das interações que ocorrem entre o radar e os alvos agrícolas. Neste trabalho, são utilizadas três passagens do Radarsat para agrupar os valores de retroespalhamento (sigma°) representativos das diversas condições dos talhões agrícolas em uma região intensamente cultivada. Num diagrama de dispersão dos valores de sigma°, pôde-se verificar a existência de três grandes regiões: uma, caracterizada por baixos valores, e constituída por solos expostos; a segunda, com valores intermediários e constituída por culturas bem desenvolvidas; e uma terceira, com altos valores de retroespalhamento, constituída por superfícies muito rugosas, particularmente quando os sulcos de plantio são perpendiculares à direção de visada do satélite. Os resultados deste trabalho indicam que o uso de imagens Radarsat para agricultura é mais otimizado quando se faz uma análise multitemporal, aproveitando o calendário agrícola e a dinâmica das diferentes culturas.

Orbital remote sensing in the microwave electromagnetic region has been presented as an important tool for agriculture monitoring. The satellite systems in operation have almost all-weather capability and high spatial resolution, which are features appropriated for agriculture. However, for full exploration of these data, an understanding of the relationships between the characteristics of each system and agricultural targets is necessary. This paper describes the behavior of backscattering coefficient (sigma°) derived from calibrated data of Radarsat images from an agricultural area. It is shown that in a dispersion diagram of sigma° there are three main regions in which most of the fields can be classified. The first one is characterized by low backscattering values, with pastures and bare soils; the second one has intermediate backscattering coefficients and comprises well grown crops mainly; and a third one, with high backscattering coefficients, in which there are fields with strong structures causing a kind of double bounce effect. The results of this research indicate that the use of Radarsat images is optimized when a multitemporal analysis is done making the best use of the agricultural calendar and of the dynamics of different cultures.