Resumo Este estudo teve como objetivo analisar a dinâmica das áreas alagadas da série temporal Sentinel-1 SAR em um trecho da Amazônia Central no período entre 26 de setembro de 2016 e 8 de fevereiro de 2020. O total de imagens foi de 59 para cada polarização. Além disso, a pesquisa calculou a linha de inundação ordinária média (LMEO) a partir das alturas das réguas fluviométricas entre os anos de 1967 a 2020 e a comparou com os valores presentes na série temporal do radar. O pré-processamento da série temporal Sentinel-1 nas polarizações VV e VH utilizou a seguinte sequência metodológica: correção de órbita, correção radiométrica (σ0), correção do terreno, filtragem do ruído, e conversão dos dados para decibéis (dB). A análise prévia dos filtros adaptativos mostrou resultados diferentes para as duas polarizações, obtendo o melhor resultado para a polarização VV utilizando o filtro Frost com 3x3 e para a polarização VH o filtro Lee 3x3. A extração de corpos d'água e áreas úmidas utilizou um valor limite fazendo máscaras para todo o período. A maior extensão da área inundável foi medida em 17 de junho de 2019, com 6.611,86 km2, representando 16,42% da cena SAR na polarização VH e 6.443,19 km2, representando 16,10% da cena SAR na polarização VV. A relação entre as áreas úmidas VH e VV em relação à altura da régua foi satisfatória, com coeficientes de determinação (R2) de 0,79 na polarização VH e de 0,64 na polarização VV e p-valor menor que 0,05.

Abstract This study aimed to analyze the dynamics of the flooded areas of the Sentinel 1-SAR time series in a section of the Central Amazon between September 26, 2016, and February 8, 2020. The total of images was 59 for each polarization. In addition, the study calculated the average ordinary flood line (ALOF) from the heights of the fluviometric rulers between the years 1967 to 2020 and compared it with the values present in the radar time series. The pre-processing of the Sentinel-1 time series in the VV and VH polarizations used the following methodological sequence: Apply Orbit File, Radiometric Calibration (σ0), Range-Doppler Terrain Correction, Speckle Filter, and conversion to decibels (dB). The previous analysis of the adaptive filters showed different results for the two polarizations, obtaining the best result for the VV polarization using the Frost filter with 3x3 and the VH polarization with the Lee filter 3x3. The extraction of water bodies and wetlands used a threshold value, making masks for the entire period. The most considerable extent of the floodable area occurred on June 17, 2019, with 6,611.86 km2, representing 16.42% of the SAR scene in the VH polarization and 6,443.19 km2, representing 16.10% of the SAR scene in the VV polarization. The relationship between the VH and VV wetlands to the ruler's height was satisfactory, with coefficients of determination (R2) of 0.79 in the VH polarization and of 0.64 in the VV polarization and a p-value less than 0.05.

Resumen Este estudio tuvo como objetivo analizar la dinámica de las áreas inundadas de la serie temporal Sentinel-1 SAR en una sección de la Amazonía Central en el período comprendido entre el 26 de septiembre de 2016 y el 8 de febrero de 2020. El total de imágenes fue de 59 para cada polarización. Además, la investigación calculó la línea de inundación ordinaria promedio (LMEO) a partir de las alturas de las reglas fluviométricas entre los años 1967 a 2020 y la comparó con los valores presentes en la serie temporal del radar. El preprocesamiento de la serie temporal Sentinel-1 en las polarizaciones VV y VH utilizó la siguiente secuencia metodológica: corrección de órbita, calibración radiométrica (σ0), corrección del terreno, filtrado de ruido y conversión a decibelios (dB). El análisis previo de los filtros adaptativos mostró resultados diferentes para las dos polarizaciones, obteniendo el mejor resultado para la polarización VV utilizando el filtro Frost con 3x3 y para la polarización VH el filtro Lee 3x3, realizando máscaras para todo el periodo. La mayor extensión del área inundable se midió el 17 de junio de 2019, con 6.611,86 km2, que representa el 16,42 % de la escena SAR en polarización VH y 6.443,19 km2, que representa el 16,10 % de la escena SAR en polarización VV. La relación entre los humedales VH y VV en relación con la altura de la regla fue satisfactoria, con coeficientes de determinación (R2) de 0.79 en la polarización VH y de 0.64 en la polarización VV y p-valor menor a 0.05.

Abstract One challenge in the study of optical remotely sensed time series in the Amazon is the constant cloud cover. The present study evaluates different compositing techniques using regular and non-regular intervals to obtain cloud-free images over large areas. The study area was the municipality of Capixaba, State of Acre, belonging to the Amazon region. The tests considered four compositing algorithms (maximum, minimum, mean, and median) for daily MODIS sensor data (b1 and b2, 250m). The compositing technique from regular intervals adopted the following periods: 8, 16, 24, 32, 40, and 48 days. The irregular interval composite images adopted different composition intervals for dry seasons (April to September) and rainy (October to March). The cloud mask and viewing angle constraint allowed to obtain information without atmospheric interference and closest to the nadir view. The composite images using regular intervals did not allow for overcoming the high frequency of cloud cover in the region. The composite images from non-regular intervals presented a higher percentage of cloud-free pixels. The mean and median methods provided a better visual appearance of the images, corroborating with the homogeneity test. Therefore, composite images from non-regular intervals may be an appropriate alternative in places with constant cloud coverage.

O Cerrado é formado por um mosaico de fisionomias campestres, savânicas e florestais que possuem um típico ciclo fenológico. Nesse contexto, os dados do MODIS fornecem medidas diárias que permitem monitorar a sazonal fenologia da vegetação. O objetivo deste trabalho foi caracterizar formações savânicas, formações florestais e áreas de cerrado convertido pela ação antrópica, utilizando séries temporais de NDVI e EVI do sensor MODIS, após a suavização de ruídos. A metodologia adotada pode ser subdividida nos seguintes passos: (a) confecção do cubo temporal com NDVI e EVI, onde o perfil em z corresponde à assinatura temporal, (b) tratamento do ruído e (c) detecção das assinaturas temporais. A Transformação pela Fração Mínima de Ruído (MNF) foi aplicada para suavizar ruídos contidos nas séries temporais. Os resultados indicaram que os valores de NDVI foram maiores que os valores de EVI e existiu relação com as estações do ano. As formações florestais foram as que apresentaram maiores valores de NDVI e EVI, possuindo ainda as menores variações entre as estações. As áreas convertidas apresentaram os menores valores dos dois índices, tendo grande queda em seus valores no início da estação seca, provavelmente por se tratar do período de colheita. O estudo concluiu que as séries temporais NDVI e EVI são úteis na diferenciação dos tipos de vegetação.

Cerrado is formed by a mosaic of grassland, shrubland and woodland physiognomies with a typical phenological cycle. Thus, MODIS data provide daily measurements which allows to monitor the seasonal phenology of the vegetation. The objective of this work was to characterize savanna formations, forest formations and cerrado areas converted by anthropic actions, by using temporal series of MODIS NDVI and EVI after noise reduction. The adopted methodology should be divided into the following steps: (a) elaboration of the temporal cube with NDVI and EVI, in which the z profile corresponds to temporal signature, (b) noise elimination, (c) detection of temporal signature. The Minimum Noise Fraction Transformation (MNF) method was applied to reduce noise in temporal signature. The results showed that the NDVI values were higher than the EVI; and there was a relationship with the seasons of the year. The forest formations presented the highest values of NDVI and EVI, showing the lowest variations among the seasons. The converted areas of Cerrado presented the lowest values in both indices, and their values decreased in the beginning of the dry season, probably because it was the harvesting season. The study concluded that the NDVI and EVI temporal series are useful in differentiation among vegetation types.

O presente trabalho tem como objetivo quantificar o uso da Terra e suas mudanças no município de Luis Eduardo Magalhães usando dados de sensoriamento remoto. A região teve uma grande expansão da agricultura e do agronegócio desde a década de 1980, devido às condições ambientais favoráveis com terras planas e estação chuvosa bem definida. As principais culturas são soja, algodão, milho e café, mas o solo do Cerrado também produz frutas, feijão e arroz, além de pastagens. O método de detecção de mudança de pós-classificação foi utilizado para determinar as diferenças entre as imagens durante as últimas duas décadas. Esta metodologia requer a comparação de imagens classificadas independentemente, minimizando os problemas de normalização da atmosfera, diferenças de sensor e condições ambientais (fenologia, ciclos precipitação e umidade do solo). Imagens ALOS e Landsat foram utilizadas para elaborar mapas a partir da classificação da cobertura e uso da Terra entre 1987 e 2008. O método utilizado para classificar cada imagem foi a interpretação visual. Durante os últimos 20 anos, os agricultores converteram cerca de 40% das áreas de cerrado em áreas de agropecuária. As mudanças na cobertura e uso da Terra do município de Luis Eduardo Magalhães refletem os impactos das decisões tomadas na política agrícola e econômica.

The present work aims to quantify land use and land cover changes in Luis Eduardo Magalhães municipality using remote sensing data. The region presented a large expansion of the agriculture and agribusiness since the 1980s due to the environmental conditions favorable with flat lands and a well-defined rainy season. Main crops are soybean, cotton, maize and coffee, but the Cerrado soil also produces fruits, beans and rice, besides pastures. The post-classification change detection method was used to determine differences between images during the last two decades. This methodology requires the comparison of independently classified images, thereby minimizing problems of normalization for atmospheric, sensor differences and landscape conditions (phenology, precipitation cycles and soil moisture). ALOS and Landsat images were used to produce land cover classification maps between 1987 and 2008. The method used to classify each image was visual interpretation. During the last 20 years, farmers converted approximately 40% of savanna into farmlands. Land cover changes in the Luis Eduardo Magalhães reflect the impacts of management decisions made in agricultural and economic policy.