RESUMO Um dos procedimentos mais eficazes na avaliação de áreas degradadas tem sido o uso do sensoriamento remoto. Este trabalho objetivou avaliar a dinâmica temporal do NDVI e da precipitação pluviométrica na detecção de degradação dos recursos naturais em uma região semiárida do Brasil. A área estudada localiza-se a oeste do município de Tauá, estado do Ceará, com predomínio de floresta caatinga arbustiva. As informações de precipitação foram obtidas junto à FUNCEME. Foram adquiridas 10 imagens (estação seca) de uma série histórica de 27 anos (1985-2011) do sensor TM/LANDSAT5, posteriormente convertidas em reflectância de superfície por meio da extensão FLAASH/ENVI e obtidas os índices NDVI, segmentados em 6 classes conforme o uso e ocupação do solo. Os valores médios das classes de NDVI foram submetidos à análise estatística e confrontados pelo Teste T (p<0,05) e matriz de correlação de Pearson. Observou-se que nos anos com precipitação pluviométrica acima da média histórica (1985-1993 e 1996-2004) houve significativo acréscimo de áreas degradas representadas por baixo NDVI (entre 0 e 0,4), decorrentes do avanço de terras incorporadas à agricultura de subsistência. No entanto, em períodos de estiagem (1993-1996 e 2004-2011), constatou-se comportamento inverso, caracterizado pela regeneração natural do estrato arbustivo-arbóreo em decorrência do abandono das áreas agrícolas, comportamento evidenciado por incrementos de até 1.807% da classe de NDVI moderadamente alta (entre 0,6 e 0,8). Portanto, a dinâmica espaço-temporal do NDVI e da precipitação pluviométrica contribuíram para detecção de evidências do processo de degradação do bioma caatinga numa área no município de Tauá, estado do Ceará.

ABSTRACT One of the most effective procedures in the evaluation of degraded areas has been the use of remote sensing. The aim of this work was to evaluate the temporal dynamics of the NDVI and rainfall in detecting the degradation of natural resources in a semi-arid region of Brazil. The area under study is located to the west of the district of Tauá, in the State of Ceará, with a predominance of shrub-like caatinga forest. Rainfall data was obtained from FUNCEME. Ten images (dry season) were acquired from a 27-year historical series (1985-2011) from the TM/LANDSAT5 sensor, later converted to surface reflectance using the FLAASH/ENVI extension; NDVI indices were obtained and divided into six classes corresponding to land usage and occupation. The mean values of the NDVI classes were submitted to statistical analysis and compared by T-test (p<0.05) and the Pearson correlation matrix. It was found that in the years with rainfall above the historical average (1985-1993 and 1996-2004) there was a significant increase in degraded areas, represented by low values for the NDVI (between 0 and 0.4), due to more land being used for subsistence farming. However, during periods of drought (1993-1996 and 2004-2011), the opposite behaviour was seen, characterised by the natural regeneration of the woody stratum due to agricultural areas being abandoned; behaviour that was evidenced by increases of up to 1,807% in the moderately high class of the NDVI (between 0.6 and 0.8). The spatial and temporal dynamics of the NDVI and the rainfall therefore played a part in detecting evidence of the process of degradation of the caatinga biome in an area of the district of Tauá, in the State of Ceará.

RESUMO Objetivou-se diagnosticar e analisar a conectividade estrutural da paisagem fragmentada no entorno da Unidade de Conservação Reserva Particular de Patrimônio Natural Cafundó, propondo a restauração por Corredores Ecológicos. O mapeamento do uso e cobertura da terra e dos índices de ecologia da paisagem possibilitou detectar, analisar e compreender a estrutura da paisagem. Esses índices foram obtidos por meio do software TerraView, dentro do plugin GeoDMA, para as 10 classes mapeadas. No período estudado (1970 e 2007) verificaram-se poucas mudanças no uso e ocupação da terra, predominando a matriz pastagem em ambas as datas. A delimitação do Corredor Ecológico pelo método Processo Hierárquico Analítico utilizou cada classe mapeada para definir o peso relativo de sua instalação. Os resultados demonstraram um aumento da fragmentação da paisagem, sendo possível delimitar um Corredor Ecológico de menor custo como alternativa para aumentar a conectividade entre Unidades de Conservação.

ABSTRACT This work aimed to diagnose and analyze the structural connectivity of fragmented landscape surrounding the Conservation Unit Private Reservation of Natural Patrimony Cafundó, proposing the restoration through Ecological Corridors. The mapping of land use and land cover, and landscape ecology indexes allowed detecting, analyzing and understanding the landscape structure. These indexes were calculated using the GeoDMA plugin for the 10 mapped classes. During the study period (1970 and 2007) there have been few changes in the land use and occupation, predominantly to pasture matrix on both dates. The delimitation of Ecological Corridor for the Analytical Hierarchy Process method used each mapped class to set the relative weight for installation. The results showed an increase in the landscape fragmentation allowing the definition of an Ecological Corridor of lower cost as an alternative to increase the connectivity among conservation units.

RESUMO As métricas de ecologia da paisagem associadas à mineração de dados podem ser utilizadas para aumentar o potencial de análise e aplicações de dados de sensoriamento remoto, tornando-se uma importante ferramenta para a tomada de decisão. Dessa forma, objetivou-se classificar e quantificar diferentes tipos de vegetação por meio de técnicas de mineração de dados e métricas de ecologia da paisagem em uma análise multitemporal (2001 e 2011), em São Luís do Paraitinga, São Paulo, Brasil. A análise de imagens orientada a objetos e o algoritmo de mineração de dados C4.5 foram utilizados para realizar a classificação automática, cuja precisão foi avaliada com o índice kappa e com as medidas de discordância de alocação e de quantidade, recentemente propostas na literatura. Foram classificadas quatro classes de uso e cobertura da terra, entre elas o Eucalipto cuja área aumentou de 4,4% para 8,6%. A classificação automática apresentou kappa de 0,79 e 0,8, erros de quantidade de 2% e 3,5% e alocação de 5,5% e 5% para 2001 e 2011, respectivamente. Conclui-se que o método de mineração de dados e as métricas de ecologia da paisagem foram eficientes na separação de classes de vegetação.

ABSTRACT The landscape ecology metrics associated with data mining can be used to increase the potential of remote sensing data analysis and applications, being an important tool for decision making. The present study aimed to use data mining techniques and landscape ecology metrics to classify and quantify different types of vegetation using a multitemporal analysis (2001 and 2011), in São Luís do Paraitinga city, São Paulo, Brazil. Object-based image analyses and the C4.5 data-mining algorithm were used for automated classification. Classification accuracies were assessed using the kappa index of agreement and the recently proposed allocation and quantity disagreement measures. Four land use and land cover classes were mapped, including Eucalyptus plantations, whose area increased from 4.4% to 8.6%. The automatic classification showed a kappa index of 0.79 and 0.80, quantity disagreements of 2% e 3.5% and allocation measures of 5.5% and 5% for 2001 and 2011, respectively. We therefore concluded that the data mining method and landscape ecology metrics were efficient in separating vegetation classes.

O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. AACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.

The objective of this work was to evaluate a new methodology to map soybean crop area in Mato Grosso State, Brazil, using Modis imagery and different image classification approaches. Single-day and 16-day images were used. The single-day images were classified using the Isoseg algorithm. Two series of 16-day composite images, covering the full and the half soybean crop cycles, were transformed using principal component analysis (PCA) prior to the classification. A reference data set, achieved by visual interpretation of TM/Landsat-5 images, was used to evaluate the accuracy of the classifications. The best results were reached using the image classification of soybean full cycle, transformed by PCA: overall accuracy of 0.83, and Kappa of 0.63. The best single-day classification showed an overall index of 0.80, and 0.55 Kappa. PCA applied to the images of the full cycle allowed for the mapping of soybean crop areas with better accuracy indices than those obtained by the single-day classification.

O objetivo deste trabalho foi avaliar um modelo agrometeorológico-espectral, para estimar a produtividade de cafezais. Utilizaram-se imagens do sensor MODIS e dados agrometeorológicos do modelo regional de previsão do tempo (ETA), para fornecer as variáveis de entrada para o modelo agrometeorológico-espectral da mesorregião geográfica sul/sudoeste do estado de Minas Gerais nos anos-agrícolas de 2003/2004 a 2007/2008. A variável espectral de entrada do modelo agrometeorológico-espectral, índice de área foliar (IAF), usada no cálculo da produtividade máxima, foi estimada com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido de imagens MODIS. Outras variáveis de entrada no modelo foram: dados meteorológicos gerados pelo modelo ETA e a capacidade de água disponível no solo. Ao comparar a produtividade média estimada pelo modelo com a fornecida oficialmente pelo IBGE, as diferenças relativas obtidas em escala regional foram de: 0,4, 3,0, 5,3, 1,5 e 8,5% para os anos agrícolas 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 e 2007/2008, respectivamente. O modelo agrometeorólogico-espectral, que tem como base o modelo de Doorenbos & Kassan, foi tão eficaz para estimar a produtividade dos cafezais quanto o modelo oficial do IBGE. Além disso, foi possível espacializar a quebra de produtividade e prever 80% da produtividade final na primeira quinzena de fevereiro, antes do início da colheita

The objective of this work was to evaluate an agrometeorological-spectral model to estimate coffee crop yield. Images from the MODIS sensor and meteorological data from the ETA regional weather forecast model were used to provide input variables to the agrometeorological-spectral model, in the South-Southeast region of Minas Gerais State, Brazil, for crop years 2003/2004 to 2007/2008. The input spectral variable of the spectral-agrometeorological model, the leaf area index (LAI), used in the determination of the maximum yield, was estimated with the normalized-difference vegetation index (NDVI) obtained from MODIS images. Other input variables for the model were: meteorological data generated by the ETA model and the soil available water capacity. Comparing the estimated model average crop yield with those from IBGE, it was verified that the relative differences, at regional scale, were: 0.4; 3.0; 5.3; 1.5 and 8.5% for crop years 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 and 2007/2008, respectively. The agrometeorological-spectral model, based on Doorenbos & Kassan model, was as efficient as the IBGE official model to estimate the coffee crop yield. Furthermore, it was possible to present the spatial variation of coffee crop yield loss and to predict 80% of final yield by the first fortight of February before the harvest

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de um modelo probabilístico de amostragem estratificada por pontos, e definir um tamanho de amostra adequado para estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul. A área foi estratificada de acordo com a percentagem de soja cultivada em cada município do estado: menor que 20, de 20 a 40 e maior que 40%. Foram avaliadas estimativas obtidas por meio de seis tamanhos de amostras, resultantes da combinação de três níveis de significância (10, 5 e 1%) e dois valores de erro amostral (5 e 2,5%). Para cada tamanho de amostra, foram realizados 400 sorteios aleatórios. As estimativas foram avaliadas com base na área de soja obtida de um mapa temático de referência proveniente de uma cuidadosa classificação automática e visual de imagens multitemporais dos satélites TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7 disponível para a safra 2000/2001. A área de soja no Rio Grande do Sul pode ser estimada por meio de um modelo de amostragem probabilística estratificada por pontos, sendo que a melhor estimativa é obtida para o maior tamanho amostral (1.990 pontos), com diferença de apenas -0,14% em relação à estimativa do mapa de referência e um coeficiente de variação de 6,98%.

The objective of this work was to evaluate the performance of a probabilistic sampling model stratified by points and to define an appropriate sample size to estimate the cultivated soybean area in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The area was stratified according to the percentage of soybean cultivated in each state municipality: less than 20, from 20 to 40 and more than 40%. Estimates were evaluated based on six sample sizes, resulting from the combination of three significance levels (10, 5 and 1%) and two sampling errors (5 and 2,5%), choosing 400 random samples for each sample size. The estimates were compared to a reference soybean thematic map available for the crop year 2000/2001 that was derived from a careful automatic and visual classification of multitemporal TM/Landsat-5 and ETM+/Landsat-7 images. The soybean area in Rio Grande do Sul State can be estimated through a probabilistic sampling model stratified by points with best estimates obtained for the largest sample size (1,990 points), which differed -0.14% in relation to the estimate of the reference map and had a coefficient of variation of 6.98%.

A cafeicultura, atividade de grande importância econômica e social para o país, é um segmento do agronegócio que não dispõe de informações atualizadas sobre o seu agroecossistema e perfil produtivo. O presente trabalho vem corroborar no sentido de desenvolver e/ou adequar metodologias fundamentadas em geotecnologias que possam contribuir significativamente para a delimitação e caracterização da cafeicultura em Minas Gerais. Como área de estudo piloto foram selecionados os municípios de Aguanil, Boa Esperança, Campo Belo e Cristais. No desenvolvimento do trabalho foram utilizadas imagens do sensor CCD a bordo do satélite CBERS, imagens do sensor TM a bordo do LANDSAT-5. As imagens foram classificadas de forma supervisionada com o classificador Maxver e posteriormente realizada a interpretação visual para a correção dos erros de omissão e inclusão. Os resultados mostraram que foi possível identificar e mapear as áreas cultivadas com café por meio de imagens de satélites de sensoriamento remoto.

Coffee crop, an important economic and social activity to Brazil, is a segment of the agro-business that has not updated information about its agroecosystem and the productive profile. The present work comes to corroborate in the sense to develop and/or adequate fundamental methods in geotechnologies that may significantly contribute to the delimitation and characterization of the coffee crop in Minas Gerais State. As a pilot study area the municipalities of Aguanil, Boa Esperança, Campo Belo and Cristais were selected. In the development of the work images from CCD sensor on board of CBERS satellite and images from TM sensor on board of Landsat-5 were used. Images were classified using the supervised Maxver classifier followed by a manual interpretation on the computer screen. The results showed that it was possible to identify and map coffee crop areas through the use of remote sensing satellite images.

O objetivo deste trabalho foi delimitar áreas favoráveis ao agroecossistema cafeeiro, em quatro municípios do Estado de Minas Gerais, pela aplicação do processo analítico hierárquico (AHP). Uma função de ponderação aritmética foi obtida, com base nas premissas de favorabilidade à cafeicultura, considerando-se as seguintes variáveis: solo, declividade, orientação de vertentes, altimetria e as possíveis áreas de preservação permanente. Essa função permitiu combinar as condições adequadas ao cultivo do café e ressaltar as áreas com maior favorabilidade. Foi verificado que os quatro municípios diferem entre si quanto à favorabilidade ao agroecossistema cafeeiro; porém, ao se considerar apenas as áreas cultivadas com café, foi verificado que os municípios de Boa Esperança e Cristais não diferem entre si.

The objective of this work was to delimitate favorable areas to the coffee agroecosystem, in four municipalities of Minas Gerais State, Brazil, using the analytical hierarchical process (AHP). An arithmetic pondering function was obtained, based on the favorability premises to coffee crop production, with regard to the following variables: soil, slope, slope aspect, altimetry, and areas that should be under permanent protection. This function allowed to combine the adequate conditions to coffee crop cultivation and gave emphasis to the most favorable areas. It was observed that all four municipalities were different in terms of their favorability to the coffee agroecosystem; however, when considering only the coffee cultivated areas, it was observed that the municipalities of Boa Esperança and Cristais were not significantly different.

Com a evolução técnica e o acesso gratuito às geotecnologias, constata-se que a utilização dessas ferramentas é imprescindível ao planejamento das atividades agropecuárias com vistas a maximizar o uso dos recursos naturais de forma sustentável. Nesse contexto, as condições fisiográficas de determinada região podem viabilizar ou não a exploração agropecuária trazendo conseqüências diretas na produtividade das culturas e ao meio ambiente. Selecionou-se uma área piloto no estado de Minas Gerais compreendendo os municípios de Aguanil, Boa Esperança, Campo Belo e Cristais. Para atingir os objetivos propostos realizou-se um pré-processamento da grade regular SRTM, corrigindo os valores negativos existentes. Em seguida, a grade altimétrica foi associada a um sistema de projeção cartográfica (UTM/SAD69) e organizada em um sistema de informação geográfica de domínio público (SPRING). A partir do pré-processamento e aplicação de métodos derivativos, obteve-se as variáveis declividade e orientação de vertentes espacializadas em formatos numérico (grade regular) e temático. Os resultados permitiram caracterizar as áreas cultivadas com café em relação a estas variáveis.

With the recent technical evolution and the free of charge access to several geo technologies, it has been observed that the use of these tools are relevant to the planning of agricultural activities in order to maximize the use of natural resources in a more sustainable manner. In this context, the physiographic conditions of a certain region may or may not allow agricultural exploration bringing direct consequences to crop yield and to the environment. O pilot area was selected in Minas Gerais State comprising the municipalities of Aguanil, Boa Esperança, Campo Belo and Cristais. In order to achieve the proposed objectives a pre-processing with the SRTM regular grid was carried out, to correct for negative values. Following, an altimetry mash was associated to a cartographic projection system (UTM/SAD69) and organized in a geographic information system of public domain (SPRING). From the pre-processing and the application of derivative methods, the slope and slope orientation variables were obtained in spatial numerical format (regular mash) and thematic map. The results showed that it was possible to obtaining the coffee crop profile for each municipality with regard to these variables.