Método inovador automatiza interpretação de imagens de satélites para mapeamentos agrícolas

Fonte INPE 03/04/2013 às 10h

 

Um novo método pode agilizar o mapeamento por satélite de áreas agrícolas. Desenvolvida pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) em parceria com a Universidade Federal de Santa Catarina e a Universidade de Nottingham, na Inglaterra, a metodologia batizada de STARS, do inglês Spectral-Temporal Analysis by Response Surface, foi apresentada no artigo publicado neste mês pela revista científica IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.

A interpretação de imagens de satélites é adotada, por exemplo, no Projeto Canasat do INPE, que monitora o plantio da cana-de-açúcar na região centro-sul do Brasil desde 2003. Além da extensão da safra, nas imagens é possível identificar se houve ou não a queima da palha na pré-colheita, permitindo averiguar o cumprimento da legislação ambiental que visa coibir essa prática.

“A utilização de diversas imagens de satélite ao longo do tempo é fundamental quando usamos o sensoriamento remoto como suporte ao entendimento e monitoramento de culturas agrícolas. É importante observar as culturas em diversas datas ao longo do calendário agrícola”, explica Marcio Pupin Mello, principal autor do trabalho que resultou no STARS, realizado no âmbito de sua tese de doutorado no Programa de Pós-graduação em Sensoriamento Remoto do INPE.

Ele explica que a nova metodologia é capaz de descrever, de forma automática, o comportamento espectral dos diferentes alvos na superfície da Terra em várias faixas do espetro eletromagnético. “Os métodos já existentes limitam-se a analisar as diferentes imagens em diferentes processos ou tratam de um único dado (por exemplo, um índice de vegetação) ao longo do tempo. Ou seja, os métodos existentes não tratam as informações espectrais das culturas ao longo do calendário agrícola de maneira integrada”, diz o autor.

Tendo como coautores Paul Aplin, da Universidade de Nottingham, Carlos A. O. Vieira, da Universidade Federal de Santa Catarina, Rafael D. C. Santos, do Laboratório de Computação e Matemática Aplicada do INPE, Daniel A. Aguiar, do Laboratório de Sensoriamento Remoto Aplicado à Agricultura e Floresta do INPE, e Bernardo F. T. Rudorff, coordenador do projeto Canasat, o artigo de Marcio Pupin Mello demonstra a utilização do STARS para identificar áreas de cana-de-açúcar colhidas com ou sem a queima da palha e também as regiões onde não houve a colheita, tudo de forma automática. “Os resultados deste mapeamento, realizado em três municípios do Estado de São Paulo, apresentaram mais de 99% de acerto.”

O STARS permite integrar imagens de diferentes sensores em quaisquer intervalos de tempo e pode ser utilizado em diversas aplicações. O método é capaz de detectar alterações no comportamento espectral em decorrência da intervenção humana, como a colheita da cana-de-açúcar ou até mesmo um desmatamento.

“Esse método pode ser usado para discriminar alvos na superfície da Terra que apresentem comportamento espectral variando de maneira distinta ao longo do tempo. Se observarmos uma área plantada com milho e outra plantada com cana-de-açúcar, por exemplo, alguns dias após o plantio ambas terão resposta espectral semelhante: de solo-exposto. Mas à medida que as plantas do milho e da cana-de-açúcar crescem, suas respostas espectrais vão se tornando distintas devido às particularidades biofísicas e os diferentes manejos adotados para cada cultura. Assim, o STARS seria capaz de diferenciar ambos os alvos, porque seus comportamentos espectrais ao longo do tempo são diferentes”, detalha o autor do artigo, que desenvolve suas atividades no Laboratório de Sensoriamento Remoto Aplicado à Agricultura e Floresta do INPE.

INPE
Fonte INPE 03/04/2013 ás 10h

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