Autoria: VICENTE, L. E.; LOEBMANN, D. G. dos S. W.; VICTORIA, D. de C.; GARCON, E. A. M.; BOLFE, E. L.; ANDRADE, R. G.; SILVA, G. B. S. da

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana-de-açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana-de-açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro-temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana-de-açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana-de-açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r2 = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana-de-açúcar em baixa resolução.

Ano de publicação: 2012

Tipo de publicação: Artigo de periódico

Unidade: Embrapa Territorial

Palavras-chave: Agricultural remote sensing, Análise temporal, Crop forecasting, Linear spectral mixture model, Modelo linear de mistura espectral, Previsão de safras, Sensoriamento remoto agrícola, Temporal analysis