RESUMO

This work analyzed the implementation of images from the remote sensors ASTER, CBERS, IKONOS, LANDSAT, MODIS, NOAA, QUICKBIRD and SPOT in Brazilian and international Landscape Ecology studies, developed between 1991 and July 2009. The study analyzed works published in article form using the ISI Web of Knowledge website, and theses and dissertations from the Thesis Database at CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Ensino Superior). A total of 124 Brazilian and 144 international published works were examined, analyzing 11 and six parameters, respectively. It was observed that the images from sensors MODIS (53%) and LANDSAT (32%) are employed more frequently in international research studies, whereas in Brazil there is preference for products from LANDSAT (65%) and SPOT (11%). The interval with the highest scientific output occurred between 1999 and 2009 (95%) in Brazil and from 1997 to 2009 (93%) internationally, while 2008 was the most significant year for both assessments, accounting for 19 and 18% of published works, respectively. The intense use of satellite imagery in Landscape Ecology studies observed in the last decade indicates there will be an increase in this technology in landscape analysis in coming years.(AU)

Este trabalho analisou a implementação das imagens dos sensores remotos ASTER, CBERS, IKONOS, LANDSAT, MODIS, NOAA, QUICKBIRD e SPOT nos estudos nacionais e internacionais de Ecologia de Paisagem, desenvolvidos entre 1991 e julho de 2009. Foram examinadas publicações em forma de artigos, teses e dissertações, com o auxílio do sítio ISI Web of Knowledge para os primeiros do Banco de Teses da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Ensino Superior (Capes) para os demais. Foram examinadas 124 publicações nacionais e 144 internacionais, com a análise de 11 e seis parâmetros, respectivamente. Constatou-se que as imagens dos sensores MODIS (53%) e LANDSAT (32%) são mais empregadas em pesquisas internacionais, enquanto no Brasil há preferência pelos produtos do LANDSAT (65%) e do SPOT (11%). O maior intervalo de produção científica ocorreu entre 1999 e 2009 (95%) no Brasil e entre 1997 a 2009 (93%) no exterior, enquanto o ano de 2008 foi o mais significativo para ambos os levantamentos, com índices de publicação de 19 e 18%, respectivamente. A intensa utilização de imagens de satélite em estudos de Ecologia de Paisagem verificada na última década suscita que haverá incremento crescente desta tecnologia nas análises da paisagem nos próximos anos.(AU)

Assuntos

RESUMO

This work analyzed the implementation of images from the remote sensors ASTER, CBERS, IKONOS, LANDSAT, MODIS, NOAA, QUICKBIRD and SPOT in Brazilian and international Landscape Ecology studies, developed between 1991 and July 2009. The study analyzed works published in article form using the ISI Web of Knowledge website, and theses and dissertations from the "Thesis Database" at CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Ensino Superior). A total of 124 Brazilian and 144 international published works were examined, analyzing 11 and six parameters, respectively. It was observed that the images from sensors MODIS (53%) and LANDSAT (32%) are employed more frequently in international research studies, whereas in Brazil there is preference for products from LANDSAT (65%) and SPOT (11%). The interval with the highest scientific output occurred between 1999 and 2009 (95%) in Brazil and from 1997 to 2009 (93%) internationally, while 2008 was the most significant year for both assessments, accounting for 19 and 18% of published works, respectively. The intense use of satellite imagery in Landscape Ecology studies observed in the last decade indicates there will be an increase in this technology in landscape analysis in coming years.

Este trabalho analisou a implementação das imagens dos sensores remotos ASTER, CBERS, IKONOS, LANDSAT, MODIS, NOAA, QUICKBIRD e SPOT nos estudos nacionais e internacionais de Ecologia de Paisagem, desenvolvidos entre 1991 e julho de 2009. Foram examinadas publicações em forma de artigos, teses e dissertações, com o auxílio do sítio ISI Web of Knowledge para os primeiros do "Banco de Teses" da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Ensino Superior (Capes) para os demais. Foram examinadas 124 publicações nacionais e 144 internacionais, com a análise de 11 e seis parâmetros, respectivamente. Constatou-se que as imagens dos sensores MODIS (53%) e LANDSAT (32%) são mais empregadas em pesquisas internacionais, enquanto no Brasil há preferência pelos produtos do LANDSAT (65%) e do SPOT (11%). O maior intervalo de produção científica ocorreu entre 1999 e 2009 (95%) no Brasil e entre 1997 a 2009 (93%) no exterior, enquanto o ano de 2008 foi o mais significativo para ambos os levantamentos, com índices de publicação de 19 e 18%, respectivamente. A intensa utilização de imagens de satélite em estudos de Ecologia de Paisagem verificada na última década suscita que haverá incremento crescente desta tecnologia nas análises da paisagem nos próximos anos.

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This paper was aimed at evaluating the potential and the limitations of MODIS images for soybean classification and area estimation through a Spectral-Temporal Response Surface (STRS) method. A soybean thematic map from Rio Grande do Sul State, Brazil, derived from Landsat images was used as reference data to assist both sample training and results comparison. Six 16-day composite MODIS images were classified through a supervised maximum likelihood algorithm (MAXVER) adapted to the STRS method. The results were evaluated using the Kappa coefficient for the entire study area and for one region dominated by large farms and another by small ones. The STRS method underestimated the soybean area by 6.6%, for the entire study area, with a Kappa coefficient of 0.503. For regions with large and small farms the soybean area was overestimated by 8% (Kappa=0.424) and underestimated by 43.4% (Kappa=0.358), respectively. Eventually, MODIS images, through the STRS method, demonstrated good potential to classify and estimate soybean area, mainly in regions with large farms. For regions with small farms the correct identification and classification of soybean areas showed to be less efficient due to the low spatial resolution of MODIS images.

Este trabalho objetivou avaliar o potencial e as limitações das imagens MODIS para classificação e estimativa de área de soja por meio do método de superfície de resposta espectro-temporal (Spectral-Temporal Response Surface - STRS). Um mapa temático das áreas com soja, oriundo da classificação de imagens Landsat do Estado do Rio Grande do Sul, foi utilizado como referência para auxiliar na orientação da amostragem dos pixels de treinamento e para a comparação dos resultados. Seis imagens compostas do sensor MODIS foram utilizadas para a classificação supervisionada da área de soja por meio do algoritmo de máxima verossimilhança (MAXVER) adaptado ao método STRS. Os resultados foram avaliados pelo coeficiente Kappa para a totalidade da área em estudo e também para uma região de latifúndios e outra de minifúndios. O método STRS subestimou em 6,6% a área de soja para toda a região estudada, sendo que a estatística Kappa foi de 0,503. Para as regiões de latifúndios e minifúndios, a área de soja foi superestimada em 8% (Kappa=0,424) e subestimada em 43,4% (Kappa=0,358), respectivamente. As imagens MODIS, por meio do método STRS, demonstraram ter potencial para classificar a área de soja, principalmente em regiões de latifúndios. Em regiões de minifúndios, a correta identificação e classificação das áreas de soja mostrou-se pouco eficiente em razão da baixa resolução espacial das imagens MODIS.

RESUMO

This paper was aimed at evaluating the potential and the limitations of MODIS images for soybean classification and area estimation through a Spectral-Temporal Response Surface (STRS) method. A soybean thematic map from Rio Grande do Sul State, Brazil, derived from Landsat images was used as reference data to assist both sample training and results comparison. Six 16-day composite MODIS images were classified through a supervised maximum likelihood algorithm (MAXVER) adapted to the STRS method. The results were evaluated using the Kappa coefficient for the entire study area and for one region dominated by large farms and another by small ones. The STRS method underestimated the soybean area by 6.6%, for the entire study area, with a Kappa coefficient of 0.503. For regions with large and small farms the soybean area was overestimated by 8% (Kappa=0.424) and underestimated by 43.4% (Kappa=0.358), respectively. Eventually, MODIS images, through the STRS method, demonstrated good potential to classify and estimate soybean area, mainly in regions with large farms. For regions with small farms the correct identification and classification of soybean areas showed to be less efficient due to the low spatial resolution of MODIS images.

Este trabalho objetivou avaliar o potencial e as limitações das imagens MODIS para classificação e estimativa de área de soja por meio do método de superfície de resposta espectro-temporal (Spectral-Temporal Response Surface - STRS). Um mapa temático das áreas com soja, oriundo da classificação de imagens Landsat do Estado do Rio Grande do Sul, foi utilizado como referência para auxiliar na orientação da amostragem dos pixels de treinamento e para a comparação dos resultados. Seis imagens compostas do sensor MODIS foram utilizadas para a classificação supervisionada da área de soja por meio do algoritmo de máxima verossimilhança (MAXVER) adaptado ao método STRS. Os resultados foram avaliados pelo coeficiente Kappa para a totalidade da área em estudo e também para uma região de latifúndios e outra de minifúndios. O método STRS subestimou em 6,6% a área de soja para toda a região estudada, sendo que a estatística Kappa foi de 0,503. Para as regiões de latifúndios e minifúndios, a área de soja foi superestimada em 8% (Kappa=0,424) e subestimada em 43,4% (Kappa=0,358), respectivamente. As imagens MODIS, por meio do método STRS, demonstraram ter potencial para classificar a área de soja, principalmente em regiões de latifúndios. Em regiões de minifúndios, a correta identificação e classificação das áreas de soja mostrou-se pouco eficiente em razão da baixa resolução espacial das imagens MODIS.

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This study presents a methodology for survey and analysis of the forestal resources of natural and implanted populating located in the topographic leaf SH.22Y-A, Cachoeira do Sul, RS, (Brazil) by using geoprocessing and remote sensing technics. For this purpose, the Geographic Information Systems, associated to satellite images, processed by digital classification and mathematics functions were used. In so doing data gathering and quantification of different thematic bases of the studied area. Variables and thematic bases eere accomplished the satellite images, assessed in the field and topographic maps and the geospacials crossings obtaining the land use, implanted species, taken area, besides the localization of the forest concerning slope, edaphic, hydrographic and road availability. Thus, these information obtained by comparing these variables, made it possible to analyze the forestal cover of the study area, supplying subsidy to the forestal resources management and the environmental preservation.

Este trabalho tem como objetivo apresentar uma proposta metodológica para o levantamento e análise dos recursos florestais dos povoamentos naturais e implantados, obtido através da utilização de técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto e localizados na carta topográfica SH. 22-Y-A, Cachoeira do Sul, RS. Para tal, utilizaram-se imagens de satélites associadas ao sistema de informações geográficas, processadas por técnicas de classificação digital e funções matemáticas. Dessa forma, realizou-se o levantamento e a quantificação das diferentes bases temáticas. As variáveis e bases temáticas foram obtidas através das imagens de satélite, trabalho de campo, carta topográfica e cruzamentos geoespaciais, obtendo o uso da terra, espécie implantada, área ocupada, além da localização dos povoamentos florestais quanto à declividade, tipo de solo, rede hidrográfica e disponibilidade viária. Assim, essas informações permitiram analisar a situação da cobertura florestal da região de estudo, fornecendo subsídios ao gerenciamento dos recursos florestais e a preservação do meio ambiente.

RESUMO

This study presents a methodology for survey and analysis of the forestal resources of natural and implanted populating located in the topographic leaf SH.22Y-A, Cachoeira do Sul, RS, (Brazil) by using geoprocessing and remote sensing technics. For this purpose, the Geographic Information Systems, associated to satellite images, processed by digital classification and mathematics functions were used. In so doing data gathering and quantification of different thematic bases of the studied area. Variables and thematic bases eere accomplished the satellite images, assessed in the field and topographic maps and the geospacials crossings obtaining the land use, implanted species, taken area, besides the localization of the forest concerning slope, edaphic, hydrographic and road availability. Thus, these information obtained by comparing these variables, made it possible to analyze the forestal cover of the study area, supplying subsidy to the forestal resources management and the environmental preservation.

Este trabalho tem como objetivo apresentar uma proposta metodológica para o levantamento e análise dos recursos florestais dos povoamentos naturais e implantados, obtido através da utilização de técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto e localizados na carta topográfica SH. 22-Y-A, Cachoeira do Sul, RS. Para tal, utilizaram-se imagens de satélites associadas ao sistema de informações geográficas, processadas por técnicas de classificação digital e funções matemáticas. Dessa forma, realizou-se o levantamento e a quantificação das diferentes bases temáticas. As variáveis e bases temáticas foram obtidas através das imagens de satélite, trabalho de campo, carta topográfica e cruzamentos geoespaciais, obtendo o uso da terra, espécie implantada, área ocupada, além da localização dos povoamentos florestais quanto à declividade, tipo de solo, rede hidrográfica e disponibilidade viária. Assim, essas informações permitiram analisar a situação da cobertura florestal da região de estudo, fornecendo subsídios ao gerenciamento dos recursos florestais e a preservação do meio ambiente.

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Geographic Information System (GIS) and satellite image were tested to analyze the current land use and automatic localization of areas where conflicts between present land use and land capability occurence, in Arroio do Meio watershed. Geoprocessing techniques map algebra, consultation database and image reclassification were used. The watershed object of this study was chosen because it is considered by many authors, the best unit for social and economic planning and development of population of rural areas. In the studied microbasin: 555ha was covered by forests (24% of the total area). Cultivated crops occupy 1.314ha, 56% of the microbasin. Glassland covers 184ha (8% of the total area). The flooded areas represent 11% of the area of the microbasin, with 265ha. The use of 31ha could not be detected with accuracy due to shadowing. In areas with steepness above 47%, 32ha were detected without forest cover, totalizing 1,4% of the area of the microbasin. With slopes above 30%, 71ha (3%), are used for agriculture. Areas with Phaeozems and leptosols (Ciríaco-Charrua mapping units) with slopes above 30% and without forest coverage performe 14ha (0,6%). Areas with conflict use reached only 5% of the total area, indicating that in most of the microbasin, the land is being used in agreement with its capability.

O objetivo desse trabalho foi verificar a viabilidade do uso de um Sistema de Informações Geográficas (SIG) e a imagem de satélite para a análise do uso atual da terra e localização de áreas onde possam estar ocorrendo conflitos entre capacidade e uso do solo, na microbacia hidrográfica do Arroio do Meio. Foram utilizadas técnicas de geoprocessamento, como álgebra entre mapas, consulta ao banco de dados e reclassificação de imagens. Uma microbacia foi escolhida como objeto deste estudo, por ser considerada por muitos autores como sendo uma das melhores unidades para o planejamento e desenvolvimento sócioeconômico dos habitantes do meio rural. Na microbacia estudada, foram encontrados 555ha cobertos com florestas, compreendendo 24% da área total. As lavouras com área de 1.314ha ocupam a maior parte da microbacia (56%). Os campos de pastagens cobrem 184ha, ou seja, 8% da área total. As áreas alagadas representam 11% da área da microbacia, tendo respectivamente 265ha. Foram detectados ainda, 31ha sombreados (1%) onde não se determinou com exatidão o uso da terra. Nas áreas com declividade superior a 47%, foram detectados 32ha sem cobertura de florestas, perfazendo 1,4% da área da microbacia. Em declives superiores a 30%, existem 71ha (3%) sendo usados para a agricultura. A área ocupada com Chernossolos e Neossolos Litólicos, unidade de mapeamento Ciríaco-Charrua em declividade maior que 30% sem cobertura florestal é de 14ha (0,6%). De acordo com a declividade e o solo, as áreas de conflito alcançam 5% da área total, o que demonstra que, na maior parte da microbacia, a terra está sendo usada de acordo com sua capacidade.

RESUMO

Geographic Information System (GIS) and satellite image were tested to analyze the current land use and automatic localization of areas where conflicts between present land use and land capability occurence, in Arroio do Meio watershed. Geoprocessing techniques map algebra, consultation database and image reclassification were used. The watershed object of this study was chosen because it is considered by many authors, the best unit for social and economic planning and development of population of rural areas. In the studied microbasin: 555ha was covered by forests (24% of the total area). Cultivated crops occupy 1.314ha, 56% of the microbasin. Glassland covers 184ha (8% of the total area). The flooded areas represent 11% of the area of the microbasin, with 265ha. The use of 31ha could not be detected with accuracy due to shadowing. In areas with steepness above 47%, 32ha were detected without forest cover, totalizing 1,4% of the area of the microbasin. With slopes above 30%, 71ha (3%), are used for agriculture. Areas with Phaeozems and leptosols (Ciríaco-Charrua mapping units) with slopes above 30% and without forest coverage performe 14ha (0,6%). Areas with conflict use reached only 5% of the total area, indicating that in most of the microbasin, the land is being used in agreement with its capability.

O objetivo desse trabalho foi verificar a viabilidade do uso de um Sistema de Informações Geográficas (SIG) e a imagem de satélite para a análise do uso atual da terra e localização de áreas onde possam estar ocorrendo conflitos entre capacidade e uso do solo, na microbacia hidrográfica do Arroio do Meio. Foram utilizadas técnicas de geoprocessamento, como álgebra entre mapas, consulta ao banco de dados e reclassificação de imagens. Uma microbacia foi escolhida como objeto deste estudo, por ser considerada por muitos autores como sendo uma das melhores unidades para o planejamento e desenvolvimento sócioeconômico dos habitantes do meio rural. Na microbacia estudada, foram encontrados 555ha cobertos com florestas, compreendendo 24% da área total. As lavouras com área de 1.314ha ocupam a maior parte da microbacia (56%). Os campos de pastagens cobrem 184ha, ou seja, 8% da área total. As áreas alagadas representam 11% da área da microbacia, tendo respectivamente 265ha. Foram detectados ainda, 31ha sombreados (1%) onde não se determinou com exatidão o uso da terra. Nas áreas com declividade superior a 47%, foram detectados 32ha sem cobertura de florestas, perfazendo 1,4% da área da microbacia. Em declives superiores a 30%, existem 71ha (3%) sendo usados para a agricultura. A área ocupada com Chernossolos e Neossolos Litólicos, unidade de mapeamento Ciríaco-Charrua em declividade maior que 30% sem cobertura florestal é de 14ha (0,6%). De acordo com a declividade e o solo, as áreas de conflito alcançam 5% da área total, o que demonstra que, na maior parte da microbacia, a terra está sendo usada de acordo com sua capacidade.