Imagens NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) do sensor Modis foram utilizadas para mapear as classes de uso e cobertura da terra nas Serras do Sudeste e Campanha Meridional do Rio Grande do Sul. A metodologia compreendeu a elaboração de um banco de dados espaciais e a aplicação de técnicas de processamento digital (contraste linear, classificação digital e operações aritméticas) sobre imagens dos satélites Landsat e Terra de diversas datas. Os resultados indicaram que a cobertura florestal passou de 8,6% para 11,6% e 14,3% da área total da microrregião Serras do Sudeste, entre os anos 2000, 2004 e 2008. Na Campanha Meridional, a expansão da cobertura florestal passou de 11,1% para 11,2% e 11,5% da área total no mesmo período. Conclui-se que imagens MOD13Q1, de baixa resolução espacial (250 m), podem ser usadas em grandes áreas para mapear florestas e os demais temas adequadamente.

Avaliação da dinâmica do uso e cobertura da terra no município de Faxinal do Soturno no estado do Rio Grande do Sul

Http://dx.doi.org/10.5902/1980509817479O trabalho tem como objetivo analisar o comportamento espectral de folhas de Eucalyptus globulus atacadas em quatro diferentes níveis de severidade pelo fungo Mycosphaerella spp. em diferentes posições na copa da árvore, nas quatro estações climáticas, considerando duas regiões do espectro eletromagnético: visível e infravermelho próximo. Foram realizadas coletas de material vegetativo em todas as estações climáticas, em diferentes posições na árvore (base, meio e extrato superior da copa). Em laboratório, as folhas foram classificadas em quatro níveis de severidade (sadio, pouco, medianamente e muito atacado) e posteriormente efetuadas as medidas de reflectância espectral com auxílio de um espectrorradiômetro. O comportamento espectral das folhas de Eucalyptus globulus é característico de acordo com o nível de severidade da doença, diferindo dos demais principalmente em altos níveis de infecção por Mycosphaerella spp. e diferenciam-se principalmente de folhas sadias e de folhas pouco atacadas, em ambas as regiões do espectro eletromagnético, esse comportamento ocorre para as diferentes posições da copa e estações climáticas variando a quantidade de energia refletida. Conclui-se que a reflectância das folhas de Eucalyptus globulus atacadas por Mycosphaerella spp. difere de acordo com a posição na copa da árvore e a estação climática em que foram coletadas e níveis avançados da severidade da doença.

O mapeamento do uso e cobertura da terra é um instrumento que promove o desenvolvimento sustentável, possibilitando monitorar e avaliar a realidade ambiental. O objetivo principal desse trabalho foi realizar um mapeamento multitemporal da cobertura florestal nos municípios de Dona Francisca, Faxinal do Soturno Ivorá, Nova Palma e Pinhal Grande que pertencem a Quarta Colônia de Imigração Italiana no Estado do Rio Grande do Sul no período de 1989 a 2014. Utilizou-se imagens do Sensor TM do satélite Landsat 5 e OLI do Landsat 8 para mapear do uso e cobertura da terra, fornecendo um banco de dados para a classificação supervisionada no software SPRING o qual permitiu constatar e classificar o uso e cobertura da terra dessa região, fornecendo, desta forma, subsídios ao monitoramento ambiental e preservação do meio ambiente. Conclui-se que o primeiro período estudado em 1989 segundo INPE verificou-se o fenômeno la niña período pouco chuvoso na área de estudo ocasionando a seca, por isso a baixa contabilização das classes água e agricultura. No final do período de 2014 a agricultura apresentou expansão na sua área de ocupação em todos municípios estudados, já que não se constatou seca nesse ano.

As macrófitas aquáticas possuem grande amplitude ecológica e capacidade adaptativa. Devido a isso, algumas plantas são favorecidas por alterações ambientais ou desequilíbrios no corpo hídrico, este quadro faz com que algumas espécies formem densas populações em detrimento de outras, causando problemas para os usos da água. Com base no exposto, o presente trabalho tem por objetivo avaliar a capacidade do sensor MultiSpectral Instrument (MSI), a bordo do satélite Sentinel-2A, em identificar as áreas de ocorrências de macrófitas aquáticas emersas presentes no compartimento aquático do Rio São Francisco Verdadeiro (SFV) no reservatório Itaipu. Para isso, foram gerados mapas temáticos, a partir de três imagens MSI em uma análise temporal para um período de março a setembro de 2016, com as seguintes classes: Macrófita 1 (M1), Macrófita 2 (M2), Macrófita 3 (M3), Água, Vegetação da Área de Preservação Permanente (APP) do reservatório, Solo Exposto, Vegetação rasteira (áreas cultivadas) e Construção/areia/asfalto. Nos resultados foi constatado que o algoritmo classificador supervisionado que apresentou melhor desempenho foi o Máxima verossimilhança (Kappa=0,884) com o conjunto de dados de entrada contendo as bandas 2, 3, 4, 8. A inclusão dos índices NDVI e NDWI além das bandas utilizadas não apresentou aumento no desempenho na discriminação das classes de macrófitas. A abordagem multitemporal permitiu constatar redução na classe M3 (175,74 ha) entre a cota normal e baixa. Por outro lado, na classe M2 constatou-se aumento de 81,87 ha neste mesmo período. As macrófitas emergentes enraizadas (M1) não apresentaram grandes oscilações quanto a área de ocorrência. Portanto, o sensor MSI consiste em uma alternativa válida para realizar mapeamento e identificação de macrófitas aquáticas no reservatório de ITAIPU-PR-Brasil.

Spectral indices such as NDRE (Normalized Difference Red Edge Index), CCCI (Canopy Chlorophyll Content Index), and IRECI (Inverted Red Edge Chlorophyll Index), derived from the Red Edge band of MSI/Sentinel-2A (B05, B06, B07), are critical for coffee monitoring. To align the Red Edge band (20 m resolution) with the NIR band (10 m resolution), the nearest neighbor, bilinear, cubic and Lanczos resampling methods were used, available in the Terra package in the R software(4.4.0). This study evaluates these methods using two original B05 images from 24 November 2023, and 21 September 2023, covering the “Ouro Verde” (15 ha) and “Canto do Rio” (45 ha) farms in Bahia, Brazil. A total of 500 random points were analyzed using PSF, linear models, and cross-validation with R², MAE, and RMSE. PSF analysis confirmed data integrity, and the cubic method demonstrated the best performance (R² = 0.996, MAE = 0.008 and RMSE = 0.012 in the “Ouro Verde” Farm and R² = 0.995, MAE = 0.007 and RMSE = 0.011 in the “Canto do Rio” Farm). The results highlight the importance of selecting appropriate resampling methods for precise remote sensing in coffee cultivation, ensuring accurate digital processing aligned with study objectives.