| Resumo: | O Distrito Federal - DF destaca-se no cenário agrícola brasileiro por apresentar altas produtividades médias em suas lavouras de grãos como feijão, milho e soja, apesar de não possuir uma grande área, comparado aos demais estados da federação, e não estar entre os maiores produtores de grãos do Brasil. Portanto, a espacialização e a quantificação das áreas cultivadas com culturas graníferas no DF é de grande importância para o auxílio nas estimativas agrícolas. O objetivo do trabalho foi mapear as áreas cultivadas com culturas graníferas de verão (feijão, milho e soja), por meio de imagens dos sensores remotos OLI/Landsat-8 e MODIS, no Distrito Federal. Para a realização do mapeamento por meio de imagens OLI/Landsat-8, foi utilizada a metodologia de interpretação visual de uma série temporal de imagens obtidas entre outubro de 2014 e fevereiro de 2015. A delimitação dos polígonos foi feita de forma manual no software ArcGIS 9.3. No mapeamento utilizando imagens do sensor MODIS, foi aplicada a Análise de Componentes Principais, em uma série temporal do índice EVI no período de outubro de 2014 a abril de 2015. A classificação visual das imagens do sensor OLI/Landsat-8 mostrou-se uma ótima ferramenta para o mapeamento de culturas anuais, apresentando uma Exatidão Geral de 0,97 e índice Kappa de 0,95. Entretanto, essa metodologia demanda um maior tempo em sua execução, comparado ao mapeamento por meio de imagens do sensor MODIS, e pode ser inviabilizada pela cobertura de nuvens na época de cultivo. A utilização da Análise de Componentes Principais para a classificação das imagens multitemporais do sensor MODIS mostrou-se adequada para o mapeamento das culturas graníferas de verão no Distrito Federal, já que 69,29% das áreas se sobreporam nas áreas do mapeamento realizado com imagens do sensor OLI/Landsat-8. Portanto, o mapeamento MODIS mostra-se adequado para o auxílio no monitoramento agrícola. __________________________________________________________________________ ABSTRACT
The Distrito Federal - DF stands out in the Brazilian agricultural scenario by presenting high average productivity in their grain crops as bean, corn and soybeans, despite not having a large area, compared to other states of the federation, and not be among the largest producers of grains in Brazil. Therefore, the spatial distribution and quantification of areas cultivated with grain crops in the Distrito Federal is of great importance for assistance in agricultural estimates. The objective was to map the areas cultivated with summer grain crops (beans, corn and soybeans), through images of remote sensors OLI/Landsat-8 and MODIS, in the Distrito Federal. To carry out the mapping through OLI/Landsat-8 images, we used the visual interpretation methodology of a time series of images taken between October 2014 and February 2015. The demarcation of the polygons was done manually in the ArcGIS software 9.3. Mapping through images of the MODIS sensor was applied to Principal Component Analysis in a time series of EVI index from October 2014 to April 2015. The visual classification of images of OLI/Landsat-8 proved a great tool for mapping of annual crops, with a overall accuracy of 0.97 and Kappa index of 0.95. However, this method requires a longer time in its execution, compared to mapping using MODIS images, and can be frustrated by the cloud cover in the growing season. Using the Principal Component Analysis for the classification of multi-temporal images of the MODIS sensor was adequate for mapping the summer grain crops in the Distrito Federal, since 69.29% of the areas are overlapped in the areas of mapping performed with images the OLI/Landsat-8 sensor. Therefore, the MODIS mapping is shown suitable for assistance in agricultural monitoring. |
