Fechar

@MastersThesis{Arenas-Toledo:2008:CrDiUs,
               author = "Arenas-Toledo, John Mauricio",
                title = "Crop discrimination using harmonic analysis of EVI MODIS 
                         time-series data",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2008",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2008-06-30",
             keywords = "harmonic analysis, EVI MODIS, medium spatial resolution imagery, 
                         annual crops, crop calendar, management practices, an{\'a}lise 
                         harm{\^o}nica, EVI MODIS, imagens de resolu{\c{c}}{\~a}o 
                         espacial m{\'e}dia, culturas anuais, calend{\'a}rio 
                         agr{\'{\i}}cola, pr{\'a}ticas de manejo.",
             abstract = "In the present decade, agriculture has increased worldwide in 
                         importance due to sensitive matters such as the current food 
                         crisis, biofuels boom, and the land use and land cover changes 
                         from savanna/forest areas to agriculture expansion. As a 
                         consequence, crop monitoring at regional and national scales has 
                         become essential at different levels of knowledge and for diverse 
                         discipline areas. This study primarily aims to perform crop 
                         discrimination using two sources of remote sensing data in the 
                         period from July/2006 to June/2007: a) harmonic terms derived from 
                         harmonic analysis of time-series data of MODIS-EVI 16-day 
                         composite imagery, in addition with b) medium spatial-resolution 
                         data (TM-Landsat and CCD-CBERS). Four municipalities from Mato 
                         Grosso State were selected as study area. This region is a large 
                         agriculture producer, especially of soybean, cotton and maize, and 
                         it is also known as one of the largest agriculture frontiers in 
                         the world. These annual crops have a short cycle, which makes crop 
                         monitoring hard to achieve only by using medium spatial resolution 
                         imagery because there is a coincidence with a period of high cloud 
                         cover, particularly during the summer season. We found that crop 
                         calendar and management practices, such as succession planting, 
                         had a strong relation with the capability of associating crop 
                         types to harmonic terms. Annual crop cycles were modeled by the 
                         first 3-order harmonic terms while other land cover units 
                         exhibited lower values in same harmonic terms. The time-range 
                         selection was a sensitive parameter that allowed a better 
                         discrimination among crops and their planting patterns. 
                         Classifications of MODIS harmonic components (amplitude and phase 
                         terms) reached accuracies around of 90%, which outperformed 
                         classifications of MODIS reflectance bands (single-date image) 
                         during the highest crop development. Statistical comparisons of 
                         individual harmonic terms allowed checking the separability 
                         between major annual crops due to succession planting: single 
                         versus double cropping. A simple GIS integration was used to mix 
                         final MODIS and TM data products to generate the final map. 
                         Estimates of crop area were obtained and compared with official 
                         IBGE (subjective) data. Both data were quite similar in proportion 
                         terms but in absolute values our results showed that soybean 
                         estimates were lower and cotton were higher than the official 
                         data. Finally, we propose a crop-masking procedure using the sum 
                         of high-orders amplitude terms derived from EVI-MODIS to setup 
                         gross crop area estimates. ABSTRACT: Na presente d{\'e}cada, a 
                         import{\^a}ncia da agricultura tem aumentado mundialmente devido 
                         a assuntos delicados tais como a crise alimentar, a 
                         revolu{\c{c}}{\~a}o dos biocombust{\'{\i}}veis e as 
                         mudan{\c{c}}as no uso e cobertura da terra de savanas/florestas 
                         para {\'a}reas de expans{\~a}o agr{\'{\i}}cola. Como 
                         conseq{\"u}{\^e}ncia, o monitoramento agr{\'{\i}}cola em 
                         escalas nacionais e regionais vem se convertendo em assunto 
                         crescentemente priorit{\'a}rio em diferentes n{\'{\i}}veis do 
                         conhecimento, assim como nas diversas disciplinas. O presente 
                         estudo visa diferenciar as culturas agr{\'{\i}}colas utilizando 
                         duas fontes de dados de sensoriamento remoto, considerando o 
                         per{\'{\i}}odo compreendido entre Julho/2006 a Junho/2007: a) a 
                         an{\'a}lise harm{\^o}nica de s{\'e}ries temporais do EVI-MODIS 
                         em imagens composi{\c{c}}{\~a}o de 16 dias, conjuntamente com b) 
                         imagens de resolu{\c{c}}{\~a}o espacial m{\'e}dia (TM-Landsat e 
                         CCD-CBERS). Como {\'a}rea de estudo foram selecionados quatro 
                         munic{\'{\i}}pios do Estado de Mato Grosso. Esta regi{\~a}o 
                         {\'e} uma importante {\'a}rea de produ{\c{c}}{\~a}o 
                         agr{\'{\i}}cola especialmente de soja, algod{\~a}o e milho, e 
                         igualmente {\'e} conhecida como uma das maiores fronteiras 
                         agr{\'{\i}}colas no mundo. Estas culturas anuais apresentam um 
                         ciclo de cultivo curto, o que dificulta enormemente o 
                         monitoramento utilizando sensoriamento remoto devido {\`a} 
                         coincid{\^e}ncia com um per{\'{\i}}odo de elevada probabilidade 
                         de cobertura de nuvens, principalmente na {\'e}poca de 
                         ver{\~a}o. Observou-se que o calend{\'a}rio agr{\'{\i}}cola e 
                         as pr{\'a}ticas de manejo, tais como a sucess{\~a}o de culturas, 
                         tiveram um forte impacto na capacidade de associa{\c{c}}{\~a}o 
                         das culturas com os termos da an{\'a}lise harm{\^o}nica. As 
                         culturas anuais foram modeladas pelos tr{\^e}s primeiros termos 
                         harm{\^o}nicos, enquanto as outras classes de cobertura da terra 
                         apresentaram valores baixos para os referidos termos 
                         harm{\^o}nicos. A escolha do intervalo das s{\'e}ries temporais 
                         mostrou um impacto significativo nos termos harm{\^o}nicos e 
                         permitiu obter uma melhor diferencia{\c{c}}{\~a}o entre as 
                         culturas e seus padr{\~o}es de manejo. As 
                         classifica{\c{c}}{\~o}es dos componentes harm{\^o}nicos 
                         (amplitude e fase) alcan{\c{c}}aram acur{\'a}cias pr{\'o}ximas 
                         de 90%, ultrapassando as obtidas quando foram usadas 
                         exclusivamente as bandas de reflet{\^a}ncia do MODIS (imagens de 
                         uma {\'u}nica data) da {\'e}poca de maior desenvolvimento da 
                         cultura. As compara{\c{c}}{\~o}es estat{\'{\i}}sticas dos 
                         termos harm{\^o}nicos individuais permitiram comprovar que {\'e} 
                         poss{\'{\i}}vel discriminar diferentes culturas com base na 
                         sucess{\~a}o de plantio destas culturas: padr{\~o}es simples 
                         versus duplos. Foi utilizada uma integra{\c{c}}{\~a}o simples 
                         por SIG para relacionar os dados provenientes das duas fontes de 
                         informa{\c{c}}{\~a}o de sensoriamento remoto. 
                         Compara{\c{c}}{\~o}es das estimativas agr{\'{\i}}colas com os 
                         dados oficiais mostraram resultados similares em termos da 
                         propor{\c{c}}{\~a}o, mas os resultados obtidos neste estudo 
                         estabeleceram que as estimativas da soja foram inferiores e as do 
                         algod{\~a}o foram superiores em rela{\c{c}}{\~a}o aos dados 
                         oficiais (subjetivos) do IBGE. Finalmente, foi proposto um 
                         procedimento de mascaramento das {\'a}reas agr{\'{\i}}colas 
                         utilizando a somat{\'o}ria dos tr{\^e}s primeiros termos 
                         harm{\^o}nicos obtidas a partir EVI-MODIS para gerar estimativas 
                         agr{\'{\i}}colas preliminares, que se mostrou com grande 
                         potencial de operacionaliza{\c{c}}{\~a}o.",
            committee = "Formaggio, Dr. Antonio Roberto (presidente) and Epiph{\^a}nio, 
                         Dr. Jos{\'e} Carlos Neves (orientador) and Rudorff, Dr. Bernardo 
                         Friedrich Theodor and Renn{\'o}, Dr. Camilo Daleles and Antunes, 
                         Dr. Mauro Antonio Homem",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Discrimina{\c{c}}{\~a}o de culturas agr{\'{\i}}colas 
                         utilizando an{\'a}lise harm{\^o}nica de s{\'e}ries temporais de 
                         dados EVI-MODIS",
             language = "en",
                pages = "151",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZGivnK3Y/ViEg3",
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        urlaccessdate = "12 maio 2024"
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