Estimation of summer crop areas in the state of Paraná, Brazil, using multitemporal EVI/Modis images

Authors

  • Jerry Adriani Johann UNIOESTE - Universidade Estadual do Oeste do Paraná
  • Jansle Vieira Rocha UNICAMP - Universidade de Campinas
  • Daniel Garbellini Duft UNICAMP - Universidade de Campinas
  • Rubens Augusto Camargo Lamparelli NIPE - Núcleo Interdisciplinar de Planejamento Energético

DOI:

https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2012.v47.11134

Keywords:

image classification, crop spatial distribution, vegetation index, mapping, crop forecast, remote sensing.

Abstract

The objective of this work was to estimate and map crop areas with soybean and corn in the state of Paraná, Brazil, using EVI/Modis images. The crop seasons from 2004/2005 to 2007/2008 were evaluated. Due to the high temporal dynamics and difference in sowing dates of the cultures within the state, scenes containing the pre‑planting and initial crop development phases were used to obtain the minimum EVI image (IMIE), and scenes at the peak of the crop cycle were used to obtain the maximum EVI image (IMAE). These images were used to generate the RGB color composition (R, IMAE; GB, IMIE), which allowed for the creation of masks of the areas planted with soybean and corn. The estimation of masked areas by municipality was compared with the municipal agricultural production official data, and good fits (R²>0.84, d>0.95, c>0.85) were observed between data. For spatial accuracy assessment, Landsat‑5/TM and AWiFS/IRS images were used as references to build the error matrix. The obtained results indicate that the proposed methodology is highly efficient and may be used as a model for cropland mapping.

Author Biographies

Jerry Adriani Johann, UNIOESTE - Universidade Estadual do Oeste do Paraná

Graduado em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná - UNIOESTE(1997), especialista em Engenharia de Segurança do Trabalho pela UFPR (1998), mestre em Engenharia Agrícola pela UNIOESTE (2001) e doutorando na Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI) da UNICAMP. É professor assistente na UNIOESTE. Tem experiência na área de Engenharia Agrícola, com ênfase em Gerenciamento Agrícola, atuando principalmente nos seguintes temas: geoestatística, agricultura de precisão, variabilidade espacial, sensoriamento remoto, SIG, GPS, geotecnologias para monitoramento de culturas e previsão de safras.

Jansle Vieira Rocha, UNICAMP - Universidade de Campinas

Graduado em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Campinas (1985), mestre em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Campinas (1988) e PhD em "Applied Remote Sensing" - Cranfield University, Inglaterra (1992). É professor livre docente da Universidade Estadual de Campinas desde 1999. Trabalhou como cientista senior no "Joint Research Center (JRC)", da Comissão Européia, em Ispra, Itália, entre 2004 e 2006. Tem experiência na área de Engenharia Agrícola, com ênfase em Geotecnologias, atuando principalmente nos seguintes temas: sistema de informações geograficas, sensoriamento remoto, geoprocessamento, geoestatística e sistemas avançados de informação para agricultua baseados em geotecnologias para monitoramento de culturas e previsão de safras.

Daniel Garbellini Duft, UNICAMP - Universidade de Campinas

Graduando em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Campinas. É bolsista PIBIC no Laboratório de Geoprocessamento (LABGEO) na FEAGRI/UNICAMP e atua no projeto de mapeamento de áreas com culturas de verão no Estado do Paraná.

Rubens Augusto Camargo Lamparelli, NIPE - Núcleo Interdisciplinar de Planejamento Energético

Graduado em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Campinas (1980), mestre em Sensoriamento Remoto pelo INPE(1987), doutor em Engenharia de Transportes pela Universidade de São Paulo (1996). Atualmente é Pesquisador da Universidade Estadual de Campinas. Atua na área de Engenharia Agrícola, com ênfase em Sensoriamento Remoto. Os termos mais freqüentes na contextualização da produção científica e tecnológica são: Sensoriamento Remoto, planejamento, geoprocessamento, monitoramento, SIG, previsão de safra, variabilidade, agricultura, agricultura de precisão e meio ambiente.

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Published

2012-11-09

How to Cite

Johann, J. A., Rocha, J. V., Duft, D. G., & Lamparelli, R. A. C. (2012). Estimation of summer crop areas in the state of Paraná, Brazil, using multitemporal EVI/Modis images. Pesquisa Agropecuaria Brasileira, 47(9), 1295–1306. https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2012.v47.11134

Issue

v.47, n.9, set. 2012: Thematic Issue Geotechnology

Section

REMOTE SENSING