NDVI temporal series from the SPOT Vegetation sensor and SAM algorithm applied to sugarcane mapping

Authors

  • Luiz Eduardo Vicente Embrapa Monitoramento por Satélite
  • Daniel Gomes Embrapa Monitoramento por Satélite
  • Daniel de Castro Victoria Embrapa Monitoramento por Satélite
  • Edlene Aparecida Moteiro Garçon Embrapa Monitoramento por Satélite
  • Édson Luís Bolfe Embrapa Monitoramento por Satélite
  • Ricardo Guimarães Andrade Embrapa Monitoramento por Satélite
  • Gustavo Bayma Siqueira da Silva Embrapa Monitoramento por Satélite

DOI:

https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2012.v47.11541

Keywords:

temporal analysis, linear spectral mixture model, crop forecasting, agricultural remote sensing

Abstract

The objective of this work was to assess sugarcane area mapping using six‑year‑old time series of normalized difference vegetation index (NDVI) data from the Vegetation sensor on board of the “système pour l’observation de la Terre” (SPOT) satellite. Three land cover classes (sugarcane, pasture, and forest), from the state of São Paulo, Brazil, were selected as reference spectral‑temporal signatures, which were used as endmembers for spectral classification with the algorithm spectral angle mapper (SAM). Based on this classification, sugarcane areas were mapped by applying thresholds on the sugarcane rule image from the SAM, generated from values from the reference spectra. Results show that the SAM algorithm can be applied to time series of moderate resolution multi‑temporal data, allowing for the efficient mapping of an agricultural crop in a mesoregional scale. Official data from sugarcane areas for the microregions of the state of São Paulo are well correlated (r2 = 0.8) with the data obtained with the evaluated method. SAM is a useful algorithm for time series analysis. NDVI time series from the SPOT Vegetation sensor can be used for low-resolution sugarcane area mapping.

Author Biographies

Luiz Eduardo Vicente, Embrapa Monitoramento por Satélite

http://lattes.cnpq.br/9650643057127065

Daniel Gomes, Embrapa Monitoramento por Satélite

Possui Graduação em Geografia pela Universidade de Brasília (2005) e Mestrado
em Geografia pela Univeridade de Brasília (2008). Desde março de 2011 é
Analista em Geoprocessamento e Sistemas de Informações Geográficas na
Embrapa Monitoramento por Satélite. Possui experiência nos temas:
sensoriamento remoto, monitoramento ambiental, incêndios florestais,
mapeamento de áreas queimadas, cerrado, análise multitemporal,
classificação de vegetação, modelos digitais de terreno, modelagem
hidrológica.

Daniel de Castro Victoria, Embrapa Monitoramento por Satélite

Pesquisador da Embrapa Monitoramento por Satélite. Possui graduação em Engenharia Agronômica pela Universidade de São Paulo (2002), mestrado em Ecologia Aplicada pela Universidade de São Paulo (2004) e doutorado pelo Centro de Energia Nuclear na Agricultura (CENA-USP). Tem experiência na área de geoprocessamento, sensoriamento remoto, agrometeorologia e modelagem hidrológica, atuando nas áreas de modelagem hidrológica da bacia amazônica e do Ji-Paraná com modelos de grande escala.

Edlene Aparecida Moteiro Garçon, Embrapa Monitoramento por Satélite

Natural de São Paulo, SP. Formada em Geografia pela Universidade de São Paulo (USP). Na mesma Instituição especializou-se em Geografia Agrária com o tema “Comunidades Tradicionais em Unidades de Conservação” e atualmente está finalizando mestrado em geografia física, onde desenvolve metodologia para avaliação de safras através de processamento digital de imagens orbitais. Trabalha como analista de geoprocessamento desde 2000.

Édson Luís Bolfe, Embrapa Monitoramento por Satélite

Possui graduação em Engenharia Florestal pela Universidade Federal de Santa Maria (1998), mestrado em Sensoriamento Remoto pela Universidade Federal de Santa Maria (2001) e Doutorado em Geografia pela Universidade Estadual de Campinas (2010).

Pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária desde 2001. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto, atuando principalmente nos temas: monitoramento ambiental, gestão de recursos naturais, geoestatística aplicada a agricultura e estimativa de biomassa e carbono.

Membro do corpo editorial do periódico Ruris (Unicamp) e do corpo de revisores dos periódicos: Revista Árvore, Journal of the American Society for Information Science and Technology, Ciência Rural e Scientia Agrária.



Ricardo Guimarães Andrade, Embrapa Monitoramento por Satélite

Natural de Belo Horizonte, MG. Possui graduação em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa. Com mestrado e doutorado em Meteorologia Agrícola, também pela Universidade Federal de Viçosa. Atualmente, é pesquisador na Embrapa Monitoramento por Satélite. Tem experiência em Agrometeorologia, Climatologia Agrícola, Geoprocessamento, Recursos Hídricos e Meio Ambiente atuando nos seguintes temas: sensoriamento remoto, manejo de bacias hidrográficas, modelos hidrometeorológicos, balanço de energia, evapotranspiração, biomassa vegetal e pastagens degradadas.

Gustavo Bayma Siqueira da Silva, Embrapa Monitoramento por Satélite

Natural de Brasília-DF, possui graduação em Geografia pela Universidade de Brasília 2005), especialização em Geoprocessamento pela Universidade de Brasília (2006) e mestrado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (2009).

Atualmente é analista em Geoprocessamento e Sistema de Informações Geográficas da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), unidade Monitoramento por Satélite(CNPM).

Atua principalmente nos seguintes temas: Sensoriamento Remoto,Cerrado, classificação ,uso do solo e modelo linear de mistura espectral.


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Published

2012-11-09

How to Cite

Vicente, L. E., Gomes, D., Victoria, D. de C., Garçon, E. A. M., Bolfe, Édson L., Andrade, R. G., & Silva, G. B. S. da. (2012). NDVI temporal series from the SPOT Vegetation sensor and SAM algorithm applied to sugarcane mapping. Pesquisa Agropecuaria Brasileira, 47(9), 1337–1345. https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2012.v47.11541

Issue

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

Section

REMOTE SENSING