Estimativa de área agrícola com dados de resolução espacial original e simulada e métricas de paisagem

Resumen

Imagens coletadas no mesmo dia pelos sensores ETM+/Landsat-7 (30 m de resolução espacial) e MODIS/Terra (250 m) foram utilizadas para estimar a área de três importantes culturas agrícolas (soja, cana-de-açúcar e milho) com diferentes padrões de paisagem no Sudeste Brasileiro. Filtragem de Maioria dos resultados da classificação da imagem ETM+ foi aplicada para descrever o comportamento de 15 métricas em diferentes simulações de resolução espacial (90, 150, 210 e 270 m). Utilizando modelos de regressão, o desempenho do MODIS e de suas métricas para predizer a área das culturas, considerando os dados ETM+ como referência, foi analisado. Os resultados mostraram que o sensor MODIS superestimou as áreas de soja (15%) e cana-de-açúcar (1%) e subestimou a área de milho (12%). A regressão múltipla indicou que sensores de resolução espacial grosseira podem ser usados para predizer adequadamente a área vista por instrumentos com 30 m de resolução espacial apenas para culturas com baixo padrão de fragmentação como soja. Estes sensores não podem predizer adequadamente a área de milho devido aos efeitos de agregação de pixels das culturas menos fragmentadas (soja e cana-de-açúcar) sobre a mais fragmentada (milho), conforme demonstrado pela simulação da resolução espacial por filtragem de maioria da imagem ETM+. As métricas da paisagem melhoraram as estimativas de área com o MODIS apenas para a cana-de-açúcar, conforme indicado por maiores valores de R² observados para regressão múltipla do que para regressão simples. Apenas um número pequeno de métricas foi selecionado para compor os modelos de regressão visto que a maior parte delas não foi preservada entre resoluções espaciais diferentes (30 e 250 m).