ABSTRACT
A cultura da soja possui características favoráveis para sua identificação e mapeamento por meio de interpretação de imagens de sensores remotos a bordo de satélites.O presente trabalho teve como objetivo comparar os resultados de mapeamento dessa cultura, por meio da interpretação de imagens TM/Landsat-5 e MODIS/Terra para o ano safra 2010/11. O trabalho foi realizado para o município de Maracaju, Mato Grosso do Sul, maior produtor de soja do Estado. Foram adquiridas oito imagens MODIS/Terra no ano de 2010 e quatro em 2011 e uma do TM/Landsat-5 do ano de 2011, compreendendo o período de cultivo da soja na região. De posse das imagens e dos processamentos foram gerados mapas temáticos de áreas de soja, das quais segue: componentes principais de imagem monotemporal TM, monotemporal MODIS com seus respectivos NDVI´s e EVI´s, por meio do classificador supervisionado MaxVer; além disso foi calculado o índice CEI, que no processo de fatiamento de pixels foram obtidas as áreas de soja. As classificações utilizando bandas do TM/Landasat-5 apresentaram excelentes estimativas de áreas de soja indicadas pelas métricas de validação Kappa e exatidão global. No método do índice CEI, neste caso, apresentou inferioridade perante as demais estimativas obtidas, apenas apresentando-se superior a estimativa de área obtida pela imagem monotemporal NDVI/MODIS.
The soybean has favorable characteristics for its identification and mapping through interpretation of remote sensing images. This paper aims compare the mapping results of this culture by interpretation of TM/Landsat-5 and MODIS/Terra images for the crop-year 2010/11. The study area was the town of Maracaju, Mato Grosso do Sul, Brazil, the larger producer of soybeans in the state. Eight MODIS/Terra images were acquired in 2010, four in 2011 and one TM/Landsat-5 in 2011, comprising the period from soybean cultivation in the region. With ' thematic maps of soybean areas, of which follows: principal components of mono temporal TM image with their respective MODIS NDVI's and EVI's, through the Max Ver classifier; addition we calculated the CEI index, which in the process of slicing the pixel areas were obtained from soybeans. The classifications using TM/Landasat-5 bands showed excellent estimates of soybean areas, indicated by the metrics validation Kappa and overall accuracy. In the method CEI index presented inferiority before the other estimates are they only over area estimation obtained by the mono temporal NDVI/MODIS image.