Um novo método pode agilizar o mapeamento por satélite de áreas agrícolas. Desenvolvida pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe/MCTI) em parceria com a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e a Universidade de Nottingham, na Inglaterra, a metodologia recebeu o nome Stars, do inglês Spectral-Temporal Analysis by Response Surface. Foi apresentada em artigo publicado neste mês pela revista científica IEEE.

A interpretação de imagens de satélites é adotada, por exemplo, no Projeto Canasat, do Inpe, que monitora o plantio da cana-de-açúcar na região centro-sul do Brasil desde 2003. Além da extensão da safra, nas imagens é possível identificar se houve ou não a queima da palha na pré-colheita, permitindo averiguar o cumprimento da legislação ambiental que visa coibir essa prática.

“A utilização de diversas imagens de satélite ao longo do tempo é fundamental quando usamos o sensoriamento remoto como suporte ao entendimento e monitoramento de culturas agrícolas. É importante observar as culturas em diversas datas ao longo do calendário agrícola”, explica Marcio Pupin Mello, principal autor do trabalho que resultou no Stars, realizado no âmbito de sua tese de doutorado no Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto do Inpe.

Ele explica que a nova metodologia é capaz de descrever, de forma automática, o comportamento espectral dos diferentes alvos na superfície da Terra em várias faixas do espetro eletromagnético. “Os métodos já existentes limitam-se a analisar as diferentes imagens em diferentes processos ou tratam de um único dado – por exemplo, um índice de vegetação – ao longo do tempo. Ou seja, não tratam as informações espectrais das culturas ao longo do calendário agrícola de maneira integrada”, diz o autor.

O artigo de Mello demonstra o uso do Stars para identificar áreas de cana colhidas com ou sem a queima da palha e também as regiões onde não houve a colheita. “Os resultados deste mapeamento, realizado em três municípios do estado de São Paulo, apresentaram mais de 99% de acerto”, afirma. A publicação tem como coautores Paul Aplin, da Universidade de Nottingham, Carlos A. O. Vieira, da UFSC, Rafael D. C. Santos, do Laboratório de Computação e Matemática Aplicada do Inpe, Daniel A. Aguiar, do Laboratório de Sensoriamento Remoto Aplicado à Agricultura e Floresta do Inpe, e Bernardo F. T. Rudorff, coordenador do projeto Canasat.

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Texto: Ascom do Inpe