Discriminação e caracterização fenológica de classes de cobertura vegetal natural e antrópica do oeste da Bahia a partir de séries temporais do sensor Modis

Abstract

Com o lançamento do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) a bordo das plataformas Terra e Aqua em 1999 e 2002, respectivamente, com resolução temporal de 1-2 dias, abriu-se a possibilidade de utilizar séries temporais contínuas de imagens orbitais para discriminar classes de cobertura vegetal natural e antrópica em diferentes partes da Terra. Os objetivos propostos nesta pesquisa foram: a)analisar a qualidade radiométrica das séries temporais (2000-2011) do índice de vegetação realçado (EVI) do sensor Terra/Modis do Oeste da Bahia e identificar o filtro mais apropriado, dentre os disponíveis no programa Timesat, para suavizar as referidas séries temporais; b) classificar as séries temporais filtradas de EVI pelo algoritmo spectral anglemapper (SAM) para mapear o uso e cobertura vegetal do Oeste da Bahia; e c) caracterizar afenologia da cobertura vegetal do Oeste da Bahia por meio de métricas fenológicasderivadas de séries temporais de EVI.A qualidade radiométrica foi analisada com base nos dados do Pixel Reliability,disponível no produto MOD13Q1. Os desempenhos dos três métodos de suavizaçãodisponibilizados no Timesat(Logística dupla, Savitzky-Golay e Gaussiano assimétrico) foramanalisados por meio do teste F de Graybill e pela estatística de Willmot. Curvas espectrotemporaisrepresentativas das classes Campo sujo, Cerrado ralo, Cerrado típico, Cerradodenso, Floresta estacional, Mata seca, Vegetação secundária, Cultura agrícola e Pastagemcultivada foram utilizadas como membros de referência na aplicação do algoritmo SAM para classificar as séries temporais e obter o mapa de uso e cobertura vegetal da área de estudo.A acurácia do mapeamento foi analisada por meio de imagens do satélite RapidEye eestatística Kappa. As séries temporais de EVI foram processadas no programa Timesat paraextrair as métricas fenológicas de taxas de rebrota, senescência, produtividades total esazonal, valores de mínimo e máximo, comprimento e amplitude alcançados em cadaestação climática. Posteriormente, realizaram-se as tabulações cruzadas entre as métricasfenológicas e as classes de cobertura vegetal natural e antrópica da área de estudo.Cinco por cento dos pixels do Modis do Oeste da Bahia estiveram cobertos pornuvens, praticamente todos eles provenientes da estação chuvosa. O filtro que apresentoumelhor desempenho na suavização de séries temporais do Modis EVI dessa região foiLogística dupla. O classificador SAM discriminou as classes supracitadas (índice Kappa =0,8), todavia, baseado em dados disponíveis na literatura, houve subestimação da Pastagem cultivada e superestimação do Cerrado típico.As métricas fenológicas evidenciaram as adaptações vegetativas relacionadas ao periodismo da vegetação no Oeste da Bahia. Observou-se grande heterogeneidade na representação das métricas fenólogicas, pois a vegetação do Cerrado possui grande diversidade em termos de estrutura (composto por um mosaico de formações campestre,savânica e florestal), além de apresentar forte influência da sazonalidade climática. Essas características refletem-se em acentuadas diferenças em termos de índice de área foliar,densidade e distribuição espacial de indivíduos e teor de água nas folhas, entre outros parâmetros. Portanto, os distintos padrões das métricas encontrados nessa pesquisa estão relacionados às características naturais e adaptativas ao ambiente de cada fitofisionomia presente na área de estudo. No caso da agropecuária (culturas agrícolas de sequeiro e pastagens cultivadas, principalmente), as métricas também apresentaram elevada heterogeneidade, por causa da diversidade em termos de tipo de cultura (por exemplo, soja,milho, algodão e milheto) e do manejo de solos e planta (por exemplo, plantio direto e plantio convencional).Esse estudo permitiu demonstrar o potencial de séries temporais do sensor Modis,após a aplicação do filtro temporal, para discriminar classes de uso e cobertura vegetal no Oeste da Bahia. Recomenda-se a continuidade da pesquisa a partir das séries temporais em consonância com os dados do regime pluviométrico para o Oeste da Bahia, devido as marcantes características da sazonalidade, para a análise do comportamento fenológico da cobertura vegetal na área de estudo. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT

The launch of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensoraboard of the Terra and Aqua platforms in 1999 and 2002, respectively, with 1-2 daytemporal resolution, opened the possibility of using continuous satellite time series todiscriminate land use and land cover classes in different parts of the world. The objectives ofthis study were: a) to analyze the radiometric quality of Enhanced Vegetation Index (EVI)time series (2000-2011) derived from the Terra/Modis sensor of Western Bahia and toidentify the most appropriated filter, among those available in the Timesat software, tosmooth time series; b) to classify the filtered EVI time series by the spectral angle mapper(SAM) algorithm to map land use and land cover classes of Western Bahia; and c) tocharacterize the phenology of land use and land cover classes of Western Bahia by meansof phenological metrics derived from the EVI time series.The radiometric quality was evaluated based on the Pixel Reliability data available inthe MOD13Q1 product. The performances of three smoothing filters available in the Timesatsoftware (double Logistics, Savitzky-Golay and asymmetric Gaussian) were analyzed usingthe Graybill´s F-test and the Willmot statistics. Spectro-temporal curves representative ofCampo sujo (shrub Cerrado), Cerrado ralo (sparse Cerrado), Cerrado típico (Cerradoshrubland), Cerrado denso (dense Cerrado), Seasonal forest, Dry forest, Secondaryvegetation, Croplands and Pasturelands were used as reference members in applying theSAM algorithm to classify the time series to obtain land use and land cover map of the studyarea. The accuracy of the mapping was analyzed by RapidEye satellite images and Kappastatistics. The EVI time series were processed in the Timesat software to extractphenological metrics of rate of regrowth, senescence and total seasonal productivity,minimum and maximum values, as well as the length and amplitude achieved in eachweather station. Subsequently, we conducted the cross-tabulations between phenologicalmetrics and land use and land cover classes of the study area.Five percent of the Modis pixels of Western Bahia were affected by clouds, virtuallyall of them from the rainy season. The filter with the best performance to smooth Modis EVItime series from this region was the double Logistics. The SAM classifier discriminated theabove mentioned classes (Kappa index = 0.8), however, based on previous data available inthe literature, there was underestimation of Pasturelands and overestimation of Cerradoshrubland.The phenological metrics showed vegetative adaptations related to the periodism ofthe vegetation in Western Bahia. There was considerable heterogeneity in the representationof phenological metrics because the Cerrado vegetation has high diversity in terms ofstructure (composed of a mosaic of grasslands, shrublands and forestlands), besides thestrong influence of climatic seasonality. These characteristics are reflected in strongdifferences in the leaf area index, density and spatial distribution of individuals and the watercontent of leaves, among other parameters. Therefore, the different patterns of metrics foundin this study are related to natural and adaptive characteristics of the environment of eachphytophysiognomy present in the study area. In the case of agriculture (mainly dry spellcroplands and cultivated pasturelands), the metrics also showed high heterogeneity becauseof the diversity in terms of type of culture (e.g., soybean, corn, cotton and millet) and soil andplant management (e.g., conventional and no-till planting system).This study allowed demonstrating the potential of MODIS time series after applyingtemporal filter for discriminating land use and land cover classes of Western Bahia. Werecommend continuing this research analyzing the influence of the rainfall in the EVI timeseries of the study area. As mentioned before, this region is marked by the strongseasonality.