Identificação do Alvo Soja nas Imagens de Satélite

A metodologia descrita nesta etapa foi aplicada sobre a imagem de trabalho referente à safra 2015/2016 homogeneizada e recortada.

Inicialmente foram plotadas sobre a imagem de trabalho as coordenadas obtidas durante as incursões a campo para aplicação dos questionários junto aos sojicultores. Foram obtidas coordenadas referentes a algumas das localizações das sedes das propriedades visitadas e de algumas das áreas onde havia sido plantada soja na safra 2015/2016. Desta forma foi possível identificar, na imagem de trabalho,

a localização exata de diversas plantações de soja, bem como ter uma idéia geral da distribuição e aspecto (tonalidade, forma, textura, etc) dessa cultura na imagem.

Na sequência foram realizadas três classificações não supervisionadas da imagem pelo método Isodata, com 4, 5 e 6 classes respectivamente. Foi possível observar que, em nenhum dos casos, houve diferenciação entre os alvos vegetação e soja.

Em seguida foram coletadas, na imagem de trabalho, amostras de pixels de água, solo exposto, vegetação e soja, chamadas de “Regiões de Interesse – ROIs” e foi realizada a classificação supervisionada da imagem pelo método da Máxima Verossimilhança (Maxver), utilizando essas regiões de interesse como parâmetro. O resultado obtido foi a identificação de cinco classes, sendo as quatro regiões de interesse amostradas, mais uma região classificada como “não identificada”.

A figura 10 a seguir apresenta um recorte da imagem após a classificação supervisionada. Nota-se a diferenciação entre água (azul), solo exposto (vermelho ferrugem) e principalmente a diferenciação entre vegetação (verde escuro) e a soja (verde claro) até então não diferenciadas uma da outra, além de outra classe não identificada (preto).

Figura 10 - Recorte de imagem após a classificação supervisionada por Maxima Verossimilhança (Maxver)

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Após a análise da imagem classificada por Máxima Verossimilhança, verificou-se um grande número de pequenos polígonos, compostos por erros de classificação. Para minimizar esse problema foi aplicado o filtro de convolução “mediana” e os filtros “Clump” de aglutinação e “Sieve” de separação. O resultado foi uma melhora significativa no resultado, tornando a imagem mais homogênea.

A fim de apurar a acurácia da imagem após a aplicação desses três filtros, foi aplicada a matriz de confusão associada ao coeficiente de concordância Kappa, ou índice Kappa. O resultados obtidos são apresentados na tabela 4 a seguir.

Tabela 4 - Resultado da Matriz de Confusão e do Índice Kappa aplicados sobre a imagem classificada supervisionadamente e tratada

Fonte: Elaboração própria.

Vale registrar que a acurácia de 97,9485% obtida no resultado da Matriz de Confusão e de 0,9661 obtida na classificação do Índice Kappa, segundo a metodologia de LANDIS & KOCH (1977), classificou a imagem com grau de qualidade “excelente”, conforme pode ser verificado na tabela 2.

Na sequência, foi realizada a transformação da imagem de satélite classificada de forma supervisionada e filtrada, em imagem vetorizada. Todas essas etapas da identificação do alvo soja nas Imagens de satélite, executadas até este momento, foram realizadas com o uso do software ENVI Classic 5.0.

A imagem vetorizada, produzida a partir da classificação supervisionada, apresentou um grande número de polígonos (mais de 60.000), alguns bem pequenos, resultado do software e do modelo estatístico escolhido.

Visando reduzir ao máximo esse problema foi criada uma rotina em ambiente geodatabase do software ArcMap 10.1 que selecionou e eliminou todos os polígonos com área inferior a 30 hectares13 e aplicou, na sequência, a ferramenta “Dissolve”, a qual preencheu as áreas ocupadas pelos polígonos eliminados, pela classe dominante mais próxima. A aplicação dessa rotina deixou a imagem mais homogênea e menos poluída.

A última etapa para identificação das áreas de soja na imagem foi a análise visual de toda ela, objetivando a correção/eliminação manual dos polígonos que ainda estavam em desacordo com a realidade, ou seja, polígonos que haviam sido classificados como soja e aqueles que não haviam sido classificados como soja, mesmo sendo.

Considerando que o objetivo era o de localizar apenas as áreas de plantio de soja no interior da APA Ilha do Bananal/Cantão, todas as demais classes (água, solo exposto, vegetação e não identificada) foram eliminadas da imagem vetorizada. Com isso a visualização dos polígonos da classe soja ficou muito mais evidente, além de ter facilitado muito o processo de edição dos mesmos.

Pelo fato da área da APA Ilha do Bananal/Cantão ser extremamente extensa (6,04% da área total do Estado do Tocantins), optou-se inicialmente pela aplicação, na imagem, de uma máscara quadriculada sobre toda ela de forma que a mesma pudesse ser vistoriada em quadrantes, facilitando o trabalho e evitando que áreas da imagem deixassem de ser analisadas ou fossem analisadas repetidamente por engano. Por medida de precaução, cada quadrante foi vistoriado duas vezes.

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O tamanho escolhido, inferior a 30 hectares, se deu pelo fato de ter sido identificado durante as entrevistas que a menor área plantada de soja na safra 2015/2016 na APA, foi de 30 hectares.

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Durante a análise visual da imagem e dos polígonos de soja nela classificados, foram mantidos apenas aqueles que, segundo os critérios de análise indicavam, com certeza, se tratar de uma área de cultivo de soja, sendo eliminados aqueles cuja certeza não se materializava. Os critérios utilizados nessa avaliação foram a geometria, textura, brilho, cor e localização em relação ao contexto do polígono analisado e seu entorno.

Por fim, alguns polígonos tiveram seus contornos corrigidos de forma a melhor se adequarem à realidade da imagem.

Todo esse processo de tratamento e análise da imagem foi realizado sobre a “imagem de trabalho” referente à data de 10/02/16, já descrita anteriormente. Entretanto foi utilizada também a imagem obtida no dia 24/12/15 (identificação LC82230662015358LGN00 e LC82230672015358LGN00), ainda que com uma quantidade excessiva de nuvens, apenas para conferência de alguns pontos no processo de análise visual, obviamente quando as nuvens assim permitiram. Cabe ressaltar que essa segunda imagem foi obtida no período definido como o de Máximo Vigor Vegetativo da soja em campo.

Toda essa etapa de eliminação e edição dos polígonos foram realizadas com o uso do software ArcMap 10.1.