Mananze, Sosdito. 2023. Examples of remote sensing application in agriculture monitoring. PowerPoint presentation given during the Project Inception Workshop, VIP Grand Hotel, Maputo, Mozambique, April 20, 2023

1. Exemplos de Aplicação da Deteção Remota para monitorização da agricultura
SOSDITO ESTEVÃO MANANZE
Professor Auxiliar
Contactos: blessestevao@gmail.com; sosdito.mananze@uem.mz

2. CONTEXTUALIZAÇÃO

3. 1. ESTIMATIVA DO ÍNDICE DA ÁREA FOLIAR EM MILHO – DADOS ESPECTRAIS - CONTEXTUALIZAÇÃO
1. Comparar o desempenho de dados multiespectrais e hiperespectrais na estimativa do índice
de área foliar do milho;
2. Comparar o desempenho de modelos de transferência radiativa e modelos estatísticos na
estimativa do índice de área foliar do milho.
Objetivos

4. 1. ESTIMATIVA DO ÍNDICE DA ÁREA FOLIAR EM MILHO – MODELOS ESPECTRAIS - METODOLOGIA
SP_S2 – dados espectrais do Sentinel – 2
FSP_10 – dados espectrais do espetroradiômetro reamostrados para 10 mn
FSP_S2 - dados espectrais do espetroradiômetro reamostrados para Sentinel – 2
Abordagem empírica: índices de vegetação (VI) e algoritmos de machine learning (MLRA)
Field LAI – dados do índice de área foliar coletados no campo
LAI_S2 – dados do índice de área foliar derivados do Sentinel -2
Tipos de dados

5. 1. ESTIMATIVA DO ÍNDICE DA ÁREA FOLIAR EM MILHO - METODOLOGIA
Abordagem de base física – Modelos de transferência radiativa (MTR)

6. 1. ESTIMATIVA DO ÍNDICE DA ÁREA FOLIAR EM MILHO - RESULTADOS
Comparação do desempenho dos tipos de dados e abordagens de modelação
Dados
espectrais
Tipo de modelação
Field LAI LAI_S2
RMSE b * RMSE b *
FSP_10 VI 0.42 0.99 - -
FSP_S2 VI 0.43 1.0 - -
FSP_10 MLRA 0.54 0.95 - -
FSP_S2 MLRA 0.52 0.99 - -
FSP_S2 LUT 0.43 1.11 - -
SP_S2 VI 0.35 0.82 0.18 0.80
SP_S2 MLRA 0.51 0.78 0.22 0.62
SP_S2 LUT 0.53 1.20 0.20 0.88

7. 2. ESTIMATIVA DO TEOR DE ÁGUA NO SOLO E DE SECA AGRÍCOLA - CONTEXTUALIZAÇÃO
1. Testar a aplicabilidade do modelo trapezoidal óptico (OPTRAM) na estimativa do teor de água no
solo em campos agrícolas em Moçambique;
2. Estabelecer uma monitorização pluri-anual da seca agrícola com base no teor de humidade
derivado do OPTRAM
Objetivos

8. 2. ESTIMATIVA DO TEOR DE ÁGUA NO SOLO E DE SECA AGRÍCOLA - METODOLOGIA
Modelo trapezoidal óptico

9. 2. ESTIMATIVA DO TEOR DE ÁGUA NO SOLO E DE SECA AGRÍCOLA - RESULTADOS
R² = 0.87
RMSE = 0.025
R² = 0.79
RMSE = 0.030
R² = 0.43
RMSE = 0.05
Relação entre valores do teor de água no solo medidos no campo e estimados pelo OPTRAM
dry
edge:
i
d
=
0,
s
d
=
1.1
wet edge: iw = 1.2, sw = 4.7
Parametrização do modelo OPTRAM

10. 2. ESTIMATIVA DO TEOR DE ÁGUA NO SOLO E DE SECA AGRÍCOLA - RESULTADOS
2015 2016
2017 2018
∆ No drought,
▪ Mild;
◊ Moderate;
O Severe;
□ Extreme
Variação da seca agrícola ao longo do ciclo das culturas em diferentes campos de cultivo

11. 2. ESTIMATIVA DO TEOR DE ÁGUA NO SOLO E DE SECA AGRÍCOLA - RESULTADOS
Mapeamento da seca agrícola

12. 3. ANÁLISE ESPÁCIO-TEMPORAL DA DINÁMICA DA AGRICULTURA ITINERANTE - CONTEXTUALIZAÇÃO
1. Identificar a melhor combinação de variáveis para a classificação dos tipos de coberto so solo na
área de estudo
2. Avaliar a dinâmica espacio-temporal da agricultura itinerante na área de estudo
Objetivos

13. 3. ANÁLISE ESPÁCIO-TEMPORAL DA DINÁMICA DA AGRICULTURA ITINERANTE - METODOLOGIA

14. 3. ANÁLISE ESPÁCIO-TEMPORAL DA DINÁMICA DA AGRICULTURA ITINERANTE - RESULTADOS
OA = 0.94
Coeficiente Kappa = 0.93
OA = 0.98
Coeficiente Kappa = 0.97
OA = 0.89
Coeficiente Kappa = 0.87
Mapas de coberto do solo dos três anos em estudo
2012 2015 2018

15. 3. ANÁLISE ESPÁCIO-TEMPORAL DA DINÁMICA DA AGRICULTURA ITINERANTE - RESULTADOS
Estatísticas e dinâmicas de transições entre classes
CCNV OCNV WB AGR BS GR
Área total (ha) 2012 89097 304309 10613 68417 6996 141993
Percentagem (%) -19 2 4 10 8 2
Transições (12/15) OCNV, GR CCNV, AGR, GR OCNV, GR OCNV, CCNV
Área total (ha) 2015 72211 309543 11049 75565 7528 145531
Percentagem (%) 3 3 33 18 1 -19
Transições (15/18) OCNV CCNV, AGR, GR OCNV OCNV, AGR
Comparação com estatísticas agrícolas locais

16. 4. Drought / vegetation monitoring system
https://ivfl-arc.boku.ac.at/mapMZ/

17. 4. POTENCIAL DE OPERACIONALIZAÇÃO DOS RESULTADOS
Estimativa TAS e SA
Modelos de LAI em
todas as fases da
cultura
Modelos e mapas
de TAS e SA

18. Muito obrigado pela
atenção!