O objetivo deste trabalho foi avaliar a viabilidade do uso de imagens do Landsat, para o mapeamento da área cultivada com soja, nas safras de 2000/2001 a 2006/2007, no Estado do Paraná. A análise dos "quick looks" das imagens dos sensores TM e ETM+ foi feita para selecionar as imagens úteis para o mapeamento da cultura da soja. Os "quick looks" foram classificados de acordo com a presença ou a ausência de nuvens e de problemas técnicos. Conforme os resultados, em nenhum dos sete anos teria sido possível mapear a área cultivada com soja, em todo o Estado, mesmo nos três anos-safra em que os satélites Landsat 5 e 7 operaram em conjunto. A presença de nuvens, detectada pelos sensores ópticos, deve ser levada em conta no mapeamento sistemático da área cultivada com culturas de verão, no Brasil.

The aim of this work was to evaluate the feasibility of the use of Landsat imagery to map soybean crop areas in Paraná, Brazil, during crop years from 2000/2001 to 2006/2007. The analysis of the quick look images from the TM and ETM+ sensors was performed to select useful images to map soybean crop. The quick looks were classified according to the presence or absence of clouds and technical problems. It was verified that for none of the seven crop years it would have been possible to map soybean crop for the entire Paraná state, even for the three crop years during which both satellites Landsat 5 and 7 were operating simultaneously. The presence of clouds, detected through the optical sensors, should be considered for systematic mapping of summer crops in Brazil.

Este trabalho objetivou avaliar o potencial e as limitações das imagens MODIS para classificação e estimativa de área de soja por meio do método de superfície de resposta espectro-temporal (Spectral-Temporal Response Surface - STRS). Um mapa temático das áreas com soja, oriundo da classificação de imagens Landsat do Estado do Rio Grande do Sul, foi utilizado como referência para auxiliar na orientação da amostragem dos pixels de treinamento e para a comparação dos resultados. Seis imagens compostas do sensor MODIS foram utilizadas para a classificação supervisionada da área de soja por meio do algoritmo de máxima verossimilhança (MAXVER) adaptado ao método STRS. Os resultados foram avaliados pelo coeficiente Kappa para a totalidade da área em estudo e também para uma região de latifúndios e outra de minifúndios. O método STRS subestimou em 6,6% a área de soja para toda a região estudada, sendo que a estatística Kappa foi de 0,503. Para as regiões de latifúndios e minifúndios, a área de soja foi superestimada em 8% (Kappa=0,424) e subestimada em 43,4% (Kappa=0,358), respectivamente. As imagens MODIS, por meio do método STRS, demonstraram ter potencial para classificar a área de soja, principalmente em regiões de latifúndios. Em regiões de minifúndios, a correta identificação e classificação das áreas de soja mostrou-se pouco eficiente em razão da baixa resolução espacial das imagens MODIS.

This paper was aimed at evaluating the potential and the limitations of MODIS images for soybean classification and area estimation through a Spectral-Temporal Response Surface (STRS) method. A soybean thematic map from Rio Grande do Sul State, Brazil, derived from Landsat images was used as reference data to assist both sample training and results comparison. Six 16-day composite MODIS images were classified through a supervised maximum likelihood algorithm (MAXVER) adapted to the STRS method. The results were evaluated using the Kappa coefficient for the entire study area and for one region dominated by large farms and another by small ones. The STRS method underestimated the soybean area by 6.6%, for the entire study area, with a Kappa coefficient of 0.503. For regions with large and small farms the soybean area was overestimated by 8% (Kappa=0.424) and underestimated by 43.4% (Kappa=0.358), respectively. Eventually, MODIS images, through the STRS method, demonstrated good potential to classify and estimate soybean area, mainly in regions with large farms. For regions with small farms the correct identification and classification of soybean areas showed to be less efficient due to the low spatial resolution of MODIS images.

Os modelos agrometeorológicos integrados em Sistemas de Informação Geográfica - SIG são uma alternativa para simular e quantificar o efeito da variabilidade espacial e temporal do clima sobre a produtividade agrícola. O objetivo deste trabalho foi adaptar e integrar um modelo agrometeorológico num SIG para estimar a produtividade da soja [Glycine max (L.) Merr.]. Foram geradas estimativas de produtividade para 144 municípios do Estado do Paraná, responsáveis por 90% da produção de soja no Estado, em cinco anos-safra no período de 1996/1997 a 2000/2001. O modelo utiliza parâmetros agronômicos e dados meteorológicos para o cálculo da produtividade máxima, a qual é penalizada quando ocorre estresse hídrico. A análise da comparação entre as estimativas municipais obtidas pelo modelo e aquelas divulgadas pela Secretaria de Estado da Agricultura e do Abastecimento (SEAB) do Paraná foi feita através do teste "t" para pares de observação. No ano safra 1996/1997 o modelo superestimou a produtividade em 10,8% em relação à SEAB, o que pode ser atribuído à ocorrência de oídio, cujo efeito não é considerado no modelo. Nos anos safras de 1997/1998, 1998/1999 e 1999/2000 não foram identificadas diferenças (P > 0,05) entre as estimativas do modelo e da SEAB. Em 2000/2001 a produtividade foi subestimada pelo modelo em 10,5%, sendo que as causas desta diferença precisam ser melhor investigadas. O modelo integrado no SIG mostrou ser uma ferramenta viável para acompanhar a cultura da soja ao longo da estação de crescimento, e estimar a produtividade em municípios do Estado do Paraná.

Agrometeorological models interfaced with the Geographic Information System - GIS are an alternative to simulate and quantify the effect of weather spatial and temporal variability on crop yield. The objective of this work was to adapt and interface an agrometeorological model with a GIS to estimate soybean [Glycine max (L.) Merr.] yield. Yield estimates were generated for 144 municipalities in the State of Paraná, Brazil, responsible for 90% of the soybean production in the State, from 1996/1997 to 2000/2001. The model uses agronomical parameters and meteorological data to calculate maximum yield which will be penalized under drought stress. Comparative analyses between the yield estimated by the model and that reported by the Paraná State Department of Agriculture (SEAB) were performed using the "t" test for paired observations. For the 1996/1997 year the model overestimated yield by 10.8%, which may be attributed to the occurrence of fungal diseases not considered by the model. For 1997/1998, 1998/1999 and 1999/2000 no differences (P > 0.05) were found between the yield estimated by the model and SEAB's data. For 2000/2001 the model underestimated yield by 10.5% and the cause for this difference needs further investigation. The model interfaced with a GIS is an useful tool to monitor soybean crop during growing season to estimate crop yield.