Coffee Science
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Item Modis images for agrometeorological monitoring of coffee areas(Editora UFLA, 2013-04) Volpato, Margarete Marin Lordelo; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Santos, Walbert Júnior Reis dosAgrometeorological monitoring of coffee lands has conventionally been performed in the field using data from land-based meteorological stations and field surveys to observe crop conditions. More recent studies use satellite images, which assess large areas at lower costs. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor of the Earth satellite provides free images with high temporal resolution and vegetation specific products, such as the MOD13, which provides the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) processed in advanced. The objective of this study was to evaluate the relation between the NDVI spectral vegetation index and the meteorological and water balance variables of coffee lands of the south of Minas Gerais in order to obtain statistical models of this relationship. The study area is located in the municipality of Três Pontas, Minas Gerais, Brazil. The statistical models obtained demonstrate a significant negative correlation between the NDVI and water deficit. NDVI values under 70% may represent a water deficit in the coffee plants. The models developed in this study could be used in the agrometeorological monitoring of coffee lands in the south of Minas Gerais.Item Imagens do sensor modis para monitoramento agrometeorológico de áreas cafeeiras(Editora UFLA, 2013-04) Volpato, Margarete Marin Lordelo; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Santos, Walbert Júnior Reis dosO monitoramento agrometeorológico de áreas cafeeiras tem sido realizado convencionalmente em campo utilizando-se dados de estações meteorológicas terrestres e visitas à lavoura para se observar seu desenvolvimento. Estudos mais recentes utilizam imagens de satélite, que permitem avaliar grandes áreas a custos menores. O sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) do satélite Terra oferece gratuitamente imagens com alta resolução temporal e produtos voltados especialmente para vegetação como o MOD13, que fornece o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) previamente processado. Objetivou-se, no presente estudo, avaliar a relação entre o índice de vegetação espectral NDVI e as variáveis meteorológicas e do balanço hídrico, em áreas cafeeiras do sul de Minas Gerais, visando à obtenção de modelos estatísticos dessa relação. A área de estudo localiza-se no município de Três Pontas, estado de Minas Gerais, Brasil. Os modelos estatísticos desenvolvidos demonstram a correlação significativa negativa entre o NDVI e déficit hídrico. Valores de NDVI menores que 70% podem indicar a deficiência hídrica de cafeeiros. Os modelos desenvolvidos no presente estudo poderão ser usados no monitoramento agrometeorológico de lavouras cafeeiras na região sul de Minas Gerais.Item Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de áreas cafeeiras em Machado-MG(Editora UFLA, 2013-01) Andrade, Lívia Naiara de; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Lacerda, Wilian Soares; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Davis Junior, Clodoveu AugustoA cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Apresenta-se,no presente estudo, uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, objetivando identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A metodologia para desenvolvimento da aplicação da RNA foi dividida em três etapas: pré-processamento dos dados; treinamento e uso da RNA; e análise dos resultados. Na primeira etapa foi realizada a divisão da área em estudo em duas partes (uma com relevo mais movimentado e outra com relevo menos movimentado), isso porque a região apresenta relevo suave ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Foram também criadas máscaras na rede de drenagem e área urbana. Na segunda etapa, diversas RNAs foram treinadas a partir de várias amostras de imagens representativas das classes de interesse e foi feita a classificação do restante da imagem utilizando a melhor RNA obtida. A terceira etapa consistiu na análise e validação dos resultados, realizando um cruzamento entre o mapa classificado visualmente e o mapa classificado pela Rede Neural escolhida. Utilizou-se o índice Kappa para avaliar o desempenho da RNA, uma vez que o uso desse coeficiente é satisfatório na avaliação da precisão de uma classificação temática. O resultado obtido foi superior aos resultados encontrados na literatura, com um índice Kappa de 0,558 para o relevo mais movimentado e 0,602 para o relevo menos movimentado.Item Application of artificial neural network in the classification of coffee areas in Machado, Minas Gerais state(Editora UFLA, 2013-01) Andrade, Lívia Naiara de; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Lacerda, Wilian Soares; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Davis Junior, Clodoveu AugustoThe coffee is extremely important activity in southern of Minas Gerais and techniques for estimating acreage, seeking reliable crop forecasts are being intensely investigated. It is presented in this study, an application of Artificial Neural Networks (ANN) for the automatic classification of remote sensing data in order to identify areas of the coffee region Machado, Minas Gerais. The methodology for developing the application of RNA was divided into three stages: pre-processing of data, training and use of RNA, and analysis of results. The first step was performed dividing the study area into two parts (one embossed busiest and least busy one with relief), because this region has a strong emphasis smooth wavy, causing a greater difficulty of automatic mapping of use earth from satellite images. Masks were also created in the drainage network and the urban area. In the second step, various RNA’s were trained from several samples representative of the classes of images of interest and was made to classify the rest of the image obtained using the best RNA. The third step consisted in analyzing and validating the results, performing a cross between the classified map and the map visually classified by neural network chosen. We used the Kappa index to evaluate the performance of the RNA, since the use of this coefficient is satisfactory to assess the accuracy of a thematic classification. The result was higher than the results reported in the literature, with a Kappa index of 0.558 to 0.602 relief busiest and least busy for relief.Item Espacialização e dinâmica da cafeicultura mineira entre 1990 e 2008, utilizando técnicas de geoprocessamento(Editora UFLA, 2012-05) Souza, Vanessa Cristina Oliveira; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Alves, Helena Maria RamosObjetivou-se, neste trabalho, avaliar e detectar padrões espaciais de área plantada e produção cafeeira no estado de Minas Gerais, entre os anos de 1990 e 2008. Para tanto, foram utilizados dados do IBGE, e o sistema de informação geográfica TerraView, que permitiu a agregação das informações cadastrais do IBGE com a divisão municipal cartográfica do Estado. A integração dos dados num SIG permitiu visualizar os dados espacialmente, e possibilitou a identificação das regiões do Estado mais importantes para a cafeicultura. Entre os anos de 1990 e 2009, houve um acréscimo de 16,51% na área plantada, sendo que as mesorregiões Sul/Sudoeste de Minas e Zona da Mata foram as que apresentaram maior crescimento da cafeicultura. Por outro lado, as mesorregiões Central Mineira e Vale do Mucuri tiveram suas áreas de café diminuídas nesse mesmo período. Os mapas de densidade de área plantada, em relação à área do município, revelaram que as regiões Sul/Sudoeste de Minas e Zona da Mata são as que mais dependem economicamente da cafeicultura. Com relação à produção, houve uma redução do número de municípios que produzem menos de 50 mil sacas e um aumento dos que produzem mais de 50 mil sacas. Os dados de produção do IBGE foram comparados aos do Anuário Estatístico do Café, observando-se uma enorme diferença de grandezas entre os dados, até o ano 2002.Item Geothecnologies in the assessment of land use changes in coffee regions of the state of Minas Gerais in Brazil(Editora UFLA, 2007-07) Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Bertoldo, Mathilde Aparecida; Souza, Vanessa Cristina Oliveira deCoffee is one of Brazilian most important cash crops due to the incomes generated by exportation. Southern Minas Gerais State represents approximately half of the total national production, although the greatest expansion of the crop has been observed in the western part of the state ( Triângulo Mineiro and Alto Paranaíba regions). As a requirement for future planning, it is important to establish efficient methodologies to map and monitor these lands, with the possibility of an easier periodical updating of the information. In this work geotechnologies were used to evaluate changes, in space and time, of areas occupied by coffee plantations in Minas Gerais. Land use maps of study areas selected in the main producing regions of the state were generated for the years 2000 and 2003 using the GIS SPRING and Landsat images. The results of the quantitative comparison of these maps indicated different behaviours for the regions evaluated. In São Sebastião do Paraíso and Machado, countries (south of Minas Gerais), a decrease of the areas occupied by coffee was observed, whereas in Três Pontas, increased. In Patrocínio, western part of the state, the area occupied by the crop remained unaltered. Remote sensing and GIS were efficient in the evaluation of the spatial-temporal dynamics of coffee lands of Minas Gerais, providing a greater understanding of the different environments and information that can support regional land use planning.Item Spatial distribution of coffees from Minas Gerais state and their relation with quality(Editora UFLA, 2010-09) Barbosa, Juliana Neves; Borém, Flávio Meira; Alves, Helena Maria Ramos; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Souza, Vanessa Cristina Oliveira deCoffee is the second most important agricultural exportation product in Brazil, constituting one of the main income sources of the Brazilian economy. The state of Minas Gerais is the country’s biggest coffee producer. Recently, coffees produced in the state have won national specialty coffee contests, which has increased their commercial value and established them in the market. Due to the necessity of more information on areas with potential for producing quality arabic coffees (Coffea arabica L.), the objective of this work was to relate the coffees entered in the Quality Contest-Coffees from Minas Gerais, in 2007 and 2008, with the environmental characteristics of the state’s districts. The samples were distributed in four stages, the first composed of all the coffees entered in the contest, and the last composed only of the pre-finalists. The samples were categorized into natural and CDs (pulped natural, demucilaged and demucilaged/pulped natural). The spatialization of the samples from both years was done using Kernel maps to visualize the intensity of sample concentrations in each stage of the contest. The results show that in the first stage the samples were well distributed, with medium, high and very high intensity focus. In the fourth stage, a high concentration in the Sul de Minas region was observed in both years for both coffee categories.Item Mapeamento de áreas cafeeiras (Coffea arabica L.) da Zona da Mata mineira usando sensoriamento remoto(Editora UFLA, 2010-05) Machado, Marley Lamounier; Alves, Helena Maria Ramos; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Fernandes Filho, Elpídio Inácio; Lacerda, Marilusa Pinto CoelhoObjetivou-se, neste trabalho, estabelecer uma metodologia para o mapeamento de áreas cafeeiras da Zona da Mata mineira por meio do sensoriamento remoto, usando imagens de satélite e fotografias aéreas digitais não convencionais. Uma área piloto representativa da cafeicultura da região foi selecionada. O levantamento aerofotogramétrico não convencional da área de estudo, em escala 1:10000, foi realizado e uma imagem orbital ETM+Landsat7 foi adquirida. Essa imagem foi registrada e transformada para dados de reflectância de superfície. Limites das classes de uso da terra foram interpretados sobre o mosaico digital e sobrepostos à imagem, possibilitando a amostragem de cada cultura para fins estatísticos e verificação do comportamento espectral da vegetação. A análise estatística comprovou que as bandas 3, 4, 5 e 7 foram as mais representativas para a discriminação das coberturas vegetais. Apesar de a análise estatística ter indicado diferença significativa entre as bandas para os diferentes tipos de uso, as classificações não permitiram boa discriminação dos alvos devido ao efeito do sombreamento, ao relevo muito montanhoso da região e à similaridade espectral das coberturas, principalmente entre as classes de uso café e mata. A exatidão de mapeamento entre a imagem classificada e a fotointerpretação foi considerada de regular a fraca, sendo os melhores resultados obtidos por combinação de bandas. O uso de imagens orbitais ETM/Landsat7 para mapeamento das áreas cafeeiras na Zona da Mata indicou limitações, apesar dos poucos tipos de classe de uso. Tal fato resultou do sombreamento das imagens, em função da topografia acidentada, e da fragmentação da maioria das lavouras de café em talhões de pequena extensão.Item Crop parameters and spectral response of coffee and spectral response of coffee (Coffea arabica L.) areas within the state of Minas Gerais, Brazil(Editora UFLA, 2006-07) Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Lacerda, Marilusa Pinto Coelho; Veiga, Ruben Delly; Epiphanio, José Carlos NevesThis work compares coffee plantation (Coffea arabica L.) characteristics to their spectral responses in TM/ Landsat images to obtain identification patterns to be used in mapping and monitoring of coffee crops in the state of Minas Gerais using remote sensing. The fieldwork involved selection of representative areas from the main coffee production regions of the state, with definition of study areas from where the coffee parameters and environmental data were collected. Two pilot-areas representative of the physiographic regions, Alto Paranaíba and Sul de Minas were selected for the study. The field data and TM/Landsat images were treated with the SPRING geographic information system. The reflectance data, as well as the remaining data collected in the field, were organized in a statistical programme for correlation studies. The statistical analysis showed that, among the fourteen variables evaluated, the highest correlation was observed between reflectance measured in the near infrared zone and the percentage of area covered by the plant canopies. This parameter reflects the effects of other crop variables, such as size, diameter, density, vegetative vigour and productivity. Results show that, due to the great variability of the crop and the limitations imposed by TM/Landsat products, the definition of a pattern is unlikely. Nevertheless, for productive adult coffee plants in good vegetative state, the survey and monitoring of the crop can be carried out using TM/Landsat images, particularly in regions like Alto Paranaíba , where the landscape is mostly of gently undulating slopes and the coffee fields are more extensive and homogeneous.