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La zona andina de la provincia de El Oro (ZAEO), pertenece a la región sur del Ecuador, que se caracteriza de una gran variabilidad y diversidad biológica. El objetivo de este estudio fue analizar los cambios de cobertura vegetal y uso de suelo en la ZAEO. Se usó dos imágenes Sentinel-2 (MSI) de nivel 1C, para el periodo 2017-2020. Se realizó una clasificación supervisada de máxima verosimilitud, en un rango altitudinal desde los 900 a 3900 msnm, usando 4 de las 6 clases de nivel 1 propuestas por el Ministerio del Ambiente del Ecuador, para cada clase se elaboró 16 áreas de entrenamiento (ROI). Se obtuvo una precisión general de 0.855 para el 2017 y de 0.944 para el 2020. Se utilizó 120 pixeles para la elaboración de la matriz de confusión, donde el índice Kappa para el 2017 fue de 0.6870, mientras que para el 2020 fue de 0.9058. Por último, la tasa de cambio entre el 2017 y 2020, se registraron incrementos en las clases: bosques (BO), zona antrópica (ZA) y vegetación arbustiva y herbácea (VAH), con valores de 43.90%, 9.52% y 4.22%, respectivamente, mientras que tierra agropecuaria (TA) registró pérdidas del 9.43%.

La escasez de mapas con una distribución detallada de las unidades de suelo representa una limitante frecuente para la toma de decisiones, el modelado hidrológico y determinación del potencial productivo de un área. En este trabajo se aplicó la técnica de Mapeo Digital de Suelos (MDS), a través del Análisis de Componentes Principales (ACP), para obtener la distribución espacial de las unidades de suelo. El área de estudio corresponde a la cuenca del río Mixteco, con una superficie de 655 903 ha, que se ubica en el estado de Oaxaca. Para el MDS se emplearon covariables ambientales del tipo topográficas, hidrológicas, climáticas y geológicas. Las covariables ambientales de mayor impacto, en la distribución espacial de las unidades de suelo, en orden de importancia fueron las geológicas, topográficas y climáticas. La clasificación digital se basó en 142 áreas de entrenamiento y 60 sitios para la validación de resultados, distribuidos aleatoriamente. En la cuenca, de acuerdo al Sistema de Clasificación WRB de la FAO (2014), a través del MDS se identificaron de manera satisfactoria (precisión global de 76.67% y un Índice Kappa de 71.20) los siguientes grupos de suelos Cambisoles (35.8%), Fluvisoles (7.16%), Leptosoles (48.25%), Regosoles (8.00%) y Vertisoles (0.79%). El MDS determinó satisfactoriamente la distribución espacial de las unidades de suelo en la cuenca e identificó las covariables ambientales de mayor influencia.

O objetivo deste trabalho foi estimar a área plantada com soja por meio da normalização da matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens TM/Landsat‑5. Foram avaliados oito municípios no Estado do Paraná, com dados referentes à safra de 2003/2004. As classificações foram realizadas por meio dos métodos paralelepípedo e máxima verossimilhança, dando origem à "máscara de soja". Os valores do índice Kappa dos oito municípios ficaram acima de 0,6. As estimativas de área de soja, corrigidas por matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas oficiais do estado e com as estimativas geradas a partir de um método alternativo denominado "expansão direta". A estimativa de área de soja por meio da normalização da matriz de erros apresenta menor custo e pode subsidiar métodos convencionais na estimativa menos subjetiva de safras.

O objetivo deste trabalho foi comparar dois métodos de levantamentos de solos. O primeiro foi realizado por meio de metodologias tradicionalmente utilizadas na distinção das unidades de paisagem e discriminação das classes de solos, como fotointerpretação e relação solo-paisagem. O segundo foi baseado na distinção das classes desolos por meio da sua resposta espectral, obtida em nível orbital. Para o estabelecimento dos atributos dos solos e sua classificação, as amostras de solo foram coletadas em duas profundidades, num grid com pontos distanciados de 500 m. Com essas amostras foram realizadas análises físicas e químicas dos solos. Nos locais de amostragem foi determinada, a partir da imagem orbital, a reflectância aparente do solo e, por meio de análise de agrupamentos, foram estabelecidas as unidades de paisagem. A fidedignidade de semelhança entre as unidades de paisagem obtidas pelos dois métodos foi avaliada pelo índice Kappa,cujo valor foi de 0,43, indicando que ambos os métodos produziram resultados semelhantes na discriminação de classes de solo.The objective of this study was compare two soil survey methods. Thefirst was performed by methods traditionally used to distinguish landscape units and soil class discrimination. The second was based on soil class distinction through orbital spectral response. In order to establish soil characteristics and their classification, soil samples were collected at two depths in a grid system, with a distance of 500 meters between points. With these samples, physical and chemical analyses were carried out. In the sampling points, theapparent reflectance of the soil, from the orbital image, was determined and, through cluster analysis landscape units were established. In order to evaluate the resemblance reliability between the landscape units established in each method, the Kappa index wasused, the value set for the confusion matrix was 0.43, indicating high quality in the comparison, showing that the non-conventional method was as close as the one carried out by photointerpretation.

Neste trabalho, as imagens dos satélites Landsat 7 e Cbers 2 foram analisadas com o objetivo de identificar áreas com fragmentos de floresta semidecídua e de avaliar a exatidão da classificação feita por diferentes intérpretes e técnicas de interpretação. O estudo foi realizado em Lavras, MG, utilizando o SIG-SPRING, que possui recursos para realização da classificação digital e visual. Na comparação das diferentes classificações e avaliação da exatidão, foram empregadas as exatidões global, do consumidor, do produtor e o coeficiente Kappa. Pelos resultados, verificou-se que a exatidão global foi maior que 90% e o coeficiente Kappa variou de 50% a 77% nas comparações feitas por diferentes intérpretes, em imagens Landsat e Cbers. Os mapas de fragmentos de vegetação produzidos com base na classificação digital das imagens Cbers e Landsat apresentaram alta porcentagem de áreas comuns e os intérpretes produziram diferentes mapas, porém, aqueles gerados pela imagem Cbers apresentaram a melhor concordância entre as classificações.In this work two images from Landsat 7 and Cbers 2 were analyzed in order to identify small areas of semideciduous forest and to evaluate the classification accuracy made by three different analysts. The study was carried out in Lavras region, MG, using the SPRING GIS with the appropriate functions to jufil the digital classification and visual inspection. The comparisons between the classifications and accuracy assessment procedures employed the overall accuracy, the user's accuracy, the producer's accuracy and the Kappa coefficient. The results showed that the overall accuracy were higher than 90% and the Kappa coefficient ranged from 50% to 77% when the Landsat and Cbers images were compared by different analysts. The fragments vegetation maps made from digital classification of Cbers and Landsat satellites images presented high percentage of common areas and analysts made different maps but, those one produced from Cbers satellite images were better than the other classifications.

O objetivo deste trabalho foi comparar dois métodos de levantamentos de solos. O primeiro foi realizado por meio de metodologias tradicionalmente utilizadas na distinção das unidades de paisagem e discriminação das classes de solos, como fotointerpretação e relação solo-paisagem. O segundo foi baseado na distinção das classes de solos por meio da sua resposta espectral, obtida em nível orbital. Para o estabelecimento dos atributos dos solos e sua classificação, as amostras de solo foram coletadas em duas profundidades, num grid com pontos distanciados de 500 m. Com essas amostras foram realizadas análises físicas e químicas dos solos. Nos locais de amostragem foi determinada, a partir da imagem orbital, a reflectância aparente do solo e, por meio de análise de agrupamentos, foram estabelecidas as unidades de paisagem. A fidedignidade de semelhança entre as unidades de paisagem obtidas pelos dois métodos foi avaliada pelo índice Kappa, cujo valor foi de 0,43, indicando que ambos os métodos produziram resultados semelhantes na discriminação de classes de solo.