Geotecnologias para mapear lavouras de café nos estados de Minas Gerais e São Paulo

O uso operacional de imagens de satélites de sensoriamento remoto para mapear lavouras de café em grandes áreas, para fins de obtenção de estatísticas agrícolas confiáveis e oportunas, ainda se encontra em desenvolvimento. Diversos são os fatores que dificultam a correta identificação e mapeamento do parque cafeeiro. Contudo, os avanços tecnológicos observados nos últimos anos em termos de aquisição de imagens com melhor qualidade e em maior quantidade, bem como o desenvolvimento de novas ferramentas de análise, propiciam o desenvolvimento de um método operacional que pode contribuir na formação das estatísticas agrícolas oficiais do café no Brasil. Neste sentido, o presente trabalho tem por objetivo relatar a metodologia e apresentar os resultados do mapeamento das áreas cultivadas com café nos Estados de Minas Gerais e São Paulo, utilizando imagens de sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento. A abordagem metodológica consiste em quatro fases: a) restauração das imagens e georreferenciamento; b) classificação não supervisionada; c) interpretação visual na tela do computador para minimizar erros de omissão e inclusão, e d) determinação da área cultivada com café. Os resultados indicaram que a metodologia utilizada foi adequada para o mapeamento das lavouras de café de Minas Gerais e São Paulo. The operational use of remote sensing images to map coffee fields in large areas, in order to obtain reliable and timely agricultural statistics, is still under development. Several factors raise difficulties to correctly identify and map the coffee crop. However, technological advances observed in the last years, in terms of image acquisition with improved quality and greater quantity, as well as the development of new tools for image analysis, is favoring the development of an operational method that may contribute to establish the official coffee crop statistics in Brazil. Therefore, the present work has the objective to describe the method and to present the result of the coffee fields mapped in the states of Minas Gerais and São Paulo using remote sensing images and geoprocessing techniques. The methodological approach consisted of four steps: a) image restoration and georeferencing; b) non-supervised classification; c) visual interpretation on the computer screen to suppress omission and commission errors; and d) coffee crop area estimation. The results indicated that the applied method was appropriate to map the coffee crop in the states of Minas Ge