O uso operacional de imagens de satélites de sensoriamento remoto para mapear
lavouras de café em grandes áreas, para fins de obtenção de estatÃsticas agrÃcolas 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 estatÃsticas agrÃcolas 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 Gerais and São Paulo.
