O objetivo deste trabalho foi propor métodos para identificação de áreas agrícolas cultivadas com cereais de inverno na região norte do Rio Grande do Sul. Para isso, foi analisada a evolução do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), proveniente de imagens do sensor MODIS, de abril a dezembro de 2000 a 2008. Foram elaboradas máscaras de cultivo pela subtração de imagens de mínimo NDVI (abril e maio), das de máximo NDVI (junho a outubro). Posteriormente, foi realizada a classificação não supervisionada das imagens (algoritmo Isodata), considerando as áreas pertencentes às máscaras de cultivo. As máscaras de cultivo identificaram pixels com as maiores variações de biomassa verde, associadas ou não à produção de grãos. A classificação não supervisionada gerou classes cujos perfis temporais foram condizentes com corpos d'água, pastagens e cultivos de cereais de inverno para produção de grãos e para cobertura do solo. Os perfis temporais de áreas destinadas à produção de grãos concordaram com os padrões de cultivo dos cereais de inverno na região (ciclo de desenvolvimento, manejo e épocas de semeadura). A classificação não supervisionada de áreas identificadas por máscaras de cultivo permite identificar e monitorar cultivos de cereais de inverno que se assemelham quanto à morfologia e à fenologia.
trigo; aveia-preta; sensoriamento remoto; MODIS; NDVI
