Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5

Neste trabalho, verificou-se a aderência de técnicas de mineração de dados voltadas para problemas de classificação de dados na identificação automatizada de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em imagens do satélite Landsat 5/TM. Para essa verificação, foram estudadas imagens de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em três fases fenológicas diferentes. Os pixels foram convertidos em valores de refletância de superfície, nas vizinhanças das cidades de Araras, São Carlos e Araraquara, no Estado de São Paulo. Foram gerados cinco modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo C4.5, em que todos produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos significativos na acurácia do modelo de classificação e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana, lagos e rios. Os índices de vegetação mostraram-se relevantes na distinção da fase e do estado fenológico das culturas. Os resultados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras, no Estado de São Paulo.

Mapeamento do comportamento multivariado das principais variáveis climáticas de interesse agrícola do estado de São Paulo

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Mapeamento de semeaduras de soja (Glycine max (L.)Merr.) mediante dados MODIS/Terra E TM/Landsat 5: um comparativo

The objective of this work was to compare the soybean crop mapping in the western of Parana State by MODIS/Terra and TM/Landsat 5 images. Firstly, it was generated a soybean crop mask using six TM images covering the crop season, which was used as a reference. The images were submitted to Parallelepiped and Maximum Likelihood digital classification algorithms, followed by visual inspection. Four MODIS images, covering the vegetative peak, were classified using the Parallelepiped method. The quality assessment of MODIS and TM classification was carried out through an Error Matrix, considering 100 sample points between soybean or not soybean, randomly allocated in each of the eight municipalities within the study area. The results showed that both the Overall Classification (OC) and the Kappa Index (KI) have produced values ranging from 0.55 to 0.80, considered good to very good performances, either in TM or MODIS images. When OC and KI, from both sensors were compared, it wasn't found no statistical difference between them. The soybean mapping, using MODIS, has produced 70% of reliance in terms of users. The main conclusion is that the mapping of soybean by MODIS is feasible, with the advantage to have better temporal resolution than Landsat, and to be available on the internet, free of charge.

Aplicação da geotecnologia no estudo de cadastro técnico rural e no mapeamento de áreas de preservação permanente e reservas legais

Este trabalho teve como objetivo principal mapear as classes de cobertura e o uso da terra, bem como as áreas de preservação permanente (APPs) e de reservas legais de imóveis rurais. A área de estudo compreendeu parte dos municípios de Canaã, Araponga e Ervália, Estado de Minas Gerais. Foi utilizada uma imagem ortorretificada de alta resolução do sensor Ikonos II com 1 m de resolução espacial. A partir da interpretação visual da imagem, foram criadas sete classes temáticas, a saber: cobertura florestal, pasto sujo, pasto limpo, cafezal, edificações, área agrícola e reflorestamento. As APPs foram obtidas a partir de um modelo digital de elevação hidrologicamente consistente. Os resultados mostraram a predominância das classes de cafezal com 24,5% e de cobertura florestal com 28,8%, perfazendo mais de 50% da área de estudo. As áreas delimitadas como de preservação permanente totalizaram 55,1%.

Séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e algoritmo SAM aplicados ao mapeamento de cana‑de‑açúcar

O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana‑de‑açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana‑de‑açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro‑temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana‑de‑açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana‑de‑açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r² = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana‑de‑açúcar em baixa resolução.

ANÁLISE E MAPEAMENTO DO USO E OCUPAÇÃO DO SOLO DA BACIA DO ALTO DO DESCOBERTO, DF/GO, POR MEIO DE CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA BASEADA EM REGRAS E LÓGICA NEBULOSA

A Bacia do Alto do Descoberto é importante fonte de água para o Distrito Federal. Essa bacia tem apresentado ao longo dos anos expansão agrícola e urbana em detrimento das áreas de vegetação natural. A ocupação inadequada, assim como a falta de planejamento do uso e ocupação do solo, pode levar a alterações do escoamento superficial e, consequentemente, do ciclo hidrológico, a feições erosivas, à contaminação dos mananciais superficiais e subterrâneos e ao desequilíbrio do ecossistema da região. Portanto, o monitoramento e a análise do uso e ocupação do solo são imprescindíveis na prevenção desses impactos e na manutenção dos mananciais. Dessa forma, este estudo tem como objetivo o mapeamento e a análise comparativa do uso e ocupação do solo da Bacia do Alto do Descoberto entre os anos 1994 e 2011. As classificações de uso e ocupação do solo foram elaboradas utilizando um classificador orientado ao objeto baseado em regras e lógica nebulosa, permitindo uma análise dos avanços do uso do solo e a perda da cobertura vegetal da bacia. O sistema de classificação utilizado foi considerado bem-sucedido, com índice de exatidão temática (Kappa) de 0,64. Apesar de ainda haver algumas confusões temáticas no processo de classificação, as análises comparativas entre as classes temáticas dos mapas dos referidos anos evidenciaram a forte expansão agrícola da região em aproximadamente 11% da área da bacia, bem como uma perda de vegetação natural.

Colheita de citros e obtenção de dados para mapeamento da produtividade

A citricultura é de fundamental importância para a economia brasileira devido a sua expressiva participação na exportação e pela geração de empregos. A colheita manual é atualmente realizada na totalidade das propriedades citrícolas nacionais. A ausência de técnicas para a geração de mapas de produtividade em citros é uma das grandes dificuldades para a implantação da agricultura de precisão, o que justifica empreender técnicas e equipamentos para essa finalidade. Neste trabalho, teve-se o objetivo de ter o correto entendimento dos sistemas de colheita existentes, suas características úteis e limitações. A partir de então, desenvolveu-se e testou-se uma proposta de geração de dados para obtenção de mapas de produtividade sem interferir no processo vigente. Procedeu-se à pesagem de uma população de sacolões ("big bag") para aferir a informação de massa estimada pelo responsável pela colheita. Na seqüência, realizou-se o georreferenciamento de todos os sacolões de uma área. A partir da largura da faixa de colheita e do cálculo de distância entre os sacolões, obtiveram-se as áreas de contribuição de cada um, e com a massa estimada determinou-se a produtividade dos pontos. Esses dados foram interpolados gerando o mapa de produtividade. A estimativa de massa dos sacolões mostrou-se aceitável e o método válido para a coleta de dados e a geração do mapa de produtividade.

Identificação e mapeamento de áreas de milho na região sul do Brasil utilizando imagens MODIS

O presente trabalho teve como proposta avaliar a identificação e o mapeamento das áreas de milho da região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul a partir de dados multitemporais do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Earth Observing System - EOS-AM (Terra). O algoritmo de classificação supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado com sucesso em uma série multitemporal de imagens EVI pré-processadas. Verificou-se que as áreas classificadas como milho na imagem coincidiam plenamente com áreas mais extensas ou contínuas (> 90 ha) de milho. Áreas de menor extensão ou localizadas em encostas de morros, ao lado de vegetação arbórea, não foram detectadas pelo classificador devido à baixa resolução espacial das imagens. A maior utilidade prática da identificação e da classificação digital das áreas de milho obtidas das imagens MODIS está na sua aplicação para isolar ou complementar o mapeamento das áreas agrícolas visando ao seu monitoramento a partir de diferentes índices de vegetação, derivados de imagens de alta resolução temporal e baixa resolução espacial.

Sistema de informação geográfica para mapeamento da renda líquida aplicado no planejamento da agricultura irrigada

O objetivo deste trabalho foi desenvolver um algoritmo na linguagem computacional MATLAB para aplicações em sistemas de informações geográficas, visando ao mapeamento da renda líquida maximizada de cultivos irrigados. O estudo foi desenvolvido para as culturas do maracujá, da cana-de-açúcar, do abacaxi e do mamão, em área de aproximadamente 2.500 ha, localizada no município de Campos dos Goytacazes, norte do Estado do Rio de Janeiro. Os dados de entrada do algoritmo foram informações edafoclimáticas, funções de resposta das culturas à água, dados de localização geográfica da área e índices econômicos referentes ao custo do processo produtivo. Os resultados permitiram concluir que o algoritmo desenvolvido se mostrou eficiente para o mapeamento da renda líquida de cultivos irrigados, sendo capaz de localizar áreas que apresentam maiores retornos econômicos.

Mapeamento de semeaduras de soja (Glycine max (L.)Merr.) mediante dados MODIS/Terra E TM/Landsat 5: um comparativo

O objetivo deste trabalho foi comparar mapeamentos de semeadura da cultura da soja na região oeste do Paraná, realizados com imagens MODIS/Terra e TM/Landsat 5. Primeiramente, construiu-se máscara de referência, considerando seis imagens TM ao longo do ciclo da cultura, utilizando-se dos algoritmos Paralelepípedo e MaxVer com posterior análise visual. As imagens MODIS foram classificadas com o algorítimo Paralelepípedo, em quatro passagens referentes ao pico vegetativo. O desempenho das classificações foi avaliado por meio de Matrizes de Erros, calculadas pela análise de 100 pontos amostrais (soja ou não-soja), aleatoriamente distribuídos em cada um dos oito municípios da área de estudo. Os principais resultados mostraram que a Exatidão Global (EG) e o Índice Kappa (IK), que variaram entre 0,55 e 0,80, em ambos os sensores, são considerados bons a muito bons. Quando EG e IK dos sensores TM e MODIS foram comparados, não se encontrou diferença significativa. O mapeamento da soja utilizando o sensor MODIS produziu 70% de confiabilidade sob o ponto de vista do usuário. A principal conclusão é a viabilidade de mapear a soja pelo sensor MODIS com as vantagens de que as imagens MODIS têm melhor resolução temporal e são disponibilizadas gratuitamente na Internet.

Mapeamento das áreas de cana-de-açúcar na região norte fluminense - RJ por uso de técnicas de sensoriamento remoto

Este trabalho teve por objetivo avaliar a dinâmica da ocupação do uso do solo cultivado com a cultura da cana-de-açúcar nos seis principais municípios produtores da região Norte Fluminense - RJ, entre o período de 1984 a 2007. Foram utilizadas 18 imagens do sensor TM-Landsat, técnicas de interpretação visual e de Modelo Linear de Mistura Espectral (MLME), para gerar mapas temáticos das áreas ocupadas com a cultura. Com base nesses mapas, foi possível analisar a espacialização das áreas de cana e quantificá-las em cada município. Dos resultados obtidos, pode-se concluir que, entre os anos de 2004 a 2007, ocorreu um decremento total na área ocupada com a cultura, em 43.308,33 ha. A partir do ano de 2000 até 2007, houve um incremento de 24.422,72 ha, principalmente nos municípios de Campos dos Goytacazes, São Francisco de Itabapoana e Cardoso Moreira. Os resultados indicam que o uso do MLME permitiu um mapeamento mais exato das áreas ocupadas com cana-de-açúcar.

Utilização da técnica por componentes principais (acp) e fator de iluminação, no mapeamento da cultura do café em relevo montanhoso

O objetivo deste trabalho foi avaliar as informações obtidas das imagens do satélite Landsat/TM5, utilizando técnicas de Análise por Componentes Principais (ACP) e Fator de Iluminação oriundo de um Modelo de Elevação do Terreno, calculado a partir de imagens ASTER, no mapeamento de áreas de café em terreno montanhoso. As imagens utilizadas (três) foram corrigidas para o efeito da atmosfera e cobriram, temporalmente, o ciclo da cultura. Foram calculadas as componentes principais e escolhidas as duas primeiras, as quais possuíam 94% das informações, para a definição das amostras. As amostras resultantes da ACP foram utilizadas na classificação supervisionada cujo resultado foi comparado com uma classificação convencional e uma classificação multitemporal convencional. A acurácia das classificações foi realizada por meio do cálculo da Exatidão Global e do Coeficiente Kappa, tendo como base uma máscara da área cafeeira da região. Os resultados mostraram que a técnica de ACP foi efetiva no estabelecimento de classes de iluminação, assim como na escolha das amostras, apesar de estas não terem representado a área efetivamente classificada. Em função disto, as classificações foram mais acuradas, principalmente aquela que considerou todos os pixels de cada imagem classificada individualmente pelo método da ACP, confirmando a importância do aspecto multitemporabilidade .

Mapeamento das formas do relevo para estimativa de custos de fertilização em cana-de-açúcar

A modelagem matemática associada ao conhecimento da variabilidade dos atributos do solo e mapeamento das formas do relevo pode auxiliar no manejo da fertilidade do solo em usinas sucroalcooleiras. O presente trabalho teve como objetivo avaliar o uso da geoestatística e da modelagem matemática na estimativa de custos de fertilização, em diferentes formas do relevo. Em uma área de 200 ha, foram identificadas duas formas de relevo, uma côncava e outra convexa, sendo os solos coletados nos pontos de cruzamento de uma malha, com intervalos regulares de 50 m, perfazendo um total de 623 pontos. As amostras foram submetidas a análises químicas, e, posteriormente, os dados foram avaliados por meio da estatística descritiva, geoestatística e modelagem matemática. Os resultados mostraram que, quando as formas do relevo são incorporadas às análises geoestatística e de modelagem matemática, ocorre aumento na eficiência de aplicação do calcário, fósforo e potássio no solo.

Mapeamento multitemporal da cobertura de terra, por meio de árvore de decisão, na bacia hidrográfica do rio Marombas-SC

RESUMO O conhecimento sobre a cobertura da terra é fundamental como informação para o planejamento e o estudo dos efeitos da substituição de paisagens naturais por paisagens antropizadas. Este estudo objetivou analisar a dinâmica da cobertura da terra entre os anos de 1989 e 2011, na bacia hidrográfica do rio Marombas (SC), empregando o classificador árvore de decisão (AD). Foram utilizadas bandas espectrais do satélite Landsat 5, índices de vegetação e atributos de terreno extraídos do modelo digital de elevação. Esses dados foram utilizados como atributos de classificação da cobertura da terra, nos anos de 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004 e 2011. A qualidade do classificador AD foi avaliada por um conjunto de 500 pontos aleatórios e independentes, gerados para cada ano, o que permitiu calcular os parâmetros índice Kappa e exatidão global a partir das matrizes de confusão. O algoritmo AD obteve desempenho médio próximo a 83% para o índice Kappa e exatidão global média de 86%. Esses valores permitem considerar a classificação como excelente, o que permitiu uma associação segura entre a influência antrópica e a dinâmica da cobertura da terra na bacia hidrográfica estudada. Foi diagnosticado o aumento das atividades agrícolas e silvicultoras em detrimento das coberturas naturais, além de uma fragmentação dos corredores ecológicos da Floresta Ombrófila Mista, no intervalo analisado de 22 anos.

Mapeamento das formas do relevo para estimativa de custos de fertilização em cana-de-açúcar

A modelagem matemática associada ao conhecimento da variabilidade dos atributos do solo e mapeamento das formas do relevo pode auxiliar no manejo da fertilidade do solo em usinas sucroalcooleiras. O presente trabalho teve como objetivo avaliar o uso da geoestatística e da modelagem matemática na estimativa de custos de fertilização, em diferentes formas do relevo. em uma área de 200 ha, foram identificadas duas formas de relevo, uma côncava e outra convexa, sendo os solos coletados nos pontos de cruzamento de uma malha, com intervalos regulares de 50 m, perfazendo um total de 623 pontos. As amostras foram submetidas a análises químicas, e, posteriormente, os dados foram avaliados por meio da estatística descritiva, geoestatística e modelagem matemática. Os resultados mostraram que, quando as formas do relevo são incorporadas às análises geoestatística e de modelagem matemática, ocorre aumento na eficiência de aplicação do calcário, fósforo e potássio no solo.