Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão.
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2010 |
Outros Autores: | , , , , , , , |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) |
Texto Completo: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/876708 |
Resumo: | O levantamento das áreas plantadas é uma informação fundamental no planejamento agrícola e no planejamento do território como um todo, seja na questão econômica, agrária, ambiental, ou social. A extensão da área agrícola, além de ser uma componente no cálculo da produção agrícola do território, é uma variável no cálculo de tributos, por exemplo. A amostragem tem sido a maneira mais utilizada pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) e CONAB (Companhia Brasileira de Abastecimento) para a estimativa nacional de área agrícola, sendo a forma não-probabilística a mais utilizada. De acordo com Chuvieco (1996), a identificação de culturas agrícolas nas imagens de sensoriamento remoto permite quantificar a área e fornecer estimativas precisas da área plantada em uma determinada região. Exemplos recentes do uso de imagens de satélites integradas a um SIG (Sistema de Informação Geográfica) são os trabalhos de mapeamento e estimativa da área de soja no Rio Grande do Sul (RIZZI e RUDORFF, 2005) e da cana-de-açúcar, no estado de São Paulo (RUDORFF et al., 2005). Conforme destaca Bastiaanssen et al. (2000), a técnica de Sensoriamento Remoto (SR), aplicada à agricultura, é também uma ferramenta, que oferece grandes vantagens na obtenção de informações, que possibilitam a geração de séries temporais representados em mapas temáticos da região em estudo, facilitando a comparação entre elas, isto é, como uma cultura ocupa novas áreas em expansão ou são substituídas por outras, caso ela esteja ganhando em competitividade. Atualmente a estimativa da área plantada por uma determinada cultura é realizada no período que antecede a colheita, baseando-se na experiência de técnicos, por meio de observações de campo, utilizando-se da técnica de amostragens, dados de anos anteriores e não considerando a distribuição espacial da área plantada e sua variabilidade (PINO, 2001). Com o avanço tecnológico, as técnicas de SR integradas a um SIG tem-se mostrado úteis no monitoramento de áreas agrícolas. Entre os estudos realizados tem-se os trabalhos de Rudorff (1985); Epiphanio e Formaggio (1991); e Epiphanio et al. (1996), entre outros. A utilização do SR permite, por intermédio de uma análise da distribuição espacial das áreas plantadas e mapeamento das diferenças do vigor da cultura, isto é, das diferenças espectrais dos alvos (variações de biomassa), avaliar o potencial de produção da área cultivada. De acordo com as considerações comentadas, este trabalho busca testar uma técnica para identificação de área plantada com café no município de Araguari, MG, a partir de um classificador, por árvore de decisão, acoplado ao software ENVI © (RSI) versão 4.3. |
id |
EMBR_bf785cdad462962c337b46a85385aedc |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.alice.cnptia.embrapa.br:doc/876708 |
network_acronym_str |
EMBR |
network_name_str |
Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) |
repository_id_str |
2154 |
spelling |
Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão.Árvore de decisãoSensoriamento RemotoO levantamento das áreas plantadas é uma informação fundamental no planejamento agrícola e no planejamento do território como um todo, seja na questão econômica, agrária, ambiental, ou social. A extensão da área agrícola, além de ser uma componente no cálculo da produção agrícola do território, é uma variável no cálculo de tributos, por exemplo. A amostragem tem sido a maneira mais utilizada pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) e CONAB (Companhia Brasileira de Abastecimento) para a estimativa nacional de área agrícola, sendo a forma não-probabilística a mais utilizada. De acordo com Chuvieco (1996), a identificação de culturas agrícolas nas imagens de sensoriamento remoto permite quantificar a área e fornecer estimativas precisas da área plantada em uma determinada região. Exemplos recentes do uso de imagens de satélites integradas a um SIG (Sistema de Informação Geográfica) são os trabalhos de mapeamento e estimativa da área de soja no Rio Grande do Sul (RIZZI e RUDORFF, 2005) e da cana-de-açúcar, no estado de São Paulo (RUDORFF et al., 2005). Conforme destaca Bastiaanssen et al. (2000), a técnica de Sensoriamento Remoto (SR), aplicada à agricultura, é também uma ferramenta, que oferece grandes vantagens na obtenção de informações, que possibilitam a geração de séries temporais representados em mapas temáticos da região em estudo, facilitando a comparação entre elas, isto é, como uma cultura ocupa novas áreas em expansão ou são substituídas por outras, caso ela esteja ganhando em competitividade. Atualmente a estimativa da área plantada por uma determinada cultura é realizada no período que antecede a colheita, baseando-se na experiência de técnicos, por meio de observações de campo, utilizando-se da técnica de amostragens, dados de anos anteriores e não considerando a distribuição espacial da área plantada e sua variabilidade (PINO, 2001). Com o avanço tecnológico, as técnicas de SR integradas a um SIG tem-se mostrado úteis no monitoramento de áreas agrícolas. Entre os estudos realizados tem-se os trabalhos de Rudorff (1985); Epiphanio e Formaggio (1991); e Epiphanio et al. (1996), entre outros. A utilização do SR permite, por intermédio de uma análise da distribuição espacial das áreas plantadas e mapeamento das diferenças do vigor da cultura, isto é, das diferenças espectrais dos alvos (variações de biomassa), avaliar o potencial de produção da área cultivada. De acordo com as considerações comentadas, este trabalho busca testar uma técnica para identificação de área plantada com café no município de Araguari, MG, a partir de um classificador, por árvore de decisão, acoplado ao software ENVI © (RSI) versão 4.3.RAFAEL COLL DELGADO, UFV; GILBERTO CHOHAKU SEDIYAMA, UFV; EVALDO DE PAIVA LIMA, UFV; THOMÉ SIMPLICIANO ALMEIDA, UFV; RICARDO GUIMARAES ANDRADE, CNPM; VINÍCIUS DUARTE LOPES, UFV; MARIANA DA ROSA, UFV; EVANDRO CHAVES DE OLIVEIRA, UFV; PAULO HENRIQUE LOPES GONÇALVES, UFV.DELGADO, R. C.SEDIYAMA, G. C.LIMA, E. de P.ALMEIDA, T. S.ANDRADE, R. G.LOPES, V. D.ROSA, M. daOLIVEIRA, E. C. deGONÇALVES, P. H. L.2011-04-10T11:11:11Z2011-04-10T11:11:11Z2011-02-1020102019-05-03T11:11:11ZArtigo em anais e proceedingsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion5 p.In: CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA, 16., 2010, Belém, PA. Anais... Belém, PA: SBMET, 2010.http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/876708porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPA2017-08-15T21:56:53Zoai:www.alice.cnptia.embrapa.br:doc/876708Repositório InstitucionalPUBhttps://www.alice.cnptia.embrapa.br/oai/requestcg-riaa@embrapa.bropendoar:21542017-08-15T21:56:53Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão. |
title |
Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão. |
spellingShingle |
Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão. DELGADO, R. C. Árvore de decisão Sensoriamento Remoto |
title_short |
Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão. |
title_full |
Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão. |
title_fullStr |
Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão. |
title_full_unstemmed |
Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão. |
title_sort |
Classificação espectral de área plantada de café para o município de Araguari, MG por meio da árvore de decisão. |
author |
DELGADO, R. C. |
author_facet |
DELGADO, R. C. SEDIYAMA, G. C. LIMA, E. de P. ALMEIDA, T. S. ANDRADE, R. G. LOPES, V. D. ROSA, M. da OLIVEIRA, E. C. de GONÇALVES, P. H. L. |
author_role |
author |
author2 |
SEDIYAMA, G. C. LIMA, E. de P. ALMEIDA, T. S. ANDRADE, R. G. LOPES, V. D. ROSA, M. da OLIVEIRA, E. C. de GONÇALVES, P. H. L. |
author2_role |
author author author author author author author author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
RAFAEL COLL DELGADO, UFV; GILBERTO CHOHAKU SEDIYAMA, UFV; EVALDO DE PAIVA LIMA, UFV; THOMÉ SIMPLICIANO ALMEIDA, UFV; RICARDO GUIMARAES ANDRADE, CNPM; VINÍCIUS DUARTE LOPES, UFV; MARIANA DA ROSA, UFV; EVANDRO CHAVES DE OLIVEIRA, UFV; PAULO HENRIQUE LOPES GONÇALVES, UFV. |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
DELGADO, R. C. SEDIYAMA, G. C. LIMA, E. de P. ALMEIDA, T. S. ANDRADE, R. G. LOPES, V. D. ROSA, M. da OLIVEIRA, E. C. de GONÇALVES, P. H. L. |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Árvore de decisão Sensoriamento Remoto |
topic |
Árvore de decisão Sensoriamento Remoto |
description |
O levantamento das áreas plantadas é uma informação fundamental no planejamento agrícola e no planejamento do território como um todo, seja na questão econômica, agrária, ambiental, ou social. A extensão da área agrícola, além de ser uma componente no cálculo da produção agrícola do território, é uma variável no cálculo de tributos, por exemplo. A amostragem tem sido a maneira mais utilizada pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) e CONAB (Companhia Brasileira de Abastecimento) para a estimativa nacional de área agrícola, sendo a forma não-probabilística a mais utilizada. De acordo com Chuvieco (1996), a identificação de culturas agrícolas nas imagens de sensoriamento remoto permite quantificar a área e fornecer estimativas precisas da área plantada em uma determinada região. Exemplos recentes do uso de imagens de satélites integradas a um SIG (Sistema de Informação Geográfica) são os trabalhos de mapeamento e estimativa da área de soja no Rio Grande do Sul (RIZZI e RUDORFF, 2005) e da cana-de-açúcar, no estado de São Paulo (RUDORFF et al., 2005). Conforme destaca Bastiaanssen et al. (2000), a técnica de Sensoriamento Remoto (SR), aplicada à agricultura, é também uma ferramenta, que oferece grandes vantagens na obtenção de informações, que possibilitam a geração de séries temporais representados em mapas temáticos da região em estudo, facilitando a comparação entre elas, isto é, como uma cultura ocupa novas áreas em expansão ou são substituídas por outras, caso ela esteja ganhando em competitividade. Atualmente a estimativa da área plantada por uma determinada cultura é realizada no período que antecede a colheita, baseando-se na experiência de técnicos, por meio de observações de campo, utilizando-se da técnica de amostragens, dados de anos anteriores e não considerando a distribuição espacial da área plantada e sua variabilidade (PINO, 2001). Com o avanço tecnológico, as técnicas de SR integradas a um SIG tem-se mostrado úteis no monitoramento de áreas agrícolas. Entre os estudos realizados tem-se os trabalhos de Rudorff (1985); Epiphanio e Formaggio (1991); e Epiphanio et al. (1996), entre outros. A utilização do SR permite, por intermédio de uma análise da distribuição espacial das áreas plantadas e mapeamento das diferenças do vigor da cultura, isto é, das diferenças espectrais dos alvos (variações de biomassa), avaliar o potencial de produção da área cultivada. De acordo com as considerações comentadas, este trabalho busca testar uma técnica para identificação de área plantada com café no município de Araguari, MG, a partir de um classificador, por árvore de decisão, acoplado ao software ENVI © (RSI) versão 4.3. |
publishDate |
2010 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2010 2011-04-10T11:11:11Z 2011-04-10T11:11:11Z 2011-02-10 2019-05-03T11:11:11Z |
dc.type.driver.fl_str_mv |
Artigo em anais e proceedings |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA, 16., 2010, Belém, PA. Anais... Belém, PA: SBMET, 2010. http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/876708 |
identifier_str_mv |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA, 16., 2010, Belém, PA. Anais... Belém, PA: SBMET, 2010. |
url |
http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/876708 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
5 p. |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) instacron:EMBRAPA |
instname_str |
Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) |
instacron_str |
EMBRAPA |
institution |
EMBRAPA |
reponame_str |
Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) |
collection |
Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) |
repository.mail.fl_str_mv |
cg-riaa@embrapa.br |
_version_ |
1817695142977470464 |