Estimativa de áreas agrícolas por meio de técnica de sensoriamento remoto, geoprocessamento e amostragem

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marcos Adami
Data de Publicação: 2003
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/jeferson/2003/08.05.10.38
Resumo: Estimativas eficientes de safras agrícolas exigem métodos rápidos e práticos para a sua realização. Neste contexto, é importante o uso do computador para acelerar os processos envolvidos durante as estimativas. Assim, o presente trabalho vem contribuir com a automatização dos procedimentos de estratificação e alocação de amostras para estimativa de área cultivada, tendo como base o procedimento de amostragem de área. O objetivo principal desta pesquisa foi estimar a área cultivada com as culturas de café, milho e soja, por meio de imagens de satélites, técnicas de geoprocessamento e amostragem probabilísticas de área, no município de Cornélio Procópio e no Núcleo Regional, composto por 23 municípios. Para a realização deste trabalho, mapeou-se o uso e a ocupação do solo, estratificou-se a área de estudo em função do nível de utilização do solo para a agricultura, utilizou-se a amostragem aleatória estratificada para a alocação das amostras, realizou-se trabalho de campo para coleta da área cultivada e expandiram-se os dados utilizando a expansão direta e a regressão. Os resultados deste trabalho demonstram que através do aplicativo SPRING foi possível realizar todos osprocedimentos de construção do painel de amostra, isto é, estratificação, cálculo de área e alocação de amostra. Foi possível também utilizar imagens Landsat-7/ETM+ como base para alocar o segmento para a coleta de dados no campo, desde que auxiliada com o Sistema de Posicionamento Global (GPS). Além disso, a pesquisa possibilitou estimar a área dessas culturas em escala regional e municipal por meio de amostragem de área, dentro de uma confiabilidade aceitável e com resultados objetivos. Ainda como resultado, apresenta o custo variável da pesquisa para a região e faz-se uma estimativa do custo para a expansão da metodologia para o estado do Paraná.
id INPE_6a53193652cd8441e9463631168be1ba
oai_identifier_str oai:urlib.net:sid.inpe.br/jeferson/2003/08.05.10.38.39-0
network_acronym_str INPE
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisEstimativa de áreas agrícolas por meio de técnica de sensoriamento remoto, geoprocessamento e amostragemCrop area estimation using remote sensing, geoprocessing and sample techniques2003-06-25Maurício Alves MoreiraCorina da Costa FreitasJoão Argemiro de Carvalho PaivaRogério Teixeira de FariaMarcos AdamiInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento RemotoINPEBRsensoriamento remotogeoprocessamentoamostragemcafémilhosojaSanta Catarinaremote sensinggeoprocessingsamplingcoffeecornsoybeansParaná (PR)Estimativas eficientes de safras agrícolas exigem métodos rápidos e práticos para a sua realização. Neste contexto, é importante o uso do computador para acelerar os processos envolvidos durante as estimativas. Assim, o presente trabalho vem contribuir com a automatização dos procedimentos de estratificação e alocação de amostras para estimativa de área cultivada, tendo como base o procedimento de amostragem de área. O objetivo principal desta pesquisa foi estimar a área cultivada com as culturas de café, milho e soja, por meio de imagens de satélites, técnicas de geoprocessamento e amostragem probabilísticas de área, no município de Cornélio Procópio e no Núcleo Regional, composto por 23 municípios. Para a realização deste trabalho, mapeou-se o uso e a ocupação do solo, estratificou-se a área de estudo em função do nível de utilização do solo para a agricultura, utilizou-se a amostragem aleatória estratificada para a alocação das amostras, realizou-se trabalho de campo para coleta da área cultivada e expandiram-se os dados utilizando a expansão direta e a regressão. Os resultados deste trabalho demonstram que através do aplicativo SPRING foi possível realizar todos osprocedimentos de construção do painel de amostra, isto é, estratificação, cálculo de área e alocação de amostra. Foi possível também utilizar imagens Landsat-7/ETM+ como base para alocar o segmento para a coleta de dados no campo, desde que auxiliada com o Sistema de Posicionamento Global (GPS). Além disso, a pesquisa possibilitou estimar a área dessas culturas em escala regional e municipal por meio de amostragem de área, dentro de uma confiabilidade aceitável e com resultados objetivos. Ainda como resultado, apresenta o custo variável da pesquisa para a região e faz-se uma estimativa do custo para a expansão da metodologia para o estado do Paraná.Efficient estimates of agricultural production require practical and rapid methods for its accomplishment. In this context, the use of computer to speed up the involved processes during the estimates is important. Thus, the present work comes to contribute with the automation of the procedures for stratification and allocation of samples to estimate the cultivated area, having the area sampling procedure as base. The main objective of this research was to estimate the cultivated area with coffee, maize and soybean crops, using satellite images, geoprocessing techniques and probabilistic area sampling, in the municipality of Cornélio Procópio and in the Regional Nucleus composed by 23 municipalities. For the accomplishment of this work, it was mapped land use and land occupation, it was stratified the study area based on land use level for agriculture, it was used the random stratified sampling for the allocation of the samples, it was accomplished the field work to collect information about the cultivated area, and the data was expanded utilizing the direct expansion and regression. The results of this work demonstrate that through the SPRING software package it was possible to perform all the procedures for constructing the sample panel, that is, stratification, area calculation, and sample allocation. It was also possible to use Landsat-7/ETM+ images as support to allocate the segment for collecting data on the field, since that it assisted with the Global Positioning System (GPS). Moreover, this research made possible to estimate the area of these crops in a regional and municipal scale by using area sampling, within of an acceptable reliability and with objective results. Still as result, it presents the changeable cost of the research for the region and it makes an estimate of the cost for the expansion of the methodology for the Paraná State.http://urlib.net/sid.inpe.br/jeferson/2003/08.05.10.38info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:52:53Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/jeferson/2003/08.05.10.38.39-0Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibdigital.sid.inpe.br/PUBhttp://bibdigital.sid.inpe.br/col/iconet.com.br/banon/2003/11.21.21.08/doc/oai.cgiopendoar:32772021-07-31 06:52:53.406Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false
dc.title.pt.fl_str_mv Estimativa de áreas agrícolas por meio de técnica de sensoriamento remoto, geoprocessamento e amostragem
dc.title.alternative.en.fl_str_mv Crop area estimation using remote sensing, geoprocessing and sample techniques
title Estimativa de áreas agrícolas por meio de técnica de sensoriamento remoto, geoprocessamento e amostragem
spellingShingle Estimativa de áreas agrícolas por meio de técnica de sensoriamento remoto, geoprocessamento e amostragem
Marcos Adami
title_short Estimativa de áreas agrícolas por meio de técnica de sensoriamento remoto, geoprocessamento e amostragem
title_full Estimativa de áreas agrícolas por meio de técnica de sensoriamento remoto, geoprocessamento e amostragem
title_fullStr Estimativa de áreas agrícolas por meio de técnica de sensoriamento remoto, geoprocessamento e amostragem
title_full_unstemmed Estimativa de áreas agrícolas por meio de técnica de sensoriamento remoto, geoprocessamento e amostragem
title_sort Estimativa de áreas agrícolas por meio de técnica de sensoriamento remoto, geoprocessamento e amostragem
author Marcos Adami
author_facet Marcos Adami
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Maurício Alves Moreira
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Corina da Costa Freitas
dc.contributor.referee2.fl_str_mv João Argemiro de Carvalho Paiva
dc.contributor.referee3.fl_str_mv Rogério Teixeira de Faria
dc.contributor.author.fl_str_mv Marcos Adami
contributor_str_mv Maurício Alves Moreira
Corina da Costa Freitas
João Argemiro de Carvalho Paiva
Rogério Teixeira de Faria
dc.description.abstract.por.fl_txt_mv Estimativas eficientes de safras agrícolas exigem métodos rápidos e práticos para a sua realização. Neste contexto, é importante o uso do computador para acelerar os processos envolvidos durante as estimativas. Assim, o presente trabalho vem contribuir com a automatização dos procedimentos de estratificação e alocação de amostras para estimativa de área cultivada, tendo como base o procedimento de amostragem de área. O objetivo principal desta pesquisa foi estimar a área cultivada com as culturas de café, milho e soja, por meio de imagens de satélites, técnicas de geoprocessamento e amostragem probabilísticas de área, no município de Cornélio Procópio e no Núcleo Regional, composto por 23 municípios. Para a realização deste trabalho, mapeou-se o uso e a ocupação do solo, estratificou-se a área de estudo em função do nível de utilização do solo para a agricultura, utilizou-se a amostragem aleatória estratificada para a alocação das amostras, realizou-se trabalho de campo para coleta da área cultivada e expandiram-se os dados utilizando a expansão direta e a regressão. Os resultados deste trabalho demonstram que através do aplicativo SPRING foi possível realizar todos osprocedimentos de construção do painel de amostra, isto é, estratificação, cálculo de área e alocação de amostra. Foi possível também utilizar imagens Landsat-7/ETM+ como base para alocar o segmento para a coleta de dados no campo, desde que auxiliada com o Sistema de Posicionamento Global (GPS). Além disso, a pesquisa possibilitou estimar a área dessas culturas em escala regional e municipal por meio de amostragem de área, dentro de uma confiabilidade aceitável e com resultados objetivos. Ainda como resultado, apresenta o custo variável da pesquisa para a região e faz-se uma estimativa do custo para a expansão da metodologia para o estado do Paraná.
dc.description.abstract.eng.fl_txt_mv Efficient estimates of agricultural production require practical and rapid methods for its accomplishment. In this context, the use of computer to speed up the involved processes during the estimates is important. Thus, the present work comes to contribute with the automation of the procedures for stratification and allocation of samples to estimate the cultivated area, having the area sampling procedure as base. The main objective of this research was to estimate the cultivated area with coffee, maize and soybean crops, using satellite images, geoprocessing techniques and probabilistic area sampling, in the municipality of Cornélio Procópio and in the Regional Nucleus composed by 23 municipalities. For the accomplishment of this work, it was mapped land use and land occupation, it was stratified the study area based on land use level for agriculture, it was used the random stratified sampling for the allocation of the samples, it was accomplished the field work to collect information about the cultivated area, and the data was expanded utilizing the direct expansion and regression. The results of this work demonstrate that through the SPRING software package it was possible to perform all the procedures for constructing the sample panel, that is, stratification, area calculation, and sample allocation. It was also possible to use Landsat-7/ETM+ images as support to allocate the segment for collecting data on the field, since that it assisted with the Global Positioning System (GPS). Moreover, this research made possible to estimate the area of these crops in a regional and municipal scale by using area sampling, within of an acceptable reliability and with objective results. Still as result, it presents the changeable cost of the research for the region and it makes an estimate of the cost for the expansion of the methodology for the Paraná State.
description Estimativas eficientes de safras agrícolas exigem métodos rápidos e práticos para a sua realização. Neste contexto, é importante o uso do computador para acelerar os processos envolvidos durante as estimativas. Assim, o presente trabalho vem contribuir com a automatização dos procedimentos de estratificação e alocação de amostras para estimativa de área cultivada, tendo como base o procedimento de amostragem de área. O objetivo principal desta pesquisa foi estimar a área cultivada com as culturas de café, milho e soja, por meio de imagens de satélites, técnicas de geoprocessamento e amostragem probabilísticas de área, no município de Cornélio Procópio e no Núcleo Regional, composto por 23 municípios. Para a realização deste trabalho, mapeou-se o uso e a ocupação do solo, estratificou-se a área de estudo em função do nível de utilização do solo para a agricultura, utilizou-se a amostragem aleatória estratificada para a alocação das amostras, realizou-se trabalho de campo para coleta da área cultivada e expandiram-se os dados utilizando a expansão direta e a regressão. Os resultados deste trabalho demonstram que através do aplicativo SPRING foi possível realizar todos osprocedimentos de construção do painel de amostra, isto é, estratificação, cálculo de área e alocação de amostra. Foi possível também utilizar imagens Landsat-7/ETM+ como base para alocar o segmento para a coleta de dados no campo, desde que auxiliada com o Sistema de Posicionamento Global (GPS). Além disso, a pesquisa possibilitou estimar a área dessas culturas em escala regional e municipal por meio de amostragem de área, dentro de uma confiabilidade aceitável e com resultados objetivos. Ainda como resultado, apresenta o custo variável da pesquisa para a região e faz-se uma estimativa do custo para a expansão da metodologia para o estado do Paraná.
publishDate 2003
dc.date.issued.fl_str_mv 2003-06-25
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
status_str publishedVersion
format masterThesis
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://urlib.net/sid.inpe.br/jeferson/2003/08.05.10.38
url http://urlib.net/sid.inpe.br/jeferson/2003/08.05.10.38
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.publisher.none.fl_str_mv Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
dc.publisher.initials.fl_str_mv INPE
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
publisher.none.fl_str_mv Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
instname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
instacron:INPE
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
instname_str Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
instacron_str INPE
institution INPE
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
repository.mail.fl_str_mv
publisher_program_txtF_mv Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
contributor_advisor1_txtF_mv Maurício Alves Moreira
_version_ 1706809350200229888