Técnicas de geoprocessamento na estimativa das áreas de culturas de verão
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1994 |
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/mtc-m12/2011/02.01.15.51 |
Resumo: | As culturas de verão são de grande importância para a economia brasileira, pois são responsáveis por mais de 80\% da produção anual de grãos. Assim, o presente trabalho teve como objetivo discriminar as culturas de verão através da integração de dados multitemporais, obtidos durante vários ciclos agrícolas, utilizando dados TM/Landsat-5 e cartográficos associados com a tecnologia computacional através de um sistema de processamento de imagens, sistema de informações geográficas e banco de dados relacional. As culturas estudadas foram a soja (Glycine max (L). Merrill), o milho (Zea mays L.) e o algodão(Gossypium hirsutum L.) os dados sobre estas culturas em cada talhão das propriedades, referentes aos anos agrícolas 89/90 e 90/91, as intenções de plantio no ano 91/92, bem como as verdades terrestres, foram coletados durante as campanhas de campo realizadas ao longo do ano agrícola 91/92 na área de estudo, que se localiza no município de Guaíra (SP). Foram extraídos os níveis de cinza das seis bandas refletivas (onze datas de passagem) do TM/Landsat 5, os quais foram transformados para valores de reflectância, após a correção dos efeitos atmosféricos, com os dados das bandas TM (3), TM (4) e TM (5) foram classificadas as imagens obtidas nas fases de preparo dos solos (fase 0) e de maturação/colheita (fase 3) no ciclo agrícola 91/92 através do método híbrido de classificação de imagens digitais e após a operação "Tabulação Cruzada" (SGI/INPE) foram realizadas as PROJEÇÕES ou seja as previsões de áreas a serem plantadas por tipo de cultura neste ano agrícola. Entre as conclusões obtidas as principais foram as seguintes: a utilização de dados históricos referentes a apenas dois anos agrícolas (89/90 e 90/91), armazenados nos bancos de dados multitemporais, contribuiu para que o desempenho da classificação da imagem de 21/10/91 fosse superior a 80\%, a utilização da imagem de 13/03/92, não forneceu bom resultado para a Quarta Projeção, pois nesta data mais de 25\% da área já estava colhida e mais de 70\% dos talhões se encontravam num estágio da fase 3 que redundou em confusão, principalmente com os talhões que estavam com solos preparados, assim recomenda-se a utilização de imagens anteriores a esta data a obtenção da Quarta Projeção, a interface Banco de Dados Relacional/SITIM/SGI, mostrou-se eficiente e de fácil manuseio, possibilitando assim a obtenção de um bom desempenho na classificação da Imagem Recortada de 21/10/91; a diversidade dos estágios fenológicos das culturas de verão que variaram de talhões com culturas recém germinadas ate talhões com culturas totalmente secas e solos em diversos estágios de preparo, sugerem que um maior número de Bancos de Dados sejam criados para melhorar o desempenho da classificação. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisTécnicas de geoprocessamento na estimativa das áreas de culturas de verãoGoprocessing tecniques for the forecast of planted areas of summer crop1994-03-18Antonio Roberto FormaggioMario Valerio FilhoTereza Gallotti FlorenzanoWalter PolitanoHélio Ricardo SilvaInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento RemotoINPEBRagriculturaGuaíra (SP)culturas de verãoLandsat 5Sistemas de Informação Geográfica(SGI)cartografiasojamilhoalgodãoclassificação de imagensrefletância espectralmapeador temático (Landsat)satélites Landsatsolosimagens Landsatforecastingfarm cropGeographic Information Systems (GIS)image analysisimage classificationspectral reflectancethematic mappers (Landsat)agronomysoilsAs culturas de verão são de grande importância para a economia brasileira, pois são responsáveis por mais de 80\% da produção anual de grãos. Assim, o presente trabalho teve como objetivo discriminar as culturas de verão através da integração de dados multitemporais, obtidos durante vários ciclos agrícolas, utilizando dados TM/Landsat-5 e cartográficos associados com a tecnologia computacional através de um sistema de processamento de imagens, sistema de informações geográficas e banco de dados relacional. As culturas estudadas foram a soja (Glycine max (L). Merrill), o milho (Zea mays L.) e o algodão(Gossypium hirsutum L.) os dados sobre estas culturas em cada talhão das propriedades, referentes aos anos agrícolas 89/90 e 90/91, as intenções de plantio no ano 91/92, bem como as verdades terrestres, foram coletados durante as campanhas de campo realizadas ao longo do ano agrícola 91/92 na área de estudo, que se localiza no município de Guaíra (SP). 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So the objective of this work was to discriminate the summer cultures by the integration of multi-temporal data, obtained during several agricultural cycles, using the following data: TM/Landsat 5 images and cartographic data, an image analysis system, a geographic information system, and a relational data bank. The crops studied were: soybean (Glycine max (L) Merrill), maize(Zea mays L.) and cotton (Gossypium hirsutum L.). During field campaigns the following data were obtained: ground truth data for these crops referring to agricultural years 89/90 and 90/91, the intentions of planting for 91/92 in the region around the town of Guaíra, São Paulo State. The gray levels of the six reflected bands from TM/Landsat were extracted and transformed to reflectance values after atmospheric correction. Using data from bands TM (3), TM (4)and TM (5) the images were classified during the phases of soil preparation (Phase 0) and ripening/harvest (Phase 3). During the agricultural year 91/92, using the hybrid image classification method, and after performing "crossed tabulation" (GIS/INPE), were made projections that is, forecast of areas to be planted for each crop in that agricultural year. The main conclusions derived from this study are: the use of historical data referring to only two agricultural years (89/90 and 90/91), stored in a multi-temporal data bank, contributed to increase the classification accuracy of the image from Oct. 21st '91 to more than 80\%; the use of the imaqe from March 13th '92 did not show up a good result for the Fourth Projection, because by this time, over 25\% of the area was already harvested and over 70\% of the fields were at Phase 3 of the agricultural cycle. The result of this was confusion, specially at those fields with prepared soils. Being so, we suggest the use of images of an earlier date to obtain the Fourth Projection. The interface among Relational data bank/SITIM/GIS was easy to handle and allowed a good performance of image classification from Oct. 21st '91. The diversity of phenologic stages of summer crops that varied from fields of recently-germinated cultures to fields with completely dry cultures and soils in different stages of preparation, suggest the establishment of a larger number of data banks to improve the classification accuracy.http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m12/2011/02.01.15.51info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPEinstname:Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)instacron:INPE2021-07-31T06:53:03Zoai:urlib.net:sid.inpe.br/mtc-m12/2011/02.01.15.51.49-0Biblioteca 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 06:53:03.638Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)false |
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