Inventário hortícola da região do Oeste com recurso a imagens de satélite

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ribeiro, Luís Carlos Marques
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/31307
Resumo: Trabalho de projeto de mestrado, Engenharia Geográfica, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017
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spelling Inventário hortícola da região do Oeste com recurso a imagens de satéliteAnálise multitemporalDeteção remotaNDVICulturas hortícolasSentinel-2Trabalhos de projeto de mestrado - 2017Departamento de Engenharia Geográfica, Geofísica e EnergiaTrabalho de projeto de mestrado, Engenharia Geográfica, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017A agricultura desempenha um importante papel na economia mundial sendo o conhecimento dos recursos agrícolas o objetivo primordial para a grande maioria dos países. Sendo a agricultura gerida para uma grande complexidade de objetivos, a recolha de informação constituí uma tarefa complexa, só possível com a realização de inventários agrícolas. Neste projeto pretende-se, com recurso a tecnologias de deteção remota, a identificação de culturas hortícolas numa base anual ao longo do seu ciclo de crescimento. Para tal, vai ser desenvolvida uma abordagem baseada na identificação de objetos espectais homogéneos obtidos por segmentação da imagem de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e a posterior análise do seu comportamento ao longo de um ano. Para o efeito serão usadas imagens adquiridas pelo satélite Sentinel-2 com uma resolução temporal de 5 dias e uma resolução espacial de 10 metros. O pressuposto desta abordagem consiste na possibilidade de estabelecer uma correlação espacial entre o ciclo fenológico das hortícolas e as variações temporais do NDVI para cada objeto espetral. A análise da série temporal do NDVI permite discriminar as espécies vegetais de folha persistente (e.g. floresta) das restantes espécies sazonais com ciclo vegetativo bem identificado no tempo. Nesta última categoria estão incluídas todas as espécies agrícolas de regadio cuja identificação é efetuada por correlação entre o ciclo anual do NDVI e o ciclo vegetativo de cada espécie. Nesta análise são incluídos os parâmetros que caracterizam cada cultura, tais como a duração do ciclo fenológico, a data do início do ciclo, a intensidade do NDVI, a textura da parcela e a assinatura espectral da espécie. Como resultado é obtido um mapa com a identificação das parcelas com uma probabilidade elevada de corresponderem a hortícolas. Através da análise dos resultados é possível concluir que esta abordagem permite identificar prováveis áreas de cultura hortícola, uma vez que a exatidão do algoritmo ronda os 50% no que diz respeito a áreas de sobreposição e uma exatidão de 80% em relação à identificação de parcelas hortícolas com um mínimo de 1 píxel. A metodologia foi testada numa exploração agrícola em colaboração com a empresa Systerra, Lda.Agriculture has an important role in the world economy and the knowledge about the agricultural resources is the primary objective for the vast majority of countries. Since agriculture is managed for a vast complexity of objectives, the information’s collection is a complex task that is only possible with the creation of agricultural inventories. This project objective is the identification of horticultural crops on an annual basis, through its growth cycle, with the use of remote sensing technologies. For this, an approach based on the identification of homogeneous spectral objects, obtained by segmentation of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image and the subsequent analysis of its behavior over a year, will be developed. For this purpose, the images acquired by the Sentinel-2 satellite will be used with a temporal resolution of 5 days and a spatial resolution of 10 meters. The assumption of this approach is the possibility of establishing a spatial correlation between the phenological cycle of horticultural crops and temporal variations of NDVI for each spectral object. The NDVI time series analysis allows the identification of persistent leaf species (e.g forest) of the remaining seasonal species with a well - identified vegetative cycle. In the latter set are included all irrigated agricultural species whose identification is made by correlation between the annual NDVI cycle and the vegetative cycle of each species. In this analysis are included the parameters that characterize each crop, such as the duration of the phenological cycle, the date of the beginning of the cycle, the intensity of the NDVI, the texture of the parcel and the spectral signature of the species. As a result, a map with the identification of plots with a high likelihood of corresponding to a horticulture crop is obtained. Through the analysis of the results weit is possible to conclude that this approach allows to identify probable areas of horticultural culture, since the accuracy of the algorithm is around 50% with respect to overlapping areas and approximately 80% in relation to the identification of horticultural parcels with a minimum of 1 pixel. The methodology was tested in collaboration with Systerra, Lda.Fernandes, João Catalão, 1962-Ferreira, Ana Cristina Navarro, 1968-Repositório da Universidade de LisboaRibeiro, Luís Carlos Marques2018-02-01T15:17:23Z201720172017-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/31307TID:201869314porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:24:54Zoai:repositorio.ul.pt:10451/31307Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:46:52.624270Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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