Identificação de padrões de uso agrícola em imagens orbitais aplicando GEOBIA e mineração de dados

• Autor(a) principal: Andrade, Carolina Chiarello de
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/10809
• topic: Análise de imagem baseada em objetos; Sensoriamento remoto; Sistema agrícola; Uso da terra; Sentinel-2; Sensoriamento remoto; Produtividade agrícola; Geographic Object Based Image Analysis (GEOBIA); Mato Grosso (MT); Object Oriented Image Analysis; Remote sensing; Agricultural System; Land use; Sentinel-2

Este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de mapear o uso e cobertura da terra na região de Nova Canaã, Mato Grosso, MT, visando identificar padrões para o reconhecimento de sistemas de produção existentes nas áreas agropecuárias. Para tal, foi utilizada a série temporal entre o período de 2017 e 2018 das imagens do sensor Sentinel-2, com resolução espacial de 10 metros. Foram empregadas técnicas de análise baseada em objetos e mineração de dados, devido à grande quantidade de dados a serem processados e analisados. Como resultado foi possível diferenciar dois padrões de agricultura, pastagem, vegetação natural e água, com exatidão global de mapeamento de 73,5% e estatística Kappa de 0,62. A classificação elaborada a partir da árvore de decisão permite que a seleção dos atributos seja feita de forma automática, não sendo influenciada pela subjetividade do intérprete. A metodologia empregada se mostrou promissora para identificação de diferentes padrões espectrais de sistemas de produção agrícola utilizando séries temporais