Data/hora: 03/06/2024 08:18:52

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Tipo da produção científica: | Orientação de Tese de Pós-Graduação
Data corrente: | 04/02/2019
Data da última atualização: | 04/02/2019
Autoria: | OLDONI, L. V.
Afiliação: | LUCAS VOLOCHEN OLDONI, Unioeste.
Título: | Mapeamento de soja e milho com mineração de dados e imagens sintéticas Landsat e Modis.
Ano de publicação: | 2018
Fonte/Imprenta: | 2018.
Páginas: | 119 p.
Idioma: | Português
Notas: | Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel. Orientador: Erivelto Mercante, Coorientador: João Francisco Gonçalves Antunes.
Conteúdo: | Estudos referentes ao acompanhamento da produção agrícola têm um peso determinante e estratégico no planejamento econômico do país, devido à importância do agronegócio, e também para segurança alimentar. O sensoriamento remoto orbital é uma alternativa eficaz para realizar o monitoramento das culturas agrícolas, devido ao baixo custo, grande escala de abrangência e rapidez na coleta de dados. Porém, geralmente os sensores com alta resolução espacial possuem baixa resolução temporal, e os com alta resolução temporal possuem baixa resolução espacial. Assim, para se realizar o acompanhamento de culturas agrícolas com uma resolução espacial mais alta, a cobertura por nuvens pode ser um fator limitante. Estes problemas podem ser contornados com a utilização de fusão de imagens de diversos sensores com características temporais e espaciais diferentes, criando, assim, novas imagens, também chamadas de imagens sintéticas. Deste modo, o objetivo do trabalho foi realizar o mapeamento de áreas semeadas com soja e milho utilizando fusão espaço-temporal de imagens Landsat 8 e MODIS. Na primeira parte do trabalho, foram separadas culturas agrícolas de outros alvos. A classificação gerada serviu de entrada em um dos algoritmos de classificação, o Flexible Spatiotemporal Data Fusion (FSDAF), na segunda parte do trabalho. Nessa parte, além deste algoritmo, também foram utilizados os algoritmos Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM) e Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM) para gerar imagens nas safras de verão 2016/2017. Então, foram criados 5 cenários de classificação. Nos 1º e 2º foram considerados a utilização apenas das imagens espectrais das imagens Landsat 8 livres de nuvens. As 3º, 4º e 5º foram realizadas com as imagens geradas pelo STARFM, ESTARFM e FSDAF. No 3º cenário foram utilizadas as métricas espectrais das imagens Landsat 8 e as imagens espectrais gerados pelos algoritmos de fusão, no 4º foram considerados as métricas estatísticas e no 5º as métricas fenológicas extraídas do perfil temporal do Enhanced Vegetation Index (EVI). Os cenários que utilizaram métricas fenológicas do EVI a partir de imagens geradas pelo FSDAF e STARFM obtiveram melhores resultados, com exatidão global de 93,11 e 91,33%, respectivamente, resultados estes estatisticamente melhores que os obtidos apenas com as imagens Landsat 8 existentes. Assim, a utilização de métricas fenológicas obtidas de imagens sintéticas são importantes alternativas para o mapeamento de soja e milho.
Palavras-Chave: | Data mining; Fusão de imagens espaço-temporal; Fusion of spatio-temporal images; Métricas estatísticas; Métricas fenológicas; Mineração de dados; Phenological metrics; Statistical metrics.
Thesagro: | Milho; Sensoriamento Remoto; Soja.
Thesaurus Nal: | Remote sensing.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/191987/1/TS-LucasOldoni.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (20014-1) - UPA - TS - DD -  -  -  - DIS