Data/hora: 11/06/2024 16:06:01

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 01/12/2005
Data da última atualização: | 20/03/2023
Autoria: | ANTUNES, J. F. G.
Afiliação: | JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA.
Título: | Aplicação de lógica fuzzy para estimativa de área plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA.
Ano de publicação: | 2005
Fonte/Imprenta: | 2005.
Páginas: | 91 f.
Idioma: | Português
Notas: | Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas.
Conteúdo: | A estimativa precisa com antecedência à época da colheita de áreas plantadas com culturas agrícolas, como a soja, é de fundamental importância para a economia brasileira. A previsão do escoamento e comercialização da produção agrícola é estratégica para o Brasil, pois estão diretamente relacionados com o planejamento, custos e preço. Com o recente avanço tecnológico na obtenção de dados por sensoriamento remoto orbital é possível melhorar a previsão de safras, diminuindo cada vez mais o nível de subjetividade. Embora designadas para fins meteorológicos, as imagens AVHRR-NOAA de elevada repetitividade temporal, têm sido utilizadas para o monitoramento agrícola. Porém, a sua baixa resolução espacial faz com que possa ocorrer a mistura espectral das classes de cobertura do solo dentro de um mesmo pixel e isso pode acarretar problemas de imprecisão na estimativa de área plantada de uma cultura agrícola. O objetivo principal do trabalho foi desenvolver uma metodologia de classificação automática com a aplicação de lógica fuzzy para o reconhecimento de padrões em imagens AVHRR-NOAA, utilizando índices de vegetação para estimar a área plantada de soja no nível sub-pixel. Para oito municípios produtores de soja da região oeste do Estado do Paraná, foi possível obter a estimativa de área no final de janeiro de 2004, com antecedência em relação à época da colheita, ao contrário dos levantamentos oficiais que se estendem até o final da safra, além de utilizarem dados subjetivos vindos do campo. As estimativas de área de soja baseadas em classificação fuzzy mostraram-se altamente correlacionadas com as estimativas de área de referência obtidas a partir da máscara de soja e por expansão direta, sendo um indicativo de boa precisão. E também apresentaram alta correlação, balizadas com as estimativas oficiais da SEAB/DERAL e do IBGE. Em ambas comparações, o nível de erro relativo geral foi aceitável. O sistema desenvolvido para processamento e geração de produtos das imagens AVHRR-NOAA mostrou-se uma ferramenta fundamental de infra-estrutura, por aliar automação e precisão a metodologia do trabalho.
Palavras-Chave: | Classificação de imagens; Lógica nebulosa; NDMI; NDVI; Previsão de safras; Reconhecimento de padrões.
Thesagro: | Agricultura; Estatística; Sensoriamento Remoto; Vegetação.
Categoria do assunto: | --
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/4324/1/TS-Aplicacao-Logica-JoaoFrancisco-2005.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (11032-1) - UPC - TS - PP -  -  - 2005.00002 - DIS