SPCB (05. : 2007 : Águas de Lindóia, SP) - Resumos Expandidos
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Item Classificação automática de imagens de satélites no mapeamento da região cafeeira de Patrocínio, MG(2007) Bernardes, Tiago; Alves, Helena Maria Ramos; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Embrapa - CaféImagens orbitais representam uma boa opção na coleta de dados sobre a superfície terrestre reduzindo custos e tempo necessários à sua realização. O uso de imagens de satélite representa uma ferramenta de grande utilidade para fins de mapeamento devido à sua grande abrangência em termos de área, periodicidade de imageamento em intervalos curtos, possibilidade de análise visual e espectral e baixo custo de aquisição. O sensoriamento remoto e o processamento digital de imagens fornecem dados que podem ser manipulados e integrados a outros tipos de dados em sistemas de informações geográficas, possibilitando a obtenção de informações importantes sobre a superfície terrestre. A idéia básica em classificação de dados multiespectrais é identificar grupos de atributos espaciais e isolá-los usando alguns limites de decisão. A classificação automática de imagens visa à categorização da cobertura da terra distinguindo as composições de diferentes materiais superficiais (Crosta, 1999). Os valores de nível de cinza de cada pixel são agrupados e associados a um tipo de cobertura da superfície terrestre imageada. A distinção entre os padrões de uso da terra é possível graças ao comportamento específico dos objetos ao longo do espectro eletromagnético, ou seja, os objetos da superfície terrestre interagem (reflectância, absorbância e transmitância) com a radiação eletromagnética de maneira diferenciada em função do comprimento de onda e de suas características bio-físico-químicas. Este trabalho visa à avaliação da qualidade de diferentes métodos de classificação automática de uma imagem do satélite Landsat para geração de um mapa de uso atual do município de Patrocínio, importante polo cafeeiro do estado de Minas Gerais. O processamento digital da imagem foi realizado pelo SPRING (Sistema para Processamento de Informações Georreferenciadas) do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). Os classificadores automáticos utilizados foram: MaxVer (Máxima Verossimilhança), caracterizado como do tipo "pixel a pixel", Isoseg e Battacharya, considerados como classificadores por região. Para avaliação dos mapeamentos obtidos com os classificadores foi usado o mapeamento gerado por interpretação visual da mesma imagem. Para medição da acurácia foram usadas matrizes de contingência e o coeficiente de concordância Tau. O melhor índice obtido foi para a classificação pelo algoritmo Battacharya, seguido dos classificadores MaxVer e Isoseg. O relevo suavizado da região, que reduz a influência do sombreamento no comportamento espectral das coberturas, associado ao padrão da agricultura regional em que extensas áreas são ocupadas com culturas anuais e perenes colaborou para o bom desempenho dos classificadores. Em outras áreas cafeeiras do estado, onde o relevo é montanhoso e o uso agrícola muito segmentado, os mesmos classificadores apresentaram índices de acurácia inferiores.Item Exatidão de classificações automáticas de uma imagem Landsat 5 TM para a região cafeeira de Machado, MG(2007) Santos, Walbert J. R.; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Bernardes, Tiago; Alves, Helena Maria Ramos; Silveira, Sandra P. S.; Embrapa - CaféO presente trabalho avalia a acurácia de dois classificadores automáticos disponíveis no Sistema de Informação Geográfica SPRING para o mapeamento de uso e ocupação da terra da região cafeeira de Machado, MG. Foram utilizados os classificadores: Battacharya, "por região"; e o Máxima Verossimilhança (Maxver), "pixel a pixel" para a imagem Landsat 5 TM e como referência foi utilizada a imagem do satélite Spot 4 classificada visualmente e validada em campo. Ambos algoritmos demonstraram baixo rendimento para a região. Posteriormente às classificações, foram criadas matrizes de erro, comparando as classificações automáticas com a visual. O desempenho das classificações foi avaliado pelos índices de exatidão Global, Kappa e Tau. O baixo desempenho das classificações pode ser explicado pela região cafeeira de Machado possuir um relevo muito movimentado, proporcionando regiões sombreadas e lavouras cafeeiras contíguas a fragmentos de vegetação nativa, os quais apresentam resposta espectral semelhante.Item Delimitação de um território potencial para a produção de cafés de qualidade diferenciada nos municípios de Campestre, Machado e Poço Fundo, MG(2007) Alves, Helena Maria Ramos; Bernardes, Tiago; Silveira, Miguel A. da; Nicolella, Gilberto; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Embrapa - CaféEste trabalho visa à avaliação da influência de parâmetros ambientais e padrões sócio-econômicos na definição de um território fisiograficamente favorável à produção de cafés especiais dentro da região formada pelos municípios de Machado, Campestre e Poço Fundo. Para delimitação deste território foi realizado o zoneamento da região em unidades ambientais preliminarmente denominadas segundo os processos ou feições geomorfológicas predominantes. Estas unidades foram avaliadas quanto à distribuição das principais características do meio físico, como altitude, declividade e solos. Dentre as unidades delineadas foi selecionada a mais favorável ao desenvolvimento da cultura cafeeira que foi denominada Território Demarcado. Esta unidade serviu de base às especulações sobre o padrão sócio-econômico dos produtores e possibilidades de desenvolvimento de estruturas de produção visando à obtenção de cafés especiais. Esta região também se caracteriza pelo predomínio de feições favoráveis a uma agricultura de pequeno porte e mão-de-obra familiar.Item Estruturação, modelagem e implantação do banco de dados geográfico para cafeicultura do sul de minas, utilizando o modelo de dados OMT-G (Object Modelling Technique - Geographic)(2007) Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Silveira, Sandra P. S.; Bernardes, Tiago; Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Embrapa - CaféGeotecnologias, dentre elas o sensoriamento remoto e os sistemas de informação geográfica (SIG), têm sido utilizadas para agilizar estudos e planejamento da agricultura. No caso da cultura do café, podem facilitar a avaliação da distribuição das áreas cafeeiras, com a sua quantificação e o entendimento das relações entre os sistemas de produção e o ambiente. Este trabalho descreve a estruturação, modelagem e a implantação do banco de dados geográfico do Sistema de Informação da Cafeicultura do Sul de Minas por meio do SIG-SPRING. O OMT-G foi o modelo utilizado para a modelagem dos dados geográficos gerados neste banco. Os resultados obtidos estão disponibilizados no Portal Vertical GeoSolos - http://www.epamig.br/geosolos.Item Classificação automática de imagens de satélites no mapeamento da região cafeeira de Patrocínio, MG(2007) Bernardes, Tiago; Alves, Helena Maria Ramos; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Embrapa - CaféImagens orbitais representam uma boa opção na coleta de dados sobre a superfície terrestre reduzindo custos e tempo necessários à sua realização. O uso de imagens de satélite representa uma ferramenta de grande utilidade para fins de mapeamento devido à sua grande abrangência em termos de área, periodicidade de imageamento em intervalos curtos, possibilidade de análise visual e espectral e baixo custo de aquisição. O sensoriamento remoto e o processamento digital de imagens fornecem dados que podem ser manipulados e integrados a outros tipos de dados em sistemas de informações geográficas, possibilitando a obtenção de informações importantes sobre a superfície terrestre. A idéia básica em classificação de dados multiespectrais é identificar grupos de atributos espaciais e isolá-los usando alguns limites de decisão. A classificação automática de imagens visa à categorização da cobertura da terra distinguindo as composições de diferentes materiais superficiais (Crosta, 1999). Os valores de nível de cinza de cada pixel são agrupados e associados a um tipo de cobertura da superfície terrestre imageada. A distinção entre os padrões de uso da terra é possível graças ao comportamento específico dos objetos ao longo do espectro eletromagnético, ou seja, os objetos da superfície terrestre interagem (reflectância, absorbância e transmitância) com a radiação eletromagnética de maneira diferenciada em função do comprimento de onda e de suas características bio-físico-químicas. Este trabalho visa à avaliação da qualidade de diferentes métodos de classificação automática de uma imagem do satélite Landsat para geração de um mapa de uso atual do município de Patrocínio, importante polo cafeeiro do estado de Minas Gerais. O processamento digital da imagem foi realizado pelo SPRING (Sistema para Processamento de Informações Georreferenciadas) do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). Os classificadores automáticos utilizados foram: MaxVer (Máxima Verossimilhança), caracterizado como do tipo "pixel a pixel", Isoseg e Battacharya, considerados como classificadores por região. Para avaliação dos mapeamentos obtidos com os classificadores foi usado o mapeamento gerado por interpretação visual da mesma imagem. Para medição da acurácia foram usadas matrizes de contingência e o coeficiente de concordância Tau. O melhor índice obtido foi para a classificação pelo algoritmo Battacharya, seguido dos classificadores MaxVer e Isoseg. O relevo suavizado da região, que reduz a influência do sombreamento no comportamento espectral das coberturas, associado ao padrão da agricultura regional em que extensas áreas são ocupadas com culturas anuais e perenes colaborou para o bom desempenho dos classificadores. Em outras áreas cafeeiras do estado, onde o relevo é montanhoso e o uso agrícola muito segmentado, os mesmos classificadores apresentaram índices de acurácia inferiores.