SPCB - Simpósio de Pesquisa dos Cafés do Brasil

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    MAPEAMENTO DE ÁREAS CAFEEIRAS POR CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA UTILIZANDO MEDIDAS TEXTURAIS
    (2009) Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Embrapa - Café
    A classificação automática de imagens de satélite para o mapeamento de áreas cafeeiras não tem obtido bons resultados. Este mapeamento, em sua grande maioria, ainda é feito visualmente, o que demanda muito mais tempo de processamento e de horas de trabalho do intérprete especialista. O mapeamento visual é preferido no caso do café devido ao problema da ambigüidade espectral entre as classes de café e mata nativa. Partindo do pressuposto de que a textura desses dois alvos é muito utilizada pelo interpretador no momento da classificação visual dos mesmos, este trabalho teve como objetivo estudar os padrões texturais do café e da mata, e classificá-los utilizando o classificador textural presente no software Texture. Os testes foram realizados sobre imagens do satélite Landsat 5, sensor TM, bandas 3 e 4. Os melhores resultados foram gerados utilizando as medidas cluster shade, uma quantização de 256 níveis de cinza e janela de 3x3 pixels. Esses parâmetros levaram a um kappa de 86%, o que corrobora a hipótese de que as medidas de textura podem ser usadas satisfatoriamente para o mapeamento automático de áreas cafeeiras.