Biblioteca do Café
URI permanente desta comunidadehttps://thoth.dti.ufv.br/handle/123456789/1
Navegar
2 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Multitemporal variables for the mapping of coffee cultivation areas(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2019) Souza, Carolina Gusmão; Arantes, Tássia Borges; Carvalho, Luis Marcelo Tavares de; Aguiar, PolyanneThe objective of this work was to propose a new methodology for mapping coffee cropping areas that includes multitemporal data as input parameters in the classification process, by using the Landsat TM NDVI time series, together with an object-oriented classification approach. The algorithm BFAST was used to analyze coffee, pasture, and native vegetation temporal profiles, allied to a geographic object-based image analysis (GEOBIA) for mapping. The following multitemporal variables derived from the R package greenbrown were used for classification: mean, trend, and seasonality. The results showed that coffee, pasture, and native vegetation have different temporal behaviors, which corroborates the use of these data as input variables for mapping. The classifications using temporal variables, associated with spectral data, achieved high-global accuracy rates with 93% hit. When using Only temporal data, ratings also showed a hit percentage above 80% accuracy. Data derived from Landsat TM time series are efficient for mapping coffee cropping areas, reducing confusion between targets and making the classification process more accurate, contributing to a correct characterization and mapping of objects derived from a RapidEye image, with a high spatial solution.Item Análise espectro temporal de produtos do sensor MODIS como diagnóstico para a cafeicultura de precisão(Universidade Federal de Lavras, 2015-08-07) Santos, Wesley Batista dos; Alves, Marcelo de CarvalhoA cafeicultura é uma atividade agrícola e econômica de grande importância no mercado brasileiro. Apesar da importância social e econômica para o País, a cafeicultura carece de informações complementares do seu sistema de produção. O sensoriamento remoto, através de imagens e produtos de satélites disponibilizadas gratuitamente, como é o caso do sensor MODIS, pode constituir um instrumento fundamental para o mapeamento e monitoramento da cultura do café. Desta forma, objetivou-se neste trabalho, analisar a aplicação de produtos do sensor MODIS como dados diagnósticos para a cafeicultura de precisão. A área de estudo está localizada no município de Campos Gerais/MG, com uma área de 461,28 ha de lavoura cafeeira, dividido em talhões experimentais. Foram utilizadas duas séries temporais adquiridas do INPE: (a) série temporal EVI2 do sensor MODIS; (b) série de precipitação pluvial (mm/mês), do sensor TRMM. Outra série utilizada, adquirida do NTSG, foi a de Evapotranspiração (mm/mês) do produto MOD16A2/A3 do sensor MODIS e também foi coletado “in situ” dados da propriedade em estudo, como: área, cultivar, produtividade, entre outros. Os dados coletados, foram selecionados e organizados em um banco de dados. Após a criação do banco, foram geradas as curvas espectrais e realizada a correlação e regressão para as variáveis (dados). Os resultados mostraram que o EVI é influenciado pelo índice de umidade e evapotranspiração, e por sua vez o EVI influencia na produtividade da lavoura. Portanto, para diagnósticos na cafeicultura de precisão, é necessário a utilização de produtos com melhores resoluções espaciais em relação aos produtos do sensor MODIS.