Aplicação de logica fuzzy para estimativa de area plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2005
Autor(a) principal: Antunes, João Francisco Gonçalves, 1965-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Agricultura - Estatísticas
Sensoriamento remoto
Reconhecimento de padrões
Vegetação e clima - Classificação
Lógica fuzzy
Harvest forecast
Remote sensing
NDVI
NDMI
Pattern recognition
Image classification
Fuzzy set
Fuzzy logic
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1601381
Resumo: Orientador: Jurandir Zullo Junior
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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 trabalhoAbstract: An early accurate estimation of agricultural crop areas, such as soybean, is fundamental for the Brazilian economy. The draining forecast and the estimation of agricultural production commercialization are strategic to Brazil, since they are directly related to planning, costs and price. Recent technological progress of data acquisition from orbital remote sensing makes possible to improve harvest forecast, reducing more and more the level of subjectivity. Although designed for meteorological aims, the AVHRR-NOAA images of high temporal resolution, have been used for the crop monitoring. However, its low spatial resolution might cause the spectral mixture of the different land cover classes within the same pixel and it can lead to accuracy problems on crop area estimation. The main objective of the work was to develop an automatic classification methodology with the application of fuzzy logic for pattern recognition in AVHRR-NOAA images, using vegetation indices to estimate the soybean crop areas at sub-pixel level. For eight soybean producer counties in the West region of the Paraná State, it was possible to obtain the crop area estimation at the end of january 2004, prior to the harvest period, on the contrary of the official surveys that extend until the end of the harvest, besides using subjective data collected on the field. The soybean crop area estimation based on fuzzy classification showed to be highly correlated with the reference area estimation obtained from the soybean mask and by direct expansion, being an indicative of good accuracy. And also presented high correlation, marked out with the official estimations from SEAB/DERAL and IBGE. In both comparisons, the level of general relative error was acceptable. The system developed for processing and products generation of AVHRR-NOAA images had proved to be a fundamental infrastructure tool, due to its capacity to combine automation and accuracy to the work methodologyMestradoPlanejamento e Desenvolvimento Rural SustentávelMestre em Engenharia Agrícola[s.n.]Zullo Junior, Jurandir, 1963-Assad, Eduardo DelgadoLamparelli, Rubens Augusto CamargoRodrigues, Luiz Henrique AntunesUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia AgricolaPrograma de Pós-Graduação não informadoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASAntunes, João Francisco Gonçalves, 1965-20052005-01-09T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf91f. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1601381ANTUNES, João Francisco Gonçalves. Aplicação de logica fuzzy para estimativa de area plantada da cultura de soja utilizando imagens AVHRR-NOAA. 2005. 91f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1601381. Acesso em: 27 fev. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/359388porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T04:21:15Zoai::359388Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T04:21:15Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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