Reforma Agrária no Brasil: Classificação Baseado em Objeto e Reflectância Acumulada no Monitoramento e Fiscalização da Terra
A automatização do monitoramento e fiscalização do uso e cobertura do solo em projetos de assentamento do Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) utilizando sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento podem otimizar, reduzir custos e qualificar as atividades de produtores...
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Universidade Federal de Uberlândia
2020-03-01
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doaj-b3868da277b146ebbb2a34d279dbf5f52021-02-18T17:29:39ZengUniversidade Federal de UberlândiaRevista Brasileira de Cartografia0560-46131808-09362020-03-0172110010910.14393/rbcv72n1-4854548545Reforma Agrária no Brasil: Classificação Baseado em Objeto e Reflectância Acumulada no Monitoramento e Fiscalização da TerraRamon Chaves de Araújo0Tati de Almeida1Rejane Ennes Cicerelli2Suzan Pequeno Rodrigues3Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária - INCRA, Coordenação-Geral de Cartografia. Universidade de Brasília -UnB, Instituto de GeociênciasUniversidade de BrasíliaUniversidade de Brasília -UnB, Instituto de GeociênciasA automatização do monitoramento e fiscalização do uso e cobertura do solo em projetos de assentamento do Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) utilizando sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento podem otimizar, reduzir custos e qualificar as atividades de produtores rurais. Assim, esse trabalho apresenta uma proposta de uso de classificação orientada ao objeto em imagens do satélite Sentinel-2A 1C, a partir da reflectância acumulada e mineração de dados em projetos de assentamento no Bioma Cerrado. Foram empregados softwares livres e gratuitos: QGIS na classificação das imagens Sentinel-2A; InterImage na segmentação das imagens, definição e exportação dos atributos de cada segmento que basearam a classificação e Weka na mineração de dados dos atributos. As classificações com técnica da reflectância acumulada tiveram melhores índices de acurácia (exatidão global e índice Kappa), mas a melhora se deu nas classes relativas à vegetação natural do Bioma Cerrado, não ocorrendo nas classes de Culturas Diversas e Silvicultura. Os programas utilizados executaram de forma satisfatória todos os procedimentos propostos para a consecução dos objetivos do trabalho, demonstrando sua aplicabilidade no monitoramento do projeto de assentamento.http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/48545sentinel-2classificação orientada ao objetoreflectância acumuladamineração de dados |
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A automatização do monitoramento e fiscalização do uso e cobertura do solo em projetos de assentamento do Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) utilizando sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento podem otimizar, reduzir custos e qualificar as atividades de produtores rurais. Assim, esse trabalho apresenta uma proposta de uso de classificação orientada ao objeto em imagens do satélite Sentinel-2A 1C, a partir da reflectância acumulada e mineração de dados em projetos de assentamento no Bioma Cerrado. Foram empregados softwares livres e gratuitos: QGIS na classificação das imagens Sentinel-2A; InterImage na segmentação das imagens, definição e exportação dos atributos de cada segmento que basearam a classificação e Weka na mineração de dados dos atributos. As classificações com técnica da reflectância acumulada tiveram melhores índices de acurácia (exatidão global e índice Kappa), mas a melhora se deu nas classes relativas à vegetação natural do Bioma Cerrado, não ocorrendo nas classes de Culturas Diversas e Silvicultura. Os programas utilizados executaram de forma satisfatória todos os procedimentos propostos para a consecução dos objetivos do trabalho, demonstrando sua aplicabilidade no monitoramento do projeto de assentamento. |
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