Mapeamento de Áreas Agrícolas com Máquina de Vetor de Suporte no Noroeste de Minas Gerais, Brasil
A agricultura é um dos setores que mais se destaca na economia do Brasil, sendo necessário muitas vezes o emprego do sensoriamento remoto, para identificação da expansão das áreas agrícolas e estimativas da sua produção. Esse trabalho tem por objetivo mapear as áreas agrícolas do noroeste de Minas...
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Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Universidade Federal do Rio de Janeiro
2020-04-01
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Series: | Anuário do Instituto de Geociências |
Subjects: | |
Online Access: | http://www.anuario.igeo.ufrj.br/2020_01/2020_01_33_41.pdf |
Summary: | A agricultura é um dos setores que mais se destaca na economia do Brasil, sendo necessário muitas vezes o emprego do sensoriamento remoto, para identificação da expansão das áreas agrícolas e estimativas da sua produção. Esse trabalho tem por objetivo
mapear as áreas agrícolas do noroeste de Minas Gerais por meio de máquina de vetor de suporte e comparar os resultados obtidos
com o censo estatístico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Para identificação das áreas agrícolas foi utilizado o algoritmo Service Vector Machine e imagens dos satélites e sensores Landsat 8 / OLI e Terra / MODIS. As amostras de treinamento do
algoritmo foram obtidas por meio de imagem de alta resolução espacial, disponível no programa Google Earth Pro, nas classes rios,
floresta, agricultura, pastagem e silvicultura. O mapeamento utilizando imagem do sensor OLI apresentou melhor Acurácia Global
(0,81) e Kappa (0,66). A classificação com imagem OLI e MODIS apresentaram maior precisão na classe agricultura quando comparada as demais classes, apresentando confusão com pastagem, em decorrência da alta fitomassa da pastagem na época de aquisição
das imagens (verão). O cálculo das áreas agrícolas demonstra superestimativa do Service Vector Machine (SVM) na classificação das
imagens OLI e MODIS, com forte relação dos dados MODIS com o censo do IBGE (R²=0,83). Apenas municípios com áreas agrícolas superiores a 50.000 ha apresentaram menor erro na estimativa das áreas agrícolas. A aplicação do algoritmo mostra-se potencial
para mapeamento da agricultura por meio de imagens dos sensores MODIS e OLI, porém deve-se avaliar a época de aquisição das
imagens orbitais e variações nos parâmetros do algoritmo para melhorar a acurácia da classificação. |
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ISSN: | 1982-3908 0101-9759 |