Sensoriamento remoto para o levantamento espectro-temporal e estimativa de área de culturas agrícolas / Remote sensing for spectral-temporal analysis and crop area estimation

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2004

RESUMO

A atividade agrícola é de grande importância para o desempenho da economia brasileira, o que torna a previsão de safras imprescindível. As estatísticas agrícolas nacionais são predominantemente baseadas em entrevistas com pessoas ligadas ao meio agrícola, são de caráter subjetivo e não-probabilístico, e dificultam a realização de avaliações estatísticas. Assim sendo, o Brasil ainda não possui uma metodologia operacional e objetiva para todo o território. Neste contexto, o presente trabalho teve como hipóteses que levantamentos agrícolas amostrais obtidos com auxílio de dados de sensoriamento remoto são precisos e objetivos, o que possibilita a avaliação estatística da metodologia empregada; e que um conhecimento mais detalhado do comportamento espectral das culturas se faz necessário para melhor explorar os dados de sensoriamento remoto. Esta pesquisa teve como objetivo geral fazer uma análise do comportamento espectro-temporal de culturas agrícolas e obter a estimativa de área agrícola das principais culturas de uma determinada região, a partir de uma metodologia baseada em sensoriamento remoto. Teve como objetivos específicos fazer uma análise multitemporal baseada em imagens Landsat para levantar o perfil espectro-temporal das culturas e mata dos municípios de Guará, Ipuã e São Joaquim da Barra, SP; obter as estimativas de área das principais culturas agrícolas (cana-de-açúcar e soja) da área de estudo, para o ano civil de 2003, utilizando um sistema amostral por pontos; e obter e analisar o erro dessas estimativas. Com o estudo espectro-temporal foi possível separar os alvos analisados em quatro grupos: soja e feijão; cana-de-açúcar, milho e mata; sorgo, milheto, pastagem e palhada; e solo exposto. Pelos resultados foi verificado que a metodologia empregada para a estimativa de área agrícola foi eficiente para as culturas de cana-de-açúcar e soja. O uso de painéis amostrais compostos exclusivamente por pontos agrícolas geraram resultados mais precisos do que painéis com pontos agrícolas e não-agrícolas. O CV (coeficiente de variação) foi menor quanto maior foi a área ocupada pela cultura. A estimativa de área total foi melhor do que a estimativa feita por município.

ASSUNTO(S)

sensoriamento remoto análise multitemporal análise espectral identificação de culturas satélite landsat imagem de satélite remote sensing temporal resolution spectrum analysis crop identification landsat satellite satellite imagery

ACESSO AO ARTIGO

Documentos Relacionados