Identificação do modo de colheita da cana-de-açúcar em imagens multitemporais landsat-like

Autor: Bruna Aparecida Silva Dias, Bruno Schultz, Ieda Del'Arco Sanches, Isaque Daniel Eberhardt, Jussara dos Santos Rosendo
Jazyk: English<br />Portuguese
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Revista Brasileira de Cartografia, Vol 70, Iss 2 (2018)
Druh dokumentu: article
ISSN: 0560-4613
1808-0936
77116011
Popis: O Brasil é o principal produtor mundial da cana-de-açúcar, no entanto, um ponto crítico na produção dessa cultura é a prática da queima para facilitar a colheita manual, que resulta em impactos ambientais, sociais e econômicos. Visando conhecer e minimizar estes impactos, o uso de sensoriamento remoto é bastante indicado para o monitoramento da cana-de-açúcar, incluindo a identificação do modo de colheita. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo mapear e identificar o modo de colheita da cana-de-açúcar na mesorregião do Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba (TM), em Minas Gerais, durante um período de sete meses (abril a outubro de 2015) empregando imagens multitemporais. Os seguintes passos foram adotados: 1) mapeamento das áreas cultivadas com cana-de-açúcar; 2) identificação da época de colheita da cana; e 3) do modo de colheita (corte mecanizado ou com emprego do fogo). A metodologia consistiu na utilização de imagens multitemporais dos sensores OLI/Landast-8, ETM+/Landsat-7 e AWiFS/ResourceSat-2 na composição colorida RGB NIR-SWIR-Red. As técnicas de pré-processamento adotadas incluíram correção geométrica (AWiFS), preenchimento de falhas (ETM+) e normalização por Aparência Equalizada (todas as imagens). Foram gerados dois mapas de cana-de-açúcar por classificação automática utilizando os classificadores J48 e Random Forest (RF). Uma referência de campo foi obtida com base nos dados do mapeamento de cana de 2013 do INPE, os quais foram atualizados para o ano 2015 por um intérprete experiente. Essa referência serviu para validação dos mapas temáticos gerados. Comparando os dois métodos de classificação automáticos adotados, o melhor resultado de mapeamento de cana foi obtido com o RF. A análise do perfil espectro-temporal dos talhões de cana-de-açúcar em imagens Landsat-like permitiu identificar com eficiência o período e modo de colheita dessa cultura. Os resultados obtidos mostram que em 2015, no TM, os meses de maior intensificação da colheita da cana foram setembro e outubro, sendo que, 75,13% da área total destinada ao cultivo da cana-de-açúcar foi colhido por meio do sistema mecanizado e 24,87% utilizaram o uso da queima na pré-colheita.
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