CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DA COLHEITA DA CANA-DE-AÇÚCAR UTILIZANDO MODELO LINEAR DE MISTURA ESPECTRAL

Conteúdo do artigo principal

Marcio Pupin Mello
Bernardo Friedrich Theodor Rudorff
Carlos Antonio Oliveira Vieira
Daniel Alves de Aguiar

Resumo

A cana-de-açúcar é atualmente a melhor opção para produção de etanol e pode contribuir de forma significativa na mitigação da intensificação do efeito estufa. Contudo, a prática da queima da palha na pré-colheita da cana ainda constitui um grande problema ambiental que precisa ser eliminado. O governo do Estado de São Paulo e o setor privado estabeleceram um protocolo visando extinguir gradualmente essa prática até 2014. As imagens de sensoriamento remoto possuem grande potencial no monitoramento do manejo da colheita da cana com e sem a queima da palha na pré-colheita. Atualmente esse monitoramento é realizado com um forte apoio na interpretação visual, que apesar de alcançar resultados de qualidade, é um trabalho moroso. Este artigo tem como principal objetivo propor uma metodologia de classificação automática, utilizando a técnica de Modelo Linear de Mistura Espectral, para identificar as áreas de cana-de-açúcar colhidas com e sem queima. Um mapa gerado por interpretação visual foi utilizado como referência na avaliação da qualidade da classificação automática, que apresentou um índice de exatidão global de 89,7%. A metodologia proposta apresentou-se como uma alternativa promissora na automatização do monitoramento da colheita da cana-de-açúcar com e sem queima da palha.

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Como Citar
MELLO, M. P.; RUDORFF, B. F. T.; VIEIRA, C. A. O.; AGUIAR, D. A. de. CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DA COLHEITA DA CANA-DE-AÇÚCAR UTILIZANDO MODELO LINEAR DE MISTURA ESPECTRAL. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 62, n. 2, 2011. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/43678. Acesso em: 16 ago. 2022.
Seção
Artigos
Biografia do Autor

Marcio Pupin Mello, INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Divisão de Sensoriamento Remoto

Bernardo Friedrich Theodor Rudorff, INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Divisão de Sensoriamento Remoto

Carlos Antonio Oliveira Vieira, UFV -Universidade Federal de Viçosa

Departamento de Engenharia Civil - DEC

Daniel Alves de Aguiar, INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Divisão de Sensoriamento Remoto

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