CLASSIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DA COLHEITA DA CANA-DE-AÇÚCAR UTILIZANDO MODELO LINEAR DE MISTURA ESPECTRAL
Conteúdo do artigo principal
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.
Downloads
Não há dados estatísticos.
Métricas
Carregando Métricas ...
Detalhes do artigo
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. DOI: 10.14393/rbcv62n2-43678. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/43678. Acesso em: 31 ago. 2024.
Edição
Seção
Artigos
![Licença Creative Commons](https://i.creativecommons.org/l/by/3.0/88x31.png)
Esta obra está licenciado com uma Licença Creative Commons Attribution 3.0 Unported License.
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
- Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Atribuição que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (veja "O Efeito do Acesso Aberto").