Reforma Agrária no Brasil: Classificação Baseado em Objeto e Reflectância Acumulada no Monitoramento e Fiscalização da Terra

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Ramon Chaves
https://orcid.org/0000-0002-8747-5839
Tati de Almeida
https://orcid.org/0000-0002-6387-8254
Rejane Ennes
https://orcid.org/0000-0001-7592-6527
Suzan Pequeno
https://orcid.org/0000-0002-3256-8544

Resumo

A automatização do monitoramento e fiscalização do uso e cobertura do solo em projetos de assentamento do Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) utilizando sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento podem otimizar, reduzir custos e qualificar as atividades de produtores rurais. Assim, esse trabalho apresenta uma proposta de uso de classificação orientada ao objeto em imagens do satélite Sentinel-2A 1C, a partir da reflectância acumulada e mineração de dados em projetos de assentamento no Bioma Cerrado. Foram empregados softwares livres e gratuitos: QGIS na classificação das imagens Sentinel-2A; InterImage na segmentação das imagens, definição e exportação dos atributos de cada segmento que basearam a classificação e Weka na mineração de dados dos atributos. As classificações com técnica da reflectância acumulada tiveram melhores índices de acurácia (exatidão global e índice Kappa), mas a melhora se deu nas classes relativas à vegetação natural do Bioma Cerrado, não ocorrendo nas classes de Culturas Diversas e Silvicultura. Os programas utilizados executaram de forma satisfatória todos os procedimentos propostos para a consecução dos objetivos do trabalho, demonstrando sua aplicabilidade no monitoramento do projeto de assentamento.

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Como Citar
ARAÚJO, R. C. de; DE ALMEIDA, T.; CICERELLI, R. E.; RODRIGUES, S. P. Reforma Agrária no Brasil: Classificação Baseado em Objeto e Reflectância Acumulada no Monitoramento e Fiscalização da Terra. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 72, n. 1, p. 100–109, 2020. DOI: 10.14393/rbcv72n1-48545. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/48545. Acesso em: 5 nov. 2024.
Seção
Artigos Originais

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