Sistema para Detecção Automática de Pivôs usando Dados de Uso e Cobertura da terra
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Resumo
A gestão dos recursos hídricos é fundamental para sustentar à vida e as atividades econômicas. O aumento da mecanização na agricultura, principalmente por meio de sistemas de irrigação por pivô central, é um desafio, pois consome grande parte deles. O Brasil está entre os 10 maiores em termos de área irrigada (8,2 × 106 ha), tornando fundamental o monitoramento. Assim, apresentamos uma abordagem baseada em processamento digital de imagens e machine learning para identificação pivôs. A metodologia foca na transformada circular de Hough (CHT) e classificadores balanced random forest (BRF) usando índices de vegetação (NDVI/SAVI) gerados a partir de imagens Landsat 8 e dados de uso e cobertura da terra (LULC) fornecidos pelo projeto MapBiomas. Os círculos candidatos a pivôs identificados nas imagens são filtrados com base na resposta espectral da vegetação e nas características da forma dos objetos presentes nessas áreas. Nossa abordagem foi capaz de detectar 7358 pivôs, atingindo um recall de 83,86% para as 52 órbitas/pontos analisadas no Brasil quando comparada ao mapeamento realizado pela Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA). Em algumas, o recall atingiu até 100%. O treinamento do BRF com atributos espectrais e geométricos permitiu à identificação de pivôs em áreas de cultivo devido à maior amplitude dos índices de vegetação em detrimento a áreas de vegetação nativa, e características das formas dos alvos delimitados pelo filtro passa-altas Sharr. A boa precisão alcançada mostra à robustez do método na detecção de pivôs em grande escala espacial e temporal.
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