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

Palavras-chave: Sentinel-2, classificação orientada ao objeto, reflectância acumulada, mineração de dados

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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Publicado
2020-03-30
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, v. 72, n. 1, p. 100-109, 30 mar. 2020.
Seção
Artigos Originais