%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.02.08.43
%2 sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.02.09
%F 7054
%T Integração de sensoriamento remoto, sistema de informações geográficas e banco de dados, na identificação de culturas agrícolas de inverno
%J Integration of remote sensing, geographic information systems and databases, to identify winter agricultural crops
%D 1993
%8 1993-12-21
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%P 161
%A Ortiz, Manoel Jimenez,
%E Formaggio, Antonio Roberto (presidente/orientador),
%E Almeida Filho, Raimundo,
%E Ponzoni, Flavio Jorge,
%E Angulo Filho, Rubens,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C Sao Jose dos Campos
%K agricultura, Guaira (SP), Sistemas de Informação Geográfica (SIG), culturas de inverno, classificação imagens, integração de dados, identificação de cultura, máxima verossimilhança, crop identification, data base, management systems, data integration, farm crop, Geographic Information Systems (GIS), image classification, data acquisition, data bases, winter.
%X O presente trabalho, apresenta o desenvolvimento de uma metodologia para a identificação de culturas agrícolas irrigadas de inverno na região do município de Guaira (SP) para o ano de 1991, utilizando um banco de imagens multitemporais e dados auxiliares de campo, referentes há três anos consecutivos (1988, 1989 e 1990). A partir das imagens e dos dados auxiliares, foi possível, utilizando um sistema de tratamento de imagens (SITIM), um sistema de informações geográficas (SGI) e um sistema gerenciador de banco de dados (dBase IV), realizar a integração destes dados multifontes e multitemporais, visando identificar as culturas agrícolas. Com o intuito de avaliar os resultados obtidos pela metodologia desenvolvida, a área de estudo foi classificada digitalmente utilizando-se um algoritmo de máxima verossimilhança. Sendo posteriormente os dois resultados comparados através da estatística "KAPPA", obtendo-se índices de 0,668974 (muito bom) para o método de classificação proposto e 0,472170 (bom), para método que utilizou a classificação digital. Os valores obtidos permitiram concluir que a área de estudo classificada com a metodologia proposta, obteve um índice geral de desempenho superior, em relação a classificação digital, de 28,93 \%. A pesquisa alertou também para os problemas encontrados no momento da integração de dados multifontes, sugerindo a utilização de um sistema de geoprocessamento com uma concepção mais moderna. ABSTRACT: This work presents the development of a methodology to identify winter irrigated agricultural crops in Guaira region, State of Sao Paulo, to the year 1991, using a multitemporal imagery dataset and ground auxiliary data, covering three consecutive years (1988, 1989, and 1990)from images and auxiliary data made possible using an image treatment system (SITIM), a geographic information system (GIS), and a database management system (dBASE 4)to realize the integration of these 'multifonts' and multitemporal data to identify the agricultural crops. With the purpose of evaluating the gathered results with the proposed method, the study area was digitally classified using a likelihood algorithm. Later, both results were compared using 'Kappa statistics,' supplying the indexes of 0.668974 (very good)to the proposed method and 0.472170 (good) to the digital classification method. The gathered values showed that the classified area with the proposed method provided a general index with better performance than the digital classification, about 28.93 \%. The research also allowed the identification of problems at the moment of 'multifont' data integration, suggesting the use of a modern geoprocessing system.
%@language pt
%3 publicacao.pdf