@MastersThesis{Gürtler:2003:EsÁrAg,
author = "G{\"u}rtler, Salete",
title = "Estimativa de {\'a}rea agr{\'{\i}}cola a partir de
sensoriamento remoto e banco de pixels amostrais",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2003",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2003-03-28",
keywords = "imagens de sat{\'e}lite, sistemas de informa{\c{c}}{\~a}o
geogr{\'a}fica, identifica{\c{c}}{\~a}o de culturas, Landsat 5,
agricultura, cana-de-a{\c{c}}ucar, soja, milho, amostragem,
satellite imagery, geographic information systems (GIS), crop
identification, landsat 5, agriure, sugar cane, soybeacultns,
corn, sampling.",
abstract = "As metodologias para levantamentos de safras agr{\'{\i}}colas em
escala municipal, estadual ou nacional est{\~a}o muito aqu{\'e}m
do ideal em termos de custo operacional e qualidade das
estimativas. Este estudo teve como objetivo principal criar uma
metodologia baseada em banco de dados geogr{\'a}ficos relacional,
para facilitar a identifica{\c{c}}{\~a}o de pontos amostrais em
imagens orbitais e permitir gerar estimativas de {\'a}rea
agr{\'{\i}}cola para as principais culturas presentes na
{\'a}rea de estudo (cana-de-a{\c{c}}{\'u}car, soja e milho),
por munic{\'{\i}}pio, nas safras de 2000, 2001 e 2002. Foram
utilizadas 22 imagens dos sensores TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7
para determinar o uso agr{\'{\i}}cola e
n{\~a}o-agr{\'{\i}}cola, nos trezentos pontos que constituem o
painel amostral dos munic{\'{\i}}pios paulistas de Guar{\'a},
Ipu{\~a} e S{\~a}o Joaquim da Barra, para as tr{\^e}s safras. O
emprego de imagens de sat{\'e}lite para a
identifica{\c{c}}{\~a}o da cultura por an{\'a}lise visual,
associado a um painel de pontos amostrais, permitiu o levantamento
do uso agr{\'{\i}}cola, reduzindo o trabalho de campo e
fornecendo estimativas objetivas de {\'a}rea agr{\'{\i}}cola
ocupada por grandes culturas, como a cana-dea{\c{c}}{\'u}car e a
soja. Al{\'e}m disso, as informa{\c{c}}{\~o}es geradas,
armazenadas em um banco de dados geogr{\'a}fico, permitiu o
estudo multitemporal da {\'a}rea de estudo, o que facilitou o
aproveitamento das informa{\c{c}}{\~o}es associadas ao dinamismo
da paisagem agr{\'{\i}}cola. As estimativas originadas pelo
m{\'e}todo de expans{\~a}o direta dos dados amostrais
apresentaram baixo coeficiente de varia{\c{c}}{\~a}o para as
estimativas de cana-de-a{\c{c}}{\'u}car e soja, inferior a 15%.
Para as culturas de baixa ocorr{\^e}ncia como milho,
algod{\~a}o, feij{\~a}o, sorgo e milheto, as estimativas
apresentaram alto coeficiente de varia{\c{c}}{\~a}o. As
estimativas calculadas neste trabalho foram comparadas {\`a}s
estimativas de safra do IBGE e do IEA/CATI. No caso da
cana-de-a{\c{c}}{\'u}car, o res{\'{\i}}duo em
rela{\c{c}}{\~a}o aos dados oficiais foi pequeno para as safras
de 2000 e 2002, em torno de 1% e de 3%; enquanto que para 2001,
atingiu -18%. Para a soja, o erro relativo ficou pr{\'o}ximo de
11%, 11% e 13% para 2000, 2001 e 2002, respectivamente. De maneira
geral, a metodologia apresentada neste trabalho foi {\'u}til para
estimar {\'a}reas agr{\'{\i}}colas, e poderia ser considerada
como uma ferramenta para gerar as estimativas oficiais. ABSTRACT:
The methodology for national, state and municipal agriculture crop
surveys must be efficient in terms of budget and estimate quality.
This study has as main objective to create a methodology based on
relational geographic database, in order to improve the
identification of sampling points using orbital images to generate
crop area estimates for the main cultures in the study area for
three years. We used 22 images from TM/Landsat-5 and
ETM+/Landsat-7 and field work as the main data source. A sampling
frame of 300 points were randomly selected for unicipalities of
Guar{\'a}, Ipu{\~a} and S{\~a}o Joaquim da Barra and were
monitored for three consecutive years. Multitemporal satellite
images, used to identify the crops by visual analysis associated
to a sampling frame, improved the crop surveys, reduced the
fieldwork and provided objective estimates of the main cultures
such as sugarcane and soybean. Furthermore, the estimate data
recorded into the relational geographic database allowed the
multitemporal study and the analysis of the dynamic of the
agriculture landscape. The estimates generated by the direct
expansion method of the sampling data seemed to provide good
quality to the estimates when measured by coefficient of
variation, mainly for crops with large areas, such as sugarcane
and soybean. The crops of low occurrence, such as corn, cotton,
bean and sorghum, presented high coefficient of variation for the
estimates. The estimates calculated in these study were compared
to the official estimates. For sugarcane the relative errors in
relation to the official data were small for 2000 and 2002 -
around 1% and 3%, while for 2001 it was -18%. For soybean, the
relative errors were around 11%, 11% and 13% for 2000, 2001 and
2002, respectively. In general, the methodology applied to this
study region proved to be useful for crop areas estimates, and
could be considered as a tool for improving official estimates.",
committee = "Formaggio, Antonio Roberto (presidente) and Epiphanio, Jos{\'e}
Carlos Neves (orientador) and Valeriano, M{\'a}rcio de Morisson
and Vicente, Maria Carlota Meloni and Pinto, Hilton Silveira",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Estimates of crop area using remote sensing and database of
sampling pixels",
language = "pt",
pages = "179",
ibi = "6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/yk8Ji",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/yk8Ji",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "28 abr. 2024"
}