%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/jeferson/2003/06.02.07.29
%2 sid.inpe.br/jeferson/2003/06.02.07.29.06
%T Estimativa de área agrícola a partir de sensoriamento remoto e banco de pixels amostrais
%J Estimates of crop area using remote sensing and database of sampling pixels
%D 2003
%8 2003-03-28
%9 Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)
%P 179
%A Gürtler, Salete,
%E Formaggio, Antonio Roberto (presidente),
%E Epiphanio, José Carlos Neves (orientador),
%E Valeriano, Márcio de Morisson,
%E Vicente, Maria Carlota Meloni,
%E Pinto, Hilton Silveira,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K imagens de satélite, sistemas de informação geográfica, identificação de culturas, Landsat 5, agricultura, cana-de-açucar, soja, milho, amostragem, satellite imagery, geographic information systems (GIS), crop identification, landsat 5, agriure, sugar cane, soybeacultns, corn, sampling.
%X As metodologias para levantamentos de safras agrícolas em escala municipal, estadual ou nacional estão muito aquém 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 geográficos relacional, para facilitar a identificação de pontos amostrais em imagens orbitais e permitir gerar estimativas de área agrícola para as principais culturas presentes na área de estudo (cana-de-açúcar, soja e milho), por município, nas safras de 2000, 2001 e 2002. Foram utilizadas 22 imagens dos sensores TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7 para determinar o uso agrícola e não-agrícola, nos trezentos pontos que constituem o painel amostral dos municípios paulistas de Guará, Ipuã e São Joaquim da Barra, para as três safras. O emprego de imagens de satélite para a identificação da cultura por análise visual, associado a um painel de pontos amostrais, permitiu o levantamento do uso agrícola, reduzindo o trabalho de campo e fornecendo estimativas objetivas de área agrícola ocupada por grandes culturas, como a cana-deaçúcar e a soja. Além disso, as informações geradas, armazenadas em um banco de dados geográfico, permitiu o estudo multitemporal da área de estudo, o que facilitou o aproveitamento das informações associadas ao dinamismo da paisagem agrícola. As estimativas originadas pelo método de expansão direta dos dados amostrais apresentaram baixo coeficiente de variação para as estimativas de cana-de-açúcar e soja, inferior a 15%. Para as culturas de baixa ocorrência como milho, algodão, feijão, sorgo e milheto, as estimativas apresentaram alto coeficiente de variação. As estimativas calculadas neste trabalho foram comparadas às estimativas de safra do IBGE e do IEA/CATI. No caso da cana-de-açúcar, o resíduo em relação 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 próximo de 11%, 11% e 13% para 2000, 2001 e 2002, respectivamente. De maneira geral, a metodologia apresentada neste trabalho foi útil para estimar áreas agrícolas, 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 Guará, Ipuã and São 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.
%@language pt
%3 publicacao.pdf