@MastersThesis{Oliveira:2002:ApAg,
author = "Oliveira, J{\'u}lio C{\'e}sar de",
title = "{\'{\I}}ndice para avalia{\c{c}}{\~a}o de
segmenta{\c{c}}{\~a}o (IAVAS): uma aplica{\c{c}}{\~a}o em
agricultura",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2002",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2002-04-29",
keywords = "sensoriamento remoto, processamento de imagem,
segmenta{\c{c}}{\~a}o de imagem, Landsat, agricultura.",
abstract = "A procura de maior objetividade nas estimativas das {\'a}reas
agr{\'{\i}}colas por meio de t{\'e}cnicas de sensoriamento
remoto vem ganhando import{\^a}ncia mundial, onde se busca obter
resultados com maior anteced{\^e}ncia, maior precis{\~a}o e
menor custo quando comparados aos resultados gerados pelas
t{\'e}cnicas subjetivas tradicionalmente utilizadas. Considerando
a import{\^a}ncia da determina{\c{c}}{\~a}o da
superf{\'{\i}}cie cultivada em um sistema de previs{\~a}o de
safras, torna-se fundamental a obten{\c{c}}{\~a}o desse
levantamento de uma forma cada vez mais objetiva e confi{\'a}vel.
Analisando as {\'a}reas agr{\'{\i}}colas em contexto amplo (nos
n{\'{\i}}veis municipal ou estadual) e considerando a
abrang{\^e}ncia dos dados orbitais, a extra{\c{c}}{\~a}o dos
limites dos talh{\~o}es por algoritmos segmentadores representa
um passo essencial no processo de avalia{\c{c}}{\~a}o de
{\'a}reas agr{\'{\i}}colas e classifica{\c{c}}{\~a}o do
uso/cobertura do solo. Partindo da hip{\'o}tese de que a
t{\'e}cnica de classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens por
regi{\~o}es, associada aos dados oriundos de sensoriamento
remoto, {\'e} um meio eficaz para estimar {\'a}rea plantada, a
presente pesquisa tem como objetivo geral o desenvolvimento um
sistema quantitativo para avalia{\c{c}}{\~a}o dos resultados
gerados no processo de segmenta{\c{c}}{\~a}o de imagens
digitais. Tal sistema de avalia{\c{c}}{\~a}o baseia-se em
medidas de discrep{\^a}ncia, em rela{\c{c}}{\~a}o a um dado de
refer{\^e}ncia, dos seguintes par{\^a}metros: n{\'u}mero de
pol{\'{\i}}gonos; comprimento total de linhas; vari{\^a}ncia
das {\'a}reas dos pol{\'{\i}}gonos; centro de massa mais
pr{\'o}ximo e faixa de coincid{\^e}ncia. A metodologia aqui
apresentada define tamb{\'e}m crit{\'e}rios para a escolha dos
limiares (similaridade e {\'a}rea) para o algoritmo de
segmenta{\c{c}}{\~a}o por crescimento de regi{\~o}es, bem como
a an{\'a}lise do comportamento desses limiares sobre o produto da
segmenta{\c{c}}{\~a}o. A {\'a}rea de estudo na presente
pesquisa corresponde aos munic{\'{\i}}pios de Ipu{\~a},
Guar{\'a} e S{\~a}o Joaquim da Barra localizados no norte do
Estado de S{\~a}o Paulo, os quais representam significativamente
as condi{\c{c}}{\~o}es gerais da agricultura do Estado. A partir
dos resultados obtidos, verificou-se que o sistema quantitativo
proposto mostrou-se competente no processo de
avalia{\c{c}}{\~a}o dos resultados gerados pelo algoritmo
segmentador. O par de limares 16/24 (similaridade/{\'a}rea)
forneceu a melhor segmenta{\c{c}}{\~a}o para a {\'a}rea de
estudo com base nos dados de refer{\^e}ncia obtidos no
levantamento de campo. Por{\'e}m, ao adotar a
interpreta{\c{c}}{\~a}o visual pelo operador como dado de
refer{\^e}ncia para a avalia{\c{c}}{\~a}o da
segmenta{\c{c}}{\~a}o, os pares de limiares 16/44 e 16/45
proporcionaram as melhores segmenta{\c{c}}{\~o}es. ABSTRACT:
Remote sensing techniques are been increasingly used for obtaining
more rapid, accurate and cheap agricultural statistics comparing
with the current subjective used methodologies. One important
aspect of these methodologies is the estimation of the crop areas
that must be made in an objective way. Orbital data may allow
approaches in the municipality or in the county levels, so that
the use of segmentation algorithms for extracting the crop plots
limits is an essential step in the process of agricultural land
use classification. Thus, the main objective of the present
research is the development of a quantitative method for
evaluating results of orbital imagery segmentation. Such an
evaluation system is based on discrepancy measures of following
reference parameters: number of polygons; total line lengths;
polygon areas variance; closer mass center and certain overlaying
region. Proposed methodology also defines criteria for selecting
thresholds (area and similarity) for the used segmentation
algorithm that was a region growth one. The study area
corresponded to Ipu{\~a}, Guar{\'a} and S{\~a}o Joaquim da
Barra municipalities in the north of S{\~a}o Paulo State, Brazil,
representing significantly the agricultural conditions of this
State. From the obtained results it was verified that the proposed
quantitative methodology was suitable and competent for defining
the segmentation thresholds. The area/similarity thresholds pair
16/24 provided the best segmentation results for the study area
when considering reference data obtained with field data. But,
when reference data were obtained by the user through manual
interpretation, the thresholds that produced the best segmentation
results were 16/44 and 16/45.",
committee = "Banon, Gerald Jean Francis (presidente) and Formaggio, Antonio
Roberto (orientador) and Epiphanio, Jos{\'e} Carlos Neves
(orientador) and Moreira, Maur{\'{\i}}cio Alves and Rocha,
Jansle Vieira da",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "An index for evaluation of digital imagery segmentation (IAVAS):
application in agriculture.",
language = "pt",
pages = "160",
ibi = "6qtX3pFwXQZsFDuKxG/xmCrn",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZsFDuKxG/xmCrn",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "28 abr. 2024"
}