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Consultar: Programa de Ps-Graduao em Agronomia

Incio > Dissertaes e Teses > Cincias Agrrias > Agronomia > Programa de Ps-Graduao em Agronomia

Ttulo [PT]: Estimativa e discriminao de reas de soja [Glycine max L.] no estado do Paran com dados mono e multitemporais do sensor MODIS
Autor(es): Carlos Antonio da Silva Junior
Palavras-chave [PT]:

Soja. Espectrorradiometria. ndices de vegetao. Redes neurais artificiais. Sensoriamento remoto. Geobia. Paran. Brasil.
Palavras-chave [EN]:
Soy. Spectroradiometry. Vegetation indices. Artificial neural networks. Remote sensing. GEOBIA. Paran. Brazil.
rea de concentrao: Solos e Nutrio de Plantas
Titulao: Mestre em Agronomia
Banca:
Marcos Rafael Nanni [Orientador] - UEM
Edvard Elias de Souza Filho - UEM
Vitor Matheus Bacani - UFMTS
Resumo:
Resumo: O monitoramento da dinmica da vegetao, principalmente em atividades agrcolas com a utilizao de tcnicas de sensoriamento remoto tem no somente alavancado pesquisas, mas tambm atendendo uma necessidade do reconhecimento dos padres territoriais de um local. As imagens de satlite, principalmente do sensor MODIS, apresentam potencial relevante no mapeamento de extensas reas agrcolas no Brasil, uma vez que culturas como a soja so cultivadas na poca do vero com constantes presenas de nuvens. Assim, as imagens deste sensor possibilitam por diferentes motivos o mapeamento, tais como: resoluo temporal e espectral, faixa de imageamento e disponibilizao gratuita. Com isso, o objetivo que norteia este trabalho verificar o potencial para estimar e mapear reas cultivadas com a cultura da soja por meio de imagens MODIS com e sem sries-temporais no estado do Paran. Para caracterizao das amostras das reas de soja foram coletados pontos com GPS distribudos no Estado. Tambm foram cultivadas plantas de soja em casa de vegetao para correlacionar leitura espectral laboratorial e orbital. Sries-temporais EVI e PVI de imagens MODIS dos anos-safras 2010/2011 e 2011/2012 foram utilizados para confeco dos mapas de reas de soja, com algoritmos de rotinas de redes neurais artificiais, anlise orientada em geo-objeto, componentes principais, classificao supervisionada, parcialmente no-supervisionada e ndices de vegetao. Alm disso, foi desenvolvido o ndice PCEI (Perpendicular Crop Enhancement Index) baseado na linha do solo e determinado por rvore de deciso, para automatizar o mapeamento de reas com plantas de soja. Os mapas foram avaliados por parmetros Kappa e Exatido Global, com comparao feita por teste Z (K = 0,05). Os resultados mostraram que o mapeamento realizado pela anlise orientada em geo-objeto, redes neurais e PCEI apresentam condies satisfatrias para tal finalidade. A anlise da srie-temporal utilizada no ndice PCEI permitiu distino de outras culturas agrcolas, sendo analisado desde o preparo do solo at a colheita. O mapeamento e discriminao das reas de soja no Paran demonstraram-se viveis com imagens MODIS, o que na sistematizao apresentou resultados dos parmetros analisados suficientes.

Abstract: The monitoring of dynamics vegetation, mainly in agricultural activities with the use of techniques of remote sensing not only has increased research, but also answers a need recognition of the territorial patterns of a local. Satellite images, chiefly from MODIS sensor, show a significant potential in the mapping of extensive agricultural areas in Brazil, once crops as the soybeans are cultivated in the summer with constant presence of clouds. Thus, the images from this sensor allows mapping through different reasons, such as: temporal and spectral resolution, swath and free availability. Therewith, the guiding objective of this research is verify the potential to estimate and map cultivated areas with the soybean crop over MODIS images with and without time-series at the Paran State. For the characterization of samples from soybean areas, were collected points with GPS distributed in the State. Also were cultivated soybean plants in a greenhouse to correlate laboratory and orbital spectral reading. Time-series EVI and PVI of MODIS images from harvests-year 2010/2011 and 2011/2012 were used for confection of the maps of soybean areas, with routines algorithms of artificial neural networks, oriented analysis in geo-object, main components, overseen classification, partially no overseen and vegetation indexes. Furthermore, was developed the PCEI (Perpendicular Crop Enhancement Index) index based on the soil line and determined by decision tree, to automate the mapping of areas with soybean plants. The maps were evaluated through parameters Kappa and Overall Accuracy with comparison done by Z test (K = 0.05). The results showed that mapping done over the oriented analysis in geo-object, neural networks and PCEI present satisfactory conditions for this purpose. The analysis of time-series used in PCEI index allows distinction from other agricultural crops, been analyzed since the soil prepare until de harvest. Mapping and discrimination of soybean areas at Paran demonstrated to be viable with MODIS images what that in systematization showed sufficient results of the analyzed parameters.
Data da defesa: 06/03/2014
Cdigo: vtls000214110
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2014
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Marcos Rafael Nanni
Instituio: Universidade Estadual de Maring. Centro de Cincias Agrrias. Programa de Ps-Graduao em Agronomia
Nvel: Dissertao (mestrado em Agronomia)/
UEM: Departamento de Agronomia

Responsavel: zenaide
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: CARLOS ANTONIO DA SILVA JUNIOR Dissertao.pdf
Tamanho: 17884 Kb (18313487 bytes)
Criado: 21-09-2015 11:13
Atualizado: 21-09-2015 12:04
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