Título:	Mapeamento da cultura cafeeira por meio de classificação automática utilizando atributos espectrais, texturais e fator de iluminaçao.
Autoria:	MARUJO, R. de F. B. MOREIRA, M. A. VOLPATO, M. M. L. ALVES, H. M. R.
Afiliação:	Rennan de Freitas Bezerra Marujo, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais/INPE - Departamento de Sensoriamento Remoto/DSR; Maurício Alves Moreira, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais/INPE - Departamento de Sensoriamento Remoto/DSR; Margarete Marin Lordelo Volpato, Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais/EPAMIG - Laboratório de Geoprocessamento/ GEOSOLOS; HELENA MARIA RAMOS ALVES, CNPCa.
Ano de publicação:	2017
Referência:	Coffee Science, Lavras, v. 12, n. 2, p. 164-175, abr./jun. 2017
Conteúdo:	O café, importante produto nas exportações brasileiras, necessita de constante monitoramento para que os sistemas de previsão de safras existentes sejam confiáveis. Imagens orbitais de média resolução espacial são ferramentas com grande potencial para mapeamento do uso do solo e identificação de culturas agrícolas. Nesta pesquisa, visando o mapeamento de áreas cafeeiras, avaliou-se o desempenho da classificação baseada em objetos, associada a técnicas de mineração de dados, aplicada em imagens OLI/Landsat-8. Foram feitas três classificações automáticas, a primeira constando exclusivamente atributos espectrais, a segunda acrescentando atributos texturais e a terceira, incluindo também classes de iluminação do terreno. Foram utilizadas seis imagens multiespectrais, datadas de três diferentes estádios fenológicos da cultura: frutificação, granação e repouso. A validação das classificações foi feita por meio do Método de Monte Carlo utilizando como referência mapas visualmente interpretados. As classificações feitas exclusivamente com atributos espectrais resultaram, para a classe café, exatidão média de 57%. Não houve estádio fenológico que proporcionasse maior exatidão à classe café, entretanto ao incluir os atributos texturais, a exatidão da classe café melhorou para 76%. Assim, observa-se que atributos texturais mostraram-se importantes para detecção automática de áreas cafeeiras.
Thesagro:	Sensoriamento remoto Café
NAL Thesaurus:	Remote sensing
Palavras-chave:	SRTM Landsat-8
Notas:	Título em inglês: Coffee crop detection by automatic classification using spectral and textural attributes and illumination factor.
Tipo do material:	Artigo de periódico
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em periódico indexado (SAPC)