Mapeamento de áreas agrícolas na safra de verão a partir de imagens Landsat frente aos dados oficiais

Autores

  • Luís Guilherme Teixeira Crusiol Universidade Estadual de Maringá - Mestrando do Programa de Pós Graduação em Agronomia
  • Osvaldo Coelho Pereira Neto Universidade Estadual de Londrina - Professor adjunto do Departamento de Geociências na área de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento
  • Marcos Rafael Nanni Universidade Estadual de Maringá - Professor Associado do Departamento de Agronomia na área de Meio Ambiente, Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento
  • Anderson Antonio da Silva Gualberto Universidade Estadual de Maringá - Doutorando do Programa de Pós Graduação em Agronomia
  • Renato Herrig Furlanetto Universidade Estadual de Maringá - Mestrando do Programa de Pós Graduação em Agronomia
  • Carlos Antonio da Silva Junior Universidade do Estado de Mato Grosso, Departamento de Engenharia Florestal

DOI:

https://doi.org/10.18227/1982-8470ragro.v10i4.3098

Palavras-chave:

Geoprocessamento. Maxver. Uso do solo.

Resumo

O mapeamento das áreas agrícolas de uma determinada região é de fundamental importância, uma vez que se pode conhecer as condições das lavouras e inferir sobre produção e produtividade. O agronegócio exerce grande influência em diferentes setores da economia, tendo repercussões, também, sobre a dinâmica social. Assim, informações antecipadas sobre as condições das lavouras permitem ao governo e à diversas instituições ligadas ao agronegócio o planejamento de políticas de apoio à produção agrícola, levando à maximização dos lucros ou minimização de possíveis prejuízos. Nesse contexto, tecnologias de sensoriamento remoto e geoprocessamento assumem importância ímpar, já que podem monitorar, mapear e quantificar as áreas de produção agrícola. O bjetivou-se com o presente trabalho mapear as áreas agrícolas do município de Londrina em cinco safras de verão, confrontando os resultados obtidos com os dados oficiais. Foram utilizadas imagens Landsat 5 e 7 de cinco diferentes safras. Realizou-se o processamento digital e classificação do uso do solo das imagens por meio do software Spring e classificador Maxver, respectivamente. Os resultados obtidos apontaram baixa precisão da metodologia utilizada, de modo que houve grande superestimação dos dados em duas safras e subestimação dos dados em três safras. Conclui-se que a metodologia utilizada possui grande potencial de aplicabilidade desde que atendidos alguns pressupostos, como maior disponibilidade das imagens, melhoria na qualidade das imagens e disponibilização de dados oficiais seriados em safra de verão e inverno.

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Publicado

05/01/2017

Edição

Seção

Original Scientific Article