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dc.contributor.advisorAntunes, Alzir Felippe Buffara, 1960-pt_BR
dc.contributor.authorMaranha, Leandro Guimarães, 1990-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicaspt_BR
dc.date.accessioned2019-03-21T17:53:46Z
dc.date.available2019-03-21T17:53:46Z
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/58932
dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Alzir Felippe Buffara Antunespt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas. Defesa : Curitiba, 31/07/2018pt_BR
dc.descriptionInclui referências: p.80-85pt_BR
dc.descriptionÁrea de concentração: Fotogrametria e Sensoriamento Remotopt_BR
dc.description.abstractResumo: A detecção de áreas irrigadas por meio de imagens orbitais ainda é um desafio devido à diversidade de métodos e sistemas utilizados para o fornecimento de água às culturas agrícolas. Entretanto, o sistema de irrigação por pivô central cria uma forma geométrica circular ou semicircular no local onde utilizado, produzindo padrões bem definidos em imagens orbitais de alta ou média resoluções espaciais, que podem ser explorados no desenvolvimento de rotinas semiautomatizadas para mapeamento destas áreas. Neste sentido, a abordagem GEOBIA fornece meios metodológicos que permitem automatizar parte do processo de identificação de áreas irrigadas por pivôs centrais utilizando, sobretudo, descritores de forma, e de modo complementar descritores espectrais e texturais. O objetivo geral deste estudo é analisar a aplicabilidade de classificação orientada a objetos em imagens de média resolução espacial (??30 metros) para detecção de áreas irrigadas por pivôs centrais. A área de estudo é o município de Guaíra, localizado no Estado de São Paulo - Brasil. Este município se destaca como importante pólo de agricultura irrigada, sendo que no ano de 2014 existiam instalados cerca de 350 equipamentos de irrigação por pivô central, ocupando uma área de mais de 14 mil hectares. Uma série temporal de imagens OLI/Landsat-8 foi composta por seis cenas (órbita/ponto 221/074) distribuídas entre os meses de abril e setembro de 2014, pertencendo ao período de estiagem da região, o que aumentou a ocorrência de equipamentos de irrigação ativos. A metodologia central deste estudo é desenvolvida no software eCognition® Developer 8.8, onde foram realizados três experimentos. No primeiro experimento a série temporal utilizada foi composta por imagens com resolução espacial de 30 metros, a segmentação multirresolução foi utilizada para criar oito níveis hierárquicos e a classificação dos objetos-imagem pertencentes às áreas irrigadas por pivôs centrais foi realizada utilizando somente descritores de forma. No segundo experimento a série temporal utilizou imagens fusionadas, cuja resolução espacial foi de 15 metros, foram criados 10 níveis hierárquicos e a classificação também ocorreu somente com descritores de forma. O terceiro experimento se diferenciou do segundo apenas na classificação, onde descritores espectrais e texturais foram utilizados em conjunto com os de forma. Os resultados da classificação foram avaliados em termos quantitativos e qualitativos. No primeiro experimento, a classificação teve acurácia global de 70,72% e foram detectadas 215 unidades de pivôs centrais. O segundo experimento pôde detectar 228 unidades de pivôs centrais, sendo que a acurácia geral da classificação foi de 75%. O terceiro experimento apresentou os melhores resultados na classificação, onde foi possível detectar 253 unidades de pivôs centrais, com acurácia global de 83,22%. A abordagem GEOBIA apresentou desempenho satisfatório na classificação de áreas irrigadas por pivôs centrais, sendo eficiente no reconhecimento e extração de padrões em imagens orbitais de média resolução espacial, desta forma, conclui-se que a metodologia desenvolvida neste estudo pode ser utilizada para a implementação de rotinas semiautomáticas mapeamento de pivôs centrais. Palavras-chave: Segmentação multirresolução. Série temporal. Descritores de forma. Fator de circularidade.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: The detection of irrigated areas through satellite images still remains a challenge due to the diversity of methods and systems used to provide water to crops. However, the center pivot irrigation system creates a circular or semicircular geometric shape in the place where it is used, producing well defined patterns in high and medium spatial resolution images that can be explored in the development of automated routines for mapping these areas. For this, the GEOBIA approach provides methodological means that allows automating part of the process of center pivot irrigated areas identification using mainly shape features, and to complement spectral and textural features. The mainly objective of this study is to analyze the applicability of object-oriented image classification in 30 meters and 15 meters spatial resolution images, for the detection of center pivot irrigated areas. In this work, the study area is the municipality of Guaíra, located in São Paulo State - Brazil. Guaíra is an important center of irrigated crop production and in the year 2014 there were installed 350 center pivot systems, occupying an area of more than 14,000 ha. A temporal series of OLI/Landsat-8 images was composed by six scenes (Path/Row 221/074) distributed between the months of April and September 2014, belonging to the region's drought season, which increased the occurrence of irrigation. The central methodology of this study is developed in eCognition® Developer 8.8 software, where three experiments were carried out. In the first experiment the time series used was composed of images with 30 meters spatial resolution, and multiresolution segmentation was used to create eight hierarchical levels and the classification of the image-objects belonging to the center pivots irrigated areas performed using only shape features. In the second experiment, the time series used fused images whose spatial resolution was 15 meters, ten hierarchical levels were created and the classification also occurred only with shape features. The third experiment differed from the second only in the classification, where spectral and textural features were used in association with shape features. The results of the classification were evaluated in quantitative and qualitative terms. In the first experiment, the classification had an overall accuracy of 70.72% and 215 units of center pivots were detected. The second experiment was able to detect 228 units of center pivots, and the overall accuracy of the classification was 75%. The third experiment presented the best results in the classification, where it was possible to detect 253 units of center pivots, with an overall accuracy of 83.22%. The shapes features presented satisfactory performance in the classification process Keywords: Multiresolution segmentation. Time series. Shape features. Circularity factor.pt_BR
dc.format.extent85 p. : il. (algumas color.).pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectEngenharia de irrigaçãopt_BR
dc.subjectGeodésiapt_BR
dc.subjectLandsat (Satelites)pt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.titleMapeamento semiautomático de áreas irrigadas por pivôs centrais por meio de análise espacial orientada a objetos em imagem Landsat 8pt_BR
dc.typeDissertação Digitalpt_BR


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