Detecção De Áreas Agrícolas Com Irrigação Por Pivô Central Usando Sensoriamento Remoto E Visão Computacional

Identificação De Áreas Irrigadas Por Pivô Central No Estado De Goías Através Do Uso De Técnicas De Visão Computacional

“…Para interpretar essas imagens de satélite utiliza-se técnicas de detecção para identificar as características de interesse [3] [5]. Em geral usa-se classificadores para averiguar a similaridade de pixels em uma imagem, monitorando a mudança do uso do solo ao longo do tempo [5] [6]. Tradicionalmente essa classificação é feita por meio de interpretação visual [3].…”

“…Apesar de essa ser uma metodologia conceitualmente simples, o processo de identificação pode ser laborioso, principalmente quando a área observada é extensa (sobretudo locais com vegetação esparsa, áreas irrigadas e áreas urbanas) ou a imagem apresenta ruídos e sombras [3] [6]. Nesse sentido, a fim de auxiliar o procedimento de inspeção, podese empregar técnicas de visão computacional como ferramenta complementar ao geoprocessamento de imagens aéreas [6].…”

“…Um exemplo dessa prática é o trabalho de Souza e Ruhoff [6], no qual os autores selecionaram duas áreas com alta concentração de pivôs no Estado da Bahia e usaram a Transformada de Hough (TH) para detectar de forma automática os círculos das áreas irrigadas. Os fragmentos de imagem foram obtidos da missão Sentinel 2 (2015) e os percentuais de acerto após a aplicação da transformada foram de 93,86% para a primeira área, e 100% para a segunda área [6]. Os resultados obtidos mostraram-se promissores ainda que houvesse a necessidade de aplicar a técnica proposta em áreas maiores, bem como avaliar os resultados usando um coeficiente de concordância [6].…”

“…Os fragmentos de imagem foram obtidos da missão Sentinel 2 (2015) e os percentuais de acerto após a aplicação da transformada foram de 93,86% para a primeira área, e 100% para a segunda área [6]. Os resultados obtidos mostraram-se promissores ainda que houvesse a necessidade de aplicar a técnica proposta em áreas maiores, bem como avaliar os resultados usando um coeficiente de concordância [6].…”

“…Considerando a importância do sensoriamento remoto para monitorar o crescimento das áreas irrigadas a pivô central, com vistas ao planejamento do uso adequado dos recursos hídricos nas bacias hidrográficas e servir como indicador de tecnificação agrícola em determinadas regiões [7]. Somado a isso, leva-se em conta também a dificuldade de inspecionar manualmente os padrões circulares dos pivôs em grandes áreas [6] [7]. E, por fim, considera-se também o potencial da visão computacional como ferramenta para análise de imagens de satélite por meio de segmentação (delimitação de objetos homogêneos), ao invés do método tradicional de classificação por pixel [6] [7].…”