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Comparação entre imagens pancromaticas do satelite Ikonos-II e Landsat/ETM + na identificação de plantios de cafe (Coffea arabica)Ramirez, Glaucia Miranda 18 November 2002 (has links)
Orientador: Jurandir Zullo Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-04T22:25:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2002 / Resumo: O uso de técnicas de sensoriamento remoto orbital e geoprocessamento representa significativo avanço para os levantamentos de dados da agricultura, dados o seu caráter multiespectral e sua repetividade. Sua aplicação no monitoramento de culturas torna-se cada vez mais importante, principalmente com a possibilidade do uso de sensores de melhor resolução espacial, espectral, temporal e radiométrica. Este trabalho teve como objetivo a avaliação do impacto do aumento das resoluções espacial e radiométrica da imagem pancromática do IKONOS-II na identificação de plantios de café (Coffea arabica) e sua comparando com a imagem do LANDSAT/ETM+. A área de estudo está localizada no município de Pedregulho, na Fazenda Taquari, aonde foram selecionados 50 talhões com plantios de café, sendo levantados em campo dados referentes à altura, idade, espaçamento e variedade de cada talhão. A análise estatística utilizada para avaliar os dados das duas imagens (imagem do satélite IKONOS-II e do LANDSAT/ETM+, bandas 3, 4 e 5) foi o teste de Tukey e a análise de correlação. As imagens analisadas mostraram-se eficientes na identificação de talhões com características diferentes em campo, sendo que a imagem do IKONOS-II com valor de reflectância foi a que apresentou melhor desempenho. Para os talhões com características iguais em campo, as imagens analisadas não se mostraram eficientes, independentemente do satélite utilizado. As correções atmosférica e radiométrica na imagem do IKONOS-II não proporcionaram ganho nas análises realizadas. Cerca de 68% dos talhões identificados na imagem do IKONOS-II puderam ser localizados na imagem do LANDSAT/ETM+. A correlações significativas entre as bandas 3, 4 e 5 do LANDSAT/ETM+ e o canal pancromático do IKONOS-II indica uma forma de ligação entre as imagens dos dois satélites que permitirá aproveitar as vantagens de cada um na determinação da área plantada / Abstract: The use of orbital remote sensing and geoprocessing techniques represents significant advance for agriculture data surveying, considering its multispectral feature and repetitiveness. Its application for crop monitoring becomes more important, mainly with the possibility of using the sensors of high spatial, spectral, temporal and radiometric resolution. This work aimed the evaluation of the high spatial and radiometric resolutions from pancromatic images of IKONOS-II in the identification of coffee (Coffea arabica) planting areas, and its comparison to LANDSAT/ETM+ imagery. The study area is located in the city of Pedregulho, Taquari farm, where 50 coffee areas were selected. In each area it was collected information about plant¿s features, like height, age, spacing and variety. The statistic analysis used to evaluate the data (from IKONOS-II panchromatic imagery and from LANDSAT/ETM+, bands 3, 4 and 5) was done using Tukey¿s test and the correlation¿s analysis. According to the accomplished analysis, the images showed to be efficient in the identification of coffee areas with different field features, and the calibrated IKONOS-II image showed the best results. Considering the areas with similar field features, both analyzed satellite images didn¿t showed to be efficient in the coffee identification. The atmospheric and radiometric corrections applied on the IKONOS-II image didn¿t improve the analysis results. More than the half of the identified areas in the IKONOS-II image could be found in the LANDSAT/ETM+ image (68%). The significant correlation between LANDSAT/ETM+ (bands 3, 4 and 5) and IKONOS-II panchromatic channel shows a link between both satellite images / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola
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