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Previous issue date: 2013-02-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The Remote Sensing has many techniques and technologies which are able to be applied in agriculture. Among these applications are the analysis of images taken by satellites that are in orbit around the Earth. In this work were used orbital images from Landsat 5 TM and 7 ETM+ about the years 2001, 2004 and 2009 in order to analyze the performance of the application of different vegetation indices such as
NDVI, NRVI, SAVI, MSAVI2, AVI and TTVI. Statistical techniques were used as well as image processing, such as visual analysis, Histogram, Index Universal Image Quality (IQI) and Mean Square Error. Among the assessment techniques used were the most appropriate visual analysis in conjunction with the application of the IQI and histogram to detect differences in rates of phenological cycles of discrimination
agricultural crops, natural vegetation and soils without vegetation. Indexes that showed the lowest performances were CTVI, followed by TTVI and AVI. The application of these vegetation indices enabled the monitoring of land use in the study area over the three years, without the need for continuous trips to the field.Although the spatial resolution is 30 meters, which is considered moderate for the case study, the images from Landsat 5 TM and Landsat 7 ETM were appropriate for this study. / O Sensoriamento Remoto possui diversas técnicas e tecnologias que podem ser aplicadas na Agricultura. Entre essas técnicas está a análise de imagens obtidas por
satélites que estão em órbita ao redor da Terra. Nesse trabalho foram trabalhadas imagens orbitais do Satélite Landsat 5 TM e 7 ETM+ dos anos de 2001, 2004 e 2009
de uma região do município de Ponta Grossa, visando analisar o desempenho da aplicação de diferentes índices de vegetação, como o NDVI, NRVI, SAVI, MSAVI2,AVI, CTVI e TTVI. Foram também utilizadas análises estatísticas e técnicas de processamento de imagem, como análise visual, histograma, Índice de Qualidade Universal da Imagem (IQI) e Erro Médio Quadrático. Dentre as técnicas de avaliação
utilizadas, as mais adequadas foram a análise visual em conjunto com o histograma e a aplicação do IQI para verificar as diferenças dos índices na discriminação de ciclos fenológicos de culturas agrícolas, vegetação natural e solos sem cobertura vegetal. Os índices que apresentaram os menores desempenhos foram o CTVI, seguido do TTVI e AVI, respectivamente. A aplicação desses índices de vegetação
possibilitou o monitoramento do uso do solo da área estudada ao longo dos três anos, sem a necessidade de idas continuas ao campo. Embora a resolução espacial seja de 30 metros, considerada moderada para o estudo de caso, as imagens do
Satélite Landsat 5 TM e Landsat 7 ETM+ foram adequadas para o presente estudo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uepg.br:prefix/159 |
| Date | 25 February 2013 |
| Creators | Rodrigues, Thalita Scharr |
| Contributors | Vaz, Maria Salete Marcon Gomes, Ribeiro, Selma Regina Aranha, Falate, Rosane, Sanches, Ionildo José |
| Publisher | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, Programa de Pós Graduação Computação Aplicada, UEPG, BR, Computação para Tecnologias em Agricultura |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG, instname:Universidade Estadual de Ponta Grossa, instacron:UEPG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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