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Identificação de variedades de cana-de-açucar em tres classes texturais de solos, na região de Araraquara-SP, atraves da analise de nivel de cinza em imagens LANDSAT/TM

Orientador: Jansle Vieira Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-07-23T12:53:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1998 / Resumo: Visando a utilização de imagens do satélite LANDSATrrM na identificação de variedades de cana-de-açúcar, na região de Araraquara-SP (safras 91/92,92/93 e 93/94, correspondentes ao 1°, 2° e 3° cortes), foram utilizadas informações de variedades e texturas de solos, armazenados em banco de dados no Centro de Tecnologia Copersucar. Foram utilizadas três imagens LANDSATrrM com os canais 3, 4 e 5 da órbita ponto WRS 220-75 quadrante W, correspondentes as passagens de 21 de abril de 1991, 23 de abril de 1992 e 26 de abril de 1993. As variedades estudadas foram SP70-1143, SP71-1406 e SP71-6163 e as texturas de solos arenosa, média
e argilosa. Foram coletados os níveis de cinza através do software Sistema de Tratamento de Imagem (SITIM) para as nove condições existentes (três variedades x três texturas de solos) para os três estágios de cortes. Os resultados encontrados foram submetidos a análise ao nível de 5% de significância do teste de Tukey e também através do método estatístico "KAPPA". Os valores obtidos dos níveis de cinza médios permitiram concluir que é possível identificar e separar as três variedades de cana-de-açúcar, independentemente da textura do solo nos três cortes utilizando os três canais do LANDSATITM. Porém, no 3° corte existe a ressalva de perda de áreas principalmente em solos arenosos, sendo assim, recomenda-se utilizar apenas os resultados do 1° e 2° corte para a separação
varietal. As características botânicas das três variedades observadas nas figuras 4.6, 4.7 e 4.8 foram as principais responsáveis pela diferenciação das respostas espectrais captadas pelo sensor do satélite. A análise da matriz de erro e do índice kappa mostrou um alto índice de concordância entre a classificação digital das variedades por fatiamento das bandas da imagem, baseado nos resultados da análise de níveis de cinza, e os dados de referência coletados no banco de dados / Abstract: LANDSATITM satellite images were used to identity varieties ot sugar cane growing in the central areas ot Sao Paulo state, Brazil [Araraquara-SP]. The intormation obtained was compared with data stored in the Copersucar Technology Center data bank, collected in three consecutive harvest seasons [91/92; 92/93 and 93/94]. Intormation such as varietal characteristics and soil texture were the primary tactors to be compared with satellite images taken in the same years. The three satellite images were taken on 21 April, 1991; 23 April, 1992 and 26 April, 1993 trom point orbit WRS 220-75 square W. Channels 3, 4 and 5 wereused to study the varieties SP70-1143, SP71-1406 and SP71-6163 growing on soils having three different textures: sand, loam and clay. Gray levels trom images were collected through software SITIM, an image treatment system. Nine conditions were observed [three varieties times three textures] during three successive cane cuts. Statistical assessmentswere carried out with the Tukey test at the 5% levei of significance, and by using the KAPPA statistical method. The results obtained lead to the conclusion that it is possible to identify separately the three sugar cane varieties, without reference to soil texture or the number of sugar cane cuts. Exceptions were observed in some areas with sandy soil and cane in the third cut. These caused the correlations to be poorer. Hence it was recommended that only information from the first and second cuts should be used on sandy soils. The botanical characteristics which caused different spectral responses in the satellite sensor are given in tables 4.6,4.7 and 4.8. The error matrix and Kappa index analyses showed a high degree of agreement between sugar cane variety digital classification through the band image slice process, based on gray levels analyses, and information stored in the Copersucar data bank / Mestrado / Planejamento e Produção Agropecuaria / Mestre em Engenharia Agrícola

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/257414
Date27 March 1998
CreatorsJoaquim, Antonio Celso
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Rocha, Jansle Vieira, 1961-
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Agricola
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format118f. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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