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Previous issue date: 2018-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Knowledge of location and quantity of areas for agriculture or either native or planted forests is relevant for public managers to make their decisions based on reliable data. In addition, part of ICMS revenues from the Municipal Participation Fund (FPM) depends on agricultural production data, number of rural properties and the environmental factor. The objective of this research was to design an objective and semiautomatic methodology to map agricultural areas and targets permanent, and later to identify areas of soybean, corn 1st and 2nd crops, winter crops, semi-perennial agriculture, forests and other permanent targets in the state of Paraná for the harvest years (2013/14 to 2016/17), using temporal series of EVI/Modis vegetation indexes. The proposed methodology follows the steps of the Knowledge Discovery Process in Database – KDD, in which the classification task was performed by the Random Forest algorithm. For the validation of the mappings, samples extracted from Landsat-8 images were used, obtaining the global accuracy indices greater than 84.37% and a kappa index ranging from 0.63 to 0.98, hence considered mappings with good or excellent spatial accuracy. The municipal data of the area of soybean, corn 1st crop, corn 2nd crop and winter crops mapped were confronted with the official statistics obtaining coefficients of linear correlation between 0.61 to 0.9, indicating moderate or strong correlation with the data officials. In this way, the proposed semi-automatic methodology was successful in the mapping, as well as the automation of the process of elaboration of the metrics, thus generating a script in the software R in order to facilitate future mappings with low processing time. / O conhecimento da localização e da quantidade de áreas destinadas a agricultura ou a
florestas nativas ou plantadas é relevante para que os gestores públicos tomem suas
decisões pautadas em dados fidedignos com a realidade. Além disto, parte das receitas de
ICMS advindas do Fundo de Participação aos Municípios (FPM) depende de dados de
produção agropecuária, número de propriedades rurais e fator ambiental. Diante disso, esta
dissertação teve como objetivo elaborar uma metodologia objetiva e semiautomática para
mapear áreas agrícolas e alvos permanente e posteriormente identificar áreas de soja, milho
1ª e 2ª safras, culturas de inverno, agricultura semi-perene, florestas e demais alvos
permanentes no estado do Paraná para os anos-safra (2013/14 a 2016/17), utilizando séries
temporais de índices de vegetação EVI/Modis. A metodologia proposta segue os passos do
Processo de descoberta de conhecimento em base de dados – KDD, sendo que para isso
foram elaboradas métricas extraídas do perfil espectro temporal de cada pixel e foi
empregada a tarefa de classificação, realizada pelo algoritmo Random Forest. Para a
validação dos mapeamentos utilizaram-se amostras extraídas de imagens Landsat-8,
obtendo-se os índices de exatidão global maior que 84,37% e um índice kappa variando entre
0,63 e 0,98, sendo, portanto, considerados mapeamentos com boa ou excelente acurácia
espacial. Os dados municipais da área de soja, milho 1ª safra, milho 2ª safra e culturas de
inverno mapeada foram confrontados com as estatísticas oficiais obtendo-se coeficientes de
correlação linear entre 0,61 a 0,9, indicando moderada ou forte correlação com os dados
oficiais. Desse modo, a metodologia semiautomática proposta obteve êxito na realização do
mapeamento, bem como a automatização do processo de elaboração das métricas, gerando,
com isso um script no software R de maneira a facilitar mapeamentos futuros com baixo
tempo de processamento.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/3916 |
| Date | 16 February 2018 |
| Creators | Verica, Weverton Rodrigo |
| Contributors | Johann, Jerry Adriani, Johann, Jerry Adriani, Silva Junior, Carlos Antonio da, Mercante , Erivelto, Gurgacz, Flávio |
| Publisher | Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 6588633818200016417, 500, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, UNIOESTE, Brasil, Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| 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 do UNIOESTE, instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná, instacron:UNIOESTE |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -5347692450416052129, 600, 600, 600, 600, 2214374442868382015, 9185445721588761555, 2075167498588264571 |
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