Author(s): ANDRADE, L. N.; VIEIRA, T. G. C.; LACERDA, W. S.; DAVIS JUNIOR, C. A.; VOLPATO, M. L. M.; ALVES, H. M. R.

Summary: A cafeicultura é atividade de fundamental importância na região sul de Minas Gerais e técnicas de estimativa da área plantada, visando previsões de safra confiáveis, estão sendo intensamente pesquisadas. Neste sentido, o presente estudo apresenta uma aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação automática de dados de sensoriamento remoto, com o objetivo de identificar áreas cafeeiras da região de Machado, MG. A região apresenta relevo ondulado a forte ondulado, o que acarreta maior dificuldade do mapeamento automático do uso da terra a partir de imagens de satélite. Outro complicador é a alta similaridade do padrão espectral do café e áreas de mata nativa. A área foi dividida entre os relevos plano e acidentado, e foram criadas máscaras na drenagem e na área urbana. O resultado da classificação feita pela RNA foi superior aos resultados encontrados na literatura, que utilizam classificadores automáticos clássicos, como o Battacharya e o Maxver. O Kappa do mapa classificado pela RNA foi de 55,84% para o relevo mais movimentado e 60,29% para o relevo menos movimentado.

Publication year: 2010

Types of publication: Paper in annals and proceedings

Unit: Embrapa Coffee

Keywords: Cafeicultura, Rede neural artificial, Sensoriamento Remoto