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		<secondarykey>INPE-15385-TDI/1404</secondarykey>
		<citationkey>Arcoverde:2008:EsEsEs</citationkey>
		<title>Estratificação espacial para estimativa da área de culturas agrícolas de verão com imagens de pré-plantio</title>
		<alternatetitle>Spatial stratification for area estimate of summer agricultural crops using pre-planting images</alternatetitle>
		<course>SER-SPG-INPE-MCT-BR</course>
		<year>2008</year>
		<secondarydate>20081104</secondarydate>
		<date>2008-08-27</date>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto)</thesistype>
		<secondarytype>TDI</secondarytype>
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		<author>Arcoverde, Gustavo Felipe Balué,</author>
		<group>SER-SPG-INPE-MCT-BR</group>
		<committee>Rennó, Camilo Daleles (presidente),</committee>
		<committee>Epiphanio, José Carlos Neves (orientador),</committee>
		<committee>Formaggio, Antônio Roberto,</committee>
		<committee>Fonseca, Leila Maria Garcia,</committee>
		<committee>Rocha, Jansle Vieira,</committee>
		<e-mailaddress>gustavo@dsr.inpe.br</e-mailaddress>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
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		<keywords>Estimativa de área agrícola, estratificação espacial, reconhecimento de padrões em imagens de satélite, mapas auto-organizáveis,  árvore de decisão, agricultural crop area estimation, spatial stratification, pattern recognition iin satellite images, self-organizing maps, tree decision.</keywords>
		<abstract>O levantamento da área agrícola é uma informação fundamental para o planejamento agrícola, econômico, agrário, ambiental, ou social. Recomenda-se que o cálculo da área agrícola seja por vias probabilísticas e de forma estratificada. A estratificação tem como principais benefícios a redução da variância global e a otimização da verificação da verdade amostral. A estratificação espacial comumente é realizada por interpretação visual de dados cartográficos e imagens de satélite, visando identificar padrões de uso da terra com probabilidades de ocorrência de determinada cultura agrícola. Este trabalho teve como objetivo avaliar estratificações semi-automáticas para estimativas de áreas com uso agrícola de culturas de verão no município de Barretos (SP). Para tanto utilizaram-se duas imagens do sensor TM/Landsat-5 de datas de pré-plantio de culturas agrícolas de verão. Os estratos foram gerados pela identificação e classificação de padrões de cobertura da terra nas datas de pré-plantio, por análise espectral por pixels (AEP), e por análise de multi-atributos por objeto (AMO). Na AEP empregaram-se modelo linear de mistura espectral, análise de vetor de mudanças, e análise de Mapas de Regras por máxima verossimilhança. A AMO foi abastecida por diferentes atributos extraídos pelo programa DEFINIENS, e empregou classificadores por mapas auto-organizáveis (SOM), árvore de decisão por algoritmo C 4.5, e com associação de ambos. As estratificações geradas foram consideradas em sua maioria como regulares. A principal causa deste desempenho regular foi a confusão que os classificadores apresentaram em relação às áreas de cana-de-açúcar planta. Houve redução da variância global da estimativa de área que utilizou os estratos com maior índice kappa, em comparação a uma estimativa de área por amostragem aleatória simples. No entanto, nesta mesma comparação, não haveria otimização para a verificação da verdade amostral, posto que foi necessário atribuir mais elementos amostrais fora dos estratos definidos para a redução da variância global. Concluiu-se que estratificações espaciais realizadas pelas abordagens adotadas, realizadas em regiões cuja área de interesse se apresente de forma fragmentada e/ou com pouca representação na área total, não são indicadas para a redução da variância global e para a otimização da verificação da verdade amostral de forma associada. ABSTRACT: Agricultural crop surveys are fundamental information for planning of agriculture, economics, agraro-environment, or social. It is recommended that the calculation of the agriculture crop area be made by probabilistic methods and using stratification procedures. The stratification has as main benefits the decrease of total variance and the quality improvement of sampling check. The spatial stratification is usually carried out by visual interpretation of cartographic data and satellite images, aiming to identify patterns of land use with probabilities of occurrence of specific agriculture crop. This study has the objective to evaluate semi-automatic stratifications for area estimates of summer agricultural crops in the municipality of Barretos, State of São Paulo, Brazil. For this purpose, two TM/Landsat-5 images from pre-planting dates of summer agricultural crops were used.  The strata were generated by the identification and classification of land cover patterns in pre-planting dates, by pixel spectral analysis (PSA) and by multi-attributes object analysis (MOA). In PSA unmixing linear modeling, change vector analysis and Rule Maps analysis by maximum likelihood were used. The MOA was supplied with different attributes extracted from DEFINIENS software, and employed classifiers by self-organizing maps (SOM), decision tree by C 4.5 algorithm as well as the association of both. Most of the stratifications generated were considered to be regular. The main cause of this regular performance was due to the confusion presented by the classifiers in relation to the new planted sugar cane areas. There was a decrease in the total variance of the area estimates that used the strata with higher kappa index, in comparison to an area estimate by simple random sampling. However, there wouldnt be improvement in checking the sampling quality because it was necessary to allocate more sampling elements outside the defined strata in order to decrease the total variance estimate. It was concluded that spatial stratifications adopted here, which were carried out in regions where interest areas are presented as fragmented spots and/or with little proportions of the total area, are not indicated for the reduction of the total variance and for the improvement of checking the sampling quality.</abstract>
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		<language>pt</language>
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		<supervisor>Epiphanio, José Carlos Neves,</supervisor>
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