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@InProceedings{PortoSouzEsca:2020:Pe2020,
               author = "Porto, Helena Couto and Souza, Anielli Rosane and Escada, Maria 
                         Isabel Sobral",
          affiliation = "{Universidade de S{\~a}o Paulo (USP)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)}",
                title = "An{\'a}lise da din{\^a}mica do uso e cobertura da terra 
                         associada aos sistemas agroflorestais e agr{\'{\i}}colas de 
                         pequena escala na regi{\~a}o nordeste do Par{\'a}: o 
                         per{\'{\i}}odo de 2004 a 2016",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2020",
               editor = "Ribeiro, Val{\'e}ria Cristina dos Santos Ribeiro and Dal Lago, 
                         Alisson and Paulicena, Ed{\'e}sio Hernane and Mattos, Everson and 
                         Garbi, Giuliani Paulineli and Hey, Heyder and Almeida, Jos{\'e} 
                         Sergio de and Gon{\c{c}}alves, Luis Gustavo Gon{\c{c}}alves de 
                         and Alves, Lincoln Muniz and Saturno, Mario Eug{\^e}nio and 
                         Novaes J{\'u}nior, Ren{\'e} Antonio and Sut{\'e}rio, Ricardo 
                         and Irita, Ricardo Toshiyuki",
         organization = "Semin{\'a}rio de Inicia{\c{c}}{\~a}o Cient{\'{\i}}fica e 
                         Inicia{\c{c}}{\~a}o em Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico e 
                         Inova{\c{c}}{\~a}o (SICINPE)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq.}",
             keywords = "an{\'a}lise de din{\^a}mica, cobertura da terra, sistemas 
                         agroflorestais e agr{\'{\i}}colas, pequena escala, regi{\~a}o 
                         do nordeste do Par{\'a}.",
             abstract = "O presente trabalho tem como foco principal o mapeamento e a 
                         an{\'a}lise din{\^a}mica espa{\c{c}}o temporal da agricultura 
                         de pequena escala, da vegeta{\c{c}}{\~a}o secund{\'a}ria e das 
                         {\'a}reas de potencial ocorr{\^e}ncia de a{\c{c}}a{\'{\i}}. O 
                         objetivo do mapeamento {\'e} de dar visibilidade a esses sistemas 
                         de produ{\c{c}}{\~a}o cujo mapeamento {\'e} inexistente ou 
                         realizado de forma inadequada pelos atuais sistemas de 
                         monitoramento do uso e cobertura da terra da Amaz{\^o}nia. 
                         Al{\'e}m disso, essas formas de produ{\c{c}}{\~a}o s{\~a}o de 
                         grande import{\^a}ncia social, econ{\^o}mica e ambiental para a 
                         regi{\~a}o, e, embora sejam de dif{\'{\i}}cil 
                         detec{\c{c}}{\~a}o, devem ser melhor representadas. Assim, na 
                         primeira etapa deste trabalho foi elaborada uma base 
                         metodol{\'o}gica para classifica{\c{c}}{\~a}o do uso e 
                         cobertura da terra com imagens de sat{\'e}lite, baseada na 
                         realiza{\c{c}}{\~a}o de testes de desempenho de diferentes 
                         algoritmos em uma {\'a}rea piloto, localizada no 
                         munic{\'{\i}}pio de Mocajuba. Foram testados tre\̂s 
                         algoritmos semiautom{\'a}ticos de classifica{\c{c}}{\~a}o, 
                         baseados em pixel e em regio\̃es: MAXVER, Fatiamento da 
                         imagem fra{\c{c}}{\~a}o vegeta{\c{c}}{\~a}o obtida com Modelo 
                         Linear de Mistura Espectral e dist{\^a}ncia de Bhattacharya. Os 
                         resultados obtidos no mapeamento da vegeta{\c{c}}{\~a}o 
                         secund{\'a}ria mostraram que o fatiamento da imagem 
                         fra{\c{c}}{\~a}o vegeta{\c{c}}{\~a}o apresentou maiores 
                         {\'{\i}}ndices de acertos em rela{\c{c}}{\~a}o aos demais, com 
                         70% e 80% de acerto para as classes de vegeta{\c{c}}{\~a}o 
                         secund{\'a}ria inicial e vegeta{\c{c}}{\~a}o secund{\'a}ria 
                         avan{\c{c}}ada, respectivamente, e exatid{\~a}o global de 82%. 
                         Dessa foram, este algoritmo est{\'a} sendo utilizado para a 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o da {\'a}rea de estudo ampliada, que 
                         envolve os munic{\'{\i}}pios de Camet{\'a} e Mocajuba. Em uma 
                         segunda etapa, obteve-se as {\'a}reas de agricultura de pequena 
                         escala, parte delas correspondendo {\`a} classe mosaico de 
                         ocupa{\c{c}}{\~a}o do TerraClass. Para essa 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o foi utilizado o algoritmo de 
                         segmenta{\c{c}}{\~a}o multiresolu{\c{c}}{\~a}o, juntamente com 
                         o classificador K-vizinho Mais Pr{\'o}ximo (KNN). Na 
                         classifica{\c{c}}{\~a}o da agricultura de pequena escala, o 
                         classificador KNN foi utilizado e apresentou 80% de acerto para a 
                         agricultura de pequena escala, com exatid{\~a}o global de 86%. O 
                         resultado mostrou um bom desempenho do classificador, por{\'e}m, 
                         o custo de aprendizagem se mostrou alto. Para reduzir esse custo, 
                         ser{\~a}o realizados testes com outros classificadores que 
                         requerem um menor n{\'u}mero de par{\^a}metros e posterior 
                         avalia{\c{c}}{\~a}o de seu desempenho. Ademais, foram realizadas 
                         outras atividades, como a organiza{\c{c}}{\~a}o de bases de 
                         dados de campo de 2016 a 2019, de registros fotogr{\'a}ficos e 
                         imagens obtidas por drone. Essa base de dados ser{\'a} utilizada 
                         para an{\'a}lise da evolu{\c{c}}{\~a}o do uso e cobertura da 
                         terra, considerando as categorias espaciais mapeadas nos anos de 
                         2004, 2014 e 2016.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
      conference-year = "28 set. – 01 out.",
             language = "pt",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/43R29NB",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/43R29NB",
           targetfile = "Resumo_PIBIC-Helena Couto Porto.pdf",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}


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