ISSN 1678-0892
Junho, 2020

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
Embrapa Solos
Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento

Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento
268

Identificação de Padrões de Uso Agrícola em Imagens Orbitais Aplicando Geobia e Mineração de Dados

Carolina Chiarello de Andrade
Elaine Cristina Cardoso Fidalgo
Cristiane Nunes Francisco

Embrapa Solos
Rio de Janeiro, RJ
2020

Embrapa Solos

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Revisão de texto: Marcos Antônio Nakayama

Normalização bibliográfica: Luciana Sampaio de Araujo (CRB 7/5165)

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Editoração eletrônica: Alexandre Abrantes Cotta de Mello

Capa: Alexandre Abrantes Cotta de Mello

Foto da capa: Carolina Chiarello de Andrade

1ª edição

E-book (2020)

Todos os direitos reservados.

A reprodução não autorizada desta publicação, no todo ou em parte,
constitui violação dos direitos autorais (Lei nº 9.610).

Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)

Embrapa Solos

Andrade, Carolina Chiarello de.

Identificação de padrões de uso agrícola em imagens orbitais aplicando Geobia e mineração de dados / Carolina Chiarello de Andrade, Elaine Cristina Cardoso Fidalgo, Cristiane Nunes Francisco. – Rio de Janeiro : Embrapa Solos, 2020.

E-book : il. color. – (Boletim de pesquisa e desenvolvimento / Embrapa Solos, ISSN 1678-0892 ; 268).

E-book, no formato ePub.

1. Sensoriamento remoto. 2. Uso da terra. 3. Sistema de produção. I. Fidalgo, Elaine Cristina Cardoso. II. Francisco, Cristiane Nunes. III. Embrapa Solos. IV. Título. V. Série.

CDD 621.3678

Luciana Sampaio de Araujo (CRB 7/5165)

© Embrapa, 2020

AUTORES

Carolina Chiarello de Andrade

Geógrafa pela Universidade Federal Fluinense, Niterói, RJ

Elaine Cristina Cardoso Fidalgo

Engenheira-agrônoma, doutora em Engenhaira Agrícola, pesquisadora da Embrapa Solos, Rio de Janeiro, RJ

Cristiane Nunes Francisco

Geógrafa, doutora em Geociências (Geoquímica), professora da Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ

RESUMO

Este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de mapear o uso e cobertura da terra na região de Nova Canaã, Mato Grosso, MT, visando identificar padrões para o reconhecimento de sistemas de produção existentes nas áreas agropecuárias. Para tal, foi utilizada a série temporal do período entre 2017 e 2018 das imagens do sensor Sentinel-2, com resolução espacial de 10 metros. Foram empregadas técnicas de análise baseada em objetos e mineração de dados, devido à grande quantidade de dados a serem processados e analisados. Como resultado, foi possível diferenciar as classes de uso e cobertura da terra: agricultura (dois diferentes padrões), pastagem, vegetação natural e água, com exatidão global de mapeamento de 73,5% e estatística Kappa de 0,62. A metodologia empregada se mostrou promissora para identificação de diferentes padrões espectrais de sistemas de produção agropecuária utilizando séries temporais.

Palavras-chave: Análise de imagem baseada em objetos, sensoriamento remoto, sistema de produção agropecuária, uso da terra, sentinel-2.

ABSTRACT

Identification of Agricultural Use Patterns in Orbital Images Applying Geobia and Data Mining

This essay aims to map land use and land cover in the region of Nova Canaã, Mato Grosso, MT, in order to identify patterns for the recognition of different production systems in agricultural lands. We used a time series in the period of 2017 to 2018 of the Sentinel-2 sensor images, with spatial resolution of 10 meters. Object-oriented analysis and data mining techniques were employed due to the large amount of data to be processed and analyzed. As a result, it was possible to differentiate the land use and cover: agriculture (two patterns), pasture, natural vegetation and water, with global accuracy of 73.50% and Kappa statistic of 0.62. The methodology employed showed promise for identifying different spectral patterns of agricultural production systems using time series.

Keywords: Object oriented image analysis, remote sensing, agricultural production system, land use, sentinel-2.

INTRODUÇÃO

O uso de técnicas de sensoriamento remoto para o levantamento do uso e cobertura da terra, incluindo a identificação de diferentes sistemas de produção agropecuária, tem crescido e acompanhado o avanço tecnológico nessa área, com a oferta de sensores de média a alta resolução temporal e espacial, bem como novas técnicas e métodos para a classificação digital dessas imagens.

Os sensores de alta resolução espacial geram maior quantidade de dados devido a suas imagens de alta resolução possuírem objetos que ultrapassam a resolução do pixel (Blaschke et al., 2014). As informações espectrais dos objetos nessas imagens não podem ser totalmente definidas por cada pixel. Face a essas características, a abordagem tradicional de classificação, que utiliza somente os valores espectrais de cada pixel, mostrou-se limitada para extrair informações dessas imagens (Gao; Mas, 2008).

A limitação imposta por uma classificação por pixel impulsionou o desenvolvimento de um novo método de classificação: a abordagem de análise baseada em objetos geográficos (ou GEOBIA, Geographic Object Based Image Analysis). Esse novo modelo busca utilizar informações que não sejam apenas a informação espectral do objeto, mas fatores como o tamanho dos objetos, o padrão e a textura (Navalur, 2006). Dessa maneira, a GEOBIA busca simular a forma como os humanos interpretam a imagem, usando atributos espectrais, texturais, espaciais e topológicos (Hay; Castilla, 2008; Lang, 2008).

Essa abordagem envolve duas etapas: a segmentação, que agrupa os pixels em regiões homogêneas ou objetos, seguida da classificação dessas regiões (Zhong et al., 2005; Hay; Castilla, 2008; Blaschke et al., 2014).

O uso de imagens de maior resolução e a aplicação em diversas áreas encontram potencial de expansão face ao acesso gratuito e facilitado proporcionado com o lançamento da missão Sentinel-2, na qual há alta frequência temporal e média resolução espacial. O crescimento da grande quantidade de dados a serem processados e analisados requer ferramentas específicas para esse fim. Nesse caso, podem ser empregadas técnicas de mineração de dados, que consistem na aplicação de modelos quantitativos para encontrar e descrever padrões com base em uma grande quantidade de dados (Witten; Frank, 2005).

Santos et al. (2015) utilizaram técnicas de mineração de dados para a classificação de imagens de sensoriamento remoto e concluíram que a classificação elaborada a partir de uma árvore de decisão pode apresentar-se vantajosa, pois permite que a seleção dos atributos descritores seja feita de forma automática, não sendo influenciada pela subjetividade do intérprete.

O objetivo do presente trabalho é aplicar a análise baseada em objetos conjugada à mineração de dados na classificação de uma série de imagens Sentinel-2 do período entre março de 2017 até março de 2018 para mapear o uso e cobertura da terra na região de Nova Canaã do Norte, MT, com base na identificação de padrões no reconhecimento dos sistemas de produção agropecuária existentes na área.

Dentre os sistemas de produção agropecuária no município e de interesse ao mapeamento, encontram-se variações dos sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta (ILPF), notadamente a integração lavoura-pecuária (ILP) e o sistema de plantio direto (SPD), cuja adoção e ampliação da área ocupada constituem eixos da política de incentivo à baixa emissão de carbono na agricultura estabelecida pelo Plano ABC (Plano Setorial de Mitigação e de Adaptação às Mudanças Climáticas), que busca a consolidação de uma Economia de Baixa Emissão de Carbono na Agricultura (Brasil, 2019). O trabalho insere-se no esforço brasileiro e da Embrapa para o atingimento do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável nº 13, que visa tomar medidas urgentes para o combate às mudanças climáticas e seus impactos, integrando a Política Nacional sobre Mudança do Clima às políticas e estratégias de planejamento nacionais.

Este trabalho faz parte do Projeto Metodologias e Inovações Tecnológicas para o Monitoramento por Satélite da Agricultura de Baixa Emissão de Carbono em Apoio à Governança do Plano ABC, que visa à aplicação de novas técnicas e novos sensores para contribuir com o desenvolvimento de procedimentos metodológicos na detecção remota e monitoramento de sistemas alinhados ao Plano ABC. O projeto é desenvolvido pela Embrapa Solos e parceiros, com recursos da Capes e do Comitê Francês de Avaliação da Cooperação Universitária com o Brasil (Cofecub). Contou ainda com a concessão de bolsa Pibic/CNPq no período de agosto de 2018 a julho de 2019.

MATERIAL E MÉTODOS

Área de estudo

O município de Nova Canaã do Norte está localizado ao norte do estado do Mato Grosso, nas coordenadas 10° 33' 28'' Sul e 55° 57' 10'' Oeste (Figura 1). Estende-se por 5.966,2 km² com 260 metros de altitude média. A principal produção pecuária é de bovinos e, na agricultura, se dedica à produção de soja, milho e, em menor quantidade, arroz, como pode ser observado na Tabela 1 e Figura 2 (IBGE, 2018b).

Figura 1. Localização da área de estudo no município de Nova Canaã do Norte, MT.

Tabela 1. Efetivo dos rebanhos (cabeças) no município de Nova Canaã do Norte no ano de 2016.

Tipo de rebanho

Quantidade

Bovino

400.598

Galináceos - total

36.877

Suíno - total

4.506

Fonte: IBGE (2018a).

Figura 2. Área plantada (hectares) por cultura no município de Nova Canaã do Norte no ano de 2016.

Fonte: IBGE (2018b).

O sistema ILP consiste na exploração de atividades agropecuárias, de forma integrada, em rotação ou sucessão, na mesma área e em épocas diferentes. Dessa forma, para caracterizá-lo, é necessária a análise ao longo do tempo para que seja possível identificar a sucessão entre pastagem e culturas agrícolas. O SPD é um sistema que tem como princípios básicos a manutenção da palha e os demais restos culturais na superfície do solo e a utilização da rotação de culturas. Nesse caso, sua caracterização requer a análise temporal para identificar, ao longo do mesmo ano agrícola, a ausência de solo exposto e a sequência de diferentes cultivos agrícolas em sistema de rotação.

A área do município selecionada para este estudo-piloto compreende 31.713 hectares, onde foram observadas diferentes classes de uso da terra de interesse para o estudo: floresta, pastagem e diferentes padrões de sistemas de produção agropecuária.

Etapas do trabalho

O mapeamento do uso e cobertura da terra no município foi realizado segundo as etapas apresentadas no fluxograma (Figura 3). Na primeira etapa do trabalho, foram selecionadas as imagens, e, posteriormente, foi realizada a segmentação. As imagens foram analisadas visualmente para a definição das classes de uso e cobertura da terra presentes na área de estudo. Na etapa de classificação, foram definidos os atributos a serem utilizados para determinar as funções de pertencimento a cada classe. Em seguida, foram coletadas amostras representativas das classes e feita a análise de seus atributos utilizando o procedimento de mineração de dados. Com essas informações, foi realizada a classificação final e, em seguida, a análise de exatidão da classificação.

Figura 3. Fluxograma das etapas do processo de mapeamento.

Seleção de Imagens

Para o desenvolvimento deste trabalho, foram selecionadas imagens dos satélites Sentinel-2. Esses satélites fazem parte de uma missão da Agência Espacial Europeia (European Space Agency, 2018) que produzem imagens multiespectrais de média resolução espacial e alta resolução temporal. A escolha dos satélites Sentinel-2 para este estudo decorre de três principais fatores: a) o acesso aberto e gratuito às imagens mediante cadastro do usuário; b) a alta resolução temporal do sensor, com períodos de revisitação de 5 a 10 dias; e c) a resolução espacial de 10 metros de quatro bandas espectrais, bandas 2, 3, 4 e 8, respectivamente, correspondentes às faixas do azul, verde, vermelho e infravermelho próximo (Tabela 2).

Tabela 2. Características espectrais das bandas do sensor MSI (MultiSpectral Instrument) dos satélites Sentinel-2 com resolução espacial de 10 metros.

Bandas

Número da banda

Comprimento de onda central (nm)

Largura de banda (nm)

Resolução espacial (m)

Azul (B)

2

496,6

98

10

Verde (G)

3

560,0

45

Vermelho (R)

4

664,5

38

Infravermelho próximo (NIR)

8

835,1

145

Fonte: European Space Agency (2018).

Optou-se por trabalhar com a série temporal disponível que pudesse abranger um ano completo, sendo assim, definiu-se o período de busca de imagens entre março de 2017 a março de 2018. As imagens foram coletadas por meio do site oficial Copernicus (Copernicus Open Acces Hub) da Agência Espacial Europeia, definindo-se as datas escolhidas e a cobertura de nuvem desejada. Como as cenas dos meses de março e abril de 2017 e março de 2018 possuíam grande porcentagem de cobertura de nuvens, acima de 20%, decidiu-se por não utilizá-las, reduzindo o período de análise para o período entre maio de 2017 e fevereiro de 2018. Destaca-se que as imagens de dezembro de 2017 também apresentaram alta incidência de nuvens, impedindo seu uso no estudo. Um subconjunto dessas imagens, sem cobertura de nuvens, foi utilizado para o processo de segmentação. Para a classificação, todas as imagens selecionadas foram utilizadas (Tabela 3).

Tabela 3. Datas das imagens selecionadas e utilizadas nos processos de segmentação e classificação.

As imagens foram recortadas pelo limite da área de estudo (Figura 1). A sua segmentação e classificação foi feita no programa eCognition Developer 9.2 (Trimble, 2014).

Segmentação

A metodologia da segmentação seguiu a proposta indicada por Castro et al. (2017) com a realização de testes de segmentação alterando um dos parâmetros enquanto os demais permaneciam fixos. A técnica utilizada neste processo foi a multirresolução (Multiresolution Segmentation) no programa eCognition proposta por Baatz e Schäpe (2000). Baseia-se no algoritmo Fractal Net Evolution Approach (FNEA), que congrega pixels ou regiões de pixels em unidades maiores, baseado nos critérios de escala, cor, suavidade e compacidade. A cor está relacionada ao valor espectral dos objetos, e a forma é representada pela suavidade e compacidade. O contorno dos objetos possui maior relevância quando o valor da compacidade é baixo, já a geometria dos objetos possui maior pertinência com valores elevados de compacidade (Definiens, 2009).

Definição das Classes

A definição das classes foi feita por uma análise visual prévia das imagens selecionadas, utilizando a composição falsa cor para identificação das classes de uso e cobertura da terra na área de estudo. Seguiram-se os princípios de interpretação visual de imagens, que se baseiam em sete elementos de reconhecimento: tonalidade e cor, textura, padrão, localização, forma, sombra e tamanho (Novo, 2010). A tonalidade e cor dependem do comportamento espectral do objeto. A textura é um elemento de identificação da rugosidade ou suavidade, que, como correspondente à distribuição dos pixels, depende da resolução espacial, do processo de imageamento e da escala cartográfica. O padrão é o arranjo espacial dos objetos na cena. A localização é definida pela posição do alvo. A forma corresponde à configuração espacial do objeto. A sombra é utilizada como fonte de informação devido às suas dimensões que apresentam relação com a altura do objeto. Por fim, o tamanho é em função da resolução e da escala das imagens.

Diante da análise desses elementos, foram identificadas as seguintes classes: água, vegetação natural, pastagem e agricultura (Tabela 4).

Tabela 4. Classes de uso e cobertura da terra.

Classe

Imagem

Água

Vegetação Natural

Pastagem

Agricultura

Dado o objetivo deste trabalho de identificar padrões para o reconhecimento de sistemas de produção agropecuários existentes na área e considerando os diversos períodos de desenvolvimento das culturas de soja e milho – dados pela época de plantio e pelo ciclo dessas culturas –, constataram-se dois diferentes padrões de produção agrícola, resultando, assim, em duas classes de sistemas de produção agrícola: Sistema 1 e Sistema 2.

Classificação das Imagens, Definição de Atributos e Coleta de Amostras

A classificação utilizada na pesquisa foi a supervisionada com os programas WEKA (Universidade de Waikato, 2018) e eCognition. A coleta das amostras de treinamento foi feita para cada classe por meio das ferramentas Select Samples e Sample Editor do programa eCognition. A primeira possui a função de coletar as amostras, enquanto a Sample Editor tem a função de mostrar os valores de cada atributo sobre a amostra coletada e o seu nível de pertencimento para cada classe.

Foram coletadas, no total, 143 amostras, sendo 30 amostras para pastagem, 47 para vegetação natural, 20 para Sistema 1, 30 para Sistema 2 e 16 para água (Figura 4). O menor número de amostras para o Sistema 1 e para a água foi devido à menor área de ocorrência dessas classes. Cada amostra pode ser composta por um ou mais segmentos. No total, foram amostrados 1.136 segmentos, aqui denominados de “instâncias”.

Figura 4. Distribuição das amostras coletadas para cada classe na área de estudo.

Foram utilizados 140 atributos na etapa de mineração de dados, como é possível identificar na Tabela 5. Foram gerados 27 atributos das médias dos valores do índice de vegetação de diferença normalizado ou NDVI, Normalized Difference Vegetation Index, para cada mês e para todos os anos. Os valores da média das bandas do vermelho, do azul, do verde e do infravermelho próximo também foram gerados para cada mês e para todos os anos. Já, para textura, foram utilizados quatro atributos: GCLMMean (quick 8/11) (all dir.), GLCM Dissimilarity (quick 8/11) (all dir.), GLCM Homogeneity (quick 8/11) (all dir.) e GLCM Entropy (quick 8/11) (all dir.), em que GCLM, Gray Level Cooccurence Matrix, é a Matriz de Coocorrência de Nível Cinza.

Tabela 5. Atributos utilizados no processo de mineração de dados para classificação das imagens.

Atributos

Quantidade

NDVI

27

Média da Banda do Vermelho

25

Média da Banda do Azul

24

Média da Banda do Verde

24

Média da Banda do NIR

32

Valores Texturais

4

Valor de Moda do NIR

1

Menor valor de pixel do NIR

1

Valor de Máxima Diferença

1

Brilho

1

Mineração de Dados e Classificação Final

Após a seleção dos atributos e a identificação das amostras das classes de uso e cobertura da terra, foi gerada uma tabela no programa eCognition, contendo os valores dos atributos selecionados para cada amostra. A tabela foi inserida no programa WEKA (Universidade de Waikato, 2018) para realização da mineração de dados visando selecionar os atributos para a classificação.

As regras de classificação por mineração de dados utilizadas foram estabelecidas pelo algoritmo C4.5 e implementadas como classificador tree.J48 no programa WEKA (Witten; Frank, 2005). Utilizou-se a opção de validação cruzada, a qual reordena o conjunto de dados aleatoriamente e divide-o em n subconjuntos de tamanho igual. A seguir, o algoritmo é aplicado sobre as amostras, excetuando-se uma subamostra, que é usada como teste que fornece uma estimativa da precisão por validação cruzada. Na análise efetuada, foi utilizado n=10 subamostras.

O classificador selecionado gerou uma árvore de decisão, contendo um conjunto de regras baseadas nos atributos previamente selecionados para a classificação. As estatísticas de exatidão global e Kappa da classificação das amostras foram fornecidas pelo programa WEKA. As regras estabelecidas na árvore de decisão foram levadas ao eCognition para realizar a classificação final de toda a área de estudo com a execução do algoritmo classification.

Análise de exatidão de Classificação

A análise de exatidão da classificação final foi realizada por meio da análise da classificação de pontos aleatórios. A ferramenta “create accuracy assesment points” no programa ArcGIS do Environmental Systems Research Institute (2011) foi empregada para a geração de 400 pontos distribuídos de modo aleatório por toda a imagem. Posteriormente, as classes de uso e cobertura da terra da classificação automática foram associadas aos pontos, bem como foram identificadas as classes dos pontos por interpretação visual.

Os resultados das duas classificações (classificação automática e interpretação visual) foram comparados, tomando-se a classificação por interpretação visual como referência para estimativa da exatidão global, a exatidão do produtor e consumidor, os erros de comissão e omissão, bem como o índice Kappa.

O índice Kappa é a razão e a probabilidade entre a concordância dos dados de referência e a classificação automática (Ferreira et al., 2007). A exatidão global é a relação entre o número de amostras classificadas corretamente sobre o número total de amostras de referência. A exatidão do produtor é a relação entre o número de amostras classificadas corretamente de cada classe e o número total de amostras de referência de cada classe, já a exatidão do consumidor refere-se à relação entre o número de amostras classificadas corretamente de cada classe e o número total de amostras classificadas de cada classe (Furtado et al., 2013). Os erros de comissão referem-se ao número de pixels classificados em uma dada categoria, mas não pertencentes a ela, já os erros de omissão são os números de pixels pertencentes a uma dada categoria, mas classificados como pertencentes às demais categorias (Fidalgo, 1995).

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Segmentação

O melhor resultado obtido da aplicação de 20 testes de segmentação foi o que utilizou os parâmetros shape e compactness na escala 50 (Tabela 6). Os resultados dos testes foram avaliados visualmente, com foco em identificar a melhor delimitação dos segmentos de forma a evitar ao máximo a mistura das classes de interesse em um mesmo segmento.

Tabela 6. Resultado obtido nos testes de segmentação.

Shape

Compactness

Escala

Resultado obtido

0,9

0,5

50

Definição das Classes

Através da análise de todas as imagens utilizadas, foi possível identificar as classes água, vegetação natural, pastagem e as áreas agrícolas compostas por dois diferentes padrões de produção (sistemas 1 e 2). No período analisado não foi identificada, nas classes água e vegetação natural, uma variação visível da resposta espectral e textura. A pastagem, em geral, apresentou alteração sazonal da resposta espectral e manteve seu padrão (Tabela 7).

Tabela 7. Resposta espectral das classes água, pastagem e vegetação natural no ano de 2017.

As áreas agrícolas, para as quais foram observados dois diferentes padrões (sistemas 1 e 2) tiveram mudanças nas respostas espectrais ao longo do período analisado. É possível visualizar na Figura 5 as alterações de uso/cobertura da terra ao longo do ano que caracterizam o Sistema 1. Essas variações são identificadas em quatro datas diferentes. Observa-se a cobertura vegetal (padrão de ocupação agrícola) em maio de 2017 na cor laranja (Figura 5a). No início de julho, a mesma área é coberta pela vegetação seca na cor cinza (Figura 5b). Em setembro, observa-se a retirada dessa vegetação, possivelmente por colheita (Figura 5c), e a área se apresenta com padrão de solo exposto. Em janeiro de 2018, apesar da cobertura de nuvens, observa-se a cobertura de vegetação com padrão de um novo ciclo agrícola na cor laranja (Figura 5d).

Figura 5. Primeiro padrão de uso agrícola (Sistema 1) identificado nas seguintes datas: a) 07/05/17; b) 01/07/17; c) 04/09/17; d) 17/01/18.

O Sistema 2 se diferencia do anterior por apresentar outra sequência de usos/coberturas da terra ao longo do mesmo período. Observa-se a cobertura vegetal em maio de 2017 na cor laranja (Figura 6a). No final de julho, a área apresenta menor quantidade de biomassa viva, representada com tonalidade mais clara (Figura 6b). Em setembro, a área se apresenta com baixa quantidade de biomassa viva, porém o solo não está exposto e sim coberto por vegetação, provavelmente, em grande parte seca e morta (Figura 6c). Em janeiro de 2018, observa-se a cobertura da vegetação em um novo ciclo agrícola na cor vermelha (Figura 6d).

Figura 6. Segundo padrão de uso agrícola (Sistema 2) identificado nas seguintes datas: a) 07/05/17; b) 21/07/17; c) 04/09/17; d) 17/01/18.

Pela análise das imagens ao longo do período analisado, observa-se que o Sistema 1 apresentado na Figura 5 possui somente um ciclo de cultivo, mantendo o solo exposto durante parte do ano. O Sistema 2, ilustrado na Figura 6, mantém o solo coberto com vegetação ao longo do ano.

Devido à falta de dados de campo, que pudessem detalhar os sistemas de produção observados nas imagens (sistemas 1 e 2), não se pode afirmar com segurança a sequência dos usos dessas terras. Mas fica claro que a diferença entre ambos é o período em que o solo ficou exposto entre duas safras. As demais classes permaneceram com pouca variação ao longo do ano.

Mineração de Dados e Classificação Final

A árvore de decisão gerada pelo algoritmo J48 (Figura 7) apresentou exatidão global de 99,56% e estatística Kappa de 0,99; ou seja, das 1.136 instâncias, apenas cinco foram classificadas incorretamente. Essas instâncias representam o conjunto de segmentos que compõem as amostras selecionadas. Dentre os 130 atributos nos 37 atributos espectrais e texturais utilizados, o algoritmo selecionou apenas cinco dos quais o NDVI aparece com maior frequência, seguido pelo valor espectral no infravermelho próximo e o brilho.

Inicialmente, a árvore discrimina a partir do NDVI de 25 de agosto, a classe de vegetação natural. No ramo da esquerda, segundo nível da árvore, foi utilizada a média do NDVI nos meses de junho e julho para classificar o Sistema 2 (identificado como “Cultura 2” na árvore de decisão). Também no ramo da esquerda, mas em terceiro nível, discrimina-se a água utilizando a média do NIR nos meses de junho e julho. No quarto nível, utiliza-se a média do NDVI de maio para classificar o Sistema 1. O Sistema 1 (identificado como “Cultura 1” na árvore de decisão) também foi classificado utilizando o valor do Brilho (Brightness) no sexto nível. Nesse mesmo nível, o brilho também foi usado para discriminar a classe pasto (outro).

Figura 7. Árvore de decisão gerada pelo algoritmo J48 para classificação de uso e cobertura da terra.

Aplicada a árvore de decisão para classificação de toda a imagem, foi gerado um mapa de uso e cobertura da terra (Figura 8). A classificação apresentada não teve edição manual ou qualquer alteração do modelo proposto pela árvore gerada.

Com a classificação final, foi realizada uma análise da área que cada classe ocupa. A vegetação natural ocupa a maior área, com 43,42%, seguida pelas regiões de produção agrícola, sendo 28,43% para o Sistema 2 e 21,33% para o Sistema 1. A pastagem tem 6,48% da área e, por fim, a água, com apenas 0,34%. Essa situação denota como esta é uma região de grande produção agrícola, visto que a soma dos dois sistemas de produção agrícola é maior que a vegetação natural.

Figura 8. Mapa de uso e cobertura da terra de Nova Canaã do Norte, MT.

Análise de exatidão de classificação

A exatidão global do mapeamento foi de 73,50%, e o Kappa, 0,62, mostrando um bom desempenho da classificação.

A análise de exatidão da classificação foi baseada em 400 amostras (Figura 9) que gerou a matriz de contingência apresentada na Tabela 8. A classe com melhor desempenho foi a vegetação natural, as piores foram a pastagem, o Sistema 1 e o Sistema 2.

Figura 9. Pontos gerados de maneira aleatória na imagem classificada.

Tabela 8. Matriz de contingência do mapa de uso e cobertura da terra.

Classificação

Referência

Total

Exatidão do produtor

Erro de comissão

Água

Sistema 1

Sistema 2

Pastagem

Vegetação natural

Água

2

0

0

0

0

2

100,00

0,00

Sistema1

0

35

10

36

3

84

41,67

58,33

Sistema2

2

6

65

28

14

115

56,52

43,48

Pastagem

0

0

7

18

0

25

72,00

28,00

Vegetação natural

0

0

0

0

174

174

100,00

0,00

Total

4

41

82

82

191

400

Exatidão do consumidor

50,00

85,37

79,27

21,95

91,10

73,50

Erro de omissão

50,00

14,63

20,73

78,05

8,90

CONSIDERAÇÕES FINAIS

A metodologia empregada se mostrou promissora para identificação de diferentes padrões espectrais de sistemas de produção agropecuária utilizando séries temporais, devido à boa precisão obtida na análise de exatidão da classificação. A técnica de mineração de dados mostrou-se promissora para a classificação a partir da seleção de atributos de forma automática e geração de árvore de decisão.

No entanto, a agregação de informação proveniente de dados de campo permitiria estabelecer um paralelo entre os padrões observados e o sistema de produção agropécuário existente, possibilitando, desta forma, uma segura análise de validação dos resultados obtidos.

É possível dar continuidade à aplicação da metodologia para identificação e monitoramento de sistemas de produção agropecuários, considerando a disponibilidade de imagens Sentinel em diferentes períodos do ano, o que auxilia na identificação da diversidade de cultivos nas épocas de safra e entressafra e a manutenção da cobertura da terra ao longo do ano.

AGRADECIMENTOS

Agradecemos à liderança do Projeto Metodologias e Inovações Tecnológicas para o Monitoramento por Satélite da Agricultura de Baixa Emissão de Carbono em Apoio à Governança do Plano ABC, pelo convite de participar do projeto; e ao CNPq pela concessão de bolsa Pibic/CNPq no período de agosto de 2018 a julho de 2019.

REFERÊNCIAS

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