Estimativa de área de soja por classificação de imagens normalizada pela matriz de erros

João Francisco Gonçalves Antunes, Erivelto Mercante, Júlio César Dalla Mora Esquerdo, Rubens Augusto de Camargo Lamparelli, Jansle Vieira Rocha

Resumo


O objetivo deste trabalho foi estimar a área plantada com soja por meio da normalização da matriz de erros gerada a partir da classificação supervisionada de imagens TM/Landsat‑5. Foram avaliados oito municípios no Estado do Paraná, com dados referentes à safra de 2003/2004. As classificações foram realizadas por meio dos métodos paralelepípedo e máxima verossimilhança, dando origem à “máscara de soja”. Os valores do índice Kappa dos oito municípios ficaram acima de 0,6. As estimativas de área de soja, corrigidas por matriz de erros, apresentaram alta correlação com as estimativas oficiais do estado e com as estimativas geradas a partir de um método alternativo denominado “expansão direta”. A estimativa de área de soja por meio da normalização da matriz de erros apresenta menor custo e pode subsidiar métodos convencionais na estimativa menos subjetiva de safras.

Palavras-chave


Glycine max; cultura da soja; geotecnologia; índice Kappa; previsão de safras; TM/Landsat‑5.

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