Uma abordagem multiespectral espacial para a cartografia de terrenos abandonados

Trabalho de projeto de mestrado, Sistemas de Informação Geográfica (Tecnologias e Aplicações), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019A produção mundial de alimentos enfrenta graves limitações com as mudanças climáticas e as restrições de água e de solos aráveis. A previsão do aumento acelerado da população mundial pode ameaçar gravemente a disponibilização de alimentos a nível mundial. Segundo um relatório do Eurostat de 2016, os territórios rurais representam mais de 77% do território da União Europeia (EU), os quais representam uma fonte de alimentos e de postos de trabalho. Ainda numa publicação da Eurostat de 2017, relativamente às medidas a adotar para a redução da fome a nível europeu, diz-se que uma em cada nove pessoas a nível mundial nos dias de hoje, se encontra malnutrida. Para combater estes números, a produtividade agrícola e os lucros dos produtores de alimentos em pequena escala, e a nível local deverão aumentar para o dobro segundo essa publicação. Neste projeto pretende-se localizar e classificar de forma automatizada, territórios que estando desocupados, possam vir a ser alvo de práticas agrícolas caso a sua localização e condicionantes locais o possibilitem. Será testada uma abordagem baseada em objetos espectais homogéneos individualizados por segmentação espetral da imagem. A segmentação da imagem será executada em imagens dos meses de verão e primavera, onde serão feitos cálculos para a média (MD) e para o desvio padrão (DP) do índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI) ou Normalized Difference Vegetation Index na literatura anglo-saxónica. Os cálculos foram executados em imagens que foram adquiridas pelos satélite Landsat 5 e Landsat 8 ao longo de um período total de 15 anos não consecutivos. Foram conseguidos, dois produtos em formato “raster”, que revelaram a probabilidade de ocupação do território e que foram denominados de “máscara para regiões ocupadas: ZO” e “máscara para regiões livres: ZL” respetivamente. Foi possível concluir que as técnicas e métodos utilizados servem os objetivos propostos.World food production faces serious constraints with climate change and with water and arable land restrictions. The predicted rapid growth of the world's population can pose serious limitations in the availability of food worldwide. According to a Eurostat report from 2016, the rural territories represent more than 77% of the territory of the European Union (EU), which represent a source of food and jobs. Another Eurostat publication dated from 2017 in relation to measures to reduce hunger at a European level, alleged one in nine people worldwide is malnourished nowadays. To decrease these numbers, agricultural productivity and profits of small-scale food producers are expected to double according to the report. The current project aims to locate and classify in an automated way, vacant territories that may be targeted as agricultural land in case their positioning, local conditions and certain features used to classify the areas, make it feasible. This project will be testing an approach based on homogeneous specular objects individualized by spectral segmentation of the image. Segmentation will be performed on summer months images which were calculated for the mean (MD) and for standard deviation (DP) of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The images were acquired by Landsat 5 and Landsat 8 satellites for a total of 15 non-consecutive years. Two products in a raster format were automatically produced which revealed the probability of a certain territory to be occupied named “máscara para regiões ocupadas” and the other product being the probability of the territory to be available and named “máscara para regiões livres”. The product with the best results was the one that representing the non-occupied regions: “máscara para regiões livres”. In case there is a follow up work from this project, this product is here recommended to be used as one of the variables to include in a linear model for farming aptitude. It was possible to conclude that the techniques and methods used serve the proposed goals

Uma abordagem multiespectral espacial para a cartografia de terrenos abandonados

Trabalho de projeto de mestrado, Sistemas de Informação Geográfica (Tecnologias e Aplicações), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019A produção mundial de alimentos enfrenta graves limitações com as mudanças climáticas e as restrições de água e de solos aráveis. A previsão do aumento acelerado da população mundial pode ameaçar gravemente a disponibilização de alimentos a nível mundial. Segundo um relatório do Eurostat de 2016, os territórios rurais representam mais de 77% do território da União Europeia (EU), os quais representam uma fonte de alimentos e de postos de trabalho. Ainda numa publicação da Eurostat de 2017, relativamente às medidas a adotar para a redução da fome a nível europeu, diz-se que uma em cada nove pessoas a nível mundial nos dias de hoje, se encontra malnutrida. Para combater estes números, a produtividade agrícola e os lucros dos produtores de alimentos em pequena escala, e a nível local deverão aumentar para o dobro segundo essa publicação. Neste projeto pretende-se localizar e classificar de forma automatizada, territórios que estando desocupados, possam vir a ser alvo de práticas agrícolas caso a sua localização e condicionantes locais o possibilitem. Será testada uma abordagem baseada em objetos espectais homogéneos individualizados por segmentação espetral da imagem. A segmentação da imagem será executada em imagens dos meses de verão e primavera, onde serão feitos cálculos para a média (MD) e para o desvio padrão (DP) do índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI) ou Normalized Difference Vegetation Index na literatura anglo-saxónica. Os cálculos foram executados em imagens que foram adquiridas pelos satélite Landsat 5 e Landsat 8 ao longo de um período total de 15 anos não consecutivos. Foram conseguidos, dois produtos em formato “raster”, que revelaram a probabilidade de ocupação do território e que foram denominados de “máscara para regiões ocupadas: ZO” e “máscara para regiões livres: ZL” respetivamente. Foi possível concluir que as técnicas e métodos utilizados servem os objetivos propostos.World food production faces serious constraints with climate change and with water and arable land restrictions. The predicted rapid growth of the world's population can pose serious limitations in the availability of food worldwide. According to a Eurostat report from 2016, the rural territories represent more than 77% of the territory of the European Union (EU), which represent a source of food and jobs. Another Eurostat publication dated from 2017 in relation to measures to reduce hunger at a European level, alleged one in nine people worldwide is malnourished nowadays. To decrease these numbers, agricultural productivity and profits of small-scale food producers are expected to double according to the report. The current project aims to locate and classify in an automated way, vacant territories that may be targeted as agricultural land in case their positioning, local conditions and certain features used to classify the areas, make it feasible. This project will be testing an approach based on homogeneous specular objects individualized by spectral segmentation of the image. Segmentation will be performed on summer months images which were calculated for the mean (MD) and for standard deviation (DP) of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The images were acquired by Landsat 5 and Landsat 8 satellites for a total of 15 non-consecutive years. Two products in a raster format were automatically produced which revealed the probability of a certain territory to be occupied named “máscara para regiões ocupadas” and the other product being the probability of the territory to be available and named “máscara para regiões livres”. The product with the best results was the one that representing the non-occupied regions: “máscara para regiões livres”. In case there is a follow up work from this project, this product is here recommended to be used as one of the variables to include in a linear model for farming aptitude. It was possible to conclude that the techniques and methods used serve the proposed goals