Mestrado em Engenharia Agronómica - Instituto Superior de AgronomiaOs agricultores submetem anualmente as suas candidaturas aos subsídios agrícolas no âmbito da Política Agrícola Comum (PAC). Cabe às administrações dos Estados-Membros estabelecer um sistema de controlo fiável e eficaz para garantir a validade das declarações dos agricultores e o cumprimento dos critérios de eligibilidade. O controlo por deteção remota (CwRS) tem demonstrado ser um método importante no apoio aos controlos de superfície (OTSC) através da fotointerpretação assistida por computador (CAPI) para a identificação de culturas.
O principal objetivo deste estudo foi analisar o potencial das imagens Sentinel-2A (S2A) para a identificação das culturas, quanto ao tipo e à estação, enquanto combinadas com dados Landsat-7 (L7) e Landsat-8 (L8) aplicando algoritmo de classificação Random Forest (RF).
Para acompanhar a fenologia das culturas em diferentes fases, as imagens L7, L8 e S2A foram adquiridas entre outubro de 2015 e agosto de 2016 sobre Beja (Portugal).
Foram testados dois cenários diferentes pelo algoritmo RF para cada caso de identificação: usar apenas bandas espectrais ou usar as bandas mais os índices de vegetação (IV) - normalized difference vegetation index (NDVI), green normalized difference vegetation index (GNDVI), enhanced vegetation index (EVI), soil adjusted vegetation index (SAVI) e modified soil adjusted vegetation index (MSAVI).
O algoritmo RF foi calibrado e validado utilizando dados de controlo validados e fornecidos pelo Instituto de Financiamento da Agricultura e Pescas (IFAP). As classificações foram executadas usando uma abordagem assistida baseada em pixels e em objetos e as precisões foram obtidas a partir da validação cruzada 10-fold. A avaliação da precisão baseou-se na comparação entre dados da classificação e de referência. Os resultados mostraram que a melhor precisão global de 99.7% foi obtida na distinção entre estações quando se utiliza uma abordagem ao nível do pixel e os IV. Para a classificação de culturas a maior precisão global de 98.22% foi obtida quando se usa a mesma abordagem e a combinação entre bandas espectrais e IV. Na classificação das parcelas, obteve-se uma precisão global de 92.8%, sendo a precisão das culturas sempre maior ou igual a 79.2%, sendo as culturas de cereais que apresentam a maior confusão na classificaçãoN/
