A classification procedure for assessing crop areal proportion in multispectral scanner image is discussed. The procedure is into four parts: labeling; classification; proportion estimation; and evaluation. The procedure also has the following characteristics: multitemporal classification; the need for a minimum field information; and verification capability between automatic classification and analyst labeling. The processing steps and the main algorithms involved are discussed. An outlook on the future of this technology is also presented

Deoliveira, M. O. B.

Kux, H. J.

Parada, N. D. J.

Velasco, F. R. D.

Portuguese

NASA Technical Reports Server

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(E83-10065)	 AN AUTCC,ATIC ACRICUITUFAL ZONE
CLSSSIFICATIC N FROCEEURE FCF CFCF IAYENTCBY
SATELLITE IMAGES (tnstitutc le Fe:quisas
Espaciais, Sao Jose) 	 1 1 p HC 
A02/MF C 01 020 G3/43
f
M63-14574
Unclas
00065(^ ^	 ^ INS11fBT1 I[ FISQUISAS ISPACIAll
1.	 blicaqao n4 2.	 Versa'o 3.	 Data 5.	 Distribuigao
INPE-2432-PRE1166 Julho, 1982 q Interna M Externa
q Restrita4. Origem
	
Programs
DIN/DPI	 .SAFRAS
6.	 Palavras Chaves - sele ionadas pelo(s) autor(es)
PREVISAO DE SAFRAS 3 	 ESTIMATIVA DE AREA
IMAGENS DE SATI*LITE
7.	 C.D.U.:
	 528.i71.7:631.55
8. Titulo	 INPE-2482-PRE1166	 10.	 Paginas:	 12
UM PROCF,DIMF.NTO AUTOMATICO PARA CLASSIFICACAO 	 11. Cltima pagina: 07
DE AREAS AGRICOLAS EM IMAGENS DE SATELITE,
PARA USO EM PREVISAO DE SAFRAS
	
12. Revisada por
9. Autoria	 Gilberto Comara Neto
Flavio Roberto Dias Velasco
	 j
Mi.sae Odo Bueno de Oliveira 	 Getzi' o Da	 st
13.	 Aut rizada por
aA
Nelson d Jesus Kira a
Assinatura responsavel	
-^	 Di.retor
14.	 Resumo/Notas
Experimentos de prcvisdo de safras em grande escala qu: 	 utili
zam imagens de satelite,	 tuis -•,wo o projeto LACIE (fe'ito nos E.U.A.),	 indi;a
mm a importancia de procedimentos de classifica^!do	 adequados; t.ais	 ,:•oce
dimentos ubjetivam a medida da proporvdo de cuZturas agricolas em 	 segmentos
pie imagens de satelite, con; a consaquente agregac!do dos resul tados em um	 sis
terra integrado de previsdo de safras. Com este objetivo, z.em ;endo desezvolvi
C o no ISFE am procedimenty iz. GL'iltL 3J qua envolve analista c c,::.„r utadxv,	 c r7
quatro fascs distintas: a) rotulacao a trninamento; b) classificacdo; c) esti
mativa	 de	 proporodo; d) analiaj;-(2-o e aprovac!do. Este procedimentc tcm airda
as se^.<intes caracteristicas: 1) use de varias passagens de satelites sobre a
mesma area (c lass ificacdo
	
multitempoml); 2) necessidade de um mzni.mo de 	 in
formacdo de Campo; 3) capaoidade de verificac-do entre classificacao	 automdit
ca (feita por computador) e rotulavdo do analista. Neste trabalho 	 apresenta-
-se was descrioc o do fluxo (l-> processczmento, b, -;	 1: creutem -ce os principaio
algoricmos envolvidos. Dar-se-a' enfase, ainda, aos resultados obtidos
	
e	 us
perspectivas futuras dessa tecnologia.
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OF POOR QUALITY
15. ObservaGoes	 Trabalho submctido Para apresentac-ao na 3 .19 R cunia'o da
SBPC, 06 a 14 do julho d:: 1962, Cam, inas , Scio Paulo.
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SUMARI0
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1. INTRODUCAO ....................................... 	 ..........
	
1
2. DESCRICAO DO PROCEDIMENTO ........................	 .........	 3
2.1 - Rotu' 'acao - Treinamento ..................................
	 3
2 .2 - Classificacao ............................................
	
4
2.3 - Estimacio Ga Proporcao de cultura no segmento ............
	
5
2.4 - Avaliacio - Aprovacao .................................... 	 6
3. CONCLUSAO ................................................... 	 6
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS .....................................
	
7
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- iii -
1. 1NTRODUCAO
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0 Instituto de Pesquisas Espaciais (INPE) vem desenvolven
` do um sistema de estimativa de safras agricolas pars as culturas de ca
na-de-ac car, soja a trigo, a nivel national, baseado, principalmente,
em informaco'es colhidas por satelites. As atividades do sistema de pre
visao de safras sao as seguintes:
- estimativa de area plantada;
- estimativa de produtividade;
- integraCa`o da area a produtividade para a obtenCaao da
	 produca`o
das culturas.
A metodologia proposta para a estimativa do area d2 uma
dada cultura, para fins de previsao de safras, i a de amostragem estra
tificada, que envolve os seguintes passos:
1) A regia`o em estudo a dividida em zonas homogeneas, distribuidas
de acordo com caracteristicas de clima, solos a tecnicas agri
colas comuns.
2) Cada zona homogenea a particionada em estratos.
3) Para cada estrato sao escolhidas, de maneira aleatoria,unidades
amostrais denominadas segm mtos.
4) A proporcao da cultura em cada segmentf- a determinada.
5) As proporcoes estimadas para os segmentos sao agregadase a esti
mada a area da cultura no estrato.
E) As areas dos estratos obtidns no passo 5 sao agregadas a assim
e obtida a area da cultura para a zona; a uniao das areas esti
madas para as zonal fornece a area total da cultura para a re
giao.
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- 2 -
0 presente trabalho apresenta um procedimento para deter
minaCao da proporca'o de cultura nos segmentos (unidades amostrais). 0
procedimento devera envolver a participaca`o de analistas (agronomos, fo
to-interpretes) a computadores, a funcionara de modo interativo,com qua
tro fases distintas:
- rotulaCao c treinamento;
- classificacao;
- estimativa de proporcao;
- avaliacao a aprovai;&7o.
Este procedimento tem as seguintes caracteristicas:
(a) Com o intuito de aumentar a discriminabilidac.e da cultura, o
procedimento usa varias passagens do satelite. Para isto, seg
mentos obtidos em varias datas distintas serao digitalmente so
brepostos ("registrados").
(b) 0 use de informai;a` o de campo ("verdade terrestre") devera ser
minimizado, em fun^do do alto custo geralmente associado a es
to tipo de dado.
(c) 0 procedimento dispoe ainda de capacidade de verifica^ao entre
a classificaGa` o automatica (feita por comautador) ea rotulacao
do analista.
Experimentos anteriores,como o LACIE (Experimento para
Previsao de Safras de Grandes Areas), realizado nos E.U.A.,evidenciaram
a importancia do use de metodos adequados para estimativa de proporcao
das culturas nas unidades amostrais. 0 procedimento desenvolvido a hasea
do na experiencia do LACIE (Heydorn et alii 1978), Como tamb%m em traba
lhos anteriores realizados no INPE, nas areas de Reconhecimento a Classi
ficaCao de Imagens.
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2. DESCRICAO DO PROCEDIMENTO
0 Procedimento de determinacao da proporc, o de cultura nos
segmentos consiste em quatro fases distintas: rotulacao - treinamento,
classificacao, estimacao da proporca'o de cultura no segmento a avalia
cao-aprovaca` o, com o fluxo de process&mento ilustrado na Figura 1.
Fig. 1 - Fluxo de processamento.
2.1 - ROTULAQAO - TREINAMENTO
Nesta fase, o analista manualmente rotula poi-tos de ' ima
fgem, com dois objetivos: (1) fornecer observacoo-es necessarias para esti
mar parametros para a classificacao; a (2) dar subsidios pars testar a
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qualidade das estimativas. Para a rotuladoo, sa`o escolhidos aleatoric
mente doffs subconjuntos da pontos em um seamento (denonrinados tipo 1 e
tipo 2); os pontos do tioo 1 sao utilizados para "treinar"o classifica
dor a os do tipo 2, para a estimativa de erro a correcao de tendencia
da classificacao.
0 analista podera atribuir apenas dois rotulos aos pon
tos: cultura "x" (por exemplo, soja) a "outros" (exemplos, pastagem );
estas tambem serao as classes resultantes da classificacao. Alguns re
finamentos sao introduzidos nesse procedimento proposto pelo INPE, em
relacan a "Procedure 1" do LACIE (Heydorr et alii, 1978). dais especi
fic.amente, as imagens a serem rotuladas poderao, a criterio do analis
ta, nao correspoder as cenas originalmente geradas pelo sa telite
LANDSAT, mas sim a nuvos gerados a partir das imagens o riginais por
tr,nsformacoes a filtragens; duas possibilidades se apresentam:a obten
cao de novos canais rcpresentativos de "brilho" (cobertura do solo) e
"verde" (crescimento da vegetacao), por meio da transformacao de
"tasseled cap"(Kauth and Thomas, 1976); e a extracao de atributos espa
ciais por meio de filtros locais, que procuram levar em conta a informa
cao da textura da imagem para a C 'ssifieacao (Dutra 	 a Mascarenhas,
1980).
Alen, disso o analista dispora, a exemplo do que acontece
no LACIE (Spiers and Patterson, 1978), de informacao adicionala respei
to dos pontos a serem rotulados, com a fina,idade d,! ressaltar carat
risticas do desenvolvimento da cultura. Esta informacao consist.e: (1)
na aplicacaa-o da transformacao de "tasseled cap" aos pontos de interes
se a determinaca'o das coordenadas do "brilho" e ' "verde"; (2) na determi
nacao do espalhamento espectral desses pontos para cads passagem a da
trajetoria espectral de cada ponto (valores de "brilho" a "verde" em ca
da passagem).
2.2 - CLASSIFICACAO
A operaca` o de classificacao separa cada ponto do segmento
em duas classes: cultura "x" a "outros", de acordo com a regra de maxi
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ma verosimilhanca. Adicionalmente, supo` e-se que as classes cultura "x"
e "outros" sao divididas em subclasses, espectrais, considerando-se que
i a distribuica` o de cada uma delas seja gaussiana. 0 numero de subclasses
e os pontos que compoem cada subclasse sao determinados atraves de um al
goritimo de aglomeracao ("clust e ring") do tipo "vizinho-ma y s -proximo",
quo utiliza os pontos do tipo 1 como sementes. A partir dos pontos
	
de
cada agregamento, sao calculados os parametros das distribuicoes (media
1 e matriz de covariancia) de cada subclasse. As subclasses sao entao ro
tuladas (cultura x e "outros") pelo criterio de minima distanci^ eucl^
diana. 0 rotulo da subclasse e o rotulo do ponto de tipo 1 mais proximo.
Por fim, todos os pontos do segmento sao classificados se
gundo a regra de maxima verossimilhanca.
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2.3 - ESTIMAQAO DA PROPORCAO DE CULTURA NO SEGMENTO
0 resultado da classificacao a usado para a estimadao de
proporca` o de cultura no segmento. Nesta fase, os "pontos-teste" rotula
dos pelo analis;.: na fase de rotulac'o-treinamento sao utilizados para
corrigir eventuais tendencias ('.)ias") na classificacao.
De maneira simplificada, o procedimento de correcao de
tendencia obte-m o estimador p para a proporca'o de cultura no segmento a
partir da equaca`o:
onde p „ e a razao entre o numero de pontos do tipo 2, denominadc3 clas
se 1 (cultura "x") pelo analista a classificados como classe 1 pela ma
quina, e o numero de pontos do tipo 2, classificados pelo computador co
mo classe 1; a pio e a razao entre o numero de pontos do tipo 2, denomi
nados classe 1 pelo analista a classificados como classe 0 ("outros")p e
la maquina, e o numero de pontos do tipo 2, classificados como classe 0 pelo
computador; a e a razao entre o numero de pontos classificados como rlas
sificados como classe 1 pela maquina e o numero de pontos do segmento. 	 r:;
r
- 6 -
0 resultado da estimacao a submetido a.o analista para apro
va 6o; a seu criterio, um ou mesmo todos os passos do procedimento pode
m o ser r:feitos. Para a avalia-,:o sao tambem utilizados mapas de
	 clas
sificaCao. Uma vez obtida a proporca'o de cultura para cads segmento, os
dados sao agregudos para fornecer a area p l antada em uma determinada re
gia'o.
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2.4 - AVALIACAO - APROVACAO
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3. CONCLUSAO
0 procedimento apresentado deve ser encarado Como uma pri
meira aproximacaao de uma metodologia satisfatoria para estimativa de
areas agricolas em imagens de satelite; com base na experiencia adquiri
da, futuros desenvolvimentos procurarao melhorar o desempenlio do proce
dimento. Apontam-se aqui algumas areas criticas, que certamente merece
rao estudos posteriores:
a) 0 a)goritmo de aglomera^ao para obtenca`o as subclasses ("vizi
nho-mais-proximo") a muito simples para ser otimo. 0 desenvolvi
mento de algoritmos mais sofisticados, que utilizem informacao
espacial juntamente :om a espectral, uevera melhorar o desempe
nho da fase de classificai;ao.
b) A rotulacao de pontos isolados pelo analista pode ser uma fonte
de erro, devido a diversos fatores como a oistura de c,asses den
tro de um ponto. Uma alternativa ;eria .azer con y
 que o analista
rotulasse "regioes homogeneas" obtidas previamente atraves de
aglomerocao.
c) A hipotese gaussiana para a distribuicao das subclasses 2 o algo
ritmo de classificaca'o por maxima verossimilhanca podem na` o ser
os mais adequados para o problema, dada a heterogeneidade das ca
r
	
	
racteristicas disponiveis. Algoritmos ma i s apropriados a nature
za dos dados serao, certamente, objeto Je futuras pesquisas.
ORIGINALPAGF jSOF	
QUALITY
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
DUTRA, L.V.; MASCARENHAS; N.D.A. Extragao de atributos espaciais em ima
Bens multiespcetrais. Sa` o Jose dos Campos, INPE, 1980. (INPE.-1885-
-RPE/229).
HEYDORN, R.P.; BIZZELL, R.M.; QUIREIN, J.A.; ABOTTEEN, K.M.; SUMNER, C.
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SYMPOSIUM, Houston, 1978. Proceedings. Houston, NASA/JSC, 1978, p.
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KAUTH, R.; THOMAS, G. The tasseled cap: a graphic description of
spectral-temporal development of agricultural crop as seen in
LANDSAT. In: MACHINE PROCESSING OF REMOTELY SENSED DATA, 3., West
Layette, 1976. Proceedings. West Lafayette, Purdue University,
1976, p. 413-441.
SPIERS, B.E.; PATTERSON, R.L. Ancillary data acquisition for LACIE. In:
LACIE SYMPOSIUM, Houston, 1978. Proceedings. Houston, NASA/JSC,
1978, p.,157-162.
.I
- 7 -


An automatic agricultural zone classification procedure for crop inventory satellite images

Abstract

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