Universidade de São Paulo. Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas
Abstract
Esta pesquisa tem como objetivo mapear os cultivos de café na região de Muzambinho, Cabo Verde e Monte Belo, Sul de Minas Gerais, utilizando imagens Landsat-5 Thematic Mapper e Modelos Digitais do Terreno. A área de estudo localiza-se em uma tradicional região produtora de café, onde o cultivo é praticado, na maioria das vezes, em áreas de relevo fortemente ondulado. Para a realização da pesquisa, incialmente aplicou-se um modelo de iluminação para a correção do efeito topográfico, com o objetivo de reduzir as variações espectrais causadas pelo relevo e assim melhorar o resultado da classificação. Em seguida, as imagens foram segmentadas e classificadas utilizando um algoritmo supervisionado por regiões. Duas classes de café que expressam diferentes condições fenológicas foram consideradas: Café Formação e Café Produção. Os resultados mostram que a correção topográfica melhorou o desempenho da segmentação criando segmentos mais contínuos e representativos das formas dos cultivos. Além disto, um aumento no desempenho da classificação foi observado ao comparar os resultados obtidos no presente estudo com uma classificação convencional pela máxima verossimilhança.This research aims to map coffee crops in the region of Muzambinho, Cabo Verde and Monte Belo, Southern Minas Gerais by using Landsat-5 Thematic Mapper imagery and Digital Terrain Model. The study area is located in a traditional coffee-producing province where most of the coffee-growing lands are set on mountainous relief. To perform this study, an illumination model was used to correct the topographic effect and thus, reduce the spectral variations caused by the relief displacement. After this, the imagery were segmented and classified using a supervised classifier by region. We considered for this analysis two classes of coffee expressing different phenological condition: Coffee Formation and Coffee Production. The results showed that the topographic correction improved the segmentation performance creating more continuous and representative segments of the coffee fields. Furthermore, an increase of the classification performance was found by comparing the results obtained in this study with a conventional per-pixel maximum likelihood classification
