Detecção de cultura agrícola do tomate utilizando técnicas de sensoriamento remoto

Autores

  • Giovanna Mota Borges Campos if@ifg.edu.br
  • João Victor Dos Santos Sobrinho if@ifg.edu.br
  • Édipo Henrique Cremon edipo.cremon@ifg.edu.br
  • Max Well de Oliveira Rabelo ifg@ifg.edu.br
  • Marina Alberti Macedo ifg@ifg.edu.br

Palavras-chave:

MSI/Sentinel-2, Random Forest, Solanum lycopersicum, Classificação supervisionada

Resumo

O estado de Goiás é um forte produtor e exportador de tomates. Dessa forma, o desenvolvimento de
técnicas de coleta de dados e métodos que colaborem para identificar esse tipo de cultura, sem a necessidade de enviar equipes até o local, apresentando dados recentes e periodicamente atualizados é de suma importância no setor da agricultura. A extensão das áreas de cultivo de tomate é tradicionalmente obtida através de avaliações de campo conduzidas por agentes locais. Entretanto, estes dados são limitados e não podem ser usados para produzir estimativas precisas. Uma das aplicações de interesse estratégico para o levantamento de informações territoriais é o uso de imagens orbitais de sensoriamento remoto para o mapeamento de coberturas agrícolas. O objetivo deste trabalho foi identificar as áreas ocupadas pela cultura agrícola de tomate utilizando técnicas de
classificação supervisionada em imagens do sensor MSI /Sentinel-2 na plataforma de processamento em
nuvem do Google Earth Engine (GEE).

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Publicado

2024-06-05

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