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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

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M63-14574

Unclas00065

(^ ^ ^ 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 AREAIMAGENS DE SATI*LITE

7. C.D.U.: 528.i71.7:631.55

8. Titulo INPE-2482-PRE116610. Paginas: 12

UM PROCF,DIMF.NTO AUTOMATICO PARA CLASSIFICACAO 11. Cltima pagina: 07DE AREAS AGRICOLAS EM IMAGENS DE SATELITE,

PARA USO EM PREVISAO DE SAFRAS 12. Revisada por

9. Autoria Gilberto Comara NetoFlavio Roberto Dias Velasco jMi.sae Odo Bueno de Oliveira Getzi' o Da st

13. Aut rizada por

aANelson d Jesus Kira a

Assinatura responsavel -^ Di.retor14. Resumo/Notas

Experimentos de prcvisdo de safras em grande escala qu: utilizam imagens de satelite, tuis -•,wo o projeto LACIE (fe'ito nos E.U.A.), indi;amm a importancia de procedimentos de classifica^!do adequados; t.ais ,:•ocedimentos ubjetivam a medida da proporvdo de cuZturas agricolas em segmentospie imagens de satelite, con; a consaquente agregac!do dos resul tados em um sisterra integrado de previsdo de safras. Com este objetivo, z.em ;endo desezvolviC 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) estimativa de proporodo; d) analiaj;-(2-o e aprovac!do. Este procedimentc tcm airdaas se^.<intes caracteristicas: 1) use de varias passagens de satelites sobre amesma area (c lass ificacdo multitempoml); 2) necessidade de um mzni.mo de informacdo de Campo; 3) capaoidade de verificac-do entre classificacao automditca (feita por computador) e rotulavdo do analista. Neste trabalho apresenta--se was descrioc o do fluxo (l-> processczmento, b, -; 1: creutem -ce os principaioalgoricmos envolvidos. Dar-se-a' enfase, ainda, aos resultados obtidos e usperspectivas futuras dessa tecnologia.

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15. ObservaGoes Trabalho submctido Para apresentac-ao na 3 .19 R cunia'o daSBPC, 06 a 14 do julho d:: 1962, Cam, inas , Scio Paulo.

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1. INTRODUCAO ....................................... .......... 12. DESCRICAO DO PROCEDIMENTO ........................ ......... 3

2.1 - Rotu' 'acao - Treinamento .................................. 32 .2 - Classificacao ............................................ 42.3 - Estimacio Ga Proporcao de cultura no segmento ............ 52.4 - Avaliacio - Aprovacao .................................... 6

3. CONCLUSAO ................................................... 6

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ..................................... 7

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- iii -

1. 1NTRODUCAO

f0 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:;

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- 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

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racteristicas disponiveis. Algoritmos ma i s apropriados a nature

za dos dados serao, certamente, objeto Je futuras pesquisas.

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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.

A. Classification and mensuration Le LACIE segments. In: LACIE

SYMPOSIUM, Houston, 1978. Proceedings. Houston, NASA/JSC, 1978, p.

73-86.

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.

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