Reforma Agrária no Brasil: Classificação Baseado em Objeto e Reflectância Acumulada no Monitoramento e Fiscalização da Terra

A automatização do monitoramento e fiscalização do uso e cobertura do solo em projetos de assentamento do Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) utilizando sensoriamento remoto e técnicas de geoprocessamento podem otimizar, reduzir custos e qualificar as atividades de produtores rurais. Assim, esse trabalho apresenta uma proposta de uso de classificação orientada ao objeto em imagens do satélite Sentinel-2A 1C, a partir da reflectância acumulada e mineração de dados em projetos de assentamento no Bioma Cerrado. Foram empregados softwares livres e gratuitos: QGIS na classificação das imagens Sentinel-2A; InterImage na segmentação das imagens, definição e exportação dos atributos de cada segmento que basearam a classificação e Weka na mineração de dados dos atributos. As classificações com técnica da reflectância acumulada tiveram melhores índices de acurácia (exatidão global e índice Kappa), mas a melhora se deu nas classes relativas à vegetação natural do Bioma Cerrado, não ocorrendo nas classes de Culturas Diversas e Silvicultura. Os programas utilizados executaram de forma satisfatória todos os procedimentos propostos para a consecução dos objetivos do trabalho, demonstrando sua aplicabilidade no monitoramento do projeto de assentamento.