O sistema toma os valores de índice de cada pixel e agrupa-os de acordo com os critérios (quantil, cluster ou manual) e o número de classes definidas pelo usuário. Como resultado, obtém-se um mapa poligonal que pode ser utilizado para múltiplos fins, tais como: planejar a re-fertilização e aplicação de herbicidas variáveis, avaliar a deriva, estimar o rendimento futuro com validação no campo, planejar a colheita de acordo com a maturidade da cultura, etc.

Dependendo do tipo de análise a realizar e da utilização subsequente do mapa resultante, o usuario pode selecionar entre três métodos diferentes de agrupamento, como se mostra na comparação do mapa abaixo:

Quantis	Clusters	Valores Manuais

Cada método tem características e propósitos diferentes e recomenda-se explorá-los a fim de encontrar a classificação apropriada para cada caso e utilidade.

Quantil

O método de quantil permite a criação de áreas com base num critério de intervalos regulares de frequência (método estatístico). A principal característica deste método é que define áreas de superfície semelhantes.

Ou seja, os quantis são aqueles valores da variável (NDVI neste caso) que, ordenados do menor ao maior, dividem a distribuição em partes, de forma que cada uma delas contenha a mesma proporção destes valores.

Por exemplo; se todos os valores de uma distribuição estiverem divididos em 4 partes, cada uma delas compreende 25 % dos dados. A saber: Q1 é o primeiro quartil, que deixa 25% dos dados à sua esquerda; Q2 é o segundo quartil, que deixa 50% dos dados à sua esquerda; e Q3 é o terceiro quartil, que deixa 75% dos dados à sua esquerda.

Mais informações sobre Quantis

Permite identificar macroáreas, sendo de importância agrupar ambientes e assim ser capazes de tomar macro decisões, por exemplo, para a logística da Colheita do Girassol.

Quantis – Cadeneo grande – (2019-01-28)

Cluster

A Análise de Cluster, também conhecida como Análise de Cluster, é uma técnica estatística multivariada que procura agrupar elementos (ou variáveis) tentando alcançar a máxima homogeneidade em cada grupo e a maior diferença entre estes grupos. Trata-se de um método estatístico multivariado de classificação automática de dados, neste caso NDVI.

O método Cluster cria áreas baseadas num método de agrupamento por semelhança (Kmeans), ou seja, tem em conta a criação de grupos baseados na semelhança ou a sua complementaridade, distância, entre dados.

Alguns usos possíveis são:

1. Re-fertilização
2. Avaliar derivações
3. Aplicação de herbicida variável
4. Estimativa do rendimento com validação no campo, para colheita por macroambientes.

Clusters – Cadeneo grande – (2019-01-28)

Valores Manuais

O método Valores Manuais permite escolher o valor NDVI que servirá como valor de corte para separar as áreas, esta ferramenta permite-nos escolher manualmente o valor NDVI que irá separar as classes.

Permite-nos definir áreas de interesse antes de uma validação de campo, por exemplo:

1. Áreas problemáticas (Fogo, Inundação).
2. Manchas de ervas daninhas, para cartografia de ervas daninhas

Valores manuais – Cadeneo grande – (2019-01-28)