Abstract:O desenvolvimento tecnológico de sistemas sensores e orbitais nas últimas décadas
tem proporcionado significativos avanços nos estudos por sensoriamento remoto. Um
dos exemplos são as previsões de safras pelos denominados índices de vegetação,
essa tecnologia tem sido aplicada para cana-de-açúcar, permitindo aprimorar sua
gestão, e redução de custos e de tempo com amostragens de campo, e melhorar as
estimativas por abranger grandes extensões de áreas ao invés de amostragens
pontuais. Por isso, o objetivo neste trabalho foi avaliar o uso de imagens de índice de
vegetação por diferença normalizada (NDVI) na previsão da produção de biomassa
de cultivares de cana-de-açúcar, pela metodologia de soma dos pixels por talhão
(NDVIs), nos municípios de Iturama e União de Minas, Triângulo Mineiro. A avaliação
foi realizada por modelagem, em análise de regressão, sendo a variável independente
o somatório dos valores de NDVI dos pixels (NDVIs) e a variável dependente a
produção de biomassa de cana-de açúcar do respectivo talhão. Ao todo foram
realizadas modelagens distintas para cinco cultivares (CTC4, CTC15, RB835486,
RB92579 e RB867515) e uma geral, sem distinção de cultivar, aos 7, 8, 9 e 10 meses
após o plantio ou colheita da safra anterior. Concluiu-se que a modelagem utilizando
como variável independente o NDVIs, ao invés de valores médios de NDVI, foi
promissora em estimar a produção de biomassa de cana-de-açúcar. Obteve-se
modelos bem ajustados da produção de biomassa em função do NDVIs nas cultivares
CTC4, RB835486, RB92579 e para o global (em distinção de cultivares) para todos
os períodos após o plantio/colheita da safra anterior estudados. A partir dos resultados
pode-se afirmar que a utilização de índices de vegetação, neste caso o NDVIs, é uma
técnica viável para previsões de safras de cana-de-açúcar, auxiliando na logística de
colheita e comercialização de açúcar e etanol.
Subject:Sensoriamento remoto.
Logística de colheita.
CTC4.
RB835486.
RB92579