Índice de vegetação do sensor MODIS na estimativa da produtividade agrícola da cana-de-açúcar

Abstract

); ANGÉLICA GIAROLLA ( 5 ) RESUMOA participação da cultura da cana-de-açúcar no fornecimento de matéria prima para produção de açúcar e também de álcool, como fonte alternativa de energia, tem sido relevante para o crescimento econômico do Brasil. Consequentemente, a disponibilidade de informações precisas sobre a produção agrícola dessa cultura é importante para auxiliar no planejamento e na tomada de decisões em toda a cadeia produtiva. O presente trabalho teve como objetivo estimar a produtividade agrícola de talhões

Sugarcane leaf area estimate obtained from the corrected Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

“…The less satisfactory results were detected through the Picoli's methodology (Picoli et al 2009). Such differences may reflect sugarcane canopy structural variation in plots, when compared to localized samples, suggesting the need for increased field sampling, in order to improve the accuracy of LAI predicted with spectral models.…”

“…Two other methods were used to estimate LAI, based on NDVI: the method described by Picoli et al (2009) and that described by Xavier & Vetorazzi (2004). In order to evaluate the methods used to obtain LAI, in terms of precision and accuracy, the following statistical indexes were used: a) Wilmott concordance index (1985) (d); maximum error (E max ); mean absolute error (MAE); root-mean-square error (RMSE) and determination coefficient (R²), as described by Camargo & Sentelhas (1997).…”

“…The authors suggested that atmospheric correction procedures should be used for more accurate sugarcane yield prediction models. Recently, some NDVI studies have been successfully used for sugarcane evaluations, such as area classification, varietal identification, disease detection and yield prediction (Apan et al 2004, Galvão et al 2006, Picoli et al 2009, Rudorff et al 2010.…”

Growth of sugarcane (Sacharum ssp L.) in different production scenarios exhibitions and slopes

“…Com destaque para o estado de São Paulo, tendo a maior área e a maior produção no país, 5,4 milhões de hectares e mais de 400 milhões de toneladas, respectivamente (AGRIANUAL, 2015). Neste cenário, a maior parte das áreas em expansão apresenta limitações que estão diretamente relacionados aos aspectos agronômicos e à variabilidade meteorológica do ambiente (PICOLI et al, 2009 (FARIAS, 2008). O estudo da cultura em ambientes com disponibilidade específica de recursos (topografia e radiação solar) pode gerar informações importantes para adequar ao sistema produtivo o melhor manejo e tratos culturais, sendo possível explorar ao máximo o local de produção, promovendo o rendimento e, consequentemente, uma maior lucratividade e/ou competitividade entre os produtores de cana-de-açúcar (MAULE et al, 2001).…”

Validação de dados termopluviométricos obtidos via sensoriamento remoto para o Estado de São Paulo

“…Alguns trabalhos envolvendo imagens de satélites estão sendo desenvolvidos na área da agrometeorologia visando, sobremaneira, comparar dados de temperatura de superfície, estimados por satélites e dados obtidos em estações meteorológicas (Souza & Silva, 2005;Picoli et al, 2009;Tomlinson et al, 2012;Lin et al, 2012). Ataíde et al (2009) avaliaram dados de temperatura de superfície estimados pelo sensor MODIS e valores de estações meteorológicas para o Estado de Goiás e observaram que a diferença entre os dados foi, em média, de 7,6 ºC, sendo conveniente a aplicação de um fator…”