Imagens do sensor MODIS associadas a um modelo agronômico para estimar a produtividade de soja

Abstract

O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de soja no Rio Grande do Sul, nas safras de 2000/2001 a 2002/2003, por meio de um modelo agronômico implementado em um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Duas abordagens foram utilizadas: o modelo agronômico (AGRO), com valores de índice de área foliar (IAF) obtidos da literatura; e o modelo agronômico-espectral (AGROESPEC), com valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer). As estimativas de produtividade obtidas pelo modelo foram comparadas àquelas fornecidas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com o uso do teste t para pares de observação. Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, não foram observadas diferenças significativas. Para 2002/2003, o modelo subestimou o valor de produtividade em 7,87 e 7,04%, nas abordagens AGRO e AGROESPEC, respectivamente, em comparação à produtividade fornecida pelo IBGE. Ambas as abordagens do modelo permitiram avaliação objetiva e quantitativa do efeito das condições meteorológicas sobre a produtividade de soja. Entretanto, o AGROESPEC forneceu estimativas mais detalhadas, no que se refere à variação espacial da produtividade, em razão do emprego dos valores de IAF estimados a partir das imagens MODIS.

Estimativa da produtividade de café com base em um modelo agrometeorológico-espectral

“…Esse resultado pode ser explicado pelo deficit hídrico, que ocorreu no período da floração das lavouras no ano de 2007, e pode ser observado nos resultados espacializados da produtividade final (Figura 1). Dessa forma, nota-se que o modelo é bastante sensível a essas variações climáticas (Rizzi & Rudorff, 2007 (Figura 2). Assim, áreas mais atingidas podem ser visitadas e quantificadas em campo, de forma a fornecer informações sobre as condições de cultivo, que podem ser introduzidas no modelo pelos novos parâmetros, na busca de melhorar a exatidão das estimativas.…”

Predição da produtividade da cultura do milho utilizando rede neural artificial

“…As estimativas de produtividade também são úteis em comparações nos ensaios de híbridos/variedades, verificando a variabilidade de produção em uma mesma área ou entre diferentes áreas de cultivo, ou comparando diferentes práticas de manejo (PICOLI, 2007;RIZZI & RUDORFF, 2007).…”

Código Florestal brasileiro: impactos econômicos e sociais no município de Bandeirantes – PR

“…Para MIURA et al (2011), a principal contribuição do Sensoriamento Remoto é fornecer uma visão sinótica sobre o uso e a cobertura das terras do espaço geográfico considerado, a exemplo de previsão de safra (RIZZI & RUDORFF, 2007) e a expansão de culturas como a canade-açúcar (RUDORFF et al, 2010 Para analisar a distribuição dos imóveis rurais nas microbacias do município, segundo as categorias de tamanho, utilizou-se do estimador de intensidade Kernel, útil para observação da distribuição de primeira ordem dos eventos (CÂMARA & CARVALHO, 2006), neste caso, os imóveis rurais. A tendência de agrupamento dos imóveis foi analisada a partir do fatiamento da intensidade de ocorrência dos centroides dos polígonos.…”