Modelagem de dados espectrais e agrometeorológicos para estimativa da produtividade de café

• Main Author: Tiago Bernardes
• Publication Date: 2013
• Format: Doctoral thesis
• Language: por
• Source: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
• Download full: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2013/03.04.20.07

A produtividade da cultura cafeeira no Brasil tem sido estimada experimentalmente por meio de modelos agrometeorológicos que consideram o efeito da disponibilidade hídrica. No entanto, além da disponibilidade hídrica, vários outros fatores se somam para compor a produtividade, dentre eles o efeito conhecido como bienalidade, no qual a cultura apresenta produções altas e baixas, alternadamente, a cada 2 anos em função de um ciclo de desenvolvimento bianual, o que torna a produtividade do ano anterior importante na estimativa da produtividade de um determinado ano. No presente trabalho, este efeito foi considerado a partir de correlações entre dados de produtividade de lavouras obtidos em campo e a área foliar das mesmas lavouras. A área foliar foi estimada a partir dos índices de vegetação EVI e NDVI derivados de imagens Landsat. Foram obtidos modelos de regressão para estimar a produtividade do ano anterior a partir das imagens. O modelo final proposto penaliza a produtividade potencial da cultura em função das Evapotranspirações relativas, obtidas a partir de dados meteorológicos do modelo regional ETA, e da produtividade do ano anterior, obtida das regressões com os índices de vegetação. As Evapotranspirações relativas foram calculadas em 4 diferentes combinações de períodos representativos das fases fenológicas do cafeeiro e parametrizadas juntamente com a produtividade do ano anterior para determinação de coeficientes que representam o peso (ky) destas variáveis na penalização da produtividade potencial. O coeficiente de penalização pela produtividade do ano anterior (ky$_{0}$) apresentou os maiores valores, o que indica a importância desta variável na produtividade do cafeeiro. Com relação às variáveis de penalização hídrica os coeficientes referentes à fase entre os meses de Abril a Setembro (ky$_{1}$), que corresponde à indução e maturação das gemas florais, foram maiores. O coeficiente referente à fase entre os meses de Setembro a Dezembro (ky$_{2}$), correspondente ao florescimento e início da formação dos frutos, mostrou-se o segundo mais importante. O modelo final foi avaliado ao nível de produtividade por lavouras e ao nível de produção total por município. O modelos utilizando coeficientes de penalização parametrizados com as Evapotranspirações relativas agrupadas nos períodos Jun/Jul/Ago, Set/Out/Nov e Dez/Jan/Fev (combinação A) apresentou os melhores resultados em relação aos modelos C e D. O desempenho geral dos modelos ao nível de lavouras foi considerado ruim, com erros variando entre 13,73 a 21,43 sc/ha (EMA) e 18,51 a 28,66 sc/ha (EMQ), valores de R$^{2}$ variando entre 0,20 a 0,69, índices d$_{1}$ 0,38 a 0,53 e índice d$_{2}$ entre 0,41 a 0,70. Ao nível de produção total por municípios os desempenhos foram melhores com erros variando entre 1.600 a 3.900 kg (EMA) e 2.490 a 6.904 kg (EMQ), valores de R$^{2}$ variando entre 0,67 a 0,93, índices d$_{1}$ 0,65 a 0,83 e índice d$_{2}$ entre 0,77 a 0,90.