Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2013 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
Texto Completo: | http://dx.doi.org/10.1590/0102-778620130022 http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/18375 |
Resumo: | As técnicas de sensoriamento remoto têm sido muito promissoras para o desenvolvimento de medidas mais confiáveis e economicamente viáveis da produção vegetal em larga escala. O algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) tem como vantagem a obtenção de parâmetros biofísicos usando imagens de satélite e poucos dados observacionais. Este trabalho objetivou estimar a produtividade da cana-de-açúcar por meio da aplicação do algoritmo SEBAL e de imagens Landsat 5 TM. O estudo foi realizado em plantios de cana-de-açúcar da fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, município de Conquista, Minas Gerais. A metodologia utilizada apresentou variação de desempenho nas estimativas de produtividade da cana-de-açúcar de cada gleba, provavelmente em decorrência de influências da dimensão dos talhões e da resolução espacial da imagem, e de variedades e épocas de plantio e colheita da cultura. No entanto, os resultados apontam que a metodologia tem potencial para ser aplicada em áreas extensas com limitada disponibilidade de dados meteorológicos. |
id |
UFV_21b4e28280b041c74f28f1a135c259f8 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:locus.ufv.br:123456789/18375 |
network_acronym_str |
UFV |
network_name_str |
LOCUS Repositório Institucional da UFV |
repository_id_str |
2145 |
spelling |
Sediyama, GilbertoAndrade, Ricardo GuimarãesSoares, Vicente PauloGleriani, José MarinaldoMenezes, Sady Junior Martins da Costa2018-03-21T18:32:58Z2018-03-21T18:32:58Z2013-1119824351http://dx.doi.org/10.1590/0102-778620130022http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/18375As técnicas de sensoriamento remoto têm sido muito promissoras para o desenvolvimento de medidas mais confiáveis e economicamente viáveis da produção vegetal em larga escala. O algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) tem como vantagem a obtenção de parâmetros biofísicos usando imagens de satélite e poucos dados observacionais. Este trabalho objetivou estimar a produtividade da cana-de-açúcar por meio da aplicação do algoritmo SEBAL e de imagens Landsat 5 TM. O estudo foi realizado em plantios de cana-de-açúcar da fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, município de Conquista, Minas Gerais. A metodologia utilizada apresentou variação de desempenho nas estimativas de produtividade da cana-de-açúcar de cada gleba, provavelmente em decorrência de influências da dimensão dos talhões e da resolução espacial da imagem, e de variedades e épocas de plantio e colheita da cultura. No entanto, os resultados apontam que a metodologia tem potencial para ser aplicada em áreas extensas com limitada disponibilidade de dados meteorológicos.Remote sensing techniques have shown very promising results in the development of more trustworthy and economically viable large-scale agricultural production measurements. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) has the advantage of obtaining biophysical parameters using satellite images and few observational data. This work aimed to estimate sugarcane production using the SEBAL algorithm and Landsat 5 TM images. It was performed on sugarcane crops at the Boa Fé farm, located in Conquista, MG, Brazil. The used method showed varying performance in the sugarcane production estimates for each plot, probably due to the influences of the size of the plots and the spatial resolution of the image, and of varieties and crop planting and harvest dates. However, the results indicate the method has potential for application on large areas on which there is limited availability of meteorological data.porRevista Brasileira de Meteorologiav. 29, n. 3, p. 433 - 442, Julho-Seembro 2014Cana-de-açúcarBiomassa vegetalSEBALSensoriamento remotoEstimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsatinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALartigo.pdfartigo.pdftexto completoapplication/pdf694060https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/18375/1/artigo.pdf37a68e66258e267005a8e0468c87e3b7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/18375/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILartigo.pdf.jpgartigo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4499https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/18375/3/artigo.pdf.jpgb87a3ded917a76bc02a7849fba233101MD53123456789/183752018-03-21 23:00:36.399oai:locus.ufv.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452018-03-22T02:00:36LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false |
dc.title.pt-BR.fl_str_mv |
Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat |
title |
Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat |
spellingShingle |
Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat Sediyama, Gilberto Cana-de-açúcar Biomassa vegetal SEBAL Sensoriamento remoto |
title_short |
Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat |
title_full |
Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat |
title_fullStr |
Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat |
title_full_unstemmed |
Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat |
title_sort |
Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat |
author |
Sediyama, Gilberto |
author_facet |
Sediyama, Gilberto Andrade, Ricardo Guimarães Soares, Vicente Paulo Gleriani, José Marinaldo Menezes, Sady Junior Martins da Costa |
author_role |
author |
author2 |
Andrade, Ricardo Guimarães Soares, Vicente Paulo Gleriani, José Marinaldo Menezes, Sady Junior Martins da Costa |
author2_role |
author author author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Sediyama, Gilberto Andrade, Ricardo Guimarães Soares, Vicente Paulo Gleriani, José Marinaldo Menezes, Sady Junior Martins da Costa |
dc.subject.pt-BR.fl_str_mv |
Cana-de-açúcar Biomassa vegetal SEBAL Sensoriamento remoto |
topic |
Cana-de-açúcar Biomassa vegetal SEBAL Sensoriamento remoto |
description |
As técnicas de sensoriamento remoto têm sido muito promissoras para o desenvolvimento de medidas mais confiáveis e economicamente viáveis da produção vegetal em larga escala. O algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) tem como vantagem a obtenção de parâmetros biofísicos usando imagens de satélite e poucos dados observacionais. Este trabalho objetivou estimar a produtividade da cana-de-açúcar por meio da aplicação do algoritmo SEBAL e de imagens Landsat 5 TM. O estudo foi realizado em plantios de cana-de-açúcar da fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, município de Conquista, Minas Gerais. A metodologia utilizada apresentou variação de desempenho nas estimativas de produtividade da cana-de-açúcar de cada gleba, provavelmente em decorrência de influências da dimensão dos talhões e da resolução espacial da imagem, e de variedades e épocas de plantio e colheita da cultura. No entanto, os resultados apontam que a metodologia tem potencial para ser aplicada em áreas extensas com limitada disponibilidade de dados meteorológicos. |
publishDate |
2013 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2013-11 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2018-03-21T18:32:58Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2018-03-21T18:32:58Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://dx.doi.org/10.1590/0102-778620130022 http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/18375 |
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv |
19824351 |
identifier_str_mv |
19824351 |
url |
http://dx.doi.org/10.1590/0102-778620130022 http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/18375 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.ispartofseries.pt-BR.fl_str_mv |
v. 29, n. 3, p. 433 - 442, Julho-Seembro 2014 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Meteorologia |
publisher.none.fl_str_mv |
Revista Brasileira de Meteorologia |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:LOCUS Repositório Institucional da UFV instname:Universidade Federal de Viçosa (UFV) instacron:UFV |
instname_str |
Universidade Federal de Viçosa (UFV) |
instacron_str |
UFV |
institution |
UFV |
reponame_str |
LOCUS Repositório Institucional da UFV |
collection |
LOCUS Repositório Institucional da UFV |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/18375/1/artigo.pdf https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/18375/2/license.txt https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/18375/3/artigo.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
37a68e66258e267005a8e0468c87e3b7 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 b87a3ded917a76bc02a7849fba233101 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV) |
repository.mail.fl_str_mv |
fabiojreis@ufv.br |
_version_ |
1798053146246774784 |