Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o SEBAL e imagens Landsat.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: ANDRADE, R. G.
Data de Publicação: 2014
Outros Autores: SEDIYAMA, G., SOARES, V. P., GLERIANI, J. M., MENEZES, S. J. M. DA C.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da EMBRAPA (Repository Open Access to Scientific Information from EMBRAPA - Alice)
Texto Completo: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/993965
http://dx.doi.org/10.1590/0102-778620130022
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. Palavras-chave: Cana-de-açúcar, Biomassa Vegetal, SEBAL, Sensoriamento Remoto.
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