Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mercante,Erivelto
Data de Publicação: 2010
Outros Autores: Lamparelli,Rubens A. C., Uribe-opazo,Miguel A., Rocha,Jansle V.
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Engenharia Agrícola
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162010000300014
Resumo: O trabalho teve o objetivo de avaliar modelos lineares de regressão entre resposta espectral e produtividade em soja, na escala regional. Para isso, foram monitorados 36 municípios do oeste do Paraná, utilizando cinco imagens do satélite Landsat 5/TM da safra de 2004/2005. Foram realizados os procedimentos de transformação radiométrica e correção atmosférica nas imagens, determinando valores físicos das refletâncias aparente e de superfície. Posteriormente, foram calculados os índices de vegetação NDVI e GVI, os quais, por meio de regressões lineares simples e múltiplas, compararam-se com as produtividades oficiais dos municípios, obtidas das estatísticas IBGE. Aplicou-se também uma análise de diagnóstico, para detectar pontos influentes e de colinearidade. Os resultados mostraram que a média dos valores de NDVI e GVI de todas as imagens foi mais bem relacionada com a produtividade do que para cada data separadamente. O uso de regressões múltiplas com os dois índices, em todas as datas, propiciou melhores resultados de relação com a produtividade.
id SBEA-1_a44ef8646ac4b2857cab020711fbbfcf
oai_identifier_str oai:scielo:S0100-69162010000300014
network_acronym_str SBEA-1
network_name_str Engenharia Agrícola
repository_id_str
spelling Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectraisíndices de vegetaçãodados orbitaiscultura anualmonitoramentoO trabalho teve o objetivo de avaliar modelos lineares de regressão entre resposta espectral e produtividade em soja, na escala regional. Para isso, foram monitorados 36 municípios do oeste do Paraná, utilizando cinco imagens do satélite Landsat 5/TM da safra de 2004/2005. Foram realizados os procedimentos de transformação radiométrica e correção atmosférica nas imagens, determinando valores físicos das refletâncias aparente e de superfície. Posteriormente, foram calculados os índices de vegetação NDVI e GVI, os quais, por meio de regressões lineares simples e múltiplas, compararam-se com as produtividades oficiais dos municípios, obtidas das estatísticas IBGE. Aplicou-se também uma análise de diagnóstico, para detectar pontos influentes e de colinearidade. Os resultados mostraram que a média dos valores de NDVI e GVI de todas as imagens foi mais bem relacionada com a produtividade do que para cada data separadamente. O uso de regressões múltiplas com os dois índices, em todas as datas, propiciou melhores resultados de relação com a produtividade.Associação Brasileira de Engenharia Agrícola2010-06-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162010000300014Engenharia Agrícola v.30 n.3 2010reponame:Engenharia Agrícolainstname:Associação Brasileira de Engenharia Agrícola (SBEA)instacron:SBEA10.1590/S0100-69162010000300014info:eu-repo/semantics/openAccessMercante,EriveltoLamparelli,Rubens A. C.Uribe-opazo,Miguel A.Rocha,Jansle V.por2010-07-20T00:00:00Zoai:scielo:S0100-69162010000300014Revistahttp://www.engenhariaagricola.org.br/ORGhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phprevistasbea@sbea.org.br||sbea@sbea.org.br1809-44300100-6916opendoar:2010-07-20T00:00Engenharia Agrícola - Associação Brasileira de Engenharia Agrícola (SBEA)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais
title Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais
spellingShingle Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais
Mercante,Erivelto
índices de vegetação
dados orbitais
cultura anual
monitoramento
title_short Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais
title_full Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais
title_fullStr Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais
title_full_unstemmed Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais
title_sort Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais
author Mercante,Erivelto
author_facet Mercante,Erivelto
Lamparelli,Rubens A. C.
Uribe-opazo,Miguel A.
Rocha,Jansle V.
author_role author
author2 Lamparelli,Rubens A. C.
Uribe-opazo,Miguel A.
Rocha,Jansle V.
author2_role author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Mercante,Erivelto
Lamparelli,Rubens A. C.
Uribe-opazo,Miguel A.
Rocha,Jansle V.
dc.subject.por.fl_str_mv índices de vegetação
dados orbitais
cultura anual
monitoramento
topic índices de vegetação
dados orbitais
cultura anual
monitoramento
description O trabalho teve o objetivo de avaliar modelos lineares de regressão entre resposta espectral e produtividade em soja, na escala regional. Para isso, foram monitorados 36 municípios do oeste do Paraná, utilizando cinco imagens do satélite Landsat 5/TM da safra de 2004/2005. Foram realizados os procedimentos de transformação radiométrica e correção atmosférica nas imagens, determinando valores físicos das refletâncias aparente e de superfície. Posteriormente, foram calculados os índices de vegetação NDVI e GVI, os quais, por meio de regressões lineares simples e múltiplas, compararam-se com as produtividades oficiais dos municípios, obtidas das estatísticas IBGE. Aplicou-se também uma análise de diagnóstico, para detectar pontos influentes e de colinearidade. Os resultados mostraram que a média dos valores de NDVI e GVI de todas as imagens foi mais bem relacionada com a produtividade do que para cada data separadamente. O uso de regressões múltiplas com os dois índices, em todas as datas, propiciou melhores resultados de relação com a produtividade.
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010-06-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162010000300014
url http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162010000300014
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 10.1590/S0100-69162010000300014
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Associação Brasileira de Engenharia Agrícola
publisher.none.fl_str_mv Associação Brasileira de Engenharia Agrícola
dc.source.none.fl_str_mv Engenharia Agrícola v.30 n.3 2010
reponame:Engenharia Agrícola
instname:Associação Brasileira de Engenharia Agrícola (SBEA)
instacron:SBEA
instname_str Associação Brasileira de Engenharia Agrícola (SBEA)
instacron_str SBEA
institution SBEA
reponame_str Engenharia Agrícola
collection Engenharia Agrícola
repository.name.fl_str_mv Engenharia Agrícola - Associação Brasileira de Engenharia Agrícola (SBEA)
repository.mail.fl_str_mv revistasbea@sbea.org.br||sbea@sbea.org.br
_version_ 1752126269876600832