Monitoramento da cultura de cana-de-açucar no Estado de São Paulo por meio de imagens spot vegetation e dados meteorologicos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fernandes, Jeferson Lobato
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1610417
Resumo: Orientadores: Jansle Vieira Rocha, Rubens Augusto Camargo Lamparelli
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spelling Monitoramento da cultura de cana-de-açucar no Estado de São Paulo por meio de imagens spot vegetation e dados meteorologicosMonitoring sugar cane crop plantations in São Paulo state using spot vegetation images and meteorological dataSensoriamento remotoSéries temporaisEstimativasProdutividade agrícolaRemote sensingTime seriesEstimationAgricultural productivityOrientadores: Jansle Vieira Rocha, Rubens Augusto Camargo LamparelliDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia AgricolaResumo: O atual sistema de previsão de safras para a cultura da cana-de-açúcar utilizado no Brasil depende, em boa parte, de informações subjetivas, baseadas no conhecimento de técnicos do setor e informações da cadeia produtiva. Apesar da experiência dos técnicos envolvidos, este sistema está sujeito a questionamentos sobre a qualidade dos números apresentados e abre margem a ações especulativas por parte de agentes externos. O monitoramento da cultura de cana-de-açúcar por meio de séries multitemporais de índices NDVI do sensor SPOT Vegetation, associado a dados meteorológicos provenientes do modelo do ECMWF, viabiliza o acompanhamento do desenvolvimento da cultura e sua correlação com a produtividade, diminuindo assim a subjetividade das estimativas. Este trabalho avaliou o potencial de uso de imagens decendiais do sensor SPOT Vegetation para a identificação de áreas canavieiras do estado de São Paulo e a capacidade de inferir sobre os dados de produtividade oficiais registrados em municípios e safras previamente selecionados, baseando-se em dados provenientes dos perfis temporais do NDVI - SPOT Vegetation e de variáveis meteorológicas do modelo do ECMWF. Foram selecionados 20 municípios do estado de São Paulo e sete safras compreendidas entre o período de 1999 e 2006. A identificação das áreas canavieiras foi realizada por meio do perfil temporal do NDVI de cada pixel, onde foram selecionados os pixels que ao longo da safra apresentaram comportamento característico da cultura. Para a determinação da produtividade média da safra por meio de dados espectrais e meteorológicos, foram extraídos valores dos perfis temporais do NDVI e das variáveis meteorológicas temperatura mínima, temperatura média, temperatura máxima, precipitação e radiação global, onde, utilizando-se técnicas de mineração de dados, separou-se a produtividade média da safra em 3 classes, baixo-média, média e média-alta. Os resultados de identificação de áreas canavieiras no estado de São Paulo foram avaliados em escala estadual e municipal. Para a escala estadual, o método proposto apresentou resultados satisfatórios. Os índices de determinação (R²), obtidos através da correlação entre a área colhida de cana-de-açúcar oficial e a estimada, por município e safra, considerando os 637 municípios do Estado, variaram entre 0,771 e 0,829. Para a escala municipal não foi possível determinar com exatidão a área de cana-de-açúcar colhida de cada município devido à baixa resolução espacial das imagens. Para o método de classificação da produtividade média municipal proposto, houve maior correlação com os dados os dados espectrais que com os dados meteorológicos. Valores extraídos do perfil temporal do NDVI entre os meses de dezembro e janeiro permitiram classificar a tendência do resultado de produtividade alcançado no final da safra. Os resultados foram mais efetivos para os casos onde a produtividade foi classificada como sendo média ou acima da média, com acertos de 86,5 e 66,7% respectivamente. Existe potencial no uso de imagens de NDVI do SPOT Vegetation para a identificação de áreas canavieiras em escala estadual e para a classificação da produtividade média municipal da safra.Abstract: The current crop yield forecasting system for sugar cane used in Brazil is dependent on subjective information which are based on personal knowledge of technicians and information from the industry. Despite the experience of technicians, this system is vulnerable once it allows questioning about the quality of the figures presented, what could lead to speculation by market agents. Sugar cane monitoring through multitemporal series of the NDVI data from SPOT Vegetation, associated with meteorological data from the ECMWF model, provides information about the plant development and its correlation with yield, contributing to the decrease in the subjectivity of the forecasts. This study evaluated the potential use of decadal images of the SPOT Vegetation sensor to identify sugar cane areas in São Paulo state and the feasibility to estimate the official productivity registered in municipalities and crops previously selected by the use of NDVI - SPOT Vegetation and ECMWF meteorological data. For this study 20 municipalities of São Paulo state and seven cropping seasons were selected between 1999 and 2006. To identify sugar cane areas the temporal profile of each pixel was analysed during the cropping season, selecting pixels that presented a characteristic temporal NDVI profile of sugar cane. To determine the average yield using spectral and meteorological data, values of the temporal profiles of NDVI and minimum, mean and maximum temperature, precipitation and global radiation were extracted. Through data mining techniques, the average yield was classified in three classes: low-mean, mean and mean-high. Results for the identification of sugar cane areas in São Paulo state were evaluated at regional and local scale. For the regional scale the proposed method showed good results. The R² for the correlation between official and estimated sugar cane planted area, considering the 637 municipalities of the state, varied between 0,771 and 0,829. For the local scale, it was not possible to determine the sugar cane area due to the low spatial resolution of the images. For the classification of the average crop yield, by proposed method, spectral data was more relevant than meteorological data. Some values extracted from the temporal profile of NDVI between December and January permitted to classify the yield tendency. Best results were found when the yield was classified as mean or mean-high, with 86,5 and 66,7 percent correctively classified, respectively. The results showed that there is potential for the use of NDVI - SPOT Vegetation images to identify sugar cane areas at regional scale and to classify the average crop yield.MestradoPlanejamento e Desenvolvimento Rural SustentávelMestre em Engenharia Agrícola[s.n.]Rocha, Jansle Vieira, 1961-Lamparelli, Rubens Augusto Camargo, 1955-Esquerdo, Júlio César Dalla MoraRolim, Glauco de SouzaUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia AgrícolaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia AgrícolaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASFernandes, Jeferson Lobato2009info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf97 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1610417FERNANDES, Jeferson Lobato. Monitoramento da cultura de cana-de-açucar no Estado de São Paulo por meio de imagens spot vegetation e dados meteorologicos. 2009. 97 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1610417. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/469139porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T05:40:16Zoai::469139Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T05:40:16Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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