Estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar por dados espectrais orbitais ETM+/LANDSAT 7Sugarcarne agroindustrial yield forecast by orbital sensor ETM+/LANDSAT 7 data

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fortes, Caio
Data de Publicação: 2009
Outros Autores: Demattê, José Alexandre Melo, Genú, Aline Marques
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Ambiência (Online)
Texto Completo: https://revistas.unicentro.br/index.php/ambiencia/article/view/509
Resumo: Os sistemas convencionais de estimativa de safras são geralmente onerosos e demorados, portanto, é importante o desenvolvimento de métodos mais rápidos para a obtenção de dados. Propõe-se, neste trabalho, obter uma metodologia para estimar a produtividade agroindustrial da cana-de-açúcar pelo sensor orbital ETM+/LANDSAT 7 e utilizando-se dados reais áreas de produção de cana-de-açúcar na região de Paraguaçu Paulista, (SP), da variedade RB835486, de primeiro corte. Um banco de dados foi elaborado e escolheram-se talhões com épocas de plantio semelhantes, enquanto que para a coleta de dados espectrais foram testadas duas metodologias: na primeira, foram estabelecidas áreas de coleta de dados espectrais dentro dos talhões, e estes foram representados pelas respectivas médias aritméticas dos pixels amostrados e, na segunda, procedeu-se a uma classificação não supervisionada dos dados espectrais dos talhões que, por sua vez, foram representados pela média ponderada do valor dos pixels em sete classes espectrais distintas. As bandas B1, B2, B3, B4, B5 e B7 e seis índices de vegetação, foram utilizados para gerar modelos de regressão linear múltipla, visando à quantificação das características agroindustriais da cultura. Os resultados indicam que é possível estimar essas características através de dados espectrais orbitais, indicados por R2 = 0,69 para produtividade agrícola (Mg ha-1) e em média 0,58, para as características tecnológicas.Abstract Conventional systems for crop yield projections are generally expensive and demand much time. Thus, it is important to develop quicker data obtaining methods. We have proposed a methodology for estimating the sugarcane agroindustrial yield by ETM + / LANDSAT 7 orbital sensor and also by collecting data from sugarcane production areas in Paraguaçu Paulista, São Paulo State, at fields of RB835486 variety in the first harvest. A database was established, and fields that were planted at the same dates were chosen. Two methods for spectral data collection were tested in order to identify best estimation results. In the first method, data collection areas were set within the spectral plots, and these were represented by the specific arithmetic average of the sampled pixels. In the second method, the spectral data went through a non-supervised classification of the plots, which were represented by the weighted average value of pixels in seven different spectral classes. The bands B1, B2, B3, B4, B5 and B7 and six vegetation indices were used to generate multiple linear regression models in order to qualify the crop agroindustrial characteristics. The results indicate that it is possible to estimate these characteristics drawing on orbital spectral data, indicated by R2 = 0.69 for crop yield (Mg ha-1) and a 0.58 average for the technological characteristics.
id UNICETO-1_6015e01c7bae61292cea6b5353f6eb06
oai_identifier_str oai:ojs.revistas.unicentro.br:article/509
network_acronym_str UNICETO-1
network_name_str Ambiência (Online)
repository_id_str
spelling Estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar por dados espectrais orbitais ETM+/LANDSAT 7Sugarcarne agroindustrial yield forecast by orbital sensor ETM+/LANDSAT 7 dataAgronomiaprevisão de safras agrícolas; imagens de satélite; qualidade; matéria-prima.Os sistemas convencionais de estimativa de safras são geralmente onerosos e demorados, portanto, é importante o desenvolvimento de métodos mais rápidos para a obtenção de dados. Propõe-se, neste trabalho, obter uma metodologia para estimar a produtividade agroindustrial da cana-de-açúcar pelo sensor orbital ETM+/LANDSAT 7 e utilizando-se dados reais áreas de produção de cana-de-açúcar na região de Paraguaçu Paulista, (SP), da variedade RB835486, de primeiro corte. Um banco de dados foi elaborado e escolheram-se talhões com épocas de plantio semelhantes, enquanto que para a coleta de dados espectrais foram testadas duas metodologias: na primeira, foram estabelecidas áreas de coleta de dados espectrais dentro dos talhões, e estes foram representados pelas respectivas médias aritméticas dos pixels amostrados e, na segunda, procedeu-se a uma classificação não supervisionada dos dados espectrais dos talhões que, por sua vez, foram representados pela média ponderada do valor dos pixels em sete classes espectrais distintas. As bandas B1, B2, B3, B4, B5 e B7 e seis índices de vegetação, foram utilizados para gerar modelos de regressão linear múltipla, visando à quantificação das características agroindustriais da cultura. Os resultados indicam que é possível estimar essas características através de dados espectrais orbitais, indicados por R2 = 0,69 para produtividade agrícola (Mg ha-1) e em média 0,58, para as características tecnológicas.Abstract Conventional systems for crop yield projections are generally expensive and demand much time. Thus, it is important to develop quicker data obtaining methods. We have proposed a methodology for estimating the sugarcane agroindustrial yield by ETM + / LANDSAT 7 orbital sensor and also by collecting data from sugarcane production areas in Paraguaçu Paulista, São Paulo State, at fields of RB835486 variety in the first harvest. A database was established, and fields that were planted at the same dates were chosen. Two methods for spectral data collection were tested in order to identify best estimation results. In the first method, data collection areas were set within the spectral plots, and these were represented by the specific arithmetic average of the sampled pixels. In the second method, the spectral data went through a non-supervised classification of the plots, which were represented by the weighted average value of pixels in seven different spectral classes. The bands B1, B2, B3, B4, B5 and B7 and six vegetation indices were used to generate multiple linear regression models in order to qualify the crop agroindustrial characteristics. The results indicate that it is possible to estimate these characteristics drawing on orbital spectral data, indicated by R2 = 0.69 for crop yield (Mg ha-1) and a 0.58 average for the technological characteristics.Universidade Estadual do Centro-Oeste do Paraná, UNICENTROFortes, CaioDemattê, José Alexandre MeloGenú, Aline Marques2009-12-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.unicentro.br/index.php/ambiencia/article/view/509AMBIÊNCIA; v. 5, n. 3 (2009): Ambiência; 489-5042175-94051808-0251reponame:Ambiência (Online)instname:Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)instacron:UNICENTROporhttps://revistas.unicentro.br/index.php/ambiencia/article/view/509/674info:eu-repo/semantics/openAccess2017-01-22T14:18:43Zoai:ojs.revistas.unicentro.br:article/509Revistahttps://revistas.unicentro.br/index.php/ambienciaPUBhttps://revistas.unicentro.br/index.php/ambiencia/oaibertotti@unicentro.br||ambiencia.unicentro@gmail.com2175-94051808-0251opendoar:2017-01-22T14:18:43Ambiência (Online) - Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)false
dc.title.none.fl_str_mv Estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar por dados espectrais orbitais ETM+/LANDSAT 7Sugarcarne agroindustrial yield forecast by orbital sensor ETM+/LANDSAT 7 data
title Estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar por dados espectrais orbitais ETM+/LANDSAT 7Sugarcarne agroindustrial yield forecast by orbital sensor ETM+/LANDSAT 7 data
spellingShingle Estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar por dados espectrais orbitais ETM+/LANDSAT 7Sugarcarne agroindustrial yield forecast by orbital sensor ETM+/LANDSAT 7 data
Fortes, Caio
Agronomia
previsão de safras agrícolas; imagens de satélite; qualidade; matéria-prima.
title_short Estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar por dados espectrais orbitais ETM+/LANDSAT 7Sugarcarne agroindustrial yield forecast by orbital sensor ETM+/LANDSAT 7 data
title_full Estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar por dados espectrais orbitais ETM+/LANDSAT 7Sugarcarne agroindustrial yield forecast by orbital sensor ETM+/LANDSAT 7 data
title_fullStr Estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar por dados espectrais orbitais ETM+/LANDSAT 7Sugarcarne agroindustrial yield forecast by orbital sensor ETM+/LANDSAT 7 data
title_full_unstemmed Estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar por dados espectrais orbitais ETM+/LANDSAT 7Sugarcarne agroindustrial yield forecast by orbital sensor ETM+/LANDSAT 7 data
title_sort Estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar por dados espectrais orbitais ETM+/LANDSAT 7Sugarcarne agroindustrial yield forecast by orbital sensor ETM+/LANDSAT 7 data
author Fortes, Caio
author_facet Fortes, Caio
Demattê, José Alexandre Melo
Genú, Aline Marques
author_role author
author2 Demattê, José Alexandre Melo
Genú, Aline Marques
author2_role author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv
dc.contributor.author.fl_str_mv Fortes, Caio
Demattê, José Alexandre Melo
Genú, Aline Marques
dc.subject.none.fl_str_mv
dc.subject.por.fl_str_mv Agronomia
previsão de safras agrícolas; imagens de satélite; qualidade; matéria-prima.
topic Agronomia
previsão de safras agrícolas; imagens de satélite; qualidade; matéria-prima.
description Os sistemas convencionais de estimativa de safras são geralmente onerosos e demorados, portanto, é importante o desenvolvimento de métodos mais rápidos para a obtenção de dados. Propõe-se, neste trabalho, obter uma metodologia para estimar a produtividade agroindustrial da cana-de-açúcar pelo sensor orbital ETM+/LANDSAT 7 e utilizando-se dados reais áreas de produção de cana-de-açúcar na região de Paraguaçu Paulista, (SP), da variedade RB835486, de primeiro corte. Um banco de dados foi elaborado e escolheram-se talhões com épocas de plantio semelhantes, enquanto que para a coleta de dados espectrais foram testadas duas metodologias: na primeira, foram estabelecidas áreas de coleta de dados espectrais dentro dos talhões, e estes foram representados pelas respectivas médias aritméticas dos pixels amostrados e, na segunda, procedeu-se a uma classificação não supervisionada dos dados espectrais dos talhões que, por sua vez, foram representados pela média ponderada do valor dos pixels em sete classes espectrais distintas. As bandas B1, B2, B3, B4, B5 e B7 e seis índices de vegetação, foram utilizados para gerar modelos de regressão linear múltipla, visando à quantificação das características agroindustriais da cultura. Os resultados indicam que é possível estimar essas características através de dados espectrais orbitais, indicados por R2 = 0,69 para produtividade agrícola (Mg ha-1) e em média 0,58, para as características tecnológicas.Abstract Conventional systems for crop yield projections are generally expensive and demand much time. Thus, it is important to develop quicker data obtaining methods. We have proposed a methodology for estimating the sugarcane agroindustrial yield by ETM + / LANDSAT 7 orbital sensor and also by collecting data from sugarcane production areas in Paraguaçu Paulista, São Paulo State, at fields of RB835486 variety in the first harvest. A database was established, and fields that were planted at the same dates were chosen. Two methods for spectral data collection were tested in order to identify best estimation results. In the first method, data collection areas were set within the spectral plots, and these were represented by the specific arithmetic average of the sampled pixels. In the second method, the spectral data went through a non-supervised classification of the plots, which were represented by the weighted average value of pixels in seven different spectral classes. The bands B1, B2, B3, B4, B5 and B7 and six vegetation indices were used to generate multiple linear regression models in order to qualify the crop agroindustrial characteristics. The results indicate that it is possible to estimate these characteristics drawing on orbital spectral data, indicated by R2 = 0.69 for crop yield (Mg ha-1) and a 0.58 average for the technological characteristics.
publishDate 2009
dc.date.none.fl_str_mv 2009-12-23
dc.type.none.fl_str_mv

dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://revistas.unicentro.br/index.php/ambiencia/article/view/509
url https://revistas.unicentro.br/index.php/ambiencia/article/view/509
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.unicentro.br/index.php/ambiencia/article/view/509/674
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.coverage.none.fl_str_mv


dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual do Centro-Oeste do Paraná, UNICENTRO
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual do Centro-Oeste do Paraná, UNICENTRO
dc.source.none.fl_str_mv AMBIÊNCIA; v. 5, n. 3 (2009): Ambiência; 489-504
2175-9405
1808-0251
reponame:Ambiência (Online)
instname:Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)
instacron:UNICENTRO
instname_str Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)
instacron_str UNICENTRO
institution UNICENTRO
reponame_str Ambiência (Online)
collection Ambiência (Online)
repository.name.fl_str_mv Ambiência (Online) - Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)
repository.mail.fl_str_mv bertotti@unicentro.br||ambiencia.unicentro@gmail.com
_version_ 1798316922105757696