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
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2009 |
Outros Autores: | , |
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 |