Modelagem da produtividade de cana-de-açúcar utilizando índices de vegetação
A produção da cana-de-açúcar é destaque no cenário econômico do estado São Paulo, dessa forma confirma-se a necessidade do monitoramento dessa cultura, de maneira a contribuir com melhorias em decisões e planejamentos operacionais. A produção total e a produtividade da cana-de-açúcar são fatores de...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/143945 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/11449/143945 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Regressão linear múltipla NDVI MSAVI2 EVI Landsat 8 Multiple linear regression |
| Resumo: | A produção da cana-de-açúcar é destaque no cenário econômico do estado São Paulo, dessa forma confirma-se a necessidade do monitoramento dessa cultura, de maneira a contribuir com melhorias em decisões e planejamentos operacionais. A produção total e a produtividade da cana-de-açúcar são fatores de grande interesse para os agricultores, pois é a partir dessa informação que a programação das operações são realizadas, porém, essas estimativas não possuem métodos de alta precisão e confiança em amostragens não destrutivas. O homem possui excelente capacidade de analisar e interpretar resultados, mas também está sujeito a subjetividades em suas avaliações. A análise empreendida no trabalho teve como objetivo a elaboração de modelos matemáticos que expliquem a produtividade da cana-de-açúcar por meio das técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto. O experimento foi realizado na área de produção comercial da Agrícola Rio Claro, parceira do grupo Zilor, que está localizada nos municípios de Lençóis Paulista e Pratânia, possui aproximadamente 6000 hectares, com altimetrias variando entre 600 e 700 metros. Para a coleta das informações espectrais, utilizou-se as imagens do satélite Landsat 8, com órbita/ponto em 221/076. Nos resultados do trabalho realizado, constatou-se que as modelagens foram satisfatórias, variando o coeficiente de determinação entre 0,15 a 0,97. Sendo que em períodos com elevados coeficientes de determinação, podem geralmente ser encontradas áreas de forma aglomerada, o que sugere uma menor incidência de variáveis. Enquanto que em períodos com coeficientes de determinação baixos, muito provavelmente foram obtidos devido a outros fatores listados terem ocorrido como dispersão dos talhões na área, classes de solo, precipitação e variedades da cultura, provavelmente distintos. |
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