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000859640.pdf: 1856124 bytes, checksum: 95ed68a158060ee0d95a52630100b11c (MD5) / A relevância da cana no setor energético, na produção de açúcar e etanol, é imprescindível para o agronegócio brasileiro e tem mostrado bom desempenho a cada ano agrícola. O presente trabalho tem por objetivo determinar modelos matemáticos para estimar a produtividade de biomassa de cana-de-açúcar em função do NDVI, por meio de imagens do sensor OLI do satélite Landsat 8. O estudo foi realizado em uma extensão territorial do município de Barrinha, em uma área experimental sucroenergética, localizada no nordeste do Estado de São Paulo, região administrativa de Ribeirão Preto. A avaliação da estimativa da produtividade de biomassa de cana-de-açúcar por sensores remotos foi realizada pela modelagem matemática da produtividade em função do NDVI. Para as imagens de cada data coletada, realizou-se o cálculo do valor médio dos pixels dentro da área de cada talhão, e a posteriori a análise de variância por regressão linear para as variedades nas diferentes idades de plantas e nos dois anos agrícolas (2012/2013 e 2013/2014). Os modelos foram selecionados pelo nível de significância, coeficiente de determinação e correlação. O modelo matemático que melhor estimou a produtividade de biomassa de cana-de-açúcar em função do NDVI e obteve a significância estatística, foi no período de 8 meses de idade após a colheita (Y = 3823,3e-5,646NDVI; R²=0,466; p=0,002) para a safra de 2012/2013 e a melhor qualidade estatística para 2013/2014, com imagens NDVI, foram aos 8 meses (Y = 31,986e1,2071NDVI; R² = 0,213; p=0,054), 9 meses (Y = 66,723NDVI + 31,399; R² = 0,201; p=0,062) e aos 7 meses de idade após o corte (Y = 101,5NDVI0,9536; R² = 0,170; p=0,089) / The relevance of sugarcane in the energy sector and the production of sugar and ethanol are essential for Brazilian agribusiness and have shown good performance at each crop year. This study aims to determine mathematical models to estimate the biomass productivity of sugarcane in function of NDVI, through images of OLI sensor by Landsat 8. The study was conducted on a territorial extension of Barrinha County, in a sugarcane experimental area, located in the northeast of São Paulo, administrative region of Ribeirão Preto. The evaluation of the estimated biomass productivity of sugarcane by remote sensors was carried out by mathematical modeling productivity, using NDVI images. For all images of each date, there has been calculated the average value of the NDVI pixels within the area of each block, and a linear regression analysis of variance for the varieties in the different ages of plants and at two growing seasons (2012/2013 and 2013/2014) was performed. The models were selected by the significance of the coefficient of determination and correlation. The mathematical model that estimated the biomass productivity of sugarcane in function of NDVI images and the best statistical significance was within 8 months old after harvest (Y = 3823,3e-5,646NDVI; R² = 0.466; p = 0.002) for the harvest of 2012/2013 and the best statistical quality to 2013/2014, with NDVI images, were at 8 months (Y = 31,986e1,2071NDVI; R² = 0.213; p = 0.054), 9 months (Y = + 31.399 66,723NDVI; R² = 0.201; p = 0.062) and at 7 months of age after cutting (Y = 101,5NDVI0,9536; R² = 0.170; p = 0.089)
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/136733 |
| Date | 09 November 2015 |
| Creators | Oliveira, Gildriano Soares de [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Pissarra, Teresa Cristina Tarlé [UNESP], Vanzela, Luiz Sérgio [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | vii, 65 p. : il. |
| Source | Aleph, reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1, -1, -1 |
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