Return to search

Discriminação varietal e estimativa de produtividade agroindustrial de cana-de-açúcar pelo sensor orbital ETM+/Landsat 7. / Varieties discrimination and sugarcane agroindustrial yield forecast by the orbital sensor ETM+/Landsat 7.

O desenvolvimento de técnicas de sensoriamento remoto na avaliação da cultura da cana-de-açúcar tem grande importância para o poder público, empresas de melhoramento genético e agricultores, pois proporciona um melhor planejamento de políticas de mercado e otimiza a tomada de decisões. O comportamento espectral de dosséis vegetais reflete características importantes das culturas agrícolas quanto ao seu crescimento, vigor vegetativo e produção de biomassa. O objetivo desta pesquisa é determinar uma metodologia para discriminação de variedades, estimativa da produtividade agrícola da cana-de-açúcar e propriedades industriais importantes como Brixº, Pol % caldo, Pol % cana, Fibra %, Umidade %, Pureza %, Kg de ATR/Mg cana e Impureza %, pelo sensor orbital ETM+/LANDSAT 7. Sabe-se que as plantas e culturas de uma forma geral apresentam comportamentos espectrais e interações com a energia eletromagnética em determinadas bandas do espectro eletromagnético devido sua composição/estrutura e também ao efeito dos diversos fatores de produção (solo, clima e variedade). Dessa forma, levanta-se a hipótese de que é possível estabelecer relações entre as características espectrais da cultura de cana-de-açúcar e sua produtividade agrícola e industrial. Para tanto, foram escolhidas talhões de cana-de-açúcar localizadas na região de Paraguaçú Paulista, SP. As informações georeferenciadas de cada talhão foram dispostas num ambiente SIG pela montagem de um banco de dados. Foram selecionados talhões de variedades diferentes, porém com mesma data de plantio. Os talhões foram avaliados quanto aos dados espectrais das seis bandas do sensor e seis índices de vegetação, correlacionando-os com as variedades e com as informações das produtividades agroindustriais médias dos talhões. Concluiu-se que é possível caracterizar e estimar atributos da cultura da cana-de-açúcar através de sensor orbital ETM+/LANDSAT 7. O índice médio de acerto foi de 93,55 % na separação varietal. A observação das curvas espectrais orbitais auxilia na discriminação das variedades e a banda B4 mostrou ser a mais adequada. O gráfico de dispersão entre B4 e o GNDVI auxilia na separação destas variedades. Foram gerados modelos de regressão linear múltipla, visando selecionar variáveis com maior potencial para quantificar os atributos agroindustriais da cultura. Para a estimativa da produtividade agrícola (Mg/ha) obteve-se um coeficiente de determinação (R2) de 0,6935 e em média, 0,5807 para as características tecnológicas. Os atributos tecnológicos com melhores resultados na estimativa foram a Pol % caldo e a Umidade % com R2 de 0,7416 e 0,6397, respectivamente. O método de coleta das informações espectrais influiu nos resultados e, de maneira geral, o método das médias aritméticas dos pixels foi o mais adequado. A utilização de todas as bandas do sensor ETM+/LANDSAT 7 mostra-se importante na caracterização, discriminação varietal e estimativa de atributos da cultura da cana-deaçúcar. / The development of remote sensing techniques on the sugarcane crop evaluation has great importance for government agencies, breeding institutions and farmers, because it helps to attempt better planning of market politics and it optimizes the decision support systems. The spectral behavior of vegetation canopies reflects important characteristics of the agricultural crops as its growth, greenness and biomass production. The objective of this research is to develop a methodology for discrimination of sugarcane varieties and to estimate the crop agronomic yield and some important industrial properties like Brixº, Pol% juice, Pol% cane, Fiber %, Humidity %, Purity %, Kg of ATR/Mg of stalks and Impurity %, by the ETM+/LANDSAT 7 orbital sensor. It is known that plants and crops in general present spectral behaviors and interactions with the electromagnetic energy in certain bands of the electromagnetic spectra due to its composition/structure and also because the effect of the several production factors (soil, climate and variety). It gets up the hypothesis that is possible to establish relationships between the spectral characteristics of the sugarcane crop and its agronomic and industrial productivity. Then, it has been chosen sugarcane fields located in Paraguaçu Paulista County, western of São Paulo state, Brazil. The sugarcane fields data were georeferenced and settled into a GIS environment. Fields which possessed different varieties, however with the same planting date were selected. The fields were evaluated about their spectral data of the six sensor bands and six vegetation indexes, correlating with the varieties discrimination and with the fields average agro industrial yield. It has been concluded that is possible to characterize and to foresee attributes of the sugarcane crop through ETM+/LANDSAT 7 orbital sensor. The average accuracy found was 93,55% in the variety separation. The observation of the orbital spectral plots helps discriminating the sugarcane varieties and B4 appeared to be the most appropriate. The dispersion graphic between B4 and GNDVI also helps in sorting out these varieties. Multiple linear regression models were generated, aiming to select variables with high potential to quantify the crop agro industrial attributes mentioned previously. For the agronomic yield forecast (Mg/ha) it has been obtained 0,6935 of determination coefficient (R2) and a averageof 0,5807 for the technological characteristics. The technological attributes with better results in the forecast (R2) were Pol % juice and the humidity % with 0,7416 and 0,6397, respectively. The spectral data collection method of the spectral information influences on the results and, in a general way, the arithmetic mean of pixels method was the most appropriate. The application of all of ETM+/LANDSAT 7 was important on the sugarcane varieties characterization, discrimination and in the agro industrial yields forecasts.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-18052004-163051
Date16 February 2004
CreatorsFortes, Caio
ContributorsDematte, Jose Alexandre Melo
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
TypeDissertação de Mestrado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

Page generated in 0.0027 seconds