Orientadores: Jansle Vieira Rocha, Rubens A. C. Lamparelli / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-09T11:48:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2007 / Resumo: O conhecimento das relações entre variáveis biofísicas das culturas agrícolas e dados espectrais é uma das informações mais importantes para a aplicação de sensoriamento remoto na estimativa da produtividade e em estudos de previsão de safra. Este trabalho estuda as relações entre variáveis agronômicas da cana-de-açúcar e dados espectrais em dois níveis de aquisição: terrestre e orbital. A área de estudo foi um talhão comercial da variedade de cana-de-açúcar SP80-1842, plantada em 1996, localizado no município de Araras, SP. Durante as safras 2000/2001 e 2001/2002, foram realizados nove trabalhos de campo, simultaneamente à aquisição de nove imagens orbitais, os quais representaram as três principais fases do ciclo da cultura. O relacionamento das variáveis agronômicas índice de área foliar (IAF), número de perfilhos por metro (NPM), produtividade agrícola (TCH) e biomassa aérea total (BMT), com os dados espectrais terrestres e orbitais, foi avaliado por meio de análise temporal, regressões lineares simples e múltipla (Stepwise), e coeficiente de correlação de Pearson. Os dados espectrais terrestres foram adquiridos utilizando-se o radiômetro Cimel CE 313a e os dados orbitais foram obtidos de imagens dos sensores TM e ETM+ a bordo dos satélites Landsat-5 e Landsat-7. As bandas espectrais do vermelho (630 a 690 nm - B3) e do infravermelho (760 a 900 nm - B4) nos dois níveis de aquisição de dados de sensoriamento remoto foram utilizadas para estudar as relações com as variáveis da cana-de-açúcar. Além das bandas espectrais, foram estudadas as relações das variáveis agronômicas da cana-de-açúcar com os índices espectrais de vegetação, índice de vegetação da razão simples (SR), índice de vegetação da razão (RVI), índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e índice de vegetação ajustado ao solo (SAVI). As variáveis agronômicas tiveram seu comportamento temporal explicado por curvas do tipo sigmoidal e exponencial. Os dados espectrais, por outro lado, tiverem comportamento temporal explicado por modelos cúbicos, exponenciais cúbicos e quadráticos. Os dois níveis de dados espectrais (terrestre e orbital) não diferiram estatisticamente. Os índices de vegetação NDVI, SR e RVI foram os dados espectrais mais correlacionados com as variáveis agronômicas, nos dois níveis de dados de sensoriamento remoto. As regressões lineares múltiplas, geradas para estimar a TCH e a BMT, apresentaram coeficientes de determinação (r2) superiores a 0,90, nos modelos com os dados de radiometria de campo, e superiores a 0,85 com os dados orbitais, mostrando-se uma técnica eficiente para a estimar a produtividade e a biomassa aérea da cana-de-açúcar.
Palavras chave: Cana-de-açúcar; indicadores de crescimento; dados espectrais terrestres; dados espectrais orbitais / Abstract: The knowledge about the relations between agronomic variables and spectral data is a challenging issue when adopting remote sensing technique for crop yield forecast. This study analyses the relationship between sugarcane agronomic variables and spectral data derived from field spectroscopy and orbital data. One commercial field of sugarcane with the variety SP80-1842, planted in 1996, located in Araras municipality, São Paulo State, was monitored by biophysical data, field spectroscopy and satellite images in nine different dates during the crop seasons of 2000 and 2001. Leaf area index (LAI), number of stalks per meter (NPM), yield (TCH), total biomass (BMT) and spectral data were studied by temporal analysis, by linear and multiple regressions (Stepwise), and correlation analysis. Field spectroscopy data were obtained with Cimel 313a and orbital data were gathered from Landsat-5 and Landsat-7 images. All the three sensors have the same spectral resolution. The spectral data studied were red band, near infrared band and the spectral vegetation indices SR, RVI, NDVI and SAVI. The temporal behaviour of the agronomic variables were explained by sigmoidal and exponential models and the spectral data were explained by quadratic, cubic and exponential cubic models. No significant differences were found between the two levels of spectral data: field spectroscopy and orbital images. The best correlations between spectral vegetation indices and agronomic variables were with NDVI, SR and RVI. Multiple regression used to estimate yield and biomass obtained r2 values greater than 0,90 for field spectroscopy and greater than 0,80 for satellite images. These results showed the feasibily of using regression analysis to estimate yield and biomass of sugarcane based on spectral data.
Key words: Sugarcane; growth analysis; field spectroscopy; orbital spectral data / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutor em Engenharia Agrícola
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/257029 |
| Date | 23 November 2004 |
| Creators | Simões, Mauricio dos Santos |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Lamparelli, Rubens Augusto Camargo, 1955-, Rocha, Jansle Vieira, 1961-, Epiphanio, Jose Carlos Neves, Ponzoni, Flávio Jorge, Zullo Junior, Jurandir, Vettorazzi, Carlos Alberto |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Agrícola, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 115p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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