Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat

AUTOR(ES)

Andrade, Ricardo Guimarães, Sediyama, Gilberto, Soares, Vicente Paulo, Gleriani, José Marinaldo, Menezes, Sady Junior Martins da Costa

FONTE

Rev. bras. meteorol.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2014-09

RESUMO

As técnicas de sensoriamento remoto têm sido muito promissoras para o desenvolvimento de medidas mais confiáveis e economicamente viáveis da produção vegetal em larga escala. O algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) tem como vantagem a obtenção de parâmetros biofísicos usando imagens de satélite e poucos dados observacionais. Este trabalho objetivou estimar a produtividade da cana-de-açúcar por meio da aplicação do algoritmo SEBAL e de imagens Landsat 5 TM. O estudo foi realizado em plantios de cana-de-açúcar da fazenda Boa Fé, localizada no Triângulo Mineiro, município de Conquista, Minas Gerais. A metodologia utilizada apresentou variação de desempenho nas estimativas de produtividade da cana-de-açúcar de cada gleba, provavelmente em decorrência de influências da dimensão dos talhões e da resolução espacial da imagem, e de variedades e épocas de plantio e colheita da cultura. No entanto, os resultados apontam que a metodologia tem potencial para ser aplicada em áreas extensas com limitada disponibilidade de dados meteorológicos.

ASSUNTO(S)

cana-de-açúcar biomassa vegetal sebal sensoriamento remoto

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