Monitoring sugar cane crop plantations in São Paulo state using spot vegetation images and meteorological data / Monitoramento da cultura de cana-de-açucar no Estado de São Paulo por meio de imagens spot vegetation e dados meteorologicos

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

O atual sistema de previsão de safras para a cultura da cana-de-açúcar utilizado no Brasil depende, em boa parte, de informações subjetivas, baseadas no conhecimento de técnicos do setor e informações da cadeia produtiva. Apesar da experiência dos técnicos envolvidos, este sistema está sujeito a questionamentos sobre a qualidade dos números apresentados e abre margem a ações especulativas por parte de agentes externos. O monitoramento da cultura de cana-de-açúcar por meio de séries multitemporais de índices NDVI do sensor SPOT Vegetation, associado a dados meteorológicos provenientes do modelo do ECMWF, viabiliza o acompanhamento do desenvolvimento da cultura e sua correlação com a produtividade, diminuindo assim a subjetividade das estimativas. Este trabalho avaliou o potencial de uso de imagens decendiais do sensor SPOT Vegetation para a identificação de áreas canavieiras do estado de São Paulo e a capacidade de inferir sobre os dados de produtividade oficiais registrados em municípios e safras previamente selecionados, baseando-se em dados provenientes dos perfis temporais do NDVI - SPOT Vegetation e de variáveis meteorológicas do modelo do ECMWF. Foram selecionados 20 municípios do estado de São Paulo e sete safras compreendidas entre o período de 1999 e 2006. A identificação das áreas canavieiras foi realizada por meio do perfil temporal do NDVI de cada pixel, onde foram selecionados os pixels que ao longo da safra apresentaram comportamento característico da cultura. Para a determinação da produtividade média da safra por meio de dados espectrais e meteorológicos, foram extraídos valores dos perfis temporais do NDVI e das variáveis meteorológicas temperatura mínima, temperatura média, temperatura máxima, precipitação e radiação global, onde, utilizando-se técnicas de mineração de dados, separou-se a produtividade média da safra em 3 classes, baixo-média, média e média-alta. Os resultados de identificação de áreas canavieiras no estado de São Paulo foram avaliados em escala estadual e municipal. Para a escala estadual, o método proposto apresentou resultados satisfatórios. Os índices de determinação (R²), obtidos através da correlação entre a área colhida de cana-de-açúcar oficial e a estimada, por município e safra, considerando os 637 municípios do Estado, variaram entre 0,771 e 0,829. Para a escala municipal não foi possível determinar com exatidão a área de cana-de-açúcar colhida de cada município devido à baixa resolução espacial das imagens. Para o método de classificação da produtividade média municipal proposto, houve maior correlação com os dados os dados espectrais que com os dados meteorológicos. Valores extraídos do perfil temporal do NDVI entre os meses de dezembro e janeiro permitiram classificar a tendência do resultado de produtividade alcançado no final da safra. Os resultados foram mais efetivos para os casos onde a produtividade foi classificada como sendo média ou acima da média, com acertos de 86,5 e 66,7% respectivamente. Existe potencial no uso de imagens de NDVI do SPOT Vegetation para a identificação de áreas canavieiras em escala estadual e para a classificação da produtividade média municipal da safra

ASSUNTO(S)

agricultural productivity remote sensing estimation produtividade agrícola estimativas series temporais time series sensoriamento remoto

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