Engenharia Agrícola
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Item Estimativa da produção em áreas irrigadas sob cultivo de cana-de-açúcar utilizando um modelo multiespectral(Universidade Federal de Viçosa, 2013-07-26) Araujo, Glaucio Luciano; Sediyama, Gilberto Chohaku; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788051E6; Mantovani, Everardo Chartuni; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783628Z4; http://lattes.cnpq.br/3480551225450437; Imbuzeiro, Hemlley Maria Acioli; http://lattes.cnpq.br/9796784370869247; Reis, Edvaldo Fialho dos; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782868H7A estimativa de produtividade das culturas, antes da colheita é de suma importância para a agricultura. Avaliações precisas e confiáveis das safras trazem uma série de benefícios, permitindo aos agricultores e a órgãos ligados ao setor o planejamento eficiente de suas atividades. Hoje, o Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.), sendo que o setor sucroalcooleiro demonstra certa dependência de estimativas precisas de produção, tanto para planejamento, como para industrialização e comercialização da safra. Tendo em vista esta necessidade, objetivou- se com este trabalho estimar a produtividade de áreas irrigadas sob cultivo de cana-de- açúcar por meio de um modelo multiespectral, utilizando imagens do sensor Tematic Maper (TM) a bordo do satélite Landsat 5, comparando as estimativas do modelo multiespectral com os dados reais de campo. Para alcançar este objetivo modelos foram acoplados, sendo o principal deles um modelo para a estima da biomassa produzida pelas culturas. este modelo é dependente de um fator de conversão da energia luminosa em biomassa, este fator foi determinado por um modelo que é dependente da fração evaporativa, que por sua vez foi estimada por meio do algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land). O modelo multiespectral se mostrou eficiente para a estimativa da produção da cana-de-açúcar em áreas irrigadas, demonstrando sensibilidade para predizer a produtividade da cultura, tanto de forma temporal como espacial. A resolução espacial permitiu identificar uma gama de detalhes, proporcionando precisão às estimativas. O modelo quando comparado com valores de produção observados a campo, apresentou elevado coeficientes de determinação, indicando concordância entre valores estimados e observados. Verificou-se que não existem diferenças significativas entre os valores estimados e observados, comprovando a eficácia do modelo para estimar a produtividade da cana-de-açúcar em áreas irrigadas.