Dados de imagens de alta resolução para avaliação da variabilidade espacial de talhões de cana-de-açúcar

O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar no mundo, seguido por Índia e China. Aqui, a gestão da variabilidade das lavouras de cana-de-açúcar ainda carece de dados básicos como mapas de produtividade confiáveis. Para tentar solucionar essa carência, métodos indiretos, como o sensoriamento remoto, possuem potencial de serem utilizados para identificar a variabilidade espacial das lavouras e mensurar a produção agrícola.

Neste trabalho, os mapas de índices de vegetação, obtidos a partir de imagens de satélites com alta resolução espacial, foram correlacionados com mapas produtividade de cana-de-açúcar. A fim de trazer maior robustez aos resultados, foram avaliadas três safras agrícolas em duas localidades distintas, uma no estado de São Paulo e outra em Goiás. Os resultados mostraram que os índices de vegetação analisados foram capazes de identificar a variabilidade espacial dos canaviais com coeficientes de correlação de 0,95 e 0,96. Além disso, o período de crescimento dos colmos da cana-de-açúcar foi considerado como sendo o melhor para correlacionar os índices de vegetação com os mapas de produtividade nos talhões analisados.

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