Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat
| Autor: | Ricardo Guimarães Andrade, Gilberto Sediyama, Vicente Paulo Soares, José Marinaldo Gleriani, Sady Junior Martins da Costa Menezes |
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| Jazyk: | English<br />Portuguese |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Brasileira de Meteorologia, Vol 29, Iss 3, Pp 433-442 (2014) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1982-4351 0102-7786 |
| DOI: | 10.1590/0102-778620130022 |
| Popis: | 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. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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