@InProceedings{AnjosPicRosRizRud:2005:AnSa20,
               author = "Anjos, Camila and Picoli, Michelle and Rosa, Viviane and Rizzi, 
                         Rodrigo and Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Estimativa de {\'a}rea plantada com cana-de-a{\c{c}}{\'u}car na 
                         micro-regi{\~a}o de Ribeir{\~a}o Preto: ano safra 2003/2004",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2005",
                pages = "4",
         organization = "Col{\'o}quio Brasileiro de Ci{\^e}ncias Geod{\'e}sicas, 4. 
                         (CBCG).",
             keywords = "Amostragem, cana-de-a{\c{c}}{\'u}car, mapeamento 
                         agr{\'{\i}}cola, Sistema de Informa{\c{c}}{\~a}o 
                         Geogr{\'a}fica, SIG,Ribeir{\~a}o Preto (Regi{\~a}o), sampling, 
                         crop identification, sugarcane.",
             abstract = "A cana-de-a{\c{c}}{\'u}car {\'e} um das culturas mais 
                         importantes para a economia brasileira; conseq{\"u}entemente, a 
                         informa{\c{c}}{\~a}o exata sobre a produ{\c{c}}{\~a}o da 
                         cultura {\'e} uma tarefa relevante. Diversos m{\'e}todos buscam 
                         fornecer estat{\'{\i}}sticas agr{\'{\i}}colas para o 
                         n{\'{\i}}vel municipal, regional, estadual ou nacional. A 
                         micro-regi{\~a}o de Ribeir{\~a}o Preto engloba 14% das unidades 
                         produtoras do pa{\'{\i}}s, cultivando cerca de 1 milh{\~a}o de 
                         hectares de cana-de-a{\c{c}}{\'u}car e produzindo 
                         aproximadamente 47% do a{\c{c}}{\'u}car e 45% do {\'a}lcool do 
                         Estado de S{\~a}o Paulo. Devido {\`a} import{\^a}ncia de 
                         estimativa de {\'a}rea desta cultura nesta regi{\~a}o, testouse 
                         um m{\'e}todo de amostragem que pelo uso de imagens de 
                         sat{\'e}lites e Sistema de Informa{\c{c}}{\~a}o Geogr{\'a}fica 
                         (SIG), que busca estimar a {\'a}rea exata de 
                         cana-de-a{\c{c}}{\'u}car na micro-regi{\~a}o de Ribeir{\~a}o 
                         Preto. Para avaliar os resultados deste estudo um mapa da 
                         refer{\^e}ncia da cana-de-a{\c{c}}{\'u}car foi disponibilizado. 
                         Foi selecionado um conjunto amostral de 165 segmentos de 1 x 1 km, 
                         a {\'a}rea de cana-de-a{\c{c}}{\'u}car foi estimada com uma 
                         diferen{\c{c}}a relativa de apenas 4.2% (120 ha) para o 
                         n{\'{\i}}vel da confian{\c{c}}a de 99%. O resultado {\'e} 
                         incentivador, desde que possa ser obtido antes da colheita, pois 
                         n{\~a}o depende de informa{\c{c}}{\~o}es subjetivas e fornece 
                         um erro associado a {\'a}rea estimada. ABSTRACT: Sugarcane is 
                         among the most important commodities to Brasil; therefore, 
                         accurate information about sugarcane production is a relevant 
                         task. Several methods are available to provide agricultural 
                         statistics for municipal, regional, state or country level. In the 
                         present work we tested a sampling method that uses remote sensing 
                         images together with Geographic Information System (GIS) to 
                         accurately estimate sugarcane area at the regional level for the 
                         region of Ribeir{\~a}o Preto which is the most relevant sugarcane 
                         production region of S{\~a}o Paulo State, Brazil. To evaluate the 
                         results of this study a sugarcane reference map was available. It 
                         was found that with a selected sample set of 165 segments with 1 x 
                         1 km, sugarcane area could be estimated with a relative difference 
                         of only 4.2% (120 ha) and at a confidence level of 99%. The result 
                         is encouraging since it can be obtained early in the crop year 
                         season, is independent of subjective information and provides an 
                         error associated to the area estimation.",
  conference-location = "Curitiba",
      conference-year = "16 - 20 maio",
           copyholder = "SID/SCD",
             language = "pt",
           targetfile = "85tcanjos.pdf",
        urlaccessdate = "16 jun. 2024"
}