@MastersThesis{Aguiar:2007:MoÁrCo,
author = "Aguiar, Daniel Alves de",
title = "Monitoramento da {\'a}rea colhida de cana-de-a{\c{c}}ucar por
meio de imagens do sensor MODIS",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2007",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2007-03-20",
keywords = "sensoriamento remoto, cana-de-a{\c{c}}{\'u}car, MODIS,
{\'{\i}}ndice de vegeta{\c{c}}{\~a}o da diferen{\c{c}}a
normalizada, modelo linear de mistura espectral, S{\~a}o Paulo
(Estado), remote sensing, sugar cane, MODIS, normalized diffe,
S{\~a}o Paulo (State).",
abstract = "O Brasil {\'e} um dos l{\'{\i}}deres mundiais na
produ{\c{c}}{\~a}o e exporta{\c{c}}{\~a}o de v{\'a}rios
produtos agropecu{\'a}rios, sendo o maior produtor e exportador
de a{\c{c}}{\'u}car e {\'a}lcool do mundo. O Estado de S{\~a}o
Paulo {\'e} respons{\'a}vel por aproximadamente 60% de toda
produ{\c{c}}{\~a}o nacional de cana, {\'a}lcool e
a{\c{c}}{\'u}car e por 70% das exporta{\c{c}}{\~o}es. No atual
mercado globalizado {\'e} grande a demanda por
informa{\c{c}}{\~o}es confi{\'a}veis e objetivas sobre a
quantidade de mat{\'e}ria prima dispon{\'{\i}}vel para a
produ{\c{c}}{\~a}o de a{\c{c}}{\'u}car e {\'a}lcool, uma vez
que isto afeta diretamente a cota{\c{c}}{\~a}o destes produtos
na bolsa de valores. Em adi{\c{c}}{\~a}o,
informa{\c{c}}{\~o}es sobre o modo de colheita da cana (com
queima ou sem queima - cana crua) ganham import{\^a}ncia no
contexto ambiental. O sensoriamento remoto, associado {\`a}s
t{\'e}cnicas de geoinforma{\c{c}}{\~a}o, tem um grande
potencial para monitorar a atividade canavieira e fornecer
informa{\c{c}}{\~o}es confi{\'a}veis e objetivas sobre
{\'a}rea colhida e o modo de colheita. Levando em
considera{\c{c}}{\~a}o que a cultura da
cana-de-a{\c{c}}{\'u}car possui caracter{\'{\i}}sticas
favor{\'a}veis {\`a} sua identifica{\c{c}}{\~a}o, mapeamento e
monitoramento em imagens de sat{\'e}lites, o uso do sensor MODIS
para estimativa de {\'a}rea de cana colhida ao longo da safra
torna-se uma op{\c{c}}{\~a}o v{\'a}lida. Esta hip{\'o}tese
est{\'a} baseada na distribui{\c{c}}{\~a}o gratuita das imagens
do sensor MODIS, que apresenta alta resolu{\c{c}}{\~a}o
temporal, maximizando a probabilidade de se obter imagens livres
de nuvens. Desta forma, este trabalho teve como objetivo
desenvolver uma metodologia operacional com o uso destas imagens
aplicada no Estado de S{\~a}o Paulo, a fim de fornecer
informa{\c{c}}{\~o}es objetivas sobre a atividade de colheita.
Para cumprir tal objetivo, foram testadas diferentes t{\'e}cnicas
de processamento de imagens, i.e, modelo linear de mistura
espectral, {\'a}lgebra de imagens e uso de {\'{\i}}ndice de
vegeta{\c{c}}{\~a}o (NDVI) com o intuito de apontar as vantagens
e as limita{\c{c}}{\~o}es de cada t{\'e}cnica para estimativa
de {\'a}rea de cana colhida. Estas t{\'e}cnicas foram aplicadas
sobre composi{\c{c}}{\~o}es multitemporais de NDVI (MOD13Q1),
composi{\c{c}}{\~o}es desenvolvidas para detec{\c{c}}{\~a}o do
corte da cana (MODCSH) e imagens di{\'a}rias. Para
valida{\c{c}}{\~a}o das estimativas foram utilizados imagens de
sensores de m{\'e}dia resolu{\c{c}}{\~a}o espacial (Landsat-5 e
CBERS-2) e dados de campo provenientes de uma usina
sucroalcooleira. Os melhores resultados da estimativa de {\'a}rea
foram obtidos com a subtra{\c{c}}{\~a}o entre as
composi{\c{c}}{\~o}es MODCSH que estimou 95,2% da {\'a}rea de
refer{\^e}ncia e obteve a melhor precis{\~a}o temporal (R =
0,95; para regress{\~a}o entre as datas de colheita
refer{\^e}ncia e as datas de colheita estimadas). Foi
poss{\'{\i}}vel identificar o modo de colheita da cana por meio
da aplica{\c{c}}{\~a}o do modelo linear de mistura espectral
sobre as imagens de reflect{\^a}ncia di{\'a}rias MODIS. Por fim,
a metodologia apresentada, com o uso das imagens MODIS,
possibilitou o monitoramento da colheita da
cana-de-a{\c{c}}{\'u}car. ABSTRACT: Brazil is among the world
leaders in producing and exporting several agricultural products
and is the largest producer and exporter of sugar and alcohol. The
State of S{\~a}o Paulo is responsible for approximately 60% of
the entire national production of cane, alcohol and sugar and for
70% of the exportations. In the current globalized market there is
a great demand for reliable and objective information on the
amount of raw material available to sugar and alcohol production,
since this affects directly the quotation of theses products in
stock exchange. In addition, information about the type of harvest
(with burning or without burning raw cane) is relevant to the
environmental. Remote sensing techniques associated to GIS
technology have a great potential to monitor the sugarcane harvest
activity and provide reliable and objective information not only
on the amount of harvested area but also on the type of harvest.
Considering that the sugarcane crop has several favorable
characteristics to be identified, mapped and monitored through
remote sensing satellite images it seems that free of charge MODIS
images are a promising alternative to monitor the sugarcane
harvest activity. This hypothesis is based on the high temporal
resolution of the MODIS images which maximizes the chance of
obtaining cloud free images. Therefore, the objective of this work
was to develop an operational procedure using MODIS images in
S{\~a}o Paulo State in order to provide objective information
about the sugarcane harvest activity. To achieve this objective
different image processing techniques were tested, i.e., linear
spectral mixture model, image algebra and the use of vegetation
index (NDVI) with the intention to point out advantages and
disadvantages of each technique to estimate sugarcane harvested
area. These techniques were applied over multitemporal
compositions of NDVI (MOD13Q1), compositions developed to detect
the type of harvest (MODCSH) and daily reflectance images. To
validate the estimates medium spatial resolution images were used
(Landsat-5 and CBERS-2) and field data provided by a sugar and
alcohol Plant. Best results of area estimates were obtained with
the subtraction between the MODCSH compositions which estimated
95.2% of the reference area and achieved best temporal precision
(R=0.95; for the regression between dates of reference and
harvested estimates). It was possible to estimate the type of
sugarcane harvest applying linear spectral mixture model over the
daily reflectance MODIS images. Finally, the presented
methodology, with the use of MODIS images, allowed to monitoring
the harvest activity of the sugarcane crop.",
committee = "Shimabukuro, Yosio Edemir (presidente) and Rudorff, Bernardo
Friedrich Theodor (orientador) and Moreira, Maur{\'{\i}}cio
Alves (orientador) and Valeriano, M{\'a}rcio de Morisson and
Rizzi, Rodrigo",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Sugar cane harvested area monitoring using MODIS images",
language = "pt",
pages = "103",
ibi = "6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Q7uzw",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/Q7uzw",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "18 jun. 2024"
}