@TechReport{RudorffBeXaMoDuRoSh:2004:AnSa20,
               author = "Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor and Berka, Luciana Miura 
                         Sugawara and Xavier, Alexandre C{\^a}ndido and Moreira, Mauricio 
                         Alves and Duarte, Valdete and Rosa, Viviane Gomes Cardoso and 
                         Shimabukuro, Yosio Edemir",
                title = "Estimativa de {\'a}rea plantada com cana-de-a{\c{c}}{\'u}car em 
                         munic{\'{\i}}pios do estado de S{\~a}o Paulo por meio de 
                         imagens de sat{\'e}lites e t{\'e}cnicas de geoprocessamento: ano 
                         safra 2003/2004",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2004",
                 type = "RPQ",
               number = "INPE-10791-RPQ/759",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "estat{\'{\i}}sticas agr{\'{\i}}colas, 
                         cana-de-a{\c{c}}{\'u}car, geoprocessamento.",
             abstract = "As estat{\'{\i}}sticas agr{\'{\i}}colas geradas pelos 
                         {\'o}rg{\~a}os oficiais, atualmente, n{\~a}o se beneficiam 
                         plenamente dos avan{\c{c}}os na {\'a}rea de sensoriamento 
                         remoto. Em geral, estes {\'o}rg{\~a}os utilizam m{\'e}todos 
                         subjetivos para estimar a produ{\c{c}}{\~a}o agr{\'{\i}}cola 
                         (Pino, 2001). Uma alternativa para suprir esta defici{\^e}ncia 
                         consiste no uso de imagens de sat{\'e}lites de 
                         observa{\c{c}}{\~a}o da terra, tamb{\'e}m conhecidas por 
                         imagens de sensoriamento remoto. Os {\'o}rg{\~a}os oficiais 
                         t{\^e}m interesse em incorporar as novas tecnologias do 
                         sensoriamento remoto e do geoprocessamento em seus procedimentos 
                         de gera{\c{c}}{\~a}o de previs{\~a}o e estimativa de safra; 
                         contudo, ainda n{\~a}o se disp{\~o}e de m{\'e}todos 
                         operacionais que utilizem as imagens de sensoriamento remoto, a 
                         fim de estimar a {\'a}rea plantada em grandes regi{\~o}es. No 
                         passado, foi transmitida a ideia de que estas imagens poderiam 
                         resolver um grande n{\'u}mero dos problemas ligados ao 
                         levantamento de informa{\c{c}}{\~o}es para previs{\~a}o de 
                         safra. Com o passar do tempo, esta expectativa foi frustrada e 
                         precisa ser resgatada atrav{\'e}s da demonstra{\c{c}}{\~a}o da 
                         viabilidade de se utilizar novos m{\'e}todos de an{\'a}lise que 
                         efetivamente contribuam na melhoria das estimativas de safras 
                         agr{\'{\i}}colas. Certamente j{\'a} foi aprendida a 
                         li{\c{c}}{\~a}o de que o sensoriamento remoto {\'e} muito 
                         relevante, por{\'e}m {\'e} apenas uma das v{\'a}rias 
                         componentes do sistema de previs{\~a}o de safra. O Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), atrav{\'e}s da sua 
                         Divis{\~a}o de Sensoriamento Remoto (DSR), re{\'u}ne 
                         capacita{\c{c}}{\~a}o t{\'e}cnico-cient{\'{\i}}fica para 
                         desenvolver e adaptar m{\'e}todos que podem monitorar e melhorar 
                         a gera{\c{c}}{\~a}o das estimativas de {\'a}rea plantada, por 
                         meio de imagens de sensoriamento remoto, para as grandes culturas 
                         agr{\'{\i}}colas. Dentre elas destaca-se a cultura da 
                         cana-de-a{\c{c}}{\'u}car que possui caracter{\'{\i}}sticas 
                         favor{\'a}veis para sua identifica{\c{c}}{\~a}o nas imagens de 
                         sat{\'e}lites, por ser uma cultura semi-perene plantada em 
                         grandes {\'a}reas (Mendon{\c{c}}a et al., 1986). {\'E} 
                         incontest{\'a}vel que o levantamento da {\'a}rea plantada com 
                         cana de- a{\c{c}}{\'u}car, por meio do seu mapeamento em imagens 
                         de sat{\'e}lite, tr{\'a}s in{\'u}meros benef{\'{\i}}cios, 
                         quando comparado aos resultados de m{\'e}todos subjetivos. Os 
                         mais relevantes s{\~a}o: a) obten{\c{c}}{\~a}o de mapas 
                         tem{\'a}ticos, contendo a distribui{\c{c}}{\~a}o espacial da 
                         cultura, uma informa{\c{c}}{\~a}o importante no planejamento e 
                         monitoramento do meio ambiente; b) maior confiabilidade e rapidez 
                         na obten{\c{c}}{\~a}o das informa{\c{c}}{\~o}es; c) a 
                         informa{\c{c}}{\~a}o de {\'a}rea {\'e} obtida de 
                         fei{\c{c}}{\~o}es concretas, observadas na imagem pelo analista; 
                         d) o trabalho de campo, para coleta de dados sobre a cultura, 
                         {\'e} muito reduzido. Al{\'e}m disso, o mapa tem{\'a}tico com a 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o espacial da cana {\'e} uma fonte de 
                         informa{\c{c}}{\~a}o imprescind{\'{\i}}vel nos estudos 
                         relacionados {\`a} estimativa de {\'a}rea, por meio de 
                         t{\'e}cnicas de amostragem. Neste sentido o presente projeto tem 
                         por objetivo mapear as lavouras de cana-de-a{\c{c}}{\'u}car 
                         destinadas para a safra 2003/2004 e as de cana planta para a safra 
                         2004/2005, por meio de imagens de sat{\'e}lites de sensoriamento 
                         remoto, em n{\'{\i}}vel municipal para todo o Estado de S{\~a}o 
                         Paulo.",
           copyholder = "SID/SCD",
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                pages = "47",
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