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		<title>Índice de vegetação do sensor MODIS na estimativa da produtividade agrícola da cana-de-açúcar</title>
		<year>2009</year>
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		<author>Picoli, Michelle Cristina Araújo,</author>
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		<affiliation>Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia Agrícola - FEAGRI, Caixa Postal 6011, 13083-875 Campinas (SP), Brazil;</affiliation>
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		<journal>Bragantia</journal>
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		<pages>789-795</pages>
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		<contenttype>External Contribution</contenttype>
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		<keywords>agronomy, alcohol, alternative energy, crop yield, economic growth, estimation method, GIS, MODIS, NDVI, remote sensing, satellite imagery, sensor, sugar cane, vegetation index, Brazil, South America, agronomy, crop production, economic development, raw material, sensor, yield.</keywords>
		<abstract>A participação da cultura da cana-de-açúcar no fornecimento de matéria prima para produção de açúcar e também de álcool, como fonte alternativa de energia, tem sido relevante para o crescimento econômico do Brasil. Consequentemente, a disponibilidade de informações precisas sobre a produção agrícola dessa cultura é importante para auxiliar no planejamento e na tomada de decisões em toda a cadeia produtiva. O presente trabalho teve como objetivo estimar a produtividade agrícola de talhões de cana-de-açúcar para as safras 2004/2005 e 2005/2006, a partir de um modelo agronômico ajustado com dados orbitais. A inovação deste modelo consiste no uso do índice de área foliar (IAF) estimado a partir do produto índice de vegetação NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Terra da NASA (National Aeronautics Space Administration). O modelo agronômico explicou 31% e 25% da variação da produtividade observada entre talhões nos anos safra 2004/2005 e 2005/2006, respectivamente, o que se deve fundamentalmente ao uso das imagens NDVI do MODIS. O resultado do modelo pode ser usado para auxiliar e aprimorar a previsão da estimativa da produtividade feita in loco. ABSTRACT: The contribution of sugarcane crop to provide raw material to produce sugar and also alcohol as an alternative energy source has been relevant to the economic growth of Brazil. Therefore, the availability of precise agricultural production information about this crop is important for planning and decision-making in the entire productive chain. The present work has the objective to estimate sugarcane yield in crop fields during the crop years 2004/2005 and 2005/2006, based on an agronomic model fit with orbital data. The innovation of this model consists in the use of the leaf area index (LAI) estimated from the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) produced by the MODIS sensor (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) on board of the Terra satellite from NASA (National Aeronautics Space Administration). The agronomic model explained 31% and 25% of the yield variability among crop fields for the crop years 2004/2005 and 2005/2006, respectively, which is mainly attributed to use of NDVI images from MODIS. The model output should be useful to improve the precision of the crop yield estimation forecast performed in loco.</abstract>
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