@MastersThesis{Rudorff:1985:DaLAEs,
               author = "Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor",
                title = "Dados LANDSAT na estimativa da produtividade agr{\'{\i}}cola da 
                         cana-de-a{\c{c}}{\'u}car",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "1985",
              address = "Sao Jose dos Campos",
                month = "1985-06-28",
             keywords = "agricultura, Len{\c{c}}{\'o}is Paulista (SP), usina Barra Grande 
                         (SP), cana-de-a{\c{c}}{\'u}car, {\'{\i}}ndice de 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o, agrometeorologia, previs{\~a}o de safra, 
                         sat{\'e}lites LANDSAT, modelos, produtividade, agriculture, sugar 
                         cane, vegetative index, agrometeorology, crop inventories.",
             abstract = "Foi avaliado o uso potencial dos dados LANDSAT, em conjunto com 
                         dados de um modelo agrometeorol{\'o}gico, para a previs{\~a}o da 
                         produtividade da cana-de-a{\c{c}}{\'u}car (Saccarum 
                         officinarum). O estudo foi desenvolvido no munic{\'{\i}}pio de 
                         Len{\c{c}}{\'o}is Paulista - SP, nos canaviais da Usina Barra 
                         Grande. Analisaram-se os dados LANDSAT de cinco passagens 
                         dispon{\'{\i}}veis entre o per{\'{\i}}odo de setembro de 1982 
                         a abril de 1983. Nas imagens do sat{\'e}lite foram localizadas 
                         {\'a}reas canavieiras, extraindo-se os n{\'{\i}}veis de cinza 
                         que foram transformados em valores de reflect{\^a}ncia e, em 
                         seguida, em {\'{\i}}ndices vegetativos que devem expressar as 
                         condi{\c{c}}{\~o}es de crescimento da cultura. Al{\'e}m disso, 
                         foi desenvolvido um modelo que utiliza par{\^a}metros 
                         agron{\^o}micos para calcular a produtividade m{\'a}xima de 
                         cultura, a qual e fun{\c{c}}{\~a}o da temperatura, 
                         radia{\c{c}}{\~a}o e dura{\c{c}}{\~a}o do ciclo. Esta 
                         produtividade {\'e} penalizada {\`a} medida em que as 
                         condi{\c{c}}{\~o}es h{\'{\i}}dricas n{\~a}o supram a demanda 
                         de {\'a}gua pela cultura, obtendo-se assim uma produtividade 
                         estimada, denominada real. Melhores resultados foram 
                         alcan{\c{c}}ados com o uso de ambos os modelos 
                         (agrometeorol{\'o}gico e {\'{\i}}ndice vegetativo) na 
                         estimativa da produtividade. A regress{\~a}o linear dos dados 
                         destes dois modelos com os dados de produtividade observados em 
                         cada uma das {\'a}reas canavieiras explicaram 56 da 
                         varia{\c{c}}{\~a}o. As regress{\~o}es lineares feitas 
                         separadamente dos dados obtidos pelos modelos 
                         agrometeorol{\'o}gicos e {\'{\i}}ndice vegetativo explicaram 
                         respectivamente 33 e 32 da varia{\c{c}}{\~a}o. Embora os 
                         resultados mostrem que os dados do sat{\'e}lite tem potencial 
                         para ser utilizados nas estimativas de produtividade, o modelo 
                         proposto deve ser considerado como preliminar, pois requer estudos 
                         de desenvolvimento e valida{\c{c}}{\~a}o. ABSTRACT: The 
                         potential use of LANDSAT data in conjuction with data obtained 
                         from an agronomic-meteorologic model, for sugarcanne (Saccarum 
                         officinarum) yield forecasting, were evaluated. The study area 
                         comprises the sugarcane plantations of the Usina Barra Grande in 
                         the municipality of Len{\c{c}}{\'o}is Paulista SP. Useful 
                         LANDSAT data of five passages between September 1982 and April 
                         1983 were analised. Several sugarcane fields were identified on 
                         the satellite images, and gray levels values were obtained and 
                         converted into reflectance values, being then transformed into 
                         vegetation indexes that should express crop grow conditions. 
                         Besides, a model based on agronomic and meteorologic parameters to 
                         calculate the maximum yield, as a function,of temperature, 
                         radiation and lenght of growing season was developed. When the 
                         water supply is insufficient to attend crop demand, this yield is 
                         decreased and a so-called real yield estimate is obtained. Better 
                         results were achieved when using both models (agrometeorologic and 
                         vegetation index) in yield estimates. Linear regression of the two 
                         variables (agrometeorologic and vegetation index models) with 
                         observed yield data of each sugarcane fields explained 56% of the 
                         variation. Separate linear regressions with data obtained by the 
                         agrometeorologic model and vegetation index models explained 
                         respectively 38% and 32% of the vegetation. Although results show 
                         that satellite data can be potentially used in yield estimates, 
                         the proposed model must be considered as preliminar, since it 
                         needs development and evaluations studies.",
            committee = "Santos, Jesus Marden dos (presidente) and Batista, Get{\'u}lio 
                         Teixeira (orientador) and Ide, Bernardo Yasuhiro and Moraes Novo, 
                         Evlyn Marcia Le{\~a}o de and Chen, Sherry Chou",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "LANDSAT data in estimating agricultural productivity of cane 
                         sugar",
                label = "40",
             language = "pt",
                pages = "114",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNpic",
                  url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YD6/GNpic",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "03 maio 2024"
}