@Article{DuftPico:2018:UsImSe,
author = "Duft, Daniel Gaberllini and Picoli, Michelle Cristina
Ara{\'u}jo",
affiliation = "{Laborat{\'o}rio Nacional de Ci{\^e}ncia e Tecnologia do
Bioetanol} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
(INPE)}",
title = "Uso de imagens do sensor Modis para identifica{\c{c}}{\~a}o da
seca na cana-de-a{\c{c}}{\'u}car atrav{\'e}s de
{\'{\i}}ndices espectrais",
journal = "Scientia Agraria",
year = "2018",
volume = "19",
number = "1",
pages = "52--63",
month = "jan.-mar.",
keywords = "Imagem de sat{\'e}lite. SPI. An{\'a}lise espacial, Satellite
images. SPI. Spatial analysis.",
abstract = "A cana-de-a{\c{c}}{\'u}car {\'e} uma cultura de grande
import{\^a}ncia econ{\^o}mica para o mundo, principalmente para
o Brasil, onde representa 15% do PIB agr{\'{\i}}cola. Com as
mudan{\c{c}}as clim{\'a}ticas globais, alguns fen{\^o}menos
extremos tendem a acontecer com mais frequ{\^e}ncia, entre eles,
a seca que tem castigado v{\'a}rias culturas agr{\'{\i}}colas.
Apesar de ser uma planta resistente a seca, a ocorr{\^e}ncia
causa d{\'e}ficits de produtividade na
cana-de-a{\c{c}}{\'u}car, causando enormes preju{\'{\i}}zos
aos produtores e um desequil{\'{\i}}brio no mercado de
a{\c{c}}{\'u}car e combust{\'{\i}}veis. Para monitorar eventos
de seca diversos {\'{\i}}ndices e m{\'e}todos, baseados em
dados clim{\'a}ticos ou em imagens espectrais, foram criados,
por{\'e}m nenhum deles {\'e} espec{\'{\i}}fico para a cultura
da cana-de-a{\c{c}}{\'u}car. O trabalho testou alguns
{\'{\i}}ndices espectrais do sensor MODIS capazes de monitorar
de eventos de seca para a cana-de-a{\c{c}}{\'u}car. Esta
avalia{\c{c}}{\~a}o foi realizada em duas etapas: uma temporal e
uma espacial. Os {\'{\i}}ndices espectrais foram comparados com
o SPI calculado para 1 e 3 meses. Foi observado que os
{\'{\i}}ndices espectrais que melhor monitoram eventos de seca
na cana de a{\c{c}}{\'u}car s{\~a}o o GVMI, NDWI e SRWI.
{\'{\I}}ndices espectrais que n{\~a}o tiveram
correla{\c{c}}{\~a}o com eventos de seca foram: o MSI e NDI7.
ABSTRACT: Sugarcane has great economic importance to the world,
especially to Brazil, where it represents 15% of agricultural GDP.
The global climate change makes some extreme phenomena tend to
happen more often, among them, the drought that has punished
several agricultural crops. Despite being a drought resistant
plant, the occurrence causes productivity deficits in sugarcane,
causing huge losses to producers and an imbalance in the sugar and
fuels market. To monitor drought events, several indices and
methods, based on climatic data or spectral images, were created,
but none of them are specific to the sugarcane crop. The paper
tested some indexes of MODIS sensor, able to monitor drought
events in sugarcane. This evaluation was carried out in two
stages: time and space. The spectral indices were compared with
the SPI calculated for 1 and 3 months. It has been observed that
the best spectral indexes to sugarcane are GVMI, NDWI and SRWI.
Spectral indexes that did not correlate with drought events: MSI
and NDI7.",
issn = "1519-1125",
language = "pt",
targetfile = "duft_uso.pdf",
urlaccessdate = "23 abr. 2024"
}