%0 Conference Proceedings
%4 sid.inpe.br/marte2/2019/08.29.17.29
%2 sid.inpe.br/marte2/2019/08.29.17.29.54
%@isbn 978-85-17-00097-3
%T Análise da produtividade da cana-de-açúcar a partir de séries temporais MODIS e TRMM
%D 2019
%A Ruiz, Paulo Roberto da Silva,
%A Kampel, Milton,
%A Sanches, Ieda Del'Arco,
%A Almeida, Cláudia Maria de,
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@affiliation Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%@electronicmailaddress paulo.ruiz@inpe.br
%@electronicmailaddress milton.kampel@inpe.br
%@electronicmailaddress ieda.sanches@inpe.br
%@electronicmailaddress claudia.almeida@inpe.br
%E Gherardi, Douglas Francisco Marcolino,
%E Sanches, Ieda DelArco,
%E Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de,
%B Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 19 (SBSR)
%C Santos
%8 14-17 abril 2019
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%J São José dos Campos
%P 1202-1205
%S Anais
%1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%K séries temporais, Wavelet, MODIS, TRMM, temporal series, Wavelet, MODIS, TRMM.
%X A cana-de-açúcar é um dos principais produtos do agronegócio brasileiro, seus derivados possuem destaque nas exportações e abastecimento do mercado interno. Por essa razão, o monitoramento das plantações é de extrema importância para alcançar um aumento de sua produtividade. Nesse sentido, este trabalho analisou o potencial do sensoriamento remoto no monitoramento da produtividade da cana-de-açúcar por meio de séries temporais derivadas de produtos do sensor MODIS e do satélite TRMM. A área de estudo localiza-se no município de Rancharia, interior oeste do estado de São Paulo. Foram analisadas séries temporais de NDVI, EVI e de precipitação por meio da ferramenta matemática de análise Wavelet. Os resultados revelaram que há uma alta correlação entre os índices de vegetação e os dados de produtividade. ABSTRACT: Sugarcane is one of the main products of Brazilian agribusiness, its derivatives are prominent in exports and supply of the domestic market. For this reason, the monitoring of plantations is of extreme importance in order to achieve an increase in their productivity. In this sense, this work analyzed the potential of remote sensing in the monitoring of sugarcane productivity through time series derived from MODIS sensor products and the TRMM satellite. The study area is located in the municipality of Rancharia, in the western inland of São Paulo state. Time series of NDVI, EVI and precipitation were analyzed using the mathematical analysis tool Wavelet. The results showed that there is a high correlation between vegetation indices and productivity data.
%9 Análise de séries temporais de imagens de satélite
%@language pt
%3 97154.pdf