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dc.contributor.CRUESPUniversidade Estadual de Campinaspt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.titleSugarcane yield estimates using time series analysis of spot vegetation imagespt_BR
dc.title.alternativeEstimativa de produtividade da cana-de-açúcar por meio de séries temporais de imagens spot vegetationen
dc.contributor.authorFernandes, Jeferson Lobatopt_BR
dc.contributor.authorRocha, Jansle Vieirapt_BR
dc.contributor.authorLamparelli, Rubens Augusto Camargopt_BR
unicamp.authorFernandes, Jeferson Lobato Universidade Estatual de Campinas FEAGRIpt_BR
unicamp.authorRocha, Jansle Vieira Universidade Estatual de Campinas FEAGRIpt_BR
unicamp.authorLamparelli, Rubens Augusto Camargo Universidade Estatual de Campinas CEPAGRIpt_BR
dc.subjectNDVIpt_BR
dc.subjectsensoriamento remotopt_BR
dc.subjectmineração de dadospt_BR
dc.subjectprevisão de safraspt_BR
dc.subjectNDVIpt_BR
dc.subjectremote sensingpt_BR
dc.subjectdata miningpt_BR
dc.subjectcrop forecastingpt_BR
dc.description.abstractThe current system used in Brazil for sugarcane (Saccharum officinarum L.) crop forecasting relies mainly on subjective information provided by sugar mill technicians and on information about demands of raw agricultural products from industry. This study evaluated the feasibility to estimate the yield at municipality level in São Paulo State, Brazil, using 10-day periods of SPOT Vegetation NDVI images and ECMWF meteorological data. Twenty municipalities and seven cropping seasons were selected between 1999 and 2006. The plant development cycle was divided into four phases, according to the sugarcane physiology, obtaining spectral and meteorological attributes for each phase. The most important attributes were selected and the average yield was classified according to a decision tree. Values obtained from the NDVI time profile from December to January next year enabled to classify yields into three classes: below average, average and above average. The results were more effective for 'average' and 'above average' classes, with 86.5 and 66.7% accuracy respectively. Monitoring sugarcane planted areas using SPOT Vegetation images allowed previous analysis and predictions on the average municipal yield trend.en
dc.description.abstractO atual sistema de previsão de safras para a cultura da cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.) usado no Brasil depende, em boa parte, de informações subjetivas, baseadas no conhecimento de técnicos do setor sucroalcooleiro e em informações sobre demanda de insumos na cadeia produtiva. Avaliou-se o uso de imagens decendiais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e variáveis meteorológicas do modelo do ECMWF para inferir sobre os dados de produtividade oficiais registrados em municípios e safras previamente selecionados. Foram selecionados 20 municípios e sete safras compreendidas entre o período de 1999 e 2006. O ciclo de desenvolvimento da cultura foi dividido em quatro fases, de acordo com a fisiologia, gerando para cada fase atributos espectrais e meteorológicos. Foram selecionados os atributos mais relevantes para a classificação da produtividade média municipal e, por meio de árvore de decisão, a produtividade média municipal foi classificada. Valores extraídos do perfil temporal do NDVI entre os meses de dezembro e janeiro permitiram classificar a produtividade em três classes: abaixo da média, média e acima da média. Os resultados foram mais efetivos para as classes média e acima da média, com acertos de 86,5 e 66,7%, respectivamente. O monitoramento de áreas canavieiras do estado de São Paulo por meio de imagens SPOT Vegetation permitiu inferir sobre a tendência da produtividade média municipal previamente.pt
dc.relation.ispartofScientia Agricolapt_BR
dc.publisherSão Paulo - Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz"pt_BR
dc.date.issued2011-04-01pt_BR
dc.identifier.citationScientia Agricola. São Paulo - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, v. 68, n. 2, p. 139-146, 2011.pt_BR
dc.language.isoenpt_BR
dc.description.firstpage139pt_BR
dc.description.lastpage146pt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.sourceSciELOpt_BR
dc.identifier.issn0103-9016pt_BR
dc.identifier.idScieloS0103-90162011000200002pt_BR
dc.identifier.doi10.1590/S0103-90162011000200002pt_BR
dc.identifier.urlhttp://dx.doi.org/10.1590/S0103-90162011000200002pt_BR
dc.identifier.urlhttp://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162011000200002pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.date.available2014-07-17T17:26:43Z
dc.date.available2015-11-26T13:56:03Z-
dc.date.accessioned2014-07-17T17:26:43Z
dc.date.accessioned2015-11-26T13:56:03Z-
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dc.identifier.urihttp://www.repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/25620
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