Orientadores: Jansle Vieira Rocha, Rubens Augusto Camargo Lamparelli

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola

Resumo: O caráter subjetivo dos levantamentos oficiais de produção não permite uma análise quantitativa dos erros envolvidos nem o conhecimento da sua distribuição espacial. Soluções visando à definição de metodologias mais eficazes, com menor custo, e que permitam um estudo em escala regional das...

Resumo: O caráter subjetivo dos levantamentos oficiais de produção não permite uma análise quantitativa dos erros envolvidos nem o conhecimento da sua distribuição espacial. Soluções visando à definição de metodologias mais eficazes, com menor custo, e que permitam um estudo em escala regional das estimativas agrícolas (área cultivada e produtividade) têm sido estudadas com o uso de geotecnologias. Neste trabalho, foram utilizadas imagens multitemporais do índice de vegetação EVI/MODIS, entre os anos-safra 2004/05 e 2007/08 no estado do Paraná, com o objetivo de mapear/estimar as áreas (máscaras) com as culturas de verão mais importantes (soja e milho) e estimar a produtividade da soja com modelos espectrais e mistos regionais. Também foram utilizados dados decendiais da radiação solar global, evapotranspiração de referência, temperatura média do ar e precipitação pluvial do ECMWF e de Superfície (SIMEPAR, INMET, SUDERSHA) para calibração entre as duas fontes, a fim de utilizá-los nos modelos mistos de estimativa de produtividade. Para geração dos modelos de produtividade espectrais e mistos foram selecionados 40 municípios. Para os modelos espectrais, as variáveis foram geradas ao longo do ciclo produtivo, a partir dos perfis temporais de EVI médios municipais. Para os modelos mistos, foram geradas variáveis dos dados calibrados do ECMWF por fase fenológica da soja. A seleção das variáveis deu-se pelo método estatístico stepwise para posteriormente, serem modeladas por regressão. Como resultados, foram geradas máscaras anuais destas culturas de verão, que comparadas por município, com os dados oficiais do IBGE, mostraram bons ajustes (R²>0,84; d >0,95; c>0,85) e ótima exatidão espacial (EG>92,8% e IK>0,86) utilizando com referência terrestre, imagens LANDSAT 5/TM e AWiFS/IRS. O procedimento de calibração dos 303 pixels do ECMWF sobre o estado foi realizado por meio de modelos de regressão linear simples de 10 anos de dados (2000 a 2009). Todas as variáveis agrometeorológicas estudadas, com exceção de precipitação pluvial, apresentaram elevada acurácia (d, MAE, RMSE) e precisão (R2, r) e pequena tendência (ou viés) (Es). A variável com melhor ajuste foi a temperatura média do ar, seguida pela evapotranspiração de referência e radiação solar global, com valores de c iguais a 0,83; 0,81 e 0,76, respectivamente. A calibração dos dados do ECMWF em relação à precipitação pluvial não foi significativa provavelmente devido à alta variabilidade espacial mensurados na superfície. As estimativas de produtividade de soja, obtidas por meio dos modelos espectrais, apresentaram menor acurácia (MAE, RMSE, MAPE) e precisão (r, R²) quando comparados aos obtidos pelos modelos mistos, corroborando com os resultados da literatura que indicam melhora no desempenho dos modelos de produtividade com a inserção de dados agrometeorológicos. Comparado aos dados oficiais, as estimativas realizadas pelos modelos espectrais e mistos não apresentaram tendência de subestimação e superestimação de produtividade. Como conclusões, verificou-se que a metodologia proposta para geração das máscaras foi eficiente e pode ser utilizada para um mapeamento em escala estadual, dentro das limitações da resolução espacial que caracteriza as imagens EVI/MODIS (250m). Foi possível e necessária a calibração dos dados estimados pelo ECMWF para as variáveis radiação solar global, evapotranspiração de referência e temperatura média do ar no Paraná. Não foi possível a calibração dos dados de precipitação pluvial devido à elevada variabilidade espacial mensurada pelas estações de superfície

Abstract: The subjective approach of official crop production surveys doesn't allow the quantification of errors and spatial distribution of crop areas. Studies have been carried out to find solutions for new, more efficient and lower cost methodologies for regional scale crop forecast (area and...

Abstract: The subjective approach of official crop production surveys doesn't allow the quantification of errors and spatial distribution of crop areas. Studies have been carried out to find solutions for new, more efficient and lower cost methodologies for regional scale crop forecast (area and yield) using geotechnologies. In this study multitemporal EVI/MODIS images were used for the 2004/2005 and 2007/2008 cropping seasons in the Paraná State, Brazil, aiming at mapping/estimating area (masks) of summer crops (soybean and corn) and estimate soybean yield with spectral and regional agrometeorological/spectral (combined) models. Dekadal data of global solar radiation, reference evapotranspiration, mean air temperature and rainfall from the ECMWF model and surface (ground stations) were intercalibrated in order to use in the combined models of yield estimation. The models were applied to 40 municipalities. For the spectral models the variables were generated throughout the crop cycle from the mean EVI temporal profile by municipality. For the combined models the ECMWF calibrated variables were generated for each phenological phase of soybean. The variables selection were carried out using Stepwise method followed by regression. As results summer crop masks were generated by municipality and, comparing to official IBGE figures, reached good fitting (R² > 0,84; d > 0,95; c > 0,85) and very good spatial accuracy (Global Accuracy > 92,8% e Kappa index > 0,86) using as reference Landsat5/TM and AWiFS/IRS images. The calibration procedure of the 303 pixels of the ECMWF data over the state was done by simple linear regression models of 10 year period of data (2000-2009). All agrometeorological variables studied, except rainfall, showed high accuracy (d, MAE, RMSE) and precision (R2, r) and low trend (bias) (Es). The best fit variable was mean air temperature, followed by reference evapotranspiration and global solar radiation, with c values of 0.83; 0.81 and 0.76, respectively. The ECMWF calibration of rainfall were not significant probably due to high spatial variability of surface measurements. The soybean yields estimation obtained using the spectral models showed the worst accuracy (MAE, RMSE, MAPE) and precision (r, R²) compared to combined (spectral and agrometeorological) model approach, in agreement with the literature results that indicate better performance in yield models with the inclusion of agrometeorological data. Estimates by spectral and combined models showed no systematic error compared to official data, once Willmott agreement [d] values were, for all models, near 1, almost on the line 1:1. As conclusions, the proposed methodology for mask generation was efficient and can be used at state level scale, within the limitation of the EVI/MODIS images spatial resolution (250m). It was possible and necessary the calibration of data estimated by ECMWF model for the variables global solar radiation, reference evapotranspiration, and mean air temperature. It was not possible to calibrate rainfall data due to high spatial variability of surface data measured by meteo ground stations