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Metadados

Tipo da ReferênciaThesis
Identificador6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/CD7HR
Repositóriosid.inpe.br/jeferson/2004/07.02.14.17   (acesso restrito)
Metadadossid.inpe.br/jeferson/2004/07.02.14.17.58
Sitemtc-m12.sid.inpe.br
Chave SecundáriaINPE-12271-TDI/983
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Chave de CitaçãoRizzi:2004:EsCaRi
AutorRizzi, Rodrigo
GrupoSER-SPG-INPE-MCT-BR
TítuloGeotecnologias em um sistema de estimativa da produção de soja: estudo de caso no Rio Grande do Sul
Ano2004
BancaEpiphanio, José Carlos Neves (presidente)
Rudorff, Bernardo Friedrich Theodor (orientador)
Freitas, Corina da Costa
Câmara, Gilberto
Fontana, Denise Cybis
Batista, Getúlio Teixeira
Data2004-04-30
Título AlternativoGeotechnologies in a soybean crop production estimation system: a case study in rio grande do sul state, Brazil
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Palavras-ChaveSENSORIAMENTO REMOTO, Sistemas de informações geográfica, Satélites Landstat, MODIS (radiometria), Agrometeorologia, Estatística, Agricultura, Soja, Produtividade, Amostragem, Rio Grande do Sul, REMOTE SENGING, Geographic information systems, Agrometeorology, Statistic, Agriculture, Soybeans, Yield, Sampling, Rio Grande do Sul (state).
ResumoEste trabalho objetivou desenvolver um sistema para estimativa da produção da cultura da soja através da utilização de geotecnologias e testá-lo no Estado do Rio Grande do Sul. A área de estudo compreendeu 322 municípios, os quais perfazem mais de 90% da produção de soja do Estado. A estimativa da área plantada foi realizada para os anos-safra 2000/01 e 2001/02 por meio de seis cenas do satélite Landsat adquiridas em duas datas por cena, para cada ano-safra. Em 2000/01, a estimativa foi realizada em nível municipal e estadual através da classificação automática e da interpretação visual das imagens. Em 2001/02, empregaram-se as imagens num sistema de amostragem por segmentos, visando a estimativa de área plantada em nível estadual. A estimativa da produtividade foi realizada para os anos-safra 2000/01 a 2002/03, empregando-se um modelo agrometeorológico-espectral (MAE) inserido num Sistema de Informações Geográficas, cuja variável espectral é o índice de área foliar (IAF) estimado a partir das imagens NDVI do sensor MODIS. Em substituição ao IAF estimado através do NDVI, foram testados dados de IAF obtidos na literatura, sendo o modelo então denominado agrometeorológico (MA). A produção da soja foi obtida pelo produto dos valores de área plantada e produtividade. Os resultados obtidos pelo presente estudo foram comparados aos dados oficiais provenientes do Levantamento Sistemático da Produção Agrícola (LSPA). Para a estimativa da área plantada, em 2000/01, as maiores diferenças relativas foram encontradas em municípios onde a cultura tem pouca expressão (abaixo de 10.000 ha) e as maiores diferenças absolutas foram observadas em municípios de expressiva área plantada (acima de 10.000 ha). Em nível estadual, verificou-se uma superestimativa por parte do LSPA em relação à classificação das imagens Landsat de aproximadamente 11,3%. Para 2001/02, o método de amostragem retornou um incremento de 11,97% em relação a 2000/01, o qual foi consideravelmente superior ao dado oficial (8,76%). Devido às discrepâncias encontradas, os valores de área plantada obtidos pelo presente estudo foram utilizados para corrigir os dados oficiais de produtividade em nível estadual e municipal, sendo que para 2002/03 utilizou-se o incremento em relação a 2001/02 fornecido pelo LSPA. Para os anos-safra 2000/01 e 2001/02 não foram observadas diferenças significativas entre o LSPA e os modelos de estimativa, para alfa = 5% (t=0,03 para o MAE e MA em 2000/01 e t=0,20 para MAE e 1,81 para o MA em 2001/02). Em 2002/03, ambos os modelos subestimaram o valor de produtividade fornecido pelo LSPA, quando as diferenças encontradas foram de 204 (t=6,48) e 228 kg ha-1 (t=7,3) para os MAE e MA, respectivamente. Em adição, através do MAE, foi possível monitorar temporal e espacialmente a evolução da produtividade durante todo o ciclo da cultura. Ante os resultados encontrados, o sistema proposto pode ser utilizado como suporte ao método tradicional e subjetivo de estimativa da produção de soja no Rio Grande do Sul. ABSTRACT: The objective of this work was to develop a soybean crop production estimation system and test it in Rio Grande do Sul State, Brazil, using geotechnologies. The study area comprises 322 municipalities which are responsible for nearly 90% of the State soybean production. Crop area estimation was performed for the crop years 2000/01 and 2001/02 by using six Landsat scenes acquired at two different periods per scene, in each crop year. In 2000/01, the estimate was carried out by both automatic and visual image classification at municipal and State level. In 2001/02, the crop area was estimated only at State level using a sample based on segments of size 1 x 1 km square method. An agrometeorological-spectral model (MAE) integrated into a Geographic Information System was used to estimate grain yield for crop years 2000/01 to 2002/03. The spectral variable for this model was the leaf area index (LAI) estimated from the NDVI values derived from MODIS images. LAI values were also estimated from literature data in order to replace MODIS images. In this case the model was named agrometeorological model (MA). The soybean production was estimated by multiplying the crop area times the soybean yield estimated from the MAE. The results were compared with the official statistics provided by the Systematic Survey Agricultural Production (LSPA). For the crop area estimate in 2000/01, the largest relative differences were observed in municipalities with very low soybean crop area, although the highest absolute differences were observed in municipalities with high soybean crop area (above 10.000 ha). The overall result showed an overestimation of planted area around 11,3% between LSPA and Landsat. In 2001/02, the sample square method showed a planted area increment of 11.97% in relation to 2000/01, which was higher than the LSPA estimation (8.76%). Due to these differences the official grain yield data was adjusted based on production data and crop area estimated from Landsat in order to compare the ?corrected? LSPA yield data with the MAE and MA yield output, whereas the official increment was used to adjust the crop year of 2002/03. Eventually, no significant differences were found between LSPA and MAE or MA for the crop years of 2000/01 and 2001/02 for alpha = 5% (t=0,03 for MAE and MA in 2000/01 and t=0,20 for MAE and 1,81 for MA in 2001/02). For the crop year of 2002/03, both models underestimated grain yield when compared with LSPA by 204 (t=6,48) and 228 kg ha-1 (t= 7,3) for MAE and MA, respectively. Moreover, the MAE proved to be a powerful tool to estimate yield variation at both municipal and state level, as well as to monitor soybean crop throughout the growing season. Besides, the proposed system can be used to aid the traditional and subjective soybean crop production method in Rio Grande do Sul State.
Número de Páginas214
Idiomapt
Tipo da TeseTese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)
Tipo SecundárioTDI
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
AreaSRE
CursoSER-SPG-INPE-MCT-BR
Tamanho25708 KiB
Número de Arquivos435
Arquivo Alvopaginadeacesso.html
Última Atualização2005:04.14.03.00.00 sid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52 sergio
Última Atualização dos Metadados2019:11.07.13.43.56 sid.inpe.br/banon/2001/04.06.10.52 sergio {D 2004}
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Data Secundária20040430
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Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3NU5S
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Data de Acesso13 nov. 2019
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