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Tipo do documento: Dissertação
Título: Monitoramento fenológico de canaviais usando o Google Earth Engine e TIMESAT no Vale do Submédio do São Francisco
Título(s) alternativo(s): Phenological monitoring of sugarcane fields using Google Earth Engine and TIMESAT in the São Francisco Sub-medium Valley
Autor: MANRIQUE, Diego Rosyur Castro 
Primeiro orientador: LOPES, Pabrício Marcos Oliveira
Primeiro membro da banca: RIBEIRO, Eberson Pessoa
Segundo membro da banca: NASCIMENTO, Cristina Rodrigues
Resumo: O monitoramento da fenologia da cultura da cana-de-açúcar é de grande importância, uma vez que o mercado globalizado exige informações confiáveis sobre a quantidade de matéria-prima para a produção de açúcar e álcool. O presente estudo objetivou estimar os parâmetros fenológicos da cana-de-açúcar (início, meio e final do ciclo) entre as safras de 2001 e 2020, utilizando série temporal de imagens MODIS, obtidas do Google Earth Engine e do software TIMESAT. O estudo foi realizado nas áreas de cultivo de cana-de-açúcar localizado no município de Juazeiro, BA. Os dados meteorológicos foram obtidos nas páginas virtuais do Laboratório de Meteorologia da Universidade Federal do Vale do São Francisco e do CHIRPS, enquanto as imagens dos satélites Terra/MODIS, Landsat-5 e MapBiomas do catálogo do Google Earth Engine. Os dados de precipitação foram avaliados em função da precipitação do produto CHIRPS, obtendo uma correlação “muito alta” (R² = 0,734); além disso, a precipitação do CHIRPS teve relação com o NDVI, mesmo em canaviais irrigados, podendo influenciar nas datas da colheita. Ademais, as séries temporais dos índices de vegetação (NDVI, SAVI e IAF) foram usadas para avaliar a evolução espacial e temporal da área teste em cada ciclo fenológico. De modo geral, as datas das colheitas de cana-de-açúcar estimadas com a série temporal do sensor MODIS NDVI no software TIMESAT comparadas com os dados de colheitas reais, entre as safras de 2006 a 2012, apresentaram uma diferença média de 10 dias, com índice de desempenho igual a 0,99 e de coeficiente de correlação de 0,99, significativo ao nível de confiança de 5%. Conclui-se que o software TIMESAT foi capaz de estimar os parâmetros fenológicos em áreas de produção de cana-de-açúcar, utilizando imagens MODIS processadas no Google Earth Engine durante o período de tempo avaliado (2001 a 2020).
Abstract: The monitoring of the phenology of the sugarcane crop is of great importance, since the globalized market requires reliable information on the amount of raw material for the production of sugar and alcohol. The present study aimed to estimate the phenological parameters of sugarcane (beginning, middle and end of the cycle) between the 2001 and 2020 crops, using time series of MODIS images, obtained from Google Earth Engine and TIMESAT software. The study was carried out in sugarcane growing areas located in the municipality of Juazeiro, BA. The meteorological data were obtained from the virtual pages of the Meteorology Laboratory of the Federal University of São Francisco Valley and CHIRPS, while the Terra/MODIS, Landsat-5 and MapBiomas satellite images from the Google Earth Engine catalog. Precipitation data were evaluated as a function of precipitation from the CHIRPS product, obtaining a "very high" correlation (R² = 0,734); moreover, CHIRPS precipitation was related to NDVI, even in irrigated sugarcane fields, and could influence harvest dates. Furthermore, the time series of vegetation indices (NDVI, SAVI and IAF) were used to evaluate the spatial and temporal evolution of the test area in each phenological cycle. In general, the sugarcane harvest dates estimated with the time series of the MODIS NDVI sensor in the TIMESAT software compared with the actual harvest data, between the 2006 and 2012 harvests, showed an average difference of 10 days, with a performance index equal to 0,99 and a correlation coefficient of 0,99, significant at the 5% confidence level. It is concluded that the TIMESAT software was able to estimate the phenological parameters in sugarcane production areas, using MODIS images processed in Google Earth Engine during the evaluated time period (2001 to 2020).
Palavras-chave: Cana-de-açúcar
Fenologia
Monitoramento
Índice de vegetação
Sensor MODIS
Série temporal
Área(s) do CNPq: CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal Rural de Pernambuco
Sigla da instituição: UFRPE
Departamento: Departamento de Engenharia Agrícola
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola
Citação: MANRIQUE, Diego Rosyur Castro. Monitoramento fenológico de canaviais usando o Google Earth Engine e TIMESAT no Vale do Submédio do São Francisco. 2022. 73 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9082
Data de defesa: 16-Fev-2022
Aparece nas coleções:Mestrado em Engenharia Agrícola

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