Data/hora: 03/06/2024 16:43:38

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Periódico Indexado	
Circulação/Nível: 	B - 1	
Data corrente: 	04/02/2016	
Data da última atualização: 	04/02/2016	
Autoria: 	ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. C.; RODRIGUES, L. H. A.	
Afiliação: 	JOÃO FRANCISCO GONÇALVES ANTUNES, CNPTIA; RUBENS A. C. LAMPARELLI, Nipe, Feagri/Unicamp; LUIZ H. A. RODRIGUES, Feagri/Unicamp.	
Título: 	Avaliação da dinâmica do cultivo da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo por meio de perfis temporais de dados MODIS.	
Ano de publicação: 	2015	
Fonte/Imprenta: 	Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v. 35, n. 6, p. 1127-1136, nov./dez. 2015.	
DOI: 	http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v35n6p1127-1136/2015	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Journal of the Brazilian Association of Agricultural Engineering.	
Conteúdo: 	As imagens do sensor MODIS fornecem dados que cobrem áreas de grande extensão com alta periodicidade, características fundamentais que possibilitam o monitoramento de culturas agrícolas estratégicas para o Brasil, como as da cana-de-açúcar. Técnicas matemáticas vêm sendo empregadas no estudo de longas séries temporais de índices de vegetação, baseado nas mudanças que acontecem na superfície terrestre, o que facilita o entendimento da dinâmica temporal. O objetivo deste trabalho foi realizar a avaliação da dinâmica do cultivo da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo por meio de perfis temporais de dados MODIS, ao longo das safras de 2004/2005 a 2011/2012. A Transformada de Wavelet Daubechies 8 aplicada à série temporal do EVI2 do MODIS mostrou ser uma técnica robusta, pois conseguiu eliminar os ruídos, propiciando, assim, melhor captura das tendências dos ciclos de desenvolvimento da cana-de-açúcar em toda a série temporal. Os perfis temporais suavizados do EVI2 puderam ser utilizados no monitoramento do cultivo da cana-de-açúcar para identificar as épocas de mudanças do uso do solo e da cobertura da terra, acompanhando as variações sazonais dos ciclos fenológicos desde o plantio ou rebrota das soqueiras até à colheita.	
Palavras-Chave: 	Image processing; Índice de vegetação; Processamento de imagens; Séries temporais.	
Thesagro: 	Sensoriamento remoto.	
Thesaurus Nal: 	Remote sensing; Sugarcane; Time series analysis; Vegetation index.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (18749-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS