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Modelagem espectro-agrometeorológica para estimativa da produtividade da soja no estado do Mato Grosso
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Universidade Federal de Lavras
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Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
A estimativa precisa do rendimento da soja, antes da colheita, em escala local ou regional, fornece informações valiosas. O monitoramento da cultura com o objetivo de acompanhar o desenvolvimento fenológico e estimar a produtividade tem sido realizado, utilizando métodos convencionais, tais como dados de estações meteorológicas e visitas a campo. Esses resultados, muitas vezes subjetivos, nem sempre são acurados. Estudos recentes demonstram a aplicabilidade de dados obtidos por satélites, na análise do sistema solo, planta e atmosfera com a finalidade de adquirir informações precisas de extensas áreas e a custos menores. Nesse sentido, o objetivo central do presente trabalho foi estimar a produtividade e analisar o desenvolvimento fenológico da soja, no estado do Mato Grosso, empregando dados espectrais. Empregaram-se dados do Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) da NASA e produtos derivados do Geostacionary Operational Environmental Satellite (GOES IMAGER) integrado ao modelo agrometeorológico espectral para estimativa da soja em grãos. Após validação da usabilidade dos dados espectrais, aplicaram-se dados de temperatura do MERRA-2 e dados de evapotranspiração real e potencial, precipitação, horas de brilho solar e índices de vegetação, derivados de imagens de satélite, para estimar a produtividade da soja [Glycine max (L.) Merrill], com a metodologia de Doorenbos e Kassam (1979), desenvolvendo um modelo agrometeorológico espectral. Foram geradas estimativas de produtividade, para 10 talhões distribuídos em 10 fazendas, localizadas em aglomerados produtores de soja do Estado do Mato Grosso, para a safra 2012/2013. Como resultados principais, apurou-se que os produtos MERGE -3B42RT do satélite TRMM apresentaram correlação alta (com R² variando entre 0,80 a 0,87), para a estimativa dos dados de precipitação, e os valores de reanálise Merra-2 forneceram bons resultados para a estimativa de temperatura e umidade relativa do ar. O modelo agrometeorológico espectral apresentou, para a produtividade, os coeficientes de correlação e determinação de 0,84 e 0,72, respectivamente, com índice de concordância entre 0,96 e 0,99.
Abstract
Precise estimation of soybean yield before harvest on a local or regional scale provides valuable information. The monitoring of the crop in order to monitor the phenological development and to estimate the productivity has been carried out using conventional methods, such as meteorological station data and field visits. These results, often subjective, are not always accurate. Recent studies demonstrate the applicability of data obtained by satellites in the analysis of the soil, plant and atmosphere system for the purpose of acquiring accurate information of large areas and at lower costs. In this sense, the main objective of the present work was to estimate the productivity and to analyze the phenological development of the soybean, in the state of Mato Grosso, using spectral data. Data from NASA's Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and products derived from the Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES IMAGER) integrated with the spectral agrometeorological model for soybean grain estimation were used. After validation of the usability of the spectral data, MERRA-2 temperature data, and actual and potential evapotranspiration data, precipitation, hours of solar brightness and vegetation indexes derived from satellite images were used to estimate soybean yield [Glycine max (L.) Merrill] with the methodology of Doorenbos and Kassam (1979), developing a spectral agrometeorological model. Productivity estimates were generated for 10 farms distributed in 10 farms located in agglomerates producing soybeans in the State of Mato Grosso, for the 2012/2013 harvest. The main results obtained were that the MERGE-3B42RT products of the TRMM satellite presented high correlation (with R² ranging from 0.80 to 0.87) for estimation of the precipitation data and the Merra-2 reanalysis values provided good results for estimation temperature and relative humidity. The spectral agrometeorological model showed, for productivity, correlation and determination coefficients of 0.84 and 0.72, respectively, with a concordance index between 0.96 and 0.99.
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SARMIENTO, C. M. Modelagem espectro-agrometeorológica para estimativa da produtividade da soja no estado do Mato Grosso. 2018. 167 p. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.