Autoria: MONTIBELLER, B.; SANCHES, I. D.; LUIZ, A. J. B.; GONÇALVES, F.; AGUIAR, D. A. de

Resumo: Abstract: Remote sensing (RS) technology is a viable complementary alternative to current agriculture surveying methods. RS data spectral information is the main variable used for several purposes, such as crop type identification. However, different management practices (MP) adopted in crop cultivation may alter its spectral characteristics. The objective of this work is to analyze the spectral-temporal profile (STP) variation of soybean, maize and sugarcane cultivated under different MP. We used time series of the six spectral bands of the OLI/Landsat-8 sensor and of two vegetation indexes (VI) to investigate the intraspecific variation (same crop specie) and the interspecific variation (different crop species). We applied hierarchical cluster analyses to determine the crop´s STP variation. The bands results were more efficient than the VI. This shows that despite the widely use of VI, better results are retrieved when using the bands STP, which also allows differentiating and analyzing crops cultivated under different MP. k-- Resumo: Dados de sensoriamento remoto são uma alternativa complementar aos métodos atuais de levantamento agrícola. A informação espectral dos dados de sensoriamento remoto é a principal variável utilizada para diversos propósitos como, por exemplo, a identificação do tipo de cultura. Porém, diferentes métodos de manejo (MM) adotados durante o cultivo podem alterar as características espectrais das culturas. Assim, o objetivo deste trabalho é analisar a variação do perfil espectro-temporal (PET) da soja, do milho e da cana-de-açúcar cultivadas com diferentes MM. Séries temporais de seis bandas espectrais do sensor OLI/Landsat-8 e dois índices de vegetação (IV) foram utilizados para analisar as variações intraespecíficas (mesma cultura) e interespecíficas (diferentes culturas). Para determinar as variações entre os PET das culturas, foi utilizado análises hierárquicas de clusters. Os resultados das análises baseadas nas bandas foram mais eficientes dos que as baseadas nos IV, apesar do amplo uso destes últimos.

Ano de publicação: 2019

Tipo de publicação: Artigo de periódico

Unidade: Embrapa Meio Ambiente

Palavras-chave: Agricultural dynamics, Análise de clusters, Cana de Açúcar, Dinâmica agrícola, Levantamento, Milho, Sensoriamento Remoto, Soja, Variação interespecífica, Variação intraespecífica, Índices de vegetação