Dados de satélites são tradicionalmente utilizados em monitoramento de culturas. O presente trabalho busca contribuir no entendimento da evolução temporal de indicadores de crescimento da cana-de-açúcar como a biomassa total (BMT), produtividade (TSS), índice de área foliar (LAI) e número de plantas por metro (NPM) por meio de dados orbitais dos satélites Landsat 5 e 7, e verificar o seu potencial para o monitoramento desta. Durante as safras 2000 e 2001, uma área comercial em Araras, SP, cultivada com a variedade SP80-1842 no 4º e 5º cortes, foi acompanhada por imagens, buscando-se correlacionar dados espectrais com dados agronômicos. Os dados espectrais foram coletados de duas formas: uma com janelas de quatro pixels e outra com dados médios do talhão (DMt). Regressão linear e múltipla foram usadas para a análise temporal das bandas 3 e 4 e de índices de vegetação. As correlações e ajuste de modelos entre os dados espectrais orbitais e as variáveis agronômicas não apresentaram diferenças estatísticas. Os modelos quadráticos e cúbicos melhor descreveram o desenvolvimento temporal das variáveis espectrais, em função dos dias após o corte e apresentaram significância com os índices de vegetação da razão e por diferença normalizada (NDVI). As correlações entre os dados espectrais médios do talhão e as variáveis agronômicas foram significativas para banda3 e LAI, e entre NDVI e TSS/BMT. Os dados médios do talhão (DMt), para primeira safra (1ªS), para a segunda safra (2ªS) e ambas juntas geraram regressões múltiplas, com coeficientes determinação (r²) variando de 0,68 a 0,97 para a TSS e a BMT, mostrando que os dados espectrais orbitais estudados podem ser empregados no monitoramento da cultura da cana-de-açúcar.

Temporal analysis of crop development in commercial fields requires tools for large area monitoring, such as remote sensing. This paper describes the temporal evolution of sugar cane biophysical parameters such as total biomass (BMT), yield (TSS), leaf area index (LAI), and number of plants per linear meter (NPM) correlated to Landsat data. During the 2000 and 2001 cropping seasons, a commercial sugarcane field in Araras, São Paulo state, Brazil, planted with the SP80-1842 sugarcane variety in the 4th and 5th cuts, was monitored using nine Landsat images. Spectral data were correlated with agronomic data, obtained simultaneously to the imagery acquisition. Two methodologies were used to collect spectral data from the images: four pixels (2 × 2) window and average of total pixels in the field. Linear and multiple regression analysis was used to study the spectral behavior of the plants and to correlate with agronomic variables (days after harvest-DAC, LAI, NPM, BMT and TSS). No difference was observed between the methodologies to collect spectral data. The best models to describe the spectral crop development in relation to DAC were the quadratic and cubic models. Ratio vegetation index and normalized difference vegetation index demonstrated correlation with DAC, band 3 (B3) was correlated with LAI, and NDVI was well correlated with TSS and BMT. The best fit curves to estimate TSS and BMT presented r² between 0.68 and 0.97, suggesting good potential in using orbital spectral data to monitor sugarcane fields.

A informação espectral tem boa relação com variáveis agronômicas e pode contribuir com informações para o monitoramento, acompanhamento e previsão de safras. O presente trabalho descreve a análise multitemporal do comportamento espectral da variedade de cana-de-açúcar SP80-1842 e a relação com variáveis agronômicas como índice de área foliar (IAF), número de perfilhos por metro (NPM), produtividade (TCH) e biomassa total (BMT). Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, um talhão comercial, localizada no município de Araras/SP foi monitorado em nove campanhas de coleta de dados radiométricos e agronômicos. O comportamento temporal das variáveis espectrais acompanhou o comportamento das variáveis agronômicas. A banda 4 (B4), o índice de vegetação da razão simples (SR), o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e o índice de vegetação ajustado ao solo (SAVI) aumentaram seus valores até o fim da fase de crescimento vegetativo, aproximadamente até os 240 dias após o corte, a partir do qual os valores se estabilizaram e diminuíram em função da entrada da cultura na fase de maturação. A banda 3 (B3) e o índice de vegetação da razão (RVI) tiveram queda em seus valores desde o início do ciclo, com posterior estabilização e aumento em seus valores devido ao aumento da quantidade de palha e da queda da biomassa foliar. As variáveis espectrais B3, RVI, NDVI e SAVI tiveram correlações maiores que 0,79 com as variáveis IAF e BMT e de aproximadamente 0,50 com o NPM. Os melhores modelos de regressão linear múltipla foram os com RVI, IAF e NPM e explicaram 0,97 da variação da TCH e 0,99 da BMT.

Spectral information is well related with agronomic variables and can be used in crop monitoring and yield forecasting. This paper describes a multitemporal research with the sugarcane variety SP80-1842, studying its spectral behavior using field spectroscopy and its relationship with agronomic parameters such as leaf area index (LAI), number of stalks per meter (NPM), yield (TSS) and total biomass (BMT). A commercial sugarcane field in Araras/SP/Brazil was monitored for two seasons. Radiometric data and agronomic characterization were gathered in 9 field campaigns. Spectral vegetation indices had similar patterns in both seasons and adjusted to agronomic parameters. Band 4 (B4), Simple Ratio (SR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) increased their values until the end of the vegetative stage, around 240 days after harvest (DAC). After that stage, B4 reflectance and NDVI values began to stabilize and decrease because the crop reached ripening and senescence stages. Band 3 (B3) and RVI presented decreased values since the beginning of the cycle, followed by a stabilization stage. Later these values had a slight increase caused by the lower amount of green vegetation. Spectral variables B3, RVI, NDVI, and SAVI were highly correlated (above 0.79) with LAI, TSS, and BMT, and about 0.50 with NPM. The best regression models were verified for RVI, LAI, and NPM, which explained 0.97 of TSS variation and 0.99 of BMT variation.

O conhecimento do desenvolvimento temporal de variáveis agronômicas da cultura da cana-de-açúcar é um aspecto preponderante, e ainda pouco explorado, para o desenvolvimento de modelos de entendimento e predição da produção em estudos de sensoriamento remoto. O presente descreve a análise da evolução temporal de variáveis agronômicas da cana-de-açúcar como a biomassa total (BMT), produtividade (TCH), índice de área foliar (IAF) e número de plantas por metro (NPM). Durante duas safras um talhão comercial em Araras/SP cultivado com a variedade SP80-1842 no 4º e 5º cortes foi acompanhado em oito campanhas de campo para a coleta de dados. O IAF, o NPM, a TCH e a BMT foram coletados em 18 amostras de 2 m em três linhas de cana-de-açúcar. Análise de regressão linear e múltipla foram usadas para a análise do crescimento da cultura e para o estudo da correlação e ajuste de modelos entre as variáveis agronômicas e a BMT e a TCH. O modelo Gompertz, de curva sigmoidal, foi o modelo que melhor se ajustou para a curva de BMT e para a TCH com r² = 0,8987 e r² = 0,9682, respectivamente. A BMT e o IAF tiveram melhores ajustes com curvas exponencial cúbica e exponencial quadrática, respectivamente. A BMT e a TCH foram bem relacionadas com o IAF nas duas primeiras fases do ciclo, ajustando-se regressões lineares. Para a fase de maturação, a BMT e a TCH foram mais relacionadas com o NPM que com o IAF e as curvas obtiveram valores menores de que r² que as demais fases do ciclo.

A knowledge about the temporal development of agronomic variables in sugarcane is a very important aspect for the development of crop yield prediction models using remote sensing, and further studies are still needed. This paper describes the temporal evolution of sugarcane biophysical parameters, such as total biomass, leaf area index, number of plants per meter, and productivity. During two seasons, a commercial field in Araras/SP, planted with variety SP80-1842, on the 4th and 5th cuts, was monitored on eight different dates, and data were obtained for 2 m of sugarcane in three crop rows at 18 sampling points. Linear and multiple regression analyses were used to study growth analysis and to correlate agronomic variables (leaf area index and number of plants per meter) with biomass and productivity. Gompertz model, a sigmoidal curve, was the best adjustment curve for total biomass and yield in relation to days after cutting (r² = 0.8987 and r² = 0.9682, respectively); number of plants and leaf area index showed best fit with a cubic exponential model and a quadratic exponential model, respectively. Total biomass and cane productivity were well correlated with LAI in the first two stages of the sugarcane cycle using linear regression. At the end of the cycle, total biomass and cane productivity were more related to number of plants, and lower r² values than in other stages were obtained by the models.

A faixa espectral das microondas tem uma importância para o sensoriamento remoto agrícola, por ser uma faixa em que se tem uma quase certeza de disponibilidade de imagens de satélite, independentemente das condições atmosféricas. Entretanto, embora haja satélites em operação na faixa do radar, o aproveitamento desses dados ainda não é plenamente satisfatório, principalmente em virtude da falta de entendimento das interações que ocorrem entre o radar e os alvos agrícolas. Neste trabalho, são utilizadas três passagens do Radarsat para agrupar os valores de retroespalhamento (sigma°) representativos das diversas condições dos talhões agrícolas em uma região intensamente cultivada. Num diagrama de dispersão dos valores de sigma°, pôde-se verificar a existência de três grandes regiões: uma, caracterizada por baixos valores, e constituída por solos expostos; a segunda, com valores intermediários e constituída por culturas bem desenvolvidas; e uma terceira, com altos valores de retroespalhamento, constituída por superfícies muito rugosas, particularmente quando os sulcos de plantio são perpendiculares à direção de visada do satélite. Os resultados deste trabalho indicam que o uso de imagens Radarsat para agricultura é mais otimizado quando se faz uma análise multitemporal, aproveitando o calendário agrícola e a dinâmica das diferentes culturas.

Orbital remote sensing in the microwave electromagnetic region has been presented as an important tool for agriculture monitoring. The satellite systems in operation have almost all-weather capability and high spatial resolution, which are features appropriated for agriculture. However, for full exploration of these data, an understanding of the relationships between the characteristics of each system and agricultural targets is necessary. This paper describes the behavior of backscattering coefficient (sigma°) derived from calibrated data of Radarsat images from an agricultural area. It is shown that in a dispersion diagram of sigma° there are three main regions in which most of the fields can be classified. The first one is characterized by low backscattering values, with pastures and bare soils; the second one has intermediate backscattering coefficients and comprises well grown crops mainly; and a third one, with high backscattering coefficients, in which there are fields with strong structures causing a kind of double bounce effect. The results of this research indicate that the use of Radarsat images is optimized when a multitemporal analysis is done making the best use of the agricultural calendar and of the dynamics of different cultures.