Monitoramento do ciclo produtivo da cana-de-açúcar utilizando imagens orbitais de alta resolução

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2026-07-08

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A cana-de-açúcar é uma das culturas de maior relevância para o agronegócio brasileiro, destacando-se na produção de açúcar e etanol. Foram produzidas 43,92 milhões de toneladas de açúcar, onde 35,11 milhões de toneladas foram exportadas. Em relação ao etanol, foram produzidos 37,25 milhões de metros cúbicos, onde 1,73 milhões de metros cúbicos foram destinados à exportação. A agricultura tem diversos desafios, como as mudanças climáticas e aumento da população mundial, necessitando a produção de alimentos em maior escala e quantidade. Nesse contexto, técnicas de agricultura de precisão como o sensoriamento remoto se faz indispensável para aumentar a produtividade agrícola. O objetivo do trabalho foi o processamento e análise dos índices de vegetação calculados a partir de imagens orbitais durante um período do ciclo produtivo da cana-de-açúcar. O estudo foi realizado na Estação Experimental de Cana-de-açúcar de Carpina (EECAC), no município de Carpina - PE, Brasil. Foram coletados no campo dados de altura, diâmetro de colmo, número de perfilhos e índices de clorofila A, clorofila B e clorofila total (Clorofila A + Clorofila B) com auxílio de um clorofilômetro digital (ClorofiLOG® Falker) modelo CFL1030, em uma área experimental de 1,8 hectares. Foram obtidas imagens de satélites da Planet Scope, que fornecem dados com diferentes bandas espectrais. As imagens possibilitaram calcular índices de vegetação como NDVI, EVI, GNDVI e NDRE, permitindo uma análise da variabilidade espacial e temporal do desenvolvimento da cana-de-açúcar. Os resultados indicam que os índices de vegetação, especialmente o NDVI, permitiram o acompanhamento do desenvolvimento da cultura no período analisado, refletindo a variabilidade temporal das condições de desenvolvimento. O NDRE apresentou maior resposta espectral compatível com a fase de maturação da cultura e o GNDVI apresentou melhor desempenho na detecção da clorofila em comparação com os demais índices. A relação entre as variáveis espectrais e atributos da planta não foram significativos durante a fase de desenvolvimento da cana-de-açúcar analisada, necessitando avaliações futuras em outras fases do ciclo produtivo.

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Sugarcane is one of the most relevant crops for Brazilian agribusiness, prominent in sugar and ethanol production. A total of 43.92 million tons of sugar were produced, of which 35.11 million tons were exported. Regarding ethanol, 37.25 million cubic meters were produced, with 1.73 million cubic meters destined for export. Agriculture faces several challenges, such as climate change and global population growth, requiring food production on a larger scale and in greater quantities. In this context, precision agriculture techniques such as remote sensing are indispensable to increase agricultural productivity. This study aimed to develop a sugarcane monitoring system using multispectral satellite imagery. The study was conducted at the Estação Experimental de Cana-de-açúcar de Carpina (EECAC), in the municipality of Carpina-PE, Brazil. Field data on height, culm diameter, number of tillers, and chlorophyll A, chlorophyll B, and total chlorophyll (Chlorophyll A + Chlorophyll B) indices were collected using a digital chlorophyll meter (ClorofiLOG® Falker, model CFL1030) in an experimental area of 1.8 hectares. Satellite images from PlanetScope were obtained, which provide data with different spectral bands. The images enabled the calculation of vegetation indices such as NDVI, EVI, GNDVI, and NDRE, allowing an analysis of the spatial and temporal variability of sugarcane development. The results indicate that the vegetation indices, especially NDVI, enabled the monitoring of the crop development cycle, reflecting the temporal variability of growth conditions. NDRE showed a greater spectral response compatible with the crop maturation stage, and GNDVI showed better performance in chlorophyll detection compared to the other indices. The relationship between spectral variables and plant attributes was not significant during the analyzed sugarcane development phase, necessitating future evaluations in other phases of the production cycle.

Descrição

Referência

SILVA, João Pedro José Figueredo. Monitoramento do ciclo produtivo da cana-de-açúcar utilizando imagens orbitais de alta resolução. 2026. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Agrícola e Ambiental) – Departamento de Engenharia Agrícola, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2026.

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