Monitoramento de áreas de cana-de-açúcar por sensoriamento remoto

Abstract

O Brasil é o maior produtor de cana-de-açúcar mundial. Nas últimas décadas tem expandido bastante suas plantações no Centro-Sul do país, porém parece ter atingido um limite nessa expansão. O desafio então é aumentar a produtividade por hectare com uso de novas tecnologias. O uso de sensoriamento remoto vem se apresentando como uma importante tecnologia para esse problema, devido ao padrão claro de reflectância dos canaviais. Para o presente estudo foram selecionados talhões ao redor da Usina Jalles Machado, em Goianésia (GO), e se utilizaram imagens do Setinel-2 e Landsat-8 entre 2016 e 2018. Utilizou-se o NDVI para análise, devido sua alta correlação com a biomassa, e pôde-se verificar e inferir padrões e informações da lavoura. Foram classificadas, por meio de limiarização, as regiões com menor eficiência de produtividade e foram avaliados os ganhos na produção, caso essas áreas aumentassem sua performance. Análises como esta são de interesse do agronegócio, pois informam dados quantitativos para se analisar a viabilidade financeira de otimização da lavoura. Conclui-se que as informações iniciais in loco para o acompanhamento de cana-de-açúcar são importantes, que é possível monitorar canaviais por sensoriamento remoto e que a análise apresentada é inicial, porém objetiva e simples.