Detecção e avaliação de seca agronômica através da análise de séries temporais de dados MODIS e PERSIANN - Denis Araujo Mariano (2015)
Eventos de seca causam grande prejuízo para a agricultura brasileira, sendo a região Sul frequentemente castigada por esse fenômeno. Essas ocorrências prejudicam gravemente a cadeia agrícola nacional, o que causa oscilação de preços, onera produtores e empresas. Tais ocorrências evidenciam a necessidade de sistemas para monitorar e quantificar a seca com informações precisas e espacializadas. O presente trabalho objetivou mensurar em termos de intensidade e abrangência os eventos de seca agronômica ocorridos no Paraná para as safras de verão de 2002 a 2013, considerando milho e soja. Foram utilizados dados dos espectros visível, infravermelho e termal do Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) e de precipitação estimada por sensoriamento remoto (SR) oriundos do produto Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN). Vários índices de vegetação (IV) foram avaliados, tendo estes em geral apresentado maior correlação com a precipitação de outubro para os anos secos e janeiro para os normais, indicando que, para o desempenho da vegetação, estes meses foram os mais relevantes para os respectivos tipos de anos. Foram criadas linhas de base para cada IV, considerando a mediana histórica para cada data fenológica. Os IVs foram então avaliados para caracterização da seca, tendo o Land Surface Water Index (LSWI) se destacado, apresentando maior correlação com métricas de precipitação e produtividade agrícola. Foram estudadas as relações entre o LSWI e Land surfasse temperature (LST), sendo detectada uma relação inversa entre as variáveis. Foram analisadas as transformadas de wavelet [wavelet transform (WT)] para cada variável e utilizado os métodos da WT cruzada (XWT) e coerência de WT (WCT). Não foi verificada relação de causa-efeito entre as variáveis, mas sim, uma relação de espelho, ou seja, outros fatores governam o comportamento de LSWI e LST. Segundo a literatura, o principal fator é a umidade do solo, a qual é bem correlacionada com o LSWI. Por fim, as diferenças acumuladas entre LSWI de cada safra e sua linha de base (LSWI-dif) foram espacializadas na forma de mapas para cada ano-safra, o que visualmente foi bastante coerente com os mapas de precipitação acumulada. O método de mensuração de seca agronômica proposto se mostrou eficiente e potencialmente aplicável para fins de monitoramento agrícola, tendo como maior limitação a resolução espacial dos dados utilizados.