Avaliação do impacto de temperaturas nas safras de verão por integração de dados dos satélites Aqua e Terra/MODIS

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Gusso, Aníbal
• Orientador(a): Ducati, Jorge Ricardo
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Temperatura do ar; Precipitação pluvial; Soja : Mato Grosso; Soja : Rio Grande do Sul
• Palavras-chave em Inglês: Remote sensing; Surface temperature; Yield; Spectral model; Soybean; Climatology
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/104585

Devido às características geopolíticas do Brasil, a obtenção de estimativas agrícolas confiáveis é de fundamental importância para o país proporcionando a manutenção do equilíbrio entre oferta e demanda na cadeia produtiva de alimentos. Os Estados do Mato Grosso e Rio Grande do Sul são dois grandes produtores de soja no Brasil, ocupando a primeira e a terceira posição respectivamente, e apresentam características climáticas e ecoregionais bem diferenciadas. Tipicamente, dados de imagens dos satélites Terra do programa EOS-MODIS (Earth Observing System- Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), e dos satélites NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) têm sido utilizadas em aplicações do monitoramento do ciclo de desenvolvimento das culturas e estimativa da produção agrícola. Em busca da estruturação de modelos de caráter prognóstico, inteiramente baseados em dados de sensoriamento remoto, este estudo visa explorar a combinação entre o EVI (Enhanced Vegetation Index - ou Índice de vegetação realçado), produto MOD13Q1-V005 e a LST (Land Surface Temperature – ou Temperatura da Superfície Terrestre), produto MYD11A2-V005 na estimativa da produtividade da soja. Nesse sentido, o objetivo nesta Tese foi aprofundar o conhecimento sobre os efeitos conjugados do estresse hídrico e da ocorrência de temperaturas elevadas no dossel da vegetação como contribuição ao avanço dos modelos espectrais de estimativa da produção. A abordagem inicial foi desenvolver um modelo espectral acoplado CM (Coupled Model) a partir do MCDA (MODIS Crop Detection Algorithm – ou Algoritmo de Detecção de Área Agrícola por MODIS) e do MPDM (MODIS Productivity Detection Model – ou Modelo de Detecção de Produtividade da Soja por MODIS), que utilizam apenas dados EVI como variáveis de entrada. Os resultados do modelo acoplado de estimativa da produção foram comparados com dados provenientes do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) e de precipitação ocorrida proveniente do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia), entre 2001 e 2011 para os Estados do Mato Grosso e Rio Grande do Sul. Os dois Estados apresentaram tendências semelhantes com aderência aos dados oficiais em nível estadual e municipal. Para o Mato Grosso o modelo acoplado CM, obteve estimativas de R2=0,96 e RMSD=47.878 toneladas em nível municipal. Testes de validação adicionais foram realizados na safra 2006, utilizando dados de campo, em que se obteve R2=0,88 e RMSD=104 toneladas. Para o Rio Grande do Sul foi obtido R2=0,91 e RMSD=10.841 toneladas em nível municipal. Na análise da relação entre LST sobre o dossel da vegetação agrícola e produtividade, Mato Grosso e Rio Grande do Sul apresentaram respostas divergentes. O Mato Grosso apresentou uma relação matemática direta entre LST-dossel e produtividade, com R2=0,60 e RMSD=6,2%. No Rio Grande do Sul foi observado uma relação matemática inversa, com R2=0,73 e RMSD=17,8%. Os resultados mostram que a quantidade da precipitação acumulada, no período da safra de verão, desempenha papel fundamental na manutenção do equilíbrio da demanda evaporativa quando ocorrem temperaturas elevadas sobre o dossel da vegetação.