Estimativa de área e produtividade de culturas agrícolas - Johann, Jerry;Rocha, Jansle V.;Lamparelli, Rubens A. C.
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O agronegócio tem peso determinante na economia do Brasil e o seu planejamento estratégico depende da disponibilização de dados precisos sobre previsão de safras. A proposição de métodos objetivos que possam ser incorporados a metodologia de estimativa de safras (área cultivada e produtividade) dos órgãos oficiais incluindo a distribuição regional e espacial das culturas, têm sido pesquisadas e testadas, com relativo êxito, com o uso de sensoriamento remoto. É possível com imagens de satélite conhecer e entender a dinâmica espaço-temporal da atividade agrícola e tornar o sistema atual de…mehr

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Produktbeschreibung
O agronegócio tem peso determinante na economia do Brasil e o seu planejamento estratégico depende da disponibilização de dados precisos sobre previsão de safras. A proposição de métodos objetivos que possam ser incorporados a metodologia de estimativa de safras (área cultivada e produtividade) dos órgãos oficiais incluindo a distribuição regional e espacial das culturas, têm sido pesquisadas e testadas, com relativo êxito, com o uso de sensoriamento remoto. É possível com imagens de satélite conhecer e entender a dinâmica espaço-temporal da atividade agrícola e tornar o sistema atual de previsão de safras mais eficiente e dinâmico. Este estudo mostra ser possível mapear as culturas agrícolas com imagens de índices de vegetação com elevada acurácia espacial. Explana que o uso de séries temporais destas imagens permite estimar datas do ciclo fenológico das culturas agrícolas, imprescindíveis para que a realização de estimativas de produtividade das culturas com modelos seja mais assertiva e confiável. Portanto, o foco deste trabalho, foi usar sensoriamento remoto para realizar estimativas de área e produtividade de culturas agrícolas.
Autorenporträt
Jerry Johann tem graduação, mestrado e doutorado em Engenharia Agrícola e atua em ensino e pesquisas relacionadas ao agronegócio, principalmente em temas de previsão de safras agrícolas com uso de técnicas de geoprocessamento, sensoriamento remoto, mineração de dados e estatística espacial de área.