Determination of sugarcane biomass considering ETM+/Landsat 7 spectral response variation

O monitoramento e estimativa da quantidade de biomassa da cana-de-açúcar são de fundamental importância no planejamento das atividades de condução, colheita, transporte, processamento e comercialização da produção. Com o avanço tecnológico, técnicas de sensoriamento remoto têm-se mostrado úteis no monitoramento de áreas agrícolas onde se tem observado o potencial em especial do sistema Landsat no fornecimento de informações sobre a cultura da cana-de-açúcar. Dentre estas técnicas pode-se citar a aplicação de índices de vegetação obtidos através de transformação linear entre o valor espectral das diferentes bandas do sensor. Com o objetivo de avaliar a aplicação de imagens multiespectrais do satélite Landsat 7 - ETM+ e dos diversos índices de vegetação, no mapeamento da variação espacial da biomassa, e o seu potencial para estimativa da produtividade utilizando-se de um modelo matemático. O estudo foi desenvolvido nos municípios de Araras e Leme - SP. Para os dois anos de estudo foram analisadas duas passagens por ano, sendo a primeira anterior à colheita (fevereiro a abril) e a segunda dias antes da colheita. As imagens em nível de cinza foram transformadas em valores de reflectância aparente e, através da correção atmosférica, para valores de reflectância real. Sob a área de estudo foram distribuídas amostras de acordo com a variação espacial da resposta espectraL As amostras foram localizadas, demarcadas e colhidas.Foram realizadas análises de correlação entre os valores de produtividade e sua resposta espectraL A correção atmosférica não influenciou na correlação entre os dados de produtividade e a resposta espectraL As melhores correlações foram encontradas com os valores da banda 4 (IVP) e do índice de vegetação GVI. No primeiro ano de estudo os valores da banda 4 e do GVI explicaram respectivamente 51,6% e 52,66% da variação da produtividade. Enquanto que no segundo ano ambos explicaram 83% da variação da produtividade. O modelo polinomial de 2° grau foi o que melhor se adaptou ao comportamento dos dados de produtividade da cultura. A produtividade estimada pelo modelo apresentou um erro médio de 4,O4t/ha e um desvio padrão de 2,47t1ha, este resultado comprovou eficiência da utilização da resposta espectral no processo de estimativa da produtividade da cana-de-açúcarThe monitoring and biomass estimate in sugar cane are the fundamental importance in leading, harvest, transport, processing and production marketing. With the technologic advanced techniques in remote sensing has showed very high potential in monitoring of sugarcane are as in special the Landsat system. Among these techniques it can to mention the application of the vegetation indices. Therefore that work has the objective of to evaluate the application of ETM+/Landsat 7 spectral images and different vegetation index to mapping biomass spatial variation and its potential for yield estimate using statistical model. The study was developed in Araras and Leme / SP counties at São João Mill in two years. During that time were analyzed two images per year, being the first before the harvest (February to April) and the second just some days before the harvest. The images in raw level had been transformed into values of apparent reflectance and through the atmospheric correction to values of real reflectance. Through the study area were allocated samples according the spectral response variation. After than this were full filled correlation analysis between yield and spectral response. The atmospheric correction hasn't provoked influence in the correlations. The best correlations had been found with the values of the band 4 (IVP) and of the index of vegetation GVI. In the first year of study band 4 and GVI indices values had explained 51.6% and 52.66% of the variation of the yield, respectively. While that in the second year both had explained 83% of the yield variation. The polynomial model of2° degree had the best agree in relation of the yield data behavior. The estimative productivity calculated by the model presented an average error of 4.04t/ha and a standard deviation of 2.47t/ha, attesting the efficiency of the use of the spectral response in the process of the yield estimate in sugar cane cultur