Monitoring and estimation of sugarcane production using spectral and agrometeorological data

Resumo: O levantamento subjetivo para a estimativa da produção agrícola, baseado em entrevistas, ainda prevalece no Brasil, com consequencias em sua exatidão. Dada a sua importância para o planejamento de políticas públicas e preços de mercado, o monitoramento de áreas agrícolas e estimativas da produtividade com o uso de geotecnologias e dados espectrais e meteorológicos, pode contribuir significativamente para estimativas mais precisas e de menor custo. O estado de São Paulo é o maior produtor de etanol e açúcar de cana-de-açúcar do Brasil, assim, são de extrema importância a identificação de áreas de cana-de-açúcar e suas fases de cultivo de forma temporal e espacial. Além disso, o conhecimento da influência das condições do tempo permite tanto o monitoramento da produção como a aplicação de modelos de estimativa de produtividade. Neste trabalho foram utilizados dados presentes no produto MOD13Q1 do sensor MODIS, sendo NDVI, para identificação e monitoramento, qualidade (VI Quality) e confiabilidade (Reliability), aplicadas para a eliminação de pixels falhos nas imagens de NDVI. Estes foram utilizados para mapear áreas cujo perfil temporal se assemelhasse ao de cultivo de cana-de-açúcar, além de identificar as fases de pico do ciclo vegetativo, colheita, final da colheita e desenvolvimento. Os resultados mostraram que a metodologia foi capaz de identificar perfis característicos de cana-de-açúcar e suas respectivas fases de cultivo. Foram utilizados também dados meteorológicos do modelo global ECMWF para a determinação do total acumulado de precipitação, radiação global, evapotranspiração de referência e graus dias entre as fases de crescimento e colheita da cana-de-açúcar no estado de São Paulo e a estimativa da produtividade. Primeiramente, foi feita a verificação da precisão e acurácia do modelo atmosférico ECMWF pela comparação de dados decendiais simulados de precipitação, temperatura máxima e mínima do ar aos observados por mapas interpolados de estações meteorológicas do estado de São Paulo no período entre 2005 e 2010. Como resultado, observou-se que o modelo ECMWF simula satisfatoriamente, sendo a maior parte dos resultados com R² > 0,60; d > 0,7; RMSE < 5ºC e < 50mm; Es < 5°C e < 24mm. Após a verificação, os acumulados foram apresentados em formato de mapa temático na resolução espacial do sensor MODIS de 250 metros. A análise dos resultados mostrou que foi possível identificar a variabilidade espacial das variáveis climáticas e sua relação com a realidade apresentada por órgãos oficiais. Foi utilizada a metodologia do Zoneamento Agroecológico (ZAE) para a estimativa da produtividade da cana-de-açúcar nos períodos de 2006/2007, 2007/2008, 2008/2009 e 2009/2010. O modelo foi adaptado para a estimativa da produtividade potencial, estimada e o déficit hídrico. Os resultados foram comparados com dados oficiais divulgados pelo órgão IBGE na escala de município e apresentaram relativa eficácia, sendo grande parte com uma superestimativa entre 0 e 25 mil quilogramas por hectare. Foi possível também a geração de mapas de déficit hídrico no Estado de São Paulo para cada período, destacando assim áreas com queda na produtividade.Abstract: Subjective methods are normally used in Brazil to estimate agricultural production. These are based on interviews and therefore limited in terms of statistical evaluations and accuracy estimates of the results. This information is important for public and private planning. Agricultural monitoring and yield estimates using remote sensing and geotecnologies and weather data can contribute significantly for more accurate estimates with lower costs. Sao Paulo state is the largest producer of ethanol and sugarcane in Brazil, thus, it is extremely important to identify areas of sugarcane cultivation and detect the phenological phases, both spatial and temporally. Furthermore, knowledge of the influence of weather conditions allows production monitoring and the application of yield estimation models. NDVI images were used, for identification and monitoring of sugarcane. Quality and Reliability images were used for the elimination of contaminated pixels in NDVI images. These were used to map areas whose temporal profile resembled the sugarcane cultivation behavior, besides to identify the phases of peak of growth cycle (maximum vegetation biomass), harvest, end of harvesting and development of sugarcane. The results showed that the methodology was able to identify the characteristic profile of sugarcane and their respective stages of cultivation. Meteorological data from the ECMWF global model were also used for determining the total cumulated rainfall, global radiation, reference evapotranspiration and degree days between growth and harvesting phases of sugar cane in Sao Paulo and yield estimation. Previously a verification of accuracy and precision of the ECMWF was carried out by comparing 10-day period precipitation, maximum and minimum air temperature simulated with interpolated maps from 33 weather stations in Sao Paulo state between 2005 and 2010, generating statistical maps pixel by pixel. Statistical indexes showed to be satisfactory (most of the results with R² > 0.60, d > 0.7, RMSE < 5ºC and < 50 mm; Es < 5°C and < 24 mm) in the period studied and ECMWF model can be recommended for use in the Sao Paulo state. After verification, the periods accumulated were presented in map format using MODIS spatial resolution of 250 meters. The results showed the spatial variability of climate variables and the relationship to the reality presented by official data. For sugarcane yield estimate the Agroecological Zone (ZAE) methodology was used in the periods of 2006/2007, 2007/2008, 2008/2009 and 2009/2010. The estimation of potential yield and water deficit were adapted to the model. The results were compared with official data released by IBGE at municipality scale and presented relative effectiveness, being largely an overestimate between 0 and 25,000 kg per hectare. It was possible to create maps of water deficit in the Sao Paulo state for each period, highlighting sugarcane yield reducing áreas