Relationship between spectral vegetation indexes, sugarcane yield and soil attributes

Resumo: A utilização de dados provenientes do sensoriamento remoto orbital vem ganhando destaque para o acompanhamento do estado geral das lavouras. Na cana-de-açúcar, é crescente a necessidade de estimativas de safra confiáveis para o planejamento adequado das unidades produtoras, entidades de classe e governo. Neste contexto, este trabalho teve por objetivo principal estudar a relação entre dados espectrais e a produtividade da cana-de-açúcar, bem como, avaliar a influência de atributos físicos e químicos do solo sobre a variação dos dados espectrais na área.A área de estudo se localiza no município de Santa Maria da Serra (SP) e totaliza 150 hectares, divididos em 15 talhões cultivados com a variedade SP81-3250 de maturação média. Foram obtidas as produtividades médias (t.ha-1) dos 15 talhões e realizada a coleta de 130 amostras de solo para análises químicas e físicas. Foram determinados os macronutrientes e outros atributos químicos de rotina em duas profundidades (0-0,25m e 0,25-0,50m) e os micronutrientes na profundidade de 0-0,25m. Foi também determinada a granulometria das partículas do solo, ou a proporção de argila, silte e areia (fina e grossa) para as mesmas duas profundidades. A resistência do solo à penetração ou índice de cone (IC) foi determinada na proporção de 6 determinações/ha. Em cada local de amostragem, foram obtidos valores de IC de 0,10 em 0,10 m, até a profundidade de 0,50 m.Três imagens do sensor ETM+/Landsat 7 foram utilizadas para caracterização da resposta espectral do dossel da cana-de-açúcar no período de seu máximo crescimento e início da maturação, referentes às datas de 08/jan, 25/fev e 16/mai. Os dados espectrais foram avaliados na forma de imagens-síntese de índices de vegetação (NDVI e GVI), e pela reflectância da banda 4 (0,76–0,90µm). Foram também avaliados, os dados espectrais na forma acumulada, ou seja, somando-se os valores das três imagens.O resultado da análise de regressão linear simples demonstrou que o índice GVI é o dado espectral que melhor explica a produtividade da cana, com coeficiente de determinação R2 = 0,79 para a imagem de 25/fev. A mesma análise para o índice GVI acumulado teve um resultado melhor com aumento do coeficiente de determinação para R2 = 0,83. Esses resultados indicam que, nas condições da pesquisa, o índice GVI pode ser empregado como uma ferramenta válida na elaboração de estimativas de safra da cultura da cana.Os resultados das análises de regressão linear múltipla do índice GVI de 25/fev e do GVI acumulado com os atributos do solo (químicos e físicos) indicam que a variação local do solo responde por, respectivamente, 39% e 41% da variação observada da resposta espectral da cultura na área. Os atributos edáficos mais significativos são o teor de argila, a umidade do solo, a capacidade de troca de cátions e a matéria orgânica. Entretanto, a análise efetuada utilizando o índice GVI de 16/mai, já no início da fase de maturação da cultura e sob condições climáticas mais restritivas, resultou em uma maior explicação da variação observada da resposta espectral, da ordem de 58% (R2 = 0,583). As variáveis selecionadas, em ordem de explicação, foram as mesmas matéria orgânica, umidade do solo e teor de argila, mas adicionalmente o teor de magnésio foi incluído no lugar da CTC.As principais conclusões são que os dados espectrais mostraram-se adequados para a estimativa da produtividade da cana-de-açúcar, notadamente o índice GVI, e que o estudo da relação dos dados espectrais com os atributos do solo trouxe subsídios ao manejo localizado da cultura.Abstract: The use of orbital remote sensing data, like from satellite imagery, is becoming more and more prominent, specially in the monitoring of the general status of crops during their life cycles. In the case of sugarcane plantations, the need for reliable yield estimations for planning by producers and government agencies is increasing. In this context, the main purpose of this work were studying the relationship between spectral data and the sugarcane yield and also evaluating the influence of physical and chemical attributes of the soil on the variation of the spectral data in the area.The study area is located in the Santa Maria da Serra County (SP), and totalizes 150 hectares, divided in 15 plots that are cultivated with the variety SP81-3250 of medium maturation. The yield (t.ha-1) of the plots were obtained and nearly 130 soil samples were collected for chemical and physical analysis. They were determined the macronutrients content and other routine chemical attributes in two depths (0-0.25m and 0.25-0.50m) and the micronutrients content only in the depth of 0-0.25m. It was also determined the soil granulometry, or the proportions of sand (fine and coarse), silt and clay, for the same two depths. The strength of the soil to penetration (RP) or the cone index was determined in the proportion of 6 points/ha. For each local of sampling, the values of RP were obtained at each 0.10 m until the depth of 0.50 m.Three images of the ETM+ sensor of Landsat 7 used to for characterization of the spectral behavior of the sugarcane plantation during the periods of its maximum development and in the beginning of the maturation, refering to dates of 08/jan; 25/fev; 16/mai. The spectral data were analyzed in the form of vegetation indexes (NDVI and GVI) and by the reflectance of the band 4 (0.76–0.90µm). The effect of the accumulated spectral data was also verified, by summation of the values from the three images.The result of the simple linear regression analysis between yield and spectral data demonstrated that the GVI index was the spectral data that better explained the variation of the sugarcane yield, with coefficient of determination of R2= 0.79, for the february 25 image. The same analysis using the GVI_accumulated index had a better result with a greater coefficient of determination of R2= 0.83. These results are indicative that, for the local conditions, the GVI index can be used as a valuable tool for sugarcane yield estimation.The results of the multiple linear regression analysis between the GVI index (from february 25 and accumulated) and the soil attributes (chemical and physical) indicated that the local variation of the soil could explain 39% (GVI_25fev) and 41% (GVI_accumulated) of the observed variation in the spectral data in the area. The main edaphic attributes were clay content, soil humidity, cation exchange capacity and organic matter content. However, the analysis using GVI_16mai, under more restrictive climatic conditions, could explain more of the observed local variation of the spectral data (58%) with coefficient of determination of R2=0.583. The selected soil attributes in the model were in the order of explanation the same organic matter content, soil humidity and clay content, but additionally the magnesium content was included in place of the CTC. The main conclusions are that the use of spectral data from satellite imagery was adequate for sugarcane yield estimation, above all the GVI index, and that the study of the relationship between spectral data and soil attributes has brought subsidies to the site specific management of the sugarcane plantation in the area