Orientação do Prof. Dr. Daniel Pena Pereira.

Dissertação (Mestrado)- Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Triângulo Mineiro, Campus Uberaba, 2024.

Inclui bibliografia

O presente trabalho investiga a estimativa de produtividade de cana - de - açúcar no Cerrado brasileiro via sensoriamento remoto. A área de estudo é a Fazenda Agro Export São Sebastião, no Triângulo Mineiro, em parceria com a Usina Coruripe. O objetivo é prever a produção de cana por meio de dados...

O presente trabalho investiga a estimativa de produtividade de cana - de - açúcar no Cerrado brasileiro via sensoriamento remoto. A área de estudo é a Fazenda Agro Export São Sebastião, no Triângulo Mineiro, em parceria com a Usina Coruripe. O objetivo é prever a produção de cana por meio de dados espectrais e de radar, correlacionando-os com produtividade total (TCH), líquida (TCH_L) e o Açúcar Total Recuperável (ATR). Para isso, foram utilizados índices de vegetação derivados de imagens de satélite Sentinel-2 e ScanSAR. Apesar dos resultados promissores, com coeficientes de determinação (R²) entre 54% e 60% para o NDVI e erros percentuais médios inferiores a 5% na estimativa do ATR com o índice VARI, o estudo enfrentou desafios significativos. Entre eles, destacam-se a variabilidade das condições climáticas e edáficas, a influência de fatores fenológicos e sazonais e limitações associadas à resolução espacial e à qualidade das imagens de satélite. Esses fatores podem introduzir incertezas na modelagem e exigem integração com outras fontes de dados, como sensores de campo ou drones, para aumentar a precisão das estimativas. A abordagem utilizada demonstra o potencial do sensoriamento remoto na otimização da gestão agrícola e no planejamento de safras, contribuindo diretamente para a sustentabilidade e a lucratividade no setor, ao mesmo tempo em que aponta para a necessidade de avanços tecnológicos e metodológicos para superar os desafios encontrados.

Palavras-chave: sensoriamento remoto; ATR; TCH; previsão de safra; cerrado