MONITORAMENTO INTELIGENTE DA CANA-DE-AÇÚCAR: APLICAÇÃO DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS EM PIVÔS CENTRAIS PARA OTIMIZAÇÃO AGRÍCOLA EM GOIÁS

- 320148
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Abstract

O estudo investigou o uso de índices de vegetação para monitorar o estresse hídrico em cana-de-açúcar, destacando a importância econômica da cultura. Utilizando imagens do satélite Landsat 8 de 13/07/2022, 30/ 08/2022 e 01/10/2022, foram analisados os índices NDVI, EVI e NDWI no QGIS 3.4, com validação pela ferramenta esPIA. Os resultados mostraram que NDVI e EVI se relacionam significativamente com a produtividade, sendo o EVI mais sensível às condições da vegetação. O NDWI foi eficaz na avaliação da disponibilidade de água. As áreas irrigadas apresentaram cores mais escuras nas imagens, com o EVI destacando essas regiões. Entre 30/05/2022 e 19/09/2022, o EVI teve índices baixos, enquanto o NDVI variou de 0,84 a - 0,23 em áreas irrigadas. O EVI mostrou-se útil para monitorar o crescimento da cana, e a esPIA facilitou a relação com dados de precipitação.

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Programme
17:00 to 18:30 on 04/16/2025
To be defined 7
Institutions
  • 1 Universidade Federal de Goiás
  • 2 Universidade Federal de Goiás - UFG
Track
  • 1. Agriculture and livestock
Keywords
Sensoriamento Remoto
NDVI
EVI
Irrigação