AVALIAÇÃO DE MODELOS DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA PARA ESTIMATIVA DA PRODUTIVIDADE DE CANA-DE-AÇÚCAR A PARTIR DE PARÂMETROS BIOMÉTRICOS E IMAGENS DO SENSOR MSI/SENTINEL-2

O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, devido ao elevado valor agregado desta cultura, sendo necessário compreender sua produção para tomada decisão de produtores e órgãos governamentais. O presente trabalho teve como objetivo, integrar dados biométricos obtidos em campo e imagens orbitais do sensor MSI/Sentinel 2 e avaliar se é possível obter modelos mais precisos para a estimativa da produtividade da cana de açúcar a partir da combinação destas variáveis. Os melhores modelos avaliados pelo R² ajustado obtiveram valor de 0,76, e o mesmo cenário apresentou o menor Erro Médio Absoluto de 2,94 ton.ha-1. Os modelos com biometria apresentaram melhores resultados nas métricas estatísticas da validação cruzada, possibilitando melhoria no desempenho dos modelos. Destaca-se a necessidade da obtenção de variáveis biométricas em campo com perspectiva de espacialização compatível com dados de sensoriamento remoto.