Banca de QUALIFICAÇÃO: DANIEL VEIGA SOARES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANIEL VEIGA SOARES
DATA: 27/10/2020
HORA: 08:00
LOCAL: Remotamente via Google Meet
TÍTULO:

SENSORIAMENTO REMOTO PARA MAPEAR O POTENCIAL DE PRODUTIVIDADE DO CAFEEIRO.

PALAVRAS-CHAVES:

NDVI, SENTINEL-2 e CAFÉ.

PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Engenharia Agrícola
SUBÁREA: Máquinas e Implementos Agrícolas
RESUMO:

A utilização de imagens de satélite na agricultura tem se tornado uma forte ferramenta no manejo e no comércio de produtos agrícolas, tanto para o produtor, quanto para instituições governamentais de financiamento. Porém, mesmo com seu potencial de utilização, existem poucas pesquisas na área cafeeira que conseguiram, de forma satisfatória, estimar a produtividade com base em índices de vegetação. É com base nisso, que esse trabalho foi realizado com o objetivo de correlacionar o potencial de produtividade do cafeeiro com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) calculados a partir de imagens do satélite Sentinel-2.  O trabalho foi realizado em três lavouras de mesma idade, cultivar e espaçamento, localizadas no município de Santo Antônio do Amparo, MG. As lavouras foram recepadas no de 2015 e as colheitas realizadas nos anos de 2017 e 2018. Foram feitas malhas amostrais a cada 0.5 ha, onde foram derriçadas quatro plantas por ponto. A colheita foi realizada manualmente e o volume colhido foi medido por um recipiente graduado em litros (litros. planta^-1). Para cálculo dos índices de vegetação, utilizou-se imagens multiespectrais do Satélite Sentinel-2, obtidas no mês de agosto de 2016 e 2017. As imagens foram importadas para o R Studio, onde foi feito todo o processo para a obtenção do NDVI e suas correlações com a produtividade. Foram testadas quatro maneiras diferentes de correlacionar NDVI com produtividade, sendo duas delas considerando resultados de um ano, e outras duas considerando resultados de dois anos seguidos, ambas agrupando os dados ponto a ponto e por média. Como resultado, pode-se dizer que as metodologias que utilizaram dados médios de cada uma das áreas, tanta para um, quanto par dois anos seguidos, foram as que apresentaram os maiores valores de R². Apenas a metodologia de ponto a ponto para um ano de avaliação, não se mostrou satisfatória. Sendo assim, pode-se concluir que a utilização de imagens Sentinel-2 para obtenção do NDVI demonstrou ser uma forte ferramenta para mapear a estimativa do potencial de produtividade do cafeeiro.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - FABIO MOREIRA DA SILVA (Membro)
Externo à Instituição - JOÃO PAULO FELICORI CARVALHO - UNICERP (Membro)
Externo ao Programa - RAFAEL DE OLIVEIRA FARIA - DEG/ESCOLAENG (Membro)
Externo à Instituição - VINÍCIUS TEIXEIRA ANDRADE - EPAMIG (Suplente)