Avaliação da dinâmica do cultivo da cana-de-açúcar no estado de São Paulo por meio de perfis temporais de dados MODIS

Abstract

RESUMO As imagens do sensor MODIS fornecem dados que cobrem áreas de grande extensão com alta periodicidade, características fundamentais que possibilitam o monitoramento de culturas agrícolas estratégicas para o Brasil, como as da cana-de-açúcar. Técnicas matemáticas vêm sendo empregadas no estudo de longas séries temporais de índices de vegetação, baseado nas mudanças que acontecem na superfície terrestre, o que facilita o entendimento da dinâmica temporal. O objetivo deste trabalho foi realizar a avaliação da dinâmica do cultivo da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo por meio de perfis temporais de dados MODIS, ao longo das safras de 2004/2005 a 2011/2012. A Transformada de Wavelet Daubechies 8 aplicada à série temporal do EVI2 do MODIS mostrou ser uma técnica robusta, pois conseguiu eliminar os ruídos, propiciando, assim, melhor captura das tendências dos ciclos de desenvolvimento da cana-de-açúcar em toda a série temporal. Os perfis temporais suavizados do EVI2 puderam ser utilizados no monitoramento do cultivo da cana-de-açúcar para identificar as épocas de mudanças do uso do solo e da cobertura da terra, acompanhando as variações sazonais dos ciclos fenológicos desde o plantio ou rebrota das soqueiras até à colheita.ABSTRACT MODIS sensor images provide data covering broad areas with high periodicity. Such features are fundamental for monitoring of strategic agricultural crops in Brazil, just as sugarcane. Mathematics techniques have been applied to time-series of remote sensing imagery to characterize vegetation phenology and to better understand its dynamics. This study aimed at assessing the dynamics of sugarcane cultivation throughout São Paulo State by means of MODIS data temporal profiles from 2004/2005 to 2011/2012 crop years. Daubechies 8 Wavelet Transformation applied to time-series MODIS EVI2 consists of a robust technique to remove noise, thereby providing a better capture of sugarcane cycle trends within the entire time-series. Smoothed EVI2 temporal profiles could be used for sugarcane cultivation monitoring and land cover change detection, accompanying seasonal variations in phenology from planting or ratoon regrowth until harvest.