Estimativa de Área Cultivada com Arroz Irrigado para o Estado do Rio Grande do Sul a partir de Imagens Modis

Authors

  • Eliana Veleda Klering Universidade Federal do Rio Grande do Sul
  • Denise Cybis Fontana UFRGS
  • Rita Alves UFRGS
  • Jansle Rocha UNICAMP
  • Moacir Antonio Berlato UFRGS

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X12567

Abstract

Este trabalho teve como objetivo testar uma metodologia de baixo custo e fácil implantação, utilizando imagens MODIS, para definir as áreas cultivadas com arroz irrigado no Rio Grande do Sul (RS) e monitorar o cultivo ao longo do ciclo para dez safras agrícolas. O estudo foi realizado abrangendo as seis regiões orizícolas do Estado do RS. Foram utilizados dados oficiais de área cultivada com arroz irrigado e imagens NormalizedDifferenceVegetation Index/ ModerateResolutionImagingSpectroradiometer (NDVI/MODIS) referentes às safras agrícolas de 2000/01 até 2009/10. A metodologia testada baseou-se no comportamento espectro-temporal da cultura do arroz irrigado. As maiores diferenças entre os valores de área estimados e os oficiais, em nível regional, foram de -11,5% na Planície Interna e 5% na Depressão Central. Os menores desvios ocorreram nas regiões da Campanha e Fronteira Oeste, sendo respectivamente de 2,2% e -3,1%. Os resultados mostram que a metodologia proposta é eficiente e pode ser usada tanto para complementar o atual sistema nacional de previsão de safras, como para o monitoramento das áreas cultivadas no RS.

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Author Biography

Eliana Veleda Klering, Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Bacharel em Meteorologia (UFPEL), Mestre em Sensoriamento Remoto (UFRGS), Doutora em Fitotecnia - ênfase Agrometeorologia (UFRGS). Pós-doutoranda no Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto no Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia (UFRGS)

Published

2014-01-02

How to Cite

Klering, E. V., Fontana, D. C., Alves, R., Rocha, J., & Berlato, M. A. (2014). Estimativa de Área Cultivada com Arroz Irrigado para o Estado do Rio Grande do Sul a partir de Imagens Modis. Ciência E Natura, 35(2), 126–135. https://doi.org/10.5902/2179460X12567

Issue

Section

Geo-Sciences