Export iten: EndNote BibTex

Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.unioeste.br/handle/tede/2675
Tipo do documento: Dissertação
Title: Uso de geotecnologias em modelos de estimativa de produtividade de soja no estado do Paraná
Other Titles: Use of geotechnology on estimating models of soybean crop yield in the state of Paraná, Brazil
Autor: Richetti, Jonathan 
Primeiro orientador: Johann, Jerry Adriani
Primeiro coorientador: Opazo, Miguel Angel Uribe
Primeiro membro da banca: Mercante, Erivelto
Resumo: Buscando apresentar uma metodologia objetiva para estimar a produtividade de soja no estado do Paraná, o presente trabalho explorou três diferentes modelos para estimação da produtividade de soja. Um modelo agrometeorológico (modelo FAO), que apresentou quatro estimativas baseadas em dados agrometeorológicos provenientes de sensoriamento remoto (ECMWF) e dados observados a campo; um modelo espectral (modelo GLO-PEM2), que utilizou dados do sensor MODIS para estimar a produtividade de soja no estado; e, um modelo agro-espectral (modelo CASA), que apresentou duas estimativas baseadas em dados agrometeorológicos e dados do sensor MODIS. O trabalho determinou o balanço hídrico e a evapotranspiração real por dois métodos (BHTM e BHFAO). Os dados do solo foram obtidos da EMBRAPA, os dados da cultura provenientes da FAO, as datas de semeadura e colheita foram determinadas por Becker (2013) e os dados agrometeorológicos foram obtidos do ECMWF. Os dados espectrais utilizados foram obtidos do sensor MODIS, plataformas Terra e Aqua. O modelo GLO-PEM2 mostrou-se bastante fraco e deve ser investigado mais profundamente, os modelos CASA e FAO apresentaram bons resultados, superestimando levemente a produtividade, quando comparados com dados oficiais. Logo, o trabalho apresentou uma metodologia objetiva para a estimação da produtividade de soja para o estado do Paraná
Abstract: In order to propose an objective methodology to estimate soybean crop yield in Western Paraná, the present research explored three different models for estimating soybean crop yield. One agrometeorological model (FAO model), presented four estimates based on agrometeorological data from remote sensing (ECMWF) and data collected in loco; one spectral model (GLO-PEM2 model), which used data from a MODIS sensor to estimate soybean crop yield in the state; and one agro-spectral model (CASA model), which presented two estimates, based in agrometeorological data and MODIS sensor data. The present work determined water balance and real evapotranspiration through two methods (BHTM and BHFAO). The soil data was collected from EMBRAPA, the culture s was from FAO, the dates of planting and harvest were determined by Becker (2013) and the agrometeological data was obtained from ECMWF. The spectral data utilized was provided by the MODIS sensor, namely Terra and Aqua platforms. The GLO-PEM2 proved to be rather weak and requires further investigation; the CASA and FAO models presented good results, lightly overestimating productivity, while compared to the official data. Therefore, this research presented an objective metholodogy for estimating soybean crop yeild in the state of Paraná.
Keywords: modelo agrometereológico espectral
sensoriamento remoto
EVI
agrometeorological spectral model
remote sensing
EVI.
CNPq areas: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
Idioma: por
País: BR
Publisher: Universidade Estadual do Oeste do Parana
Sigla da instituição: UNIOESTE
Departamento: Engenharia
Program: Programa de Pós-Graduação "Stricto Sensu" em Engenharia Agrícola
Citation: RICHETTI, Jonathan. Use of geotechnology on estimating models of soybean crop yield in the state of Paraná, Brazil. 2015. 138 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Estadual do Oeste do Parana, Cascavel, 2015.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/2675
Issue Date: 13-Feb-2015
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Agrícola (CVL)

Files in This Item:
File SizeFormat 
Parte_ 1.pdf4.79 MBAdobe PDFView/Open Preview


Items in TEDE are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.