Ieda Del´Arco Sanches
José Carlos Neves Epiphanio
Antonio Roberto Formaggio

O sensoriamento remoto constitui-se em ferramenta de grande contribuição para o
monitoramento da atividade agrícola, e, desta forma, vem ganhando cada vez mais espaço nessa área. Para potencializar ganhos de resultados com o uso desta tecnologia, é necessário levantar o padrão de uso do solo da região a ser estudada e conhecer a correlação entre os variados alvos em imagens de satélite e no campo ao longo do tempo. Este trabalho objetivou: verificar as variações de comportamentos espectrais de cana-de-açúcar, soja e milho em imagens de satélite, fazendo a correlação com verificações de campo; desenvolver um melhor entendimento dos fatores que influenciam as reflectâncias multiespectrais e multitemporais dessas culturas; e estabelecer um padrão espectro-visual de culturas para a área de estudo. Foi averiguado que a distinção das três culturas, nas imagens Landsat, não foi possível na fase inicial de crescimento dessas plantas. Entretanto, a soja em pleno desenvolvimento foi facilmente separada da cana-de-açúcar e do milho, o que é de grande significado para as estatísticas agrícolas com imagens de sensoriamento remoto.

Palavras-chave: análise multitemporal, sensoriamento remoto, cana-de-açúcar, soja, milho.

Remote sensing brings a significantly effective contribution to agricultural
monitoring, with a growing potential for its use. For further gains in results to be achieved, it
is important to survey the land use pattern in the region of interest and to correlate the behavior of the studied crops (field x image) over time. The objective of the present work was threefold: (a) to verify the changes in the spectro-temporal behavior of sugarcane, soybean and corn crops in Landsat ETM+ imagery, making correlation with the field conditions; (b) to build a better knowledge about the factors that affect the reflectance of those crops; and (c) to establish a crop spectral pattern for the area studied. It was verified that in the beginning of the growing season sugarcane, soybean and corn crops were not spectrally distinguishable. Nevertheless, when the phenological phase is at the maximum vigor, soybean presented a particular spectral response that made it possible its discrimination from sugarcane and corn, which is very significant to agricultural remote sensing.

Key-words: multitemporal analysis, remote sensing, sugarcane, soybean, corn.

JEL Classification: O13, Q16, R14.