Título:	Software para estimativa de produtividade da cana-de-açúcar baseado em imagens de sensoriamento remoto.
Autoria:	ARANTES, C. S. SPERANZA, E. A. ANTUNES, J. F. G. BARBOSA, L. A. F. CANÇADO, G. M. de A.
Afiliação:	CAIO SIMPLICIO ARANTES; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; JOAO FRANCISCO GONCALVES ANTUNES, CNPTIA; LUIZ ANTONIO FALAGUASTA BARBOSA, CNPTIA; GERALDO MAGELA DE ALMEIDA CANCADO, CNPTIA.
Ano de publicação:	2024
Referência:	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRICULTURA DE PRECISÃO E DIGITAL, 2024, Ribeirão Preto. Anais [...]. Piracicaba: Associação Brasileira de Agricultura de Precisão e Digital, 2024. p. 762-768.
Conteúdo:	Na agricultura, a produtividade é um parâmetro crucial para determinar o sucesso de uma cultura. Por conseguinte, formas confiáveis de predizer o rendimento agrícola assumem um papel fundamental na tomada de decisões e no planejamento dos cultivos antes da colheita. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um complemento no Sistema de Informação Geográfica QGIS capaz de gerar a estimativa de produtividade espacializada para a cultura da cana-de-açúcar a partir de uma imagem multiespectral, baseado em um modelo estatístico não-linear aplicado aos índices de vegetação. A estimativa obtida pode ser visualizada em um mapa ou acessada em planilha com resultado para cada um dos talhões de cana-de-açúcar avaliados.
Thesagro:	Sistema de Informação Geográfica Sensoriamento Remoto Cana de Açúcar
NAL Thesaurus:	Geographic information systems Sugarcane
Palavras-chave:	Modelo Estatístico Complemento
ISBN:	978-65-85111-20-4
Notas:	Edição técnica: Christian Bredemeier e Leandro Maria Gimenez. ConBAP 2024.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)