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Título: Estimativa de parâmetros biofísicos em plantio de sorgo com aplicação de técnicas de sensoriamento remoto.
Autoria: ANDRADE, R. G.
BERNARDI, A. C. de C.
GREGO, C. R.
Afiliação: RICARDO GUIMARAES ANDRADE, CNPM; ALBERTO CARLOS DE CAMPOS BERNARDI, CPPSE; CELIA REGINA GREGO, CNPM.
Ano de publicação: 2010
Referência: In: CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA, 16., 2010, Belém, PA. Anais... Belém, PA: SBMET, 2010.
Conteúdo: Atualmente, o sorgo é um dos grãos mais produzidos no mundo, superado apenas pela soja, milho, trigo e arroz (Simões, 2008). No Brasil, a área cultivada com sorgo tem se expandido, com plantio em sucessão à soja, principalmente quando é maior o risco climático da escolha pela cultura de milho (Casela, 2002). Segundo o IBGE (2009), a safra de sorgo 2009/10 terá acréscimo de 1,1%, com produção estimada em 1.869.419 toneladas. Ao considerar a análise espacialmente explícita de parâmetros biofísicos da cultura, torna-se fundamental a aplicação de técnicas de sensoriamento remoto nas quais possuem como vantagem a possibilidade de extração de informações da produção agrícola de forma rápida e menos onerosa (Papa, 2009). Informações de sensores remotos têm alimentado diversos modelos e algoritmos para obtenção de parâmetros biofísicos da superfície da terra (Andrade et al., 2009). O SEBAL (Surface Energy Balance Algorith for Land) é um algoritmo que tem como vantagem a obtenção de alguns parâmetros biofísicos com poucos dados observacionais de forma efetiva e econômica. Diante do exposto, este trabalho objetivou estimar parâmetros biofísicos em plantio de sorgo com aplicação do algoritmo SEBAL e imagem do sensor TM do satélite Landsat 5.
Thesagro: Sensoriamento Remoto
Sorgo
Palavras-chave: Solo-planta-atmosfera
Tipo do material: Artigo em anais e proceedings
Acesso: openAccess
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPM)

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