Identificação da colheita da cana-de-açúcar por meio de técnicas de sensoriamento remoto

Carlos Antonio da Silva Junior
Engenheiro-Agrônomo, Mestrando em Solos e Nutrição de Plantas, Departamento de Agronomia, Bolsista CAPES, Universidade Estadual de Maringá

Vitor Matheus Bacani
Professor Adjunto, Doutor em Geofísica, Departamento de Geociências, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul

Laércio Alves de Carvalho
Professor adjunto, Doutor em Agronomia, Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul

Resumo
O presente estudo teve como objetivo avaliar o desempenho de classificadores supervisionados e não-supervisionados para detecção automática de queimadas em canaviais utilizando imagens de satélite Landsat-5/TM. A área de estudo localiza-se na porção noroeste do município de Maracaju / MS, Brasil. Diferentes métodos de classificação e tratamento de imagem foram testados para mapear a colheita de cana com queima prévia de palha. As imagens foram tratadas com reamostragem para 15m e correção radiométrica. Nas classificações, foram utilizados os algoritmos Maxver-ICM, Bhattacharya
e ISOSEG. Os diferentes pré-processamentos e classificadores aplicados foram submetidosà validação estatística por meio dos parâmetros Kappa e exatidão global. Os resultados indicaram um expressivo potencial de classificadores supervisionados na identificação de queimadas de cana. Concluiu-se que é possível obter
exatidões qualificadas como excelente quando empregado o classificador de Máxima Verossimilhança- ICM..

Cana-de-açúcar em São Paulo: influência da legislação no provável deslocamento do eixo de produção

Mario Ivo Drugowich & Antoniane Arantes de Oliveira Roque
Coordenadoria de Assistência Técnica Integral - CATI
Centro de Informações Agropecuárias - Ciagro

Introdução
O estado de São Paulo possui atualmente ¼ de seu território com área plantada da cultura de cana-de-açúcar. Historicamente presente em seus limites, os canaviais sempre tiveram grande peso econômico e político na economia paulista, necessitando portanto de um acompanhamento do setor governamental, haja vista seu peso também ambiental. O presente trabalho tem por objetivo fazer um estudo da situação atual da cultura da cana-de-açúcar no território paulista, levantando áreas com restrição ao plantio mecanizado, sob a
óptica da Lei 11.241/02, publicada pelo governo do estado, e do Protocolo Agroambiental, que dispõe sobre a eliminação da queima da palha. A metodologia utilizada foi a de geoespacialização dos dados do banco atual do Levantamento censitário de unidades de produção agropecuárias do estado de São Paulo (LUPA) realizado pela Secretaria de Agricultura e Abastecimento de São Paulo, cruzando- os com áreas com declividades superiores a 12%. Dentre os resultados obtidos, ressalta-se que 80,4% da área plantada para indústria deverá
deixar de fazer uso da queima da palhada até o ano de 2014, bem como o aumento de 3,85% na área plantada da cultura, comparativamente ao LUPA 2007/08, correspondendo atualmente a 5,57 milhões de ha de área cultivada para indústria. Dentre as conclusões os autores ressaltam o esforço do setor em se adequar aos prazos estipulados pela legislação, demonstrado pelo elevado índice de mecanização (53,24% da área plantada), bem como a tendência de migração das áreas canavieiras para áreas mais a oeste do estado, devido a menor restrição relativa a declividade.

Piloto automático passivo ou ativo?
Qual o melhor para suas necessidades

Prof. Dr. Fábio H. R. Baio
Prof. Adj. UFMS – Professor de Máquinas Agrícolas e Especialista em Agricultura de Precisão

Resumo
Os sistemas de autodirecionamento via satélite, denominados de piloto automáticos, estão em constante evolução. Atualmente, estão sendo empregados no segmento canavieiro os pilotos automáticos
ativos, esperando-se pelo alcance de erros no alinhamento próximos a zero. Contudo, o quanto precisamos de que esses equipamentos
sejam mais acurados do que já são atualmente? A tecnologia embutida nos pilotos automáticos utilizados nos sistemas mecanizados do plantio da cana está em constante evolução, possibilitando erros cada vez menores no alinhamento em campo.
E ainda haverá o que melhorar, uma vez que o sistema GNSS está sendo aperfeiçoado e novas técnicas serão desenvolvidas. Os erros alcançados em campo por esses sistemas dependem de uma matriz de combinação de fatores, mas principalmente da tecnologia GNSS e do sistema de correção do erro GNSS. É possível alcançar erros
próximos a 1 cm do alinhamento planejado, mas ainda não é provado cientificamente o balanço econômico sobre o investimento para esse nível de erro.