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Uso de modelos agrometeorológicos na estimativa do rendimento de lavouras. Denise Cybis Fontana Faculdade de Agronomia Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia. II CONFEST e CONFEGE Rio de Janeiro, agosto de 2006. Estrutura da apresentação. - PowerPoint PPT Presentation
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Uso de modelos agrometeorológicos na
estimativa do rendimento de lavouras
Denise Cybis Fontana
Faculdade de AgronomiaCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento
Remoto e Meteorologia
II CONFEST e CONFEGE Rio de Janeiro, agosto de 2006
Estrutura da apresentação
• Projeto Geosafras
• Modelagem de rendimento – abordagem:
agrometerológica e
agrometeorológica-espectral
• Aplicações no Rio Grande do Sul (arroz e soja)
• Considerações Finais
Geosafras
Projeto GEOSAFRAS• Projeto coordenado pela
CONAB(Companhia Nacional de Abastecimento) e financiado pelo PNUD (Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento)
• Caráter multi-institucional UFRGS, FEPAGRO,
EMBRAPA, IAC, IAPAR, IBGE, INMET, INPE, SIMEPAR, UNICAMP
Geosafras
Objetivo do Geosafras
• Aperfeiçoar o atual sistema de estimativa de área cultivada e rendimento no Brasil por meio de uma rede multi-institucional para o desenvolvimento de metodologias de utilização de modelos agrometeorológicos e sensoriamento remoto, visando um sistema objetivo de previsão de safras.
Geosafras
Histórico de pesquisas em previsão de safras -
UFRGS/CONABCONAB 1998/1999
AM
PA
MT
BA
MG
PI
MS
GO
MA
RS
TO
SP
RO
PR
RR
AC
AP
CE
SC
PEPB
RJ
RN
ES
ALSE
DF
CONAB 1999/2000
GEOSAFRAS - CONAB 2003/2004
CONAB 2004/2005
CONAB 2005/2006Geosafras
Equipe Geosafras/UFRGSPessoal permanente da UFRGS: Denise C. Fontana, Jorge Ducati, Mônica Kreling, Moacir A
Berlato, Homero Bergamaschi e Laurindo Guasselli
Pessoal permanente da FEPAGRO: Ronaldo Matzenauer e Jaime Maluf
Bolsistas de mestrado: Eliana V. Klering e Amanda H. Junges
Bolsistas de iniciação científica: Ana Paula A. Cordeiro, Fernando T. Machado, Laurie F.
Cunha, Lucas S. Borne e Márcia dos Santos
Bolsistas de desenvolvimento técnico: Ricardo W. Melo, Anibal Gusso e Gilca M. Alves
Consultores: Ana Paula L. Wagner e Eliseu Weber
Geosafras
Proposta Metodológica
Conjunto de técnicas nas áreas de:
Sensoriamento remoto – mensuração de características da superfície (imagens);
Geoprocessamento – localizar geograficamente e quantificar
Agrometeorologia – modelos de estimativa de rendimento
Geosafras
Rendimento de grãos
Integração de condições:• Solo (características físicas e químicas);• Manejo (cultivar, espaçamento, ...); • Meteorológicas (hídricas, térmicas, ...)
Geosafras
Modelagem do rendimento
Representação simplificada da relação existente entre a cultura e o ambiente.
Categorias:• Modelos estatísticos empíricos;• Modelos de simulação;• Modelos de relação clima-planta
(agrometeorológicos)
Geosafras
Modelos de relação clima-planta
Estabelecimento de relações do crescimento e desenvolvimento da vegetação com variáveis que descrevam as condições meteorológicas durante o ciclo
As funções consideram as diferenças de sensibilidade das culturas aos estresses ao longo do ciclo – “período crítico”
Geosafras
Modelos de relação clima-planta
Para as culturas de primavera-verão:
Irrigadas → variáveis caracterizam as condições térmicas e de radiação solar no período do estabelecimento e no florescimento e enchimento de grãos (ARROZ)
Não irrigadas → variáveis que caracterizam as condições hídricas no período do estabelecimento e no florescimento e enchimento de grãos (SOJA)
Geosafras
ARROZ (Cultura irrigada)
Arroz
46
,27
47
,74
45
,45
52
,52
51
,61
44
,73 5
3.8
1*
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Safras
Pro
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10
00
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BR RS
Geosafras
0
1000
2000
3000
4000
5000
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7000
1976
1978
1980
1982
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1988
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2002
2004
2006
Safras
Ren
dim
ento
méd
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kg.h
a-1
)
Rendimento do arroz no RS
Fonte de dados: IBGE
Geosafras
y = 71 x + 3622
R2 = 0,72
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
Safras
Ren
dim
ento
méd
io (
kg.h
a-1
)
Rendimento do arroz no RS
Fonte de dados: IBGE
Geosafras
(Fonte de dados: EMATER)
Calendário do arroz no RS
0
20
40
60
80
100
Ou
t 1
Ou
t 2
No
v 1
No
v 2
Dez
1
Dez
2
Jan
1
Jan
2
Fev
1
Fev
2
Mar
1
Mar
2
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r 1
Ab
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Mai
1
Mês/Quinzena
% d
e la
vou
ras
Des. Vegetativo Floração Enchimento de Grão Colhido
Geosafras
Modelagem do rendimentoCarmona et al. (2001)Cultura do arroz – 10 anos (1979/80 – 1999/2000)
Regiões orizícolas e equação ajustadas
Região 1- Fronteira OesteRegião 2- CampanhaRegião 3- Depressão CentralRegião 4- Planície Costeira Interna à Lagoa do PatosRegião 5- Planície Costeira Externa à Lagoa dos PatosRegião 6- Zona Sul
Geosafras
Modelo de Carmona et al. (2001)Região
Regressão NMS
1 Y = 1,135 + 4,198n/N(jan/fev) – 0,051N°tm(dez a mar) 0,048
2 Y = -2,051 + 8,839n/N(todo ciclo) 6x10-
4
3 Y = 0,472 + 3,69n/N(out/nov/dez) – 0,062N°tm(mar) 0,016
4 Y = 2,82 + 0,848n/N(fev) – 0,048N°tm(mar) 0,046
5 Y = 1,462 + 2,448n/N(fev) – 0,147N°tm(mar) 0,006
6 Y = - 1,168 + 6,642n/N(nov/dez) 3x10-
4
RS Y = - 0,172 + 5,895n/N(todo ciclo) – 0,065N°tm(jan/fev/mar)
4x10-
4n/N – insolação relativaNotm – número de dia com a temperatura ≤ 15oC
Geosafras
Teste do modelo de Carmona et al. (2001)
Período de teste: 2000/01 a 2004/05
(6)0
2000
4000
6000
8000
0 2000 4000 6000 8000
Rendimentos observados (kg.ha-1)
Re
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(kg
.ha
-1)
(1)0
2000
4000
6000
8000
0 2000 4000 6000 8000
Rendimentos observados (kg.ha-1)
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(2)0
2000
4000
6000
8000
0 2000 4000 6000 8000
Rendimentos observados (kg.ha-1)R
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a-1
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(3)0
2000
4000
6000
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0 2000 4000 6000 8000
Rendimentos observados (kg.ha-1)
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.ha
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(4)0
2000
4000
6000
8000
0 2000 4000 6000 8000
Rendimentos observados (kg.ha-1)
Re
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.ha
-1)
(5)0
2000
4000
6000
8000
0 2000 4000 6000 8000
Rendimentos observados (kg.ha-1)
Re
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(kg
.ha
-1)
CampanhaFronteira Oeste Depressão Central
P. Costeira Interna Zona SulP. Costeira Externa
Geosafras
Teste do modelo de Carmona et al. (2001)
Teste: safra 2005/06(dados parciais)
39,8
15,0
3,2
23,1
-0,5
24,3
-10
0
10
20
30
40
50F
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Zon
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ul
Regiões orizículas
Ren
dim
ento
(kg
/ha)
Geosafras
SOJA (Cultura não irrigada)
Soja
14
,58
18
,34
13
,32
18
,45
11
,18
4,7
8 14
.41
*
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Safras
Pro
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10
00
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BR RS
Geosafras
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
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1996
1998
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2002
2004
2006
Safras
Ren
dim
ento
méd
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kg.h
a-1
)
Rendimento da soja no RS
Fonte de dados: IBGE
2.667
655
Geosafras
y = 16,3 x + 1307
R2 = 0,11
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
Safras
Ren
dim
ento
méd
io (
kg.h
a-1
)
Rendimento da soja no RS
Fonte de dados: IBGEGeosafras
(Fonte de dados: EMATER)
Calendário da soja no RS
0
20
40
60
80
100O
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2
No
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No
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Dez
1
Dez
2
Jan
1
Jan
2
Fev
1
Fev
2
Mar
1
Mar
2
Ab
r 1
Ab
r 2
Mai
1
Mai
2
Mês/Quinzena
% d
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vou
ras
Des. Vegetativo Floração Enchimento de Grão Colhido
Geosafras
Precipitação pluvial de verão
0
100
200
300
400
500
600
700
800
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Exigência hídrica da soja nestes meses é de cerca de 650mm(Matzenauer et al., 2001)
Fonte: FEPAGRO
Região maior produtora de soja
FEPAGRO
Geosafras
Relação entre rendimento da soja e a precipitação pluvial (dez a
mar)
Fonte: Berlato e Fontana (1999) Geosafras
i
i
n
m
r
m ET
ET
Y
Y
1
ET real
ETmáxima
Estádio de desenvolvimento
Sensibilidaderelativa
Rendimentorelativo
Modelos de relação clima-plantapara culturas não irrigadas“Quantificação do estresse hídrico”
Abordagem - Jensen (1968)
Geosafras
Alguns resultados no RS
Berlato (1987)Cultura da soja – 12 anos (1971/72 -
1983/84)Parcelas experimentais (5 locais e 9
cultivares)Modelo de Jensen adaptado (ETm ETo)Grupo Completo(R2) Reduzido(R2)
Precoce e médio
0,872 0,867
Tardio 0,843 0,829
Geosafras
Alguns resultados no RS
Fontana et al. (2001)Cultura da soja – 23 anos (1975/76 – 1998/99)Rendimento médio do RS (IBGE)Modelo de Jensen adaptado (ETm ETo)
Geosafras
Modelo Período R2
Completo Novembro a abril
0,87
Reduzido Janeiro a março
0,76
Introdução de técnicas de sensoriamento remoto orbital
HIPÓTESES• Crescimento e desenvolvimento das
plantas podem ser monitorados por sensores remotos orbitais;
• Medição remota da biomassa pode ser um bom estimador do rendimento de grãos;
• Medições por satélites permitem melhor detalhamento das variações espaciais do rendimento.
Geosafras
Sensor a bordodo satélite
Bandas espectrais(intervalos de comp. onda)
Radiação
Detecção de informações usando Satélites
PRODUTOSÍndices de vegetação
Geosafras
Órbita – polar
Faixa de varredura: 2.400km
Cobertura global e contínua – 2 por dia
5 bandas espectrais Resolução espacial - 1,1km
Sensor AVHRRAdvanced Very Hight Resolution Radiometer
Satélite NOAA(lançados em 1979)
Geosafras
O que são índices de vegetação?Medidas radiométricas da quantidade, estrutura e condição da vegetação
Obtidos a partir de combinações lineares de bandas espectrais (vermelho e infravermelho)
Wavelenght (nm)
400 600 800 1000
Ref
lect
ance
(%
)
0
20
40
60
Crescimento
VERMELHO INFRAVERMELHO
Máximo crescimento
Início do crescimento
Comprimento de onda (nm)
Ref
lect
ânci
a (%
)
Geosafras
NDVI ou IVDNÍndice de Vegetação por Diferença
Normalizada
VIV
VIVNDVI
Comprimento de ondas ( m)
Reflect
ânci
a (
%)
Solo VegetaçãoÁgua
NDVI (-1 a +1):
Solo: 0 a 0,2Água < 0Vegetação: 0,2 a 1,0
Geosafras
Por que usar índices de vegetação?
Inferência sobre parâmetros biofísicos (cobertura verde, biomassa, índice de área foliar (IAF), conteúdo de clorofila…)
IAF
IAF = 0,0051 * 2965,17NDVI
R2 = 0,88
Fonte: Fonseca (2001) Geosafras
Monitoramento da vegetação
Composições de máximo valor (decêndio)
Dias 1 32 8 9 10
Objetivos:• Reduzir a influência
da atmosfera (nuvens);• Permitir estudos
multitemporais.
Geosafras
Perfis temporais de NDVI
2004/05 rendimento de 655 kg/ha 2005/06 rendimento de 1.935 kg/ha
ERECHIM
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
ago set out nov dez jan fev mar abr mai jun jul ago set out
Meses
ND
VI
2004/05 2005/06
IJUÍ
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
ago set out nov dez jan fev mar abr mai jun jul ago set out
Meses
ND
VI
2004/05 2005/06
PASSO FUNDO
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
ago set out nov dez jan fev mar abr mai jun jul ago set out
Meses
ND
VI
2004/05 2005/06
SANTA ROSA
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
ago set out nov dez jan fev mar abr mai jun jul ago set out
Meses
ND
VI
2004/05 2005/06
Geosafras
Modelo Agrometeorológico-
Espectral– Termo Agrometeorológico
condições hídricas e térmicas
– Termo Espectralcondições hídricas e térmicas e também outras como manejo, doenças, pragas,...
Geosafras
Modelo Agrometeorológico-
Espectral
Exemplos de aplicação no RS para a cultura da SOJA
– Liu e Kogan (2002)– Melo (2003)– Rizzi (2005)- Bianchi et al. (2006)
Geosafras
Melo (2001) Modelagem agrometeorológica-espectral
Y = ao + a1 TA + a2 TE
Termo EspectralNDVI/NOAA
Termo Agrometeorológico
Dados: 18 anos (1982 a 2000)Região maior produtora de sojaRendimentos IBGE
i
i
n
i ETo
ETr
Ym
Y
1
Geosafras
1982* 1983 1984
1986
1985*
1987 19891988
1990* 1991* 19931992
1994 1996 1997* 1998
1999 2000
Rendimentos de soja (kg/ha) estimados pelo MAE
1500
2500
1000
500
0
2000
Rendimento
(kg/ha)
Geosafras
R2 = 0,91
Rendimentos de soja observados (IBGE) e estimados (MAE)
AJUSTE
r = 0,94
VALIDAÇÃO
Geosafras
Bianchi et al. (2006)
Modelo agrometeorológico-espectral
Melhorias no modelo:
Regionalizado: 3 subregiões (rendimento máximo)
Imagens com resolução de 1km
Série maior de dados para ajuste
(1976/76 a 2003/04)
Expectativas de rendimento: janeiro e fevereiro
Estimativa de rendimento: marçoGeosafras
Região 1Região 2Região 3
2.929, 2.578 e 2.261
2.578kg/ha
2.929kg/ha
2.261kg/ha
Rendimento máximo (Ym)
Geosafras
Estimativas de rendimento da soja nas últimas 4 safras - RS
Geosafras
2743
1427
1219 1174
589
753
16031676
IBGE Mod. AgroMod. Agro-Espectral
2310
1935*1892
1006
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
2003 2004 2005 2006
Safras
Ren
dim
ento
s (k
g.h
a-1
)
Estimativas de rendimento da soja nas últimas 4 safras - municípios
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000
Rendimentos estimados (kg.ha-1)
Ren
dim
ento
s IB
GE
(kg
.ha
-1)
2002 2003 2004 2005 2006*
Geosafras
Considerações Finais• Sucesso da parceria UFRGS – CONAB
• Objetividade e praticiadade das estimativas
• Necessidade de constante aprimoramento dos métodos de estimativa do rendimento
• Testes em desenvolvimento:Introdução de imagens MODIS
Estimativa de área cultivada usando imagens
MODIS Interpolação de dados meteorológicos Ajuste de novos modelos Geosafras
1. Introdução de imagens MODIS
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer
Comparativo entre Imagens de NDVINOAA MODIS
Geosafras
Metodologia
2. Estimativa de Área cultivada com SOJA
Uso do Método de Limiar
Imagem Novembro
Imagem Fevereiro
Subtração de Imagens Fev – Nov
Imagem Diferença com aplicação de Limiar
Áreas de Soja ao Norte Mapeadas
Geosafras
2. Estimativa de Área cultivada com SOJA
Uso do Método de SIG
Imagem Novembro (binária)
Imagem Fevereiro (binária)
Imagem Resultante:
identificação de áreas
de sojaAplicação em Área Piloto de Soja já classificada com Imagens Landsat Geosafras
3. Imagem Binária Modis – SIG.
1. Imagem de soja classificada
com Landsat/pontos amostrais
2. Limiar de 0,39
Imagem diferença de NDVI
Fevereiro - Novembro
1
2
3
Geosafras
Interpolação espacial dos dados meteorológicos
(interpoladores ou estimadores)
3. Interpolação de dados meteorológicos
Estação Meteorológica
Geosafras
Temperatura da superfície estimada pelo satélite
NOAA/AVHRR
)1(64))]((62,053,0[ 54544 TTTTTTs
Janeiro / 2004 Julho / 2004
Split window – Sobrino et al. (1996)Fonte: Ferreira (2005)
Geosafras
Evapotranspiração estimada pelo satélite NOAA/AVHRR
ETo = A Rg (Ta)max + B Rg + C
Onde:Rg – medida em estação meteorológica de superfície;Ta(máx) - regressão linear a partir da TST (15:00h);A, B e C – coeficientes ajustados com dados de superfície.
(Ramos, Olalla e Casseles, 1996)
Geosafras
Comparação: Modelo Bianchi et al. (2006) – SAFRA 2005/06
TA calculado a partir dedados de estações de superfície
TA calculado a partir dedados de simulados BRAMS
Fonte Rendimento
IBGE 1.935
Estações 1.603
BRAMS 1.896
Geosafras
4. Ajuste de novos modelos
Teste de modelos para culturas de inverno
RgdtMS cis
OndeMS – produção de matéria secaεs – fração de energia fotossinteticamente ativa (PAR) contida na radiação solar globalεi – eficiência de interceptação da PAR incidente (pode ser estimada através de índices de vegetação)εc – eficiência de conversão da PAR em matéria seca
Geosafras
Problemas ?
Comparações feitas entre dados estimados através de metodologias
diferentes
Modelagem x IBGE
Porém ambos estimados !!!!
Geosafras
Comparação das estimativas com dados coletados de lavouras – safra 2004/05
Fonte: Bianchi et al. (2005)
Geosafras
Recommended