• Nenhum resultado encontrado

Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE"

Copied!
8
0
0

Texto

(1)

Uso de imagens de satélite para detecção de datas de semeadura, pico vegetativo e colheita das culturas do milho e soja na região Oeste do Paraná - Safra 2011/2012

Denise Maria Grzegozewski1 Willyan Becker1 Jerry Adriani Johann1

Carlos Henrique Wachholz de Souza1 Miguel Angel Uribe Opazo1

Erivelto Mercante1

1Universidade Estadual do Oeste do Paraná - UNIOESTE Caixa Postal 701 - 85819-110 - Cascavel - PR, Brasil

{denisegrzegozewski}@gmail.com

{willyanbecker, jerry.johann, carlos_hws}@hotmail.com {mopazo}@uol.com.br

{eriveltomercante}@yahoo.com.br

Abstract. The State of Paraná is characterized to present by the large variability of sowing dates of summer crops and consequency peak vegetative and maturation. The aimed of study was to propose a methodology through the use of satellite images to detect sowing dates, peak growing season and harvest of corn and soybeans in region western Paraná Safra for 2011/12, with images of vegetation index EVI Modis sensor. From the mapping of soybean and corn for each of the 50 municipality, the profiles were generated spectro-temporal average, and they extracted data with use of the software module TSM_GUI TIMESAT. According to the results, dates of planting soybeans vary from the third decendial of September and the first ten days of November and for maize sowed nearly the entire region between the third decendial of September and the first ten decendial of October. The peak growing season had less variation between municipalities, being the third decendial period between November and the third decendial of December for corn, and the second decendial of January for soybeans. Due to the large variability of sowing dates and maturity cycles, the soybean harvest was late than more corn and has ended in the first decendial of March.

Palavras-chave: sensoriamento remoto, sensor Modis, EVI, imagens multi-temporais, Timesat, remote sensing.

1. Introdução

No Brasil, a Companhia Nacional de Abastecimento (Conab, 2005) e o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE, 2011) são os órgãos oficiais responsáveis por gerar e divulgar as informações sobre a produtividade e a área colhida de soja e milho. Estas informações são estimadas baseando-se, quase que exclusivamente, em opiniões de agentes ligados ao setor agropecuário, sendo portanto, um método subjetivo de aquisição destes dados. Além disto, de acordo com Johann (2012) os dados oficiais não trazem informações sobre a distribuição espacial da produção das culturas.

Para melhorar a objetividade das previsões de safra a Conab criou a partir de 2004, o Projeto Geosafras, que utiliza técnicas de geoprocessamento aplicadas ao monitoramento das lavouras e que contam com a participação de entidades do governo, empresas e universidades (Silva et al., 2009).

A disponibilidade gratuita e ininterrupta de imagens do sensor orbital Modis (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) (NASA, 2009) têm aberto novas possibilidades para o monitoramento de culturas agrícolas em escalas regionais.

Considerando que as culturas agrícolas apresentam uma alta dinâmica temporal, a realização de um acompanhamento em múltiplas datas (Holben, 1986) de um índice de vegetação (IV), tem permitido descrever bem a trajetória espectro-temporal (perfil), traduzindo assim, as condições da vegetação ao longo de seu ciclo fenológico, como demonstram diversos estudos (Tucker et al, 1979, Labus et al., 2002; Esquerdo, 2007; Yi et

(2)

al., 2007; Wardlow e Egbert, 2008; Adami, 2010, Fernandes et al., 2011, Johann, 2012, Johann et al., 2012).

Dentre os produtos disponibilizados pelo Modis, as imagens do índice de vegetação EVI (Enhanced Vegetation Índex), proposto por Huete et al., (1999), com uma resolução espacial moderada (250m) tem sido muito empregado, pois as imagens composição de 16 dias deste IV tem permitido minimizar ou praticamente eliminar os problemas decorrentes da presença de nuvens nas imagens diárias deste sensor.

Portanto, é possível relacionar o perfil espectro-temporal de um IV com as fases fenológicas das culturas, o que permite estimar datas de semeadura, de pico vegetativo (fases de florescimento e frutificação) e de colheita da cultura. Esta informação é imprescindível quando objetiva-se a construção de modelos de produtividade, já que as diferentes condições agrometeorológicas ocorridas, influenciam diretamente na produtividade final das culturas. Além disto, a existência de grande variabilidade espacial nas datas de semeadura das culturas de verão no Paraná (Araújo, 2010; Adami, 2010, Johann, 2012) e por consequência de pico vegetativo das culturas, por si só, já demonstra a necessidade de conhecimento destas informações para identificar em que período, para os diferentes municípios do estado, o impacto de um estresse hídrico pode implicar e diminuição da produtividade das culturas.

O objetivo deste trabalho foi estimar as datas de semeadura, de pico vegetativo e de colheita das culturas do milho e soja na região Oeste do Paraná para o ano-safra 2011/2012 com o uso de imagens do índice de vegetação EVI do sensor Modis.

2. Metodologia de Trabalho

Foram utilizadas imagens do sensor Modis, produto MOD13Q1 do “Tile” h13v11. Este produto contém composições de imagens de 16 dias do índice de vegetação EVI, com uma resolução espacial de 250m (NASA, 2009). Após a extração do índice de vegetação EVI, as 17 cenas anuais foram recortadas para o estado do Paraná, sendo utilizada a região Oeste para o estudo conforme ilustra a Figura 1.

A partir do mapeamento (máscaras) das culturas de soja e milho para cada um dos 50 municípios, foram gerados os perfis espectro-temporais médios de EVI entre as cenas 241(29/08/2011) e 225 (13/08/2012) para o ano-safra 2011/2012 (Figura 2). Este procedimento foi operacionalizado com um sistema de rotinas desenvolvido em linguagem IDL por Esquerdo et al. (2011).

Com estes perfis, fez-se uso do módulo TSM_GUI do software Timesat (Jönsson e Eklundh, 2002; Jönsson e Eklundh, 2003; Jönsson e Eklundh, 2004; Eklundh e Jönsson, 2010), que permite a análise e extração de dados de perfis espectro-temporais de índices de vegetação (IV), como ilustra a Figura 3. Entretanto, antes da extração dos dados, fez-se necessário o ajuste de alguns parâmetros, conforme detalhes abaixo:

A. Data Plotting: usuário escolhe entre o método de ajuste teórico (Gaussian, Logistic, Savitsky-Golay) que melhor representa a perfil espectro-temporal do EVI ao longo do ciclo da cultura.

B. Common setting:

 Data range: intervalo de dados, do mínimo (0) ao máximo EVI (10.000);

 Amplitude value: amplitude variando de 0 a 1. Quanto maior o numero estabelecido, maior a remoção de pixels com fraca sazonalidade;

 Spike method: método de modificação de pico. C. Class-Specifc settings:

 Sseasonal par: definição do número de ciclos anuais:  Se for 1 ciclo anual: 0 (ex.: cana-de-açúcar),

 Se forem dois ciclos anuais: 1 (ex.: soja e milho safrinha).  n strength: intensidade de adaptação;

(3)

 no of envelope interations: interação de envelopes otimizando o pico vegetativo.

(0) Foz do Iguaçu, (1) Santa Terezinha de Itaipu, (2) Itaipulândia, (3) Santa Helena, (4) Missal, (5) São Miguel do Iguaçu, (6) Guaíra, (7) Entre Rios do Oeste, (8) Marechal Cândido Rondon, (9) Pato Bragado, (10) Mercedes, (11) Diamante D'Oeste, (12) São José das Palmeiras, (13) Medianeira, (14) Ramilândia, (15) Terra Roxa, (16) Serranópolis do Iguaçu, (17) Nova Santa Rosa, (18) São Pedro do Iguaçu, (19) Ouro Verde do Oeste, (20) Vera Cruz do Oeste, (21) Toledo, (22) Quatro Pontes, (23) Matelândia, (24) Palotina, (25) Céu Azul, (26) Maripá, (27) Santa Tereza do Oeste, (28) Cascavel, (29) Assis Chateaubriand, (30) Capitão Leônidas Marques, (31) Lindoeste, (32) Santa Lúcia, (33) Tupãssi, (34) Boa Vista da Aparecida, (35) Jesuítas, (36) Formosa do Oeste, (37) Cafelândia, (38) Nova Aurora, (39) Corbélia, (40) Iracema do Oeste, (41) Três Barras do Paraná, (42) Catanduvas, (43) Anahy, (44) Braganey, (45) Iguatu, (46) Campo Bonito, (47) Ibema, (48) Guaraniaçu, (49) Diamante do Sul.

Figura 1. Mapa de localização dos 50 municípios na Mesorregião Oeste do Paraná.

Figura 2. Perfis espectro-temporais de EVI das culturas de soja e milho para o ano-safra 2011/2012.

(4)

Baseando-se nestas configurações iniciais, o software gerou várias variáveis, das quais formam utilizadas as 4 descritas abaixo e ilustradas na Figura 3:

a: Data de semeadura (DS) da cultura; b: Data do pico vegetativo (DPV) da cultura; c: Data de colheita (DC);

d: Duração do ciclo da cultura, em dias (CI).

Figura 3. Tela do software Timesat para definição de ajustes e análise de perfis temporais de índices de vegetação (IV).

Para análise comparativa dos resultados obtidos para este procedimento, plotou-se mapas temáticos apresentando os decêndios em que foram obtidas as datas de semeadura, pico vegetativo e colheita do milho e soja utilizando o software ArcGis 9.2 (ESRI , 2010).

3. Resultados e Discussão

A partir das variáveis geradas pelo software Timesat, representou-se espacialmente as principais informações obtidas, como datas de semeadura (DS), datas de colheita (DC) e data do pico vegetativo (DPV) conforme Figuras 4 a 6, para as culturas de milho e soja.

De acordo com Albrecht et al. (2008), o período preferencial para a semeadura da soja no estado do Paraná é o mês de novembro, porém, a época de semeadura indicada, para a maioria das cultivares, estende-se de 15 de outubro a 15 de dezembro (Embrapa Soja, 2006). Na região Oeste estudada (Figura 4), verifica-se que as datas de semeadura da soja variaram entre o terceiro decêndio de setembro até o primeiro decêndio de novembro, sendo antecipada nos municípios de (15) Terra Roxa, (21) Toledo, (24) Palotina e (33) Tupãssi e a mais tardia (31) Lindoeste. Para o milho verifica-se que a semeadura ocorreu em praticamente toda a região entre o terceiro decêndio de setembro e o primeiro de decêndio de outubro, sendo os municípios mais tardios da região a efetuarem a semeadura (25) Céu Azul, (46) Campo Bonito e (49) Diamante do Sul. A antecipação de 5 a 10 dias na semeadura, em relação à época indicada, pode, muitas vezes, resultar em redução de até 500 kg ha-1. Para Almeida

a c a c d b d Milho b Soja

(5)

(2005) essa tendência de semeadura antecipada, e a preferência por cultivares de ciclo precoce, deve-se ao aproveitamento das áreas para cultivo do milho safrinha.

Figura 4. Datas de semeadura para as culturas de milho e soja no ano-safra 2011/2012 no Oeste do Paraná.

Datum WGS-84

Datas de Semeadura de Milho e Soja no Oeste do Paraná

Legenda

A data do pico vegetativo, que pode ser observada na Figura 5, varia, para a soja, do terceiro decêndio de novembro até o segundo decêndio de janeiro. Os municípios que tiveram um pico vegetativo mais tardio foram (20) Vera Cruz do Oeste, (42) Catanduvas, (47) Ibema e (49) Diamante do Sul. Para o milho, o pico vegetativo teve uma menor variação entre os municípios, estando entre o terceiro decêndio de novembro ao terceiro decêndio de dezembro. Pode-se observar que a maioria dos municípios tiveram seus picos vegetativos no primeiro decêndio de dezembro. Para ambas as culturas, os municípios em que a semeadura foi realizada antes, atingiram o pico vegetativo primeiro. Isso nos diz que durante o ciclo a planta não sofreu um estresse hídrico ou qualquer outro problema que afetasse seu desenvolvimento.

Devido à grande variabilidade de datas de semeadura (Araújo, 2010) e ciclos de maturação verifica-se para a cultura da soja que a fase de colheita iniciou-se no segundo decênio de janeiro e teve término no primeiro decênio de março. Nota-se que as cidades que fizeram a colheita da soja até o terceiro decênio de janeiro foram praticamente os mesmos municípios que colheram o milho nesta mesma época. A maioria da colheita da soja foi obtida no mês de fevereiro, sendo os municípios de (20) Vera Cruz do Oeste, (42) Catanduvas, (47) Ibema e (48) Guaraniaçu os últimos a colherem, justamente três dos que tiveram o pico vegetativo mais tardio da região. Na colheita do milho apenas oito municípios da região Oeste colheram depois da segundo decênio de fevereiro, entre eles os mais tardios com colheita em março foram (20) Vera Cruz do Oeste e (49) Diamante do Sul.

3dec-SET 1dec-OUT 2dec-OUT 3dec-OUT 1dec-NOV 28 5 3 8 0 48 21 25 6 29 15 2 24 23 4 42 39 1 41 16 38 46 31 49 44 11 13 27 20 33 18 19 26 30 36 37 9 34 35 7 14 17 10 12 47 32 22 45 43 40 28 5 3 8 0 48 21 25 6 29 15 2 24 23 4 42 39 1 41 16 38 46 31 49 44 11 13 27 20 33 18 19 26 30 36 37 9 34 35 7 14 17 10 12 47 32 22 45 43 40

-Milho Soja 0 12.5 25 50 75 100 Km

(6)

Datum WGS-84

Datas do Pico Vegetativo de Milho e Soja no Oeste do Paraná

Legenda 3dec-NOV 1dec-DEZ 2dec-DEZ 3dec-DEZ 1dec-JAN 2dec-JAN 0 12.5 25 50 75 100 Km 28 5 3 8 0 48 21 25 6 29 15 2 24 23 4 42 39 1 41 16 38 46 31 49 44 11 13 27 20 33 18 19 26 30 36 37 9 34 35 7 14 17 10 12 47 32 22 45 43 40 28 5 3 8 0 48 21 25 6 29 15 2 24 23 4 42 39 1 41 16 38 46 31 49 44 11 13 27 20 33 18 19 26 30 36 37 9 34 35 7 14 17 10 12 47 32 22 45 43 40

-Milho Soja

Figura 5. Datas de pico vegetativo para as culturas de milho e soja no ano-safra 2011/2012 no Oeste do Paraná.

Datum WGS-84

Datas da Colheita do Milho e Soja no Oeste do Paraná Legenda 1dec-JAN 2dec-JAN 3dec-JAN 1dec-FEV 2dec-FEV 3dec-FEV 1dec-MAR 0 12.5 25 50 75 100 Km 28 5 3 8 0 48 21 25 6 29 15 2 24 23 4 42 39 1 16 41 38 46 31 49 44 11 13 27 20 33 18 19 26 30 36 37 9 34 35 7 14 17 10 12 47 32 22 45 43 40 28 5 3 8 0 48 21 25 6 29 15 2 24 23 4 42 39 1 41 16 38 46 31 49 44 11 13 27 20 33 18 19 26 30 36 37 9 34 35 7 14 17 10 12 47 32 22 45 43 40

-Milho Soja

Figura 6. Datas de colheita para as culturas de milho e soja no ano-safra 2011/2012 no Oeste do Paraná.

(7)

De acordo com resultados propostos por Johann (2012), a metodologia para estimação e identificação de áreas de culturas de verão (soja e milho) foi eficiente e pode ser utilizada para mapeamento destas áreas em escala estadual, dentro das limitações da resolução espacial que caracteriza as imagens EVI/Modis (250m), portanto corroborando com os resultados encontrados para a região Oeste estudada. Assim, ela se coloca como uma alternativa aos órgãos oficiais responsáveis por estatísticas de produção agrícola, pois apresenta as vantagens da rapidez e objetividade, além da espacialização dessas áreas por município.

4. Conclusões

O software Timesat permitiu a extração de informações valiosas do perfil temporal de EVI para relacionar as características espectrais da soja e milho.

Com as informações de datas de semeadura e colheita por município verificou-se que a semeadura ocorreu entre os dias 20 de setembro e 10 de novembro e colheita até o primeiro decênio de março. A informação de pico vegetativo, ou seja, de máximo desenvolvimento vegetativo, pode ser utilizada para melhorar a estimativa de produtividade das culturas de soja e milho com o uso de modelos, pois sabe-se, para cada município, a época em que a cultura é mais susceptível a estresse hídrico, principal variável agrometeorológica a influenciar na produtividade final.

Agradecimentos

A EMBRAPA Informática Agropecuária e a Fundação Araucária pelo apoio financeiro. Ao Laboratório de Estatística Aplicada (LEA) da UNIOESTE/Campus Cascavel, pela infra-estrutura disponibilizada para realização da pesquisa.

Referências Bibliográficas

ADAMI, M. Estimativa da data de plantio da soja por meio de séries temporais de imagens MODIS. 163p. Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto) – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos/SP, 2010.

ALBRECHT, L.P.; BRACCINI, A. L.; SCAPIM, C.A.; AGUIAR, C.G.; ÁVILA, M.R.; STÜLP, M. Qualidade fisiológica e sanitária das sementes sob semeadura antecipada da soja. Scientia Agraria, Curitiba/PR, v.9, n.4, p.445-454, 2008.

ALMEIDA, I. R. O clima como fator de expansão da cultura da soja no Centro-Oeste. 112p. Tese (Doutorado em Geografia) - Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente/SP, 2005.

ARAÚJO, G. K. D. Determinação e mapeamento de início do ciclo para culturas de verão no estado do Paraná por meio de imagens de satélite e dados de precipitação. 157p. 2010. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual de Campinas, Campinas/SP.

CONAB - COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Safras. 2005. Disponível em: http://www. conab.gov.br. Consultado em 15 de maio de 2009.

EKLUNDH, L.; JÖNSSON, P. TIMESAT 3.0 - Software Manual. Lund University, 74p, 2010.

EMBRAPA SOJA. Tecnologia de produção de soja – Paraná 2007. 217p. Sistemas de Produção n.10. Londrina-PR: Embrapa soja, 2006.

ESQUERDO, J. C. D. M. Utilização de perfis multi-temporais do NDVI/AVHRR no acompanhamento da safra de soja no oeste do Paraná. 186p. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual de Campinas, Campinas/SP, 2007.

ESQUERDO, J.C.D.M. ; ZULLO JUNIOR, J. ; ANTUNES, J.F.G. .Use of NDVI/AVHRR time series profiles for soybean crop monitoring in Brazil. International Journal of Remote Sensing, v.32, n.13, p. 3711 – 3727, 2011.

(8)

ESRI. ArcGIS Spatial Analyst. 2010. Disponível em: http://www.esri.com/software/arcgis/extensions/ spatialanalyst/surface.html. Consultado em 20 de outubro de 2010.

FERNANDES, J. L. ; ROCHA, J. V. ; LAMPARELLI, R. A. C. Sugarcane yield estimates using time series analysis of spot vegetation images. Scientia Agrícola, v. 68, p. 139-146, 2011.

HOLBEN, B.N. Characteristics of maximum value composite images from temporal AVHRR data. International Journal of Remote Sensing, v.7, n.11, p.1417-1435, 1986.

HUETE, A.; JUSTICE, C.; LEEUWEN, W.V. MODIS vegetation index (MOD 13) algorithm theoretical basis document. 1999. Disponível em: http://modis.gsfc.nasa.gov/ data/atbd/atbd_mod13.pdf. Consultado em 8 de fevereiro de 2009.

IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Banco de Dados Agregados - Sistema IBGE de Recuperação Automática – SIDRA. 2011. Disponível em: http://www.sidra.ibge.gov.br. Consultado em 30 de novembro de 2011.

JOHANN, J. A. Calibração de dados agrometeorológicos e estimativa de área e produtividade de culturas agrícolas de verão no estado do Paraná. 225p. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual de Campinas, Campinas/SP, 2012.

JOHANN, J.A.; ROCHA, J.V.; DUFT, D.G.; LAMPARELLI, R.A.C. Estimativa de áreas com culturas de verão no Paraná, por meio de imagens multitemporais EVI/Modis. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.47, n.9, p.1295-1306, set, 2012.

JÖNSSON, P.; EKLUNDH, L. Seasonality extraction by function fitting to time-series of satellite sensor data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.v.40, n.8, p.1824-1832, 2002.

JÖNSSON, P.; EKLUNDH, L. Seasonality extraction from satellite sensor data. In: Frontiers of Remote Sensing Information Processing, edited by Chen, C.H. World Scientific Publishing. p.487-500, 2003.

JÖNSSON, P.; EKLUNDH, L. TIMESAT - a program for analysing time-series of satellite sensor data. Computers and Geosciences, v.30, p.833-845, 2004.

LABUS, M.P.; NIELSEN, G.A.; LAWRENCE, R.L.; ENGEL, R.; LONG, D.S. Wheat yield estimates using multi-temporal NDVI satellite imagery. International Journal of Remote Sensing, v.23 n.20, p.4169-4180, 2002.

NASA - NATIONAL AERONAUTICS AND SPACE ADMINISTRATION. Technical specifications: Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), 2009. Disponível em: http://modis.gsfc.nasa.gov/about/design.php. Consultado em 06 de junho de 2009.

SILVA, R. A. B.; SOUZA, A. L. F.; CAMPOS, P. M.; BILICH, M. R.; ROCHA, J. V. Estimativa de área plantada de soja utilizando imagens MODIS, no estado de Goiás. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR), 12. 2005, Goiânia. Anais... XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Natal, Brasil, 25-30 abril 2009, INPE, p. 483-489. Disponível em: <http://marte.dpi.inpe.br/col/dpi.inpe.br/ sbsr@80/2008/11.17.18.10.21>. Acesso em 31 de setembro de 2012.

TUCKER, C. J.; ELGIN Jr, J.H.; MCMURTREY III, J.E.; FAN, C.J. Monitoring corn and soybean crop development with hand-held radiometer spectral data. Remote Sensing of Environment, v.8, n.3, p.237-248. 1979.

YI, J. R., SHIMABUKURO, Y. E. QUINTANILHA, J. A. Identificação e mapeamento de áreas de milho na região sul do Brasil utilizando imagens MODIS. Revista Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v.27, n.3, p.753-763, set/dez, 2007.

WARDLOW, B.D.; EGBERT, S.L.. Large-area crop mapping using time-series MODIS 250 m NDVI data: An assessment for the U.S. Central Great Plains. Remote Sensing of Environment, v.112, p.1096–1116, 2008.

Referências

Documentos relacionados

Poderão inscrever-se no processo seletivo do Programa de Pós-Graduação stricto sensu em Recursos Naturais, nível de mestrado, candidatos que estejam cursando o

Em análise do estudo foi possível identificar, que mesmo com a redução global da taxa de mortalidade em Santa Catarina a partir da entrada em vigor da Lei Seca, existiu o aumento

Os preços dos produtos podem variar de acordo com região e/ou restaurantes.. Promoção válida somente nos restaurantes Burger King®

Sendo que, aproximadamente 60% dos navios que operam neste Porto são menores ou iguais a 190 metros, o que representa uma movimentação anual de462 Navios.. Dos Navios

A quantidade e valor de TEIs processadas no 1º fecho (99,6% da quantidade total e 98,1% em termos de valor) são necessariamente superiores às processadas no 2º fecho, uma vez

Ao analisar o ensino bilíngue da Escola Francesa de Natal e relacioná-lo com a classificação realizada por Fishman e Lovas (1970), é pertinente afirmar que a

A investigação da produção científica em área específica do conhecimento permite a avaliação da produtividade da temática indexação, assim como análise

coeficientes de calibração derivados dos parâmetros de referência, que incluem informações de dados de telemetria como: nível de energia detectada pelo sensor do AVHRR durante a