Sugarcane yield estimates using time series analysis of spot vegetation images

The current system used in Brazil for sugarcane (Saccharum officinarum L.) crop forecasting relies mainly on subjective information provided by sugar mill technicians and on information about demands of raw agricultural products from industry. This study evaluated the feasibility to estimate the yield at municipality level in São Paulo State, Brazil, using 10-day periods of SPOT Vegetation NDVI images and ECMWF meteorological data. Twenty municipalities and seven cropping seasons were selected between 1999 and 2006. The plant development cycle was divided into four phases, according to the sugarcane physiology, obtaining spectral and meteorological attributes for each phase. The most important attributes were selected and the average yield was classified according to a decision tree. Values obtained from the NDVI time profile from December to January next year enabled to classify yields into three classes: below average, average and above average. The results were more effective for 'average' and 'above average' classes, with 86.5 and 66.7% accuracy respectively. Monitoring sugarcane planted areas using SPOT Vegetation images allowed previous analysis and predictions on the average municipal yield trend.O atual sistema de previsão de safras para a cultura da cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.) usado no Brasil depende, em boa parte, de informações subjetivas, baseadas no conhecimento de técnicos do setor sucroalcooleiro e em informações sobre demanda de insumos na cadeia produtiva. Avaliou-se o uso de imagens decendiais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e variáveis meteorológicas do modelo do ECMWF para inferir sobre os dados de produtividade oficiais registrados em municípios e safras previamente selecionados. Foram selecionados 20 municípios e sete safras compreendidas entre o período de 1999 e 2006. O ciclo de desenvolvimento da cultura foi dividido em quatro fases, de acordo com a fisiologia, gerando para cada fase atributos espectrais e meteorológicos. Foram selecionados os atributos mais relevantes para a classificação da produtividade média municipal e, por meio de árvore de decisão, a produtividade média municipal foi classificada. Valores extraídos do perfil temporal do NDVI entre os meses de dezembro e janeiro permitiram classificar a produtividade em três classes: abaixo da média, média e acima da média. Os resultados foram mais efetivos para as classes "média" e "acima da média", com acertos de 86,5 e 66,7%, respectivamente. O monitoramento de áreas canavieiras do estado de São Paulo por meio de imagens SPOT Vegetation permitiu inferir sobre a tendência da produtividade média municipal previamente

Ground reference data for sugarcane biomass estimation in São Paulo state, Brazil

In order to make effective decisions on sustainable development, it is essential for sugarcane-producing countries to take into account sugarcane acreage and sugarcane production dynamics. The availability of sugarcane biophysical data along the growth season is key to an effective mapping of such dynamics, especially to tune agronomic models and to cross-validate indirect satellite measurements. Here, we introduce a dataset comprising 3,500 sugarcane observations collected from October 2014 until October 2015 at four fields in the São Paulo state (Brazil). The campaign included both non-destructive measurements of plant biometrics and destructive biomass weighing procedures. The acquisition plan was designed to maximize cost-effectiveness and minimize field-invasiveness, hence the non-destructive measurements outnumber the destructive ones. To compensate for such imbalance, a method to convert the measured biometrics into biomass estimates, based on the empirical adjustment of allometric models, is proposed. In addition, the paper addresses the precisions associated to the ground measurements and derived metrics. The presented growth dynamics and associated precisions can be adopted when designing new sugarcane measurement campaigns.5FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESP2013/50942-

Indicadores de crescimento e produtividade da cana-de-açúcar

O conhecimento do desenvolvimento temporal de variáveis agronômicas da cultura da cana-de-açúcar é um aspecto preponderante, e ainda pouco explorado, para o desenvolvimento de modelos de entendimento e predição da produção em estudos de sensoriamento remoto. O presente descreve a análise da evolução temporal de variáveis agronômicas da cana-de-açúcar como a biomassa total (BMT), produtividade (TCH), índice de área foliar (IAF) e número de plantas por metro (NPM). Durante duas safras um talhão comercial em Araras/SP cultivado com a variedade SP80-1842 no 4º e 5º cortes foi acompanhado em oito campanhas de campo para a coleta de dados. O IAF, o NPM, a TCH e a BMT foram coletados em 18 amostras de 2 m em três linhas de cana-de-açúcar. Análise de regressão linear e múltipla foram usadas para a análise do crescimento da cultura e para o estudo da correlação e ajuste de modelos entre as variáveis agronômicas e a BMT e a TCH. O modelo Gompertz, de curva sigmoidal, foi o modelo que melhor se ajustou para a curva de BMT e para a TCH com r² = 0,8987 e r² = 0,9682, respectivamente. A BMT e o IAF tiveram melhores ajustes com curvas exponencial cúbica e exponencial quadrática, respectivamente. A BMT e a TCH foram bem relacionadas com o IAF nas duas primeiras fases do ciclo, ajustando-se regressões lineares. Para a fase de maturação, a BMT e a TCH foram mais relacionadas com o NPM que com o IAF e as curvas obtiveram valores menores de que r² que as demais fases do ciclo.A knowledge about the temporal development of agronomic variables in sugarcane is a very important aspect for the development of crop yield prediction models using remote sensing, and further studies are still needed. This paper describes the temporal evolution of sugarcane biophysical parameters, such as total biomass, leaf area index, number of plants per meter, and productivity. During two seasons, a commercial field in Araras/SP, planted with variety SP80-1842, on the 4th and 5th cuts, was monitored on eight different dates, and data were obtained for 2 m of sugarcane in three crop rows at 18 sampling points. Linear and multiple regression analyses were used to study growth analysis and to correlate agronomic variables (leaf area index and number of plants per meter) with biomass and productivity. Gompertz model, a sigmoidal curve, was the best adjustment curve for total biomass and yield in relation to days after cutting (r² = 0.8987 and r² = 0.9682, respectively); number of plants and leaf area index showed best fit with a cubic exponential model and a quadratic exponential model, respectively. Total biomass and cane productivity were well correlated with LAI in the first two stages of the sugarcane cycle using linear regression. At the end of the cycle, total biomass and cane productivity were more related to number of plants, and lower r² values than in other stages were obtained by the models

Variáveis espectrais e indicadores de desenvolvimento e produtividade da cana-de-açúcar

Spectral information is well related with agronomic variables and can be used in crop monitoring and yield forecasting. This paper describes a multitemporal research with the sugarcane variety SP80-1842, studying its spectral behavior using field spectroscopy and its relationship with agronomic parameters such as leaf area index (LAI), number of stalks per meter (NPM), yield (TSS) and total biomass (BMT). A commercial sugarcane field in Araras/SP/Brazil was monitored for two seasons. Radiometric data and agronomic characterization were gathered in 9 field campaigns. Spectral vegetation indices had similar patterns in both seasons and adjusted to agronomic parameters. Band 4 (B4), Simple Ratio (SR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) increased their values until the end of the vegetative stage, around 240 days after harvest (DAC). After that stage, B4 reflectance and NDVI values began to stabilize and decrease because the crop reached ripening and senescence stages. Band 3 (B3) and RVI presented decreased values since the beginning of the cycle, followed by a stabilization stage. Later these values had a slight increase caused by the lower amount of green vegetation. Spectral variables B3, RVI, NDVI, and SAVI were highly correlated (above 0.79) with LAI, TSS, and BMT, and about 0.50 with NPM. The best regression models were verified for RVI, LAI, and NPM, which explained 0.97 of TSS variation and 0.99 of BMT variation.A informação espectral tem boa relação com variáveis agronômicas e pode contribuir com informações para o monitoramento, acompanhamento e previsão de safras. O presente trabalho descreve a análise multitemporal do comportamento espectral da variedade de cana-de-açúcar SP80-1842 e a relação com variáveis agronômicas como índice de área foliar (IAF), número de perfilhos por metro (NPM), produtividade (TCH) e biomassa total (BMT). Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, um talhão comercial, localizada no município de Araras/SP foi monitorado em nove campanhas de coleta de dados radiométricos e agronômicos. O comportamento temporal das variáveis espectrais acompanhou o comportamento das variáveis agronômicas. A banda 4 (B4), o índice de vegetação da razão simples (SR), o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e o índice de vegetação ajustado ao solo (SAVI) aumentaram seus valores até o fim da fase de crescimento vegetativo, aproximadamente até os 240 dias após o corte, a partir do qual os valores se estabilizaram e diminuíram em função da entrada da cultura na fase de maturação. A banda 3 (B3) e o índice de vegetação da razão (RVI) tiveram queda em seus valores desde o início do ciclo, com posterior estabilização e aumento em seus valores devido ao aumento da quantidade de palha e da queda da biomassa foliar. As variáveis espectrais B3, RVI, NDVI e SAVI tiveram correlações maiores que 0,79 com as variáveis IAF e BMT e de aproximadamente 0,50 com o NPM. Os melhores modelos de regressão linear múltipla foram os com RVI, IAF e NPM e explicaram 0,97 da variação da TCH e 0,99 da BMT

Variáveis espectrais orbitais, indicadoras de desenvolvimento e produtividade da cana-de-açúcar

Dados de satélites são tradicionalmente utilizados em monitoramento de culturas. O presente trabalho busca contribuir no entendimento da evolução temporal de indicadores de crescimento da cana-de-açúcar como a biomassa total (BMT), produtividade (TSS), índice de área foliar (LAI) e número de plantas por metro (NPM) por meio de dados orbitais dos satélites Landsat 5 e 7, e verificar o seu potencial para o monitoramento desta. Durante as safras 2000 e 2001, uma área comercial em Araras, SP, cultivada com a variedade SP80-1842 no 4º e 5º cortes, foi acompanhada por imagens, buscando-se correlacionar dados espectrais com dados agronômicos. Os dados espectrais foram coletados de duas formas: uma com janelas de quatro pixels e outra com dados médios do talhão (DMt). Regressão linear e múltipla foram usadas para a análise temporal das bandas 3 e 4 e de índices de vegetação. As correlações e ajuste de modelos entre os dados espectrais orbitais e as variáveis agronômicas não apresentaram diferenças estatísticas. Os modelos quadráticos e cúbicos melhor descreveram o desenvolvimento temporal das variáveis espectrais, em função dos dias após o corte e apresentaram significância com os índices de vegetação da razão e por diferença normalizada (NDVI). As correlações entre os dados espectrais médios do talhão e as variáveis agronômicas foram significativas para banda3 e LAI, e entre NDVI e TSS/BMT. Os dados médios do talhão (DMt), para primeira safra (1ªS), para a segunda safra (2ªS) e ambas juntas geraram regressões múltiplas, com coeficientes determinação (r²) variando de 0,68 a 0,97 para a TSS e a BMT, mostrando que os dados espectrais orbitais estudados podem ser empregados no monitoramento da cultura da cana-de-açúcar.Temporal analysis of crop development in commercial fields requires tools for large area monitoring, such as remote sensing. This paper describes the temporal evolution of sugar cane biophysical parameters such as total biomass (BMT), yield (TSS), leaf area index (LAI), and number of plants per linear meter (NPM) correlated to Landsat data. During the 2000 and 2001 cropping seasons, a commercial sugarcane field in Araras, São Paulo state, Brazil, planted with the SP80-1842 sugarcane variety in the 4th and 5th cuts, was monitored using nine Landsat images. Spectral data were correlated with agronomic data, obtained simultaneously to the imagery acquisition. Two methodologies were used to collect spectral data from the images: four pixels (2 × 2) window and average of total pixels in the field. Linear and multiple regression analysis was used to study the spectral behavior of the plants and to correlate with agronomic variables (days after harvest-DAC, LAI, NPM, BMT and TSS). No difference was observed between the methodologies to collect spectral data. The best models to describe the spectral crop development in relation to DAC were the quadratic and cubic models. Ratio vegetation index and normalized difference vegetation index demonstrated correlation with DAC, band 3 (B3) was correlated with LAI, and NDVI was well correlated with TSS and BMT. The best fit curves to estimate TSS and BMT presented r² between 0.68 and 0.97, suggesting good potential in using orbital spectral data to monitor sugarcane fields

Using an Analytic Hierarchy Process Approach to Prioritize Public Policies Addressing Family Farming in Brazil

In Brazil, some see intensive, large-scale production of sugarcane-based ethanol, based on a model of capital and land concentration, as a threat to the survival of family farming. Family farmers are increasingly under pressure to sell or rent land to mills where sugarcane monoculture is expanding. In this context, the government is working to formulate or change public policies in order to support farmer livelihoods in sugarcane growing regions. The present study is based on research conducted in the municipality of Ipiranga de Goiás, Goiás State, Brazil. It employs the analytic hierarchy process (AHP) method, with participation of stakeholders at federal, state and municipal levels, to support public policy decision-making addressing family farming. The stakeholders prioritize environmental and economic benefits as the most important criteria requiring the attention of policy makers. Also, stakeholders agree that diversification of production is the most appropriate alternative for strengthening family farming. The AHP approach can be the starting point in the formulation of public policies. The approach helps ensure transparency, and it purposefully includes family farmer points of view. Policies derived from this process, therefore, may have a higher likelihood of being supported and accepted by farmers

Simplify the triangle method for estimating evapotranspiration and its use in agrometeorological modeling

O objetivo deste trabalho foi avaliar a precisão na estimativa do rendimento de soja proposto por Doorenbos e Kassam em uma região do Brasil, utilizando a fração de evapotranspiração (EF) obtida a partir de uma versão simplificada do modelo triangular, os municípios analisados foram Toledo, Vera Cruz do Oeste, Cascavel, Campo Bonito, Medianeira e Serranópolis Iguaçu, no estado do Paraná, para os anos de safra 2002/03 a 2011/12. Foi encontrada uma alta precisão dos dados, os valores do modelo para o parâmetro d1 ("d1" modificado Willmott) estavam entre 0,8 e 0,95 na maioria dos condados, enquanto que o erro quadrático médio mostrou que houve uma variação baixa entre 149,60 e 358 , 60 (kg ha-1). Isso significa que a média dos dados do modelo modificado (usando a fração de evapotranspiração remotamente determinada) era estatisticamente igual à média dos dados de colheita de soja medidos. A entrada de sensoriamento remoto pode ser usada como ferramentas na ausência de informações de superfície, servindo como dados de entrada para auxiliar na modelagem agrometeorológica, a fim de estimar a produtividade agrícola da soja.El objetivo de este trabajo fue evaluar en una región de Brasil, la precisión en la estimación del rendimiento de soja propuesto por Doorenbos y Kassam utilizando la fracción de evapotranspiración (EF) obtenida a partir de una versión simplificada del modelo triangular. Os municipios analizados fueron Toledo, En el estado de Paraná, para los años de cosecha 2002/03 a 2011/12. Vera Cruz del Oeste, Cascavel, Campo Bonito, Medianera y Serranópolis Iguaçu, en el estado de Paraná. Se encontró una alta precisión de los datos, los valores de la plantilla para el parámetro d1 ("d1" modificado Willmott) estaban entre 0,8 y 0,95 en la mayoría de los condados, mientras que el error medio cuadrático mostró que hubo una variación baja entre 149,60 y 358, 60 (kg ha-1). Esto significa que el promedio de los datos del modelo modificado (usando la fracción de evapotranspiración remotamente determinada) era estadísticamente igual a la media de los datos de cosecha de soja medidos. La entrada de sensoriamiento remoto puede ser usada como herramientas en ausencia de información de superficie, sirviendo como datos de entrada para auxiliar en el modelado agrometeorológico, a fin de estimar la productividad agrícola de la soja.An aim of this paper was to assess the accuracy in estimating soybean yield proposed by DOORENBOS and KASSAM over a region in Brazil using the evapotranspiration fraction (EF) obtained from a simplified version of the triangle model, the counties analyzed were Toledo, Vera Cruz do Oeste, Cascavel, Campo Bonito, Medianeira and Serranópolis Iguaçu, in Paraná state, for crop years 2002/03 to 2011/12. A high accuracy of the data was found, the model values for the parameter d1 ("d1" modified Willmott) were between 0.8 and 0.95 in most counties, whereas the root mean squared error showed that there was low variation between 149,60 to 358,60 (kg ha-1). This means that the average of the data from the modified model (using the remotely determined evapotranspiration fraction) were statistically equal the average of the measured soybean crop data. The remote sensing input can be used as tools in the absence of surface information, serving as input data for assisting in agrometeorological modeling in order to estimate agricultural productivity of soybean

Indicadores de crescimento e produtividade da cana-de-açúcar

A knowledge about the temporal development of agronomic variables in sugarcane is a very important aspect for the development of crop yield prediction models using remote sensing, and further studies are still needed. This paper describes the temporal evolution of sugarcane biophysical parameters, such as total biomass, leaf area index, number of plants per meter, and productivity. During two seasons, a commercial field in Araras/SP, planted with variety SP80-1842, on the 4th and 5th cuts, was monitored on eight different dates, and data were obtained for 2 m of sugarcane in three crop rows at 18 sampling points. Linear and multiple regression analyses were used to study growth analysis and to correlate agronomic variables (leaf area index and number of plants per meter) with biomass and productivity. Gompertz model, a sigmoidal curve, was the best adjustment curve for total biomass and yield in relation to days after cutting (r² = 0.8987 and r² = 0.9682, respectively); number of plants and leaf area index showed best fit with a cubic exponential model and a quadratic exponential model, respectively. Total biomass and cane productivity were well correlated with LAI in the first two stages of the sugarcane cycle using linear regression. At the end of the cycle, total biomass and cane productivity were more related to number of plants, and lower r² values than in other stages were obtained by the models.O conhecimento do desenvolvimento temporal de variáveis agronômicas da cultura da cana-de-açúcar é um aspecto preponderante, e ainda pouco explorado, para o desenvolvimento de modelos de entendimento e predição da produção em estudos de sensoriamento remoto. O presente descreve a análise da evolução temporal de variáveis agronômicas da cana-de-açúcar como a biomassa total (BMT), produtividade (TCH), índice de área foliar (IAF) e número de plantas por metro (NPM). Durante duas safras um talhão comercial em Araras/SP cultivado com a variedade SP80-1842 no 4º e 5º cortes foi acompanhado em oito campanhas de campo para a coleta de dados. O IAF, o NPM, a TCH e a BMT foram coletados em 18 amostras de 2 m em três linhas de cana-de-açúcar. Análise de regressão linear e múltipla foram usadas para a análise do crescimento da cultura e para o estudo da correlação e ajuste de modelos entre as variáveis agronômicas e a BMT e a TCH. O modelo Gompertz, de curva sigmoidal, foi o modelo que melhor se ajustou para a curva de BMT e para a TCH com r² = 0,8987 e r² = 0,9682, respectivamente. A BMT e o IAF tiveram melhores ajustes com curvas exponencial cúbica e exponencial quadrática, respectivamente. A BMT e a TCH foram bem relacionadas com o IAF nas duas primeiras fases do ciclo, ajustando-se regressões lineares. Para a fase de maturação, a BMT e a TCH foram mais relacionadas com o NPM que com o IAF e as curvas obtiveram valores menores de que r² que as demais fases do ciclo.2330Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP

Multipolarized Palsar/Alos images to discriminate sugarcane phenological phases

The objective of this work was to evaluate the potential of multipolarized Palsar/Alos satellite images to discriminate phenological phases of sugarcane. Digital values from four digital images of February, May, August, and October 2008, with HH (sending and receiving wave in horizontal polarization) and HV polarizations (sending wave in horizontal polarization and receiving in vertical polarization), were converted to backscattering coefficients (σ°) for data analysis of sugarcane cultivated in the northeastern of the state of São Paulo, Brazil. Three varieties were selected at different phenological stages: RB85‑5156, six stands; RB86‑7515, ten stands; and RB92‑5345, ten stands. The differences between the phenological phases were analyzed for each variety, and also between varieties. The single or dual‑poralized Palsar/Alos data, obtained in two polarizations, were able of discriminating the different phases of sugarcane growth, except for the grand growth period and maturity phase, in which no significant difference was observed.O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial das imagens multipolarizadas do sensor‑radar Palsar/Alos em diferenciar as fases fenológicas da cana‑de‑açúcar. Valores digitais de quatro imagens do sensor, dos meses de fevereiro, maio, agosto e outubro de 2008, com polarizações HH (emissão e recebimento de onda na polarização horizontal) e HV (emissão de onda na polarização horizontal e recebimento na vertical), foram convertidos para coeficientes de retroespalhamento (σ°), para a análise de dados de cana‑de‑açúcar, cultivadas em talhões na região nordeste do Estado de São Paulo. Foram selecionadas três variedades, em diferentes estágios fenológicos: RB85‑5156, seis talhões; RB86‑7515, dez talhões; e RB92‑5345, dez talhões. As diferenças entre as fases fenológicas foram avaliadas para cada uma das variedades e, também, entre as variedades. A utilização simultânea ou não dos dados do sensor Palsar/Alos, obtidos em duas polarizações, foi capaz de discriminar as diferentes fases de crescimento da cana‑de‑açúcar, com exceção da fase de crescimento dos colmos e a fase de maturação, em que não foi observada diferença significativa.1307131

Correlation maps to assess soybean yield from EVI data in Paraná State, Brazil

Vegetation indices are widely used to monitor crop development and generally used as input data in models to forecast yield. The first step of this study consisted of using monthly Maximum Value Composites to create correlation maps using Enhanced Vegetation Index (EVI) from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor mounted on Terra satellite and historical yield during the soybean crop cycle in Paraná State, Brazil, from 2000/2001 to 2010/2011. We compared the ability of forecasting crop yield based on correlation maps and crop specific masks. We ran a preliminary regression model to test its ability on yield estimation for four municipalities during the soybean growing season. A regression model was developed for both methodologies to forecast soybean crop yield using leave-one-out cross validation. The Root Mean Squared Error (RMSE) values in the implementation of the model ranged from 0.037 t ha−1 to 0.19 t ha−1 using correlation maps, while for crop specific masks, it varied from 0.21 t ha−1 to 0.35 t ha−1. The model was able to explain 96 % to 98 % of the variance in estimated yield from correlation maps, while it was able to explain only 2 % to 67 % for crop specific mask approach. The results showed that the correlation maps could be used to predict crop yield more effectively than crop specific masks. In addition, this method can provide an indication of soybean yield prior to harvesting