Indicadores de crescimento e produtividade da cana-de-açúcar

Abstract

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