Um dos maiores desafios para a modelagem de rendimentos de grãos, no contexto das estimativas de safras feitas de forma operacional para grandes áreas, está relacionado à identificação no tempo dos períodos em que as culturas anuais apresentam maior suscetibilidade a estresses ambientais. Para a cultura da soja, cultivada no período de primavera-verão no sul do Brasil, o principal fator de risco é a ocorrência de estresse hídrico no florescimento e enchimento de grãos. Esses subperíodos ocorrem em períodos distintos ao longo da região de produção como consequência de práticas de manejo diferenciadas dos produtores. Este trabalho teve como objetivo relacionar o calendário agrícola da cultura da soja a perfis temporais do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI/MODIS), com intuito de apresentar/validar uma tecnologia de baixo custo e adequada acurácia para fins de monitoramento e previsão de safras. Para tanto, foram analisados os dados de calendário agrícola (subperíodos de floração, enchimento de grãos e maturação) da cultura da soja em regionais da EMATER (RS) e imagens NDVI do sensor MODIS. Os resultados mostraram que os perfis temporais de NDVI permitem acompanhar a evolução temporal da biomassa da cultura da soja e determinar a ocorrência dos subperíodos do ciclo. As diferenças no valor do NDVI entre safras, regionais e subperíodos do ciclo da cultura demonstram a sensibilidade deste índice em detectar as respostas das plantas de soja às condições ambientais. Como consequência dos dados de NDVI serem gerados a partir das imagens MODIS, é possível a espacialização da informação acerca dos subperíodos para todas as safras e em todo o Estado, o que permite maior detalhamento temporal e espacial comparativamente à atual disponibilidade dos dados.A major challenge for grain yield modeling in the context of estimates made operationally for large areas is related to the identification of periods in which annual crops show greater susceptibility to environmental stress. For soybean grown in the spring-summer period in southern Brazil, the main risk factor is the occurrence of water stress during flowering and grain filling. These subperiods occur at different times across the production region due to differences in management practices of each farmer. This study aimed to relate the soybean crop calendar to the temporal profiles of normalized difference vegetation index (NDVI/MODIS), in order to present/validate a low cost technology with adequate accuracy for crop monitoring and harvest prediction. Thus, we analyzed data from soybean crop calendar (subperiods of flowering, grain filling and maturation) from EMATER (RS) regions and NDVI MODIS images. The NDVI temporal profiles allow monitoring the development of the soybean crop biomass and determining the occurrence of subperiods. Differences in NDVI values between harvests, regions and subperiods demonstrate the sensitivity of this index in detecting the responses of soybean plants to environmental conditions. Because NDVI data are generated from MODIS images, it is possible to create maps with information about the subperiods for all harvests and throughout the State, which enables greater temporal and spatial details compared to data currently available
