A cafeicultura é uma atividade agrícola e econômica de grande importância no mercado brasileiro. Apesar da importância social e econômica para o País, a cafeicultura carece de informações complementares do seu sistema de produção. O sensoriamento remoto, através de imagens e produtos de satélites disponibilizadas gratuitamente, como é o caso do sensor MODIS, pode constituir um instrumento fundamental para o mapeamento e monitoramento da cultura do café. Desta forma, objetivou-se neste trabalho, analisar a aplicação de produtos do sensor MODIS como dados diagnósticos para a cafeicultura de precisão. A área de estudo está localizada no município de Campos Gerais/MG, com uma área de 461,28 ha de lavoura cafeeira, dividido em talhões experimentais. Foram utilizadas duas séries temporais adquiridas do INPE: (a) série temporal EVI2 do sensor MODIS; (b) série de precipitação pluvial (mm/mês), do sensor TRMM. Outra série utilizada, adquirida do NTSG, foi a de Evapotranspiração (mm/mês) do produto MOD16A2/A3 do sensor MODIS e também foi coletado “in situ” dados da propriedade em estudo, como: área, cultivar, produtividade, entre outros. Os dados coletados, foram selecionados e organizados em um banco de dados. Após a criação do banco, foram geradas as curvas espectrais e realizada a correlação e regressão para as variáveis (dados). Os resultados mostraram que o EVI é influenciado pelo índice de umidade e evapotranspiração, e por sua vez o EVI influencia na produtividade da lavoura. Portanto, para diagnósticos na cafeicultura de precisão, é necessário a utilização de produtos com melhores resoluções espaciais em relação aos produtos do sensor MODIS.
The coffee is an agricultural and economic activity of great importance for the Brazilian market. Despite the social and economic importance to the country, the coffee needs additional information from your production system. The remote sensing through satellite images and products available free, like MODIS sensor, can be a key tool for mapping and monitoring for the coffee. Therefore, the objective of this work was to analyze the application of MODIS sensor products as diagnostic data for precision coffee. The study area is located in the city of Campos Gerais/MG, Brazil with area of 461.28 hectares of coffee plantations, divided into experimental plots. Two times series were used and acquired from INPE, (a) time series EVI2 MODIS sensor; (b) number of rainfall (mm/month), the TRMM sensor. Another series used, acquired from NTSG, was to evapotranspiration (mm/month) of MOD16A2/A3 MODIS product and was also collected "in situ" property data in the study, such as, area, growing, productivity, among others. The collected data were selected and organized into a database. After creating the database, the spectral curves and performed correlation and regression for the variables (data) were generated. The results showed that EVI is influenced by moisture content and evapotranspiration, and then the EVI influence on crop yields. Therefore, for diagnostic accuracy in coffee growing, the use of products with better spatial resolutions for the products of the MODIS sensor is required.
