Estimativa do conteúdo de nitrogênio na cana-de-açúcar baseado em índices de vegetação derivados de dados Sentinel-2 (Scientia Agropecuaria, 2025)
A cana-de-açúcar ocupa grande escala territorial no mundo e busca constantemente por mecanismos para monitorar os nutrientes no ciclo de produção da cultura, utilizando métodos não destrutivos. O estudo com objetivo estimar o teor de nitrogênio na folha da cana-de-açúcar foi desenvolvido na safra 2021/2022 sobre dois talhões comerciais de sequeiro cultivares (RB867515 = 50,75 ha) e (CVSP7870 = 48,56 ha) na Usina Energética Serranópolis-Goiás, avaliando a eficiência dos índices bioquímicos de vegetação Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (fAPAR) e Canopy Chlorophyll Content (CCC) processados utilizando modelo de transferência de radiação RTM PROSAIL, comparados aos índices Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI), processados utilizando modelos matemáticos e razão de bandas. Ambos, baseados em série temporal de dados Sentinel-2 como variáveis de entrada. A validação do Agro-Modelo ocorreu através de análise de tecido foliar coletada em sete avaliações intercaladas durante o período de permanência da cultura no campo. Foi evidenciado a funcionalidade dos quatro índices, destacando o índice bioquímico fAPAR sob a ótica da estatística descritiva (R² = 0,970 e RMSE = 0,46) para o cultivar RB867515 e (R² = 0,940 e RMSE = 0,69) para o cultivar CVSP7870.
Keywords: agro-modelo; cultivares; dossel; sensoriamento remoto; inteligencia artificial