Análise da relação dinâmica entre índices espectrais e a produtividade do cafeeiro pós-poda.
| dc.contributor.advisor | Doutor Jonathan da Rocha Miranda | |
| dc.contributor.author | Paranhos, Nagíbio José | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-30T10:23:10Z | |
| dc.date.issued | 2025-08-15 | |
| dc.description | O estudo monitorou dez talhões utilizando uma série temporal de produtividade (2012–2024) e imagens anuais do satélite Landsat 8. Por meio da plataforma Google Earth Engine, foram calculados os índices NDVI, SAVI e NDWI a partir do pixel central de cada talhão, correlacionando-os com os dados de safra. Os resultados indicam que a recepa intensificou e inverteu o ciclo de bienalidade produtiva da lavoura. Uma queda abrupta nos índices espectrais foi observada no ano anterior à poda, demonstrando potencial preditivo para o manejo. A recuperação vegetativa, mensurada pelos índices, atingiu seu pico em 2020, com a maioria dos talhões exibindo uma defasagem de um ano entre o máximo vigor vegetativo e o pico de produção. Os modelos de regressão múltipla apresentaram alto poder explicativo (R² > 0,80) apenas nos anos de maior heterogeneidade entre talhões (2018–2020), período correspondente à recuperação pós-poda. Contudo, a forte colinearidade entre os índices e a pequena amostragem limitou a robustez estatística. Foi possível observar que a relação entre a resposta espectral e a produtividade do café é dinâmica e sensível às intervenções de manejo e à fisiologia da planta. Isso invalida a hipótese de um modelo de regressão universal e estável para a estimativa de safra em diferentes fases do ciclo cafeeiro, destacando que a aplicabilidade do sensoriamento remoto para esse fim depende do contexto fenológico da cultura. | |
| dc.description.abstract | The study monitored ten plots using a productivity time series (2012–2024) and annual images from the Landsat 8 satellite. Through the Google Earth Engine platform, the NDVI, SAVI, and NDWI indices were calculated from the central pixel of each plot and correlated with yield data. The results indicate that the recepa pruning intensified and inverted the crop's biennial bearing cycle. An abrupt drop in spectral indices was observed in the year prior to pruning, demonstrating predictive potential for management. The vegetative recovery, measured by the indices, peaked in 2020, with most plots exhibiting a one-year lag between maximum vegetative vigor and peak production. The multiple regression models showed high explanatory power (R² > 0.80) only during the years of greatest heterogeneity between plots (2018–2020), the period corresponding to post-pruning recovery. However, strong collinearity between the indices and the small sample size limited statistical robustness. It was observed that the relationship between the spectral response and coffee productivity is dynamic and sensitive to management interventions and the plant's physiology. This invalidates the hypothesis of a universal and stable regression model for yield estimation in different phases of the coffee cycle, highlighting that the applicability of remote sensing for this purpose depends on the crop's phenological context. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14387/2668 | |
| dc.language.iso | Português | |
| dc.publisher.campi | São João Evangelista | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.institution | Instituto Federal de Minas Gerais (IFMG) | |
| dc.publisher.program | Bacharelado em Agronomia | |
| dc.rights | Acesso aberto | |
| dc.subject.keyword | Coffea arábica | |
| dc.subject.keyword | Recepa | |
| dc.subject.keyword | Landsat | |
| dc.title | Análise da relação dinâmica entre índices espectrais e a produtividade do cafeeiro pós-poda. | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso |