Boletim de monitoramento agrícola da soja a partir de índices de vegetação para o oeste baiano (2025)
- Authors:
- Autor USP: GROUS, ELLEN - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; IMAGEAMENTO DE SATÉLITE; MONITORAMENTO; SENSORIAMENTO REMOTO; SOJA
- Keywords: NDVI
- Language: Português
- Abstract: O Brasil possui grande destaque na produção mundial de alimentos e, entre suas vastas áreas produtivas, destaca-se o MATOPIBA, uma região agrícola que abrange o oeste da Bahia, responsável pela produção de 8,84 milhões de toneladas de soja na safra 2024/25. O monitoramento de culturas no Brasil ainda é realizado com levantamentos em campo por órgãos oficiais, como o IBGE, MAPA e CONAB, o que torna o auxílio aos produtores custoso e subjetivo. Nesse sentido, o uso de sensores remotos, sistemas de monitoramento por satélite e índices de vegetação (IVs) podem contribuir para as técnicas produtivas e acompanhamento da lavoura. Este projeto teve por objetivo explorar a capacidade do uso de imagens do satélite Sentinel-2 e dos índices NDVI, NDRE1 e NDMI para a elaboração de um boletim de monitoramento agrícola da soja para o oeste baiano. A metodologia do trabalho consistiu em identificar as áreas de soja dos 12 municípios da área de estudo, realizar o processamento das imagens do Sentinel-2, calcular os IVs, obter os dados de precipitação dos últimos 30 anos e de outubro de 2025, criar os gráficos de composição com as séries temporais dos índices e precipitação, calcular a anomalia para o NDVI, criar um mapa com a avaliação do vigor de cada município e prospectar o boletim de monitoramento. Além disso, também foi feita a relação entre os resultados do NDVI com a produtividade real do IBGE para a soja. No geral, o NDVI apresentou padrão similar ao NDRE, enquanto que o NDMI corroborou para o estresse hídrico na região, apontado pela precipitação de outubro, que ficou abaixo da média histórica para todos os municípios. A princípio, o boletim de monitoramento agrícola foi prospectado com os resultados obtidos, incluindo apenas o NDVI como índice, e sua divulgação foi realizada nas redes sociais. Em outubro de 2025, o município de Jaborandi apresentou o maior vigor vegetativo para o NDVI (0,30), NDRE1 (0,20) eNDMI (-0,07) em comparação às demais cidades avaliadas. Na escala avaliativa de outubro, foi o único a ser classificado como estável. Quanto à relação do NDVI com a produtividade real da soja, o maior coeficiente de determinação obtido foi para o ano de 2020 (R2 = 0,63). Foi possível explorar efetivamente a capacidade das imagens do Sentinel-2 e dos IVs selecionados para prospectar um boletim de monitoramento agrícola para o oeste baiano e divulgá-lo. Os resultados obtidos evidenciam o potencial do sensoriamento remoto para o acompanhamento e planejamento de safras
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2025
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ABNT
GROUS, Ellen. Boletim de monitoramento agrícola da soja a partir de índices de vegetação para o oeste baiano. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2025. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5b182917-afcb-4775-a4fe-0539e6c8ce7e/TCCEllenGrous.pdf. Acesso em: 11 jan. 2026. -
APA
Grous, E. (2025). Boletim de monitoramento agrícola da soja a partir de índices de vegetação para o oeste baiano (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5b182917-afcb-4775-a4fe-0539e6c8ce7e/TCCEllenGrous.pdf -
NLM
Grous E. Boletim de monitoramento agrícola da soja a partir de índices de vegetação para o oeste baiano [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5b182917-afcb-4775-a4fe-0539e6c8ce7e/TCCEllenGrous.pdf -
Vancouver
Grous E. Boletim de monitoramento agrícola da soja a partir de índices de vegetação para o oeste baiano [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5b182917-afcb-4775-a4fe-0539e6c8ce7e/TCCEllenGrous.pdf
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