Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais

The main objective of this work was to evaluate the linear regression between spectral response and soybean yield in regional scale. In this study were monitored 36 municipalities from the west region of the states of Parana using five images of Landsat 5/TM during 2004/05 season. The spectral response was converted in physical values, apparent and surface reflectances, by radiometric transformation and atmospheric corrections and both used to calculate NDVI and GVI vegetation indices. Those ones were compared by multiple and simple regression with government official yield values (IBGE). Diagnostic processing method to identify influents values or collinearity was applied to the data too. The results showed that the mean surface reflectance value from all images was more correlated with yield than individual dates. Further, the multiple regressions using all dates and both vegetation indices gave better results than simple regression.

O trabalho teve o objetivo de avaliar modelos lineares de regressão entre resposta espectral e produtividade em soja, na escala regional. Para isso, foram monitorados 36 municípios do oeste do Paraná, utilizando cinco imagens do satélite Landsat 5/TM da safra de 2004/2005. Foram realizados os procedimentos de transformação radiométrica e correção atmosférica nas imagens, determinando valores físicos das refletâncias aparente e de superfície. Posteriormente, foram calculados os índices de vegetação NDVI e GVI, os quais, por meio de regressões lineares simples e múltiplas, compararam-se com as produtividades oficiais dos municípios, obtidas das estatísticas IBGE. Aplicou-se também uma análise de diagnóstico, para detectar pontos influentes e de colinearidade. Os resultados mostraram que a média dos valores de NDVI e GVI de todas as imagens foi mais bem relacionada com a produtividade do que para cada data separadamente. O uso de regressões múltiplas com os dois índices, em todas as datas, propiciou melhores resultados de relação com a produtividade.

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