Mapeamento da área cultivada e estimativa do rendimento de grãos de arroz irrigado a partir de modelos agrometeorológicos-espectrais para o Rio Grande do Sul

Abstract

O objetivo deste trabalho foi caracterizar a cultura do arroz irrigado no Rio Grande do Sul e testar uma metodologia para definir a área cultivada e para estimar o rendimento de grãos de arroz irrigado através do ajuste de modelos agrometeorológicos-espectrais. O estudo foi realizado para as seis regiões orizícolas do Rio Grande do Sul. O estudo foi realizado para as seis regiões orizícolas do Estado. Foram utilizados dados de rendimento de grãos de arroz irrigado, área cultivada, dados meteorológicos e imagens de NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) do sensor MODIS (Moderate resolution Imaging Spectroradiometer), de agosto a abril, das safras de 2000/01 até 2009/10. Os resultados mostraram que existem diferenças acentuadas entre as regiões orizícolas do Estado, relacionadas às estatísticas agrícolas da cultura do arroz irrigado. Existe tendência tecnológica de incremento no rendimento de grãos, tanto no Estado como um todo, quanto nas seis regiões orizícolas. A metodologia proposta para determinar a distribuição espacial e quantificar as áreas cultivadas com arroz irrigado é eficiente, e pode ser usada para fornecer dados de entrada em modelos agrometeorológicos-espectrais de estimativa de rendimento de grãos. Os perfis temporais de NDVI/MODIS obtidos são típicos de áreas agrícolas e indicam associação com as principais etapas de desenvolvimento da cultura. Os valores de NDVI são baixos no período de implantação, crescentes durante o desenvolvimento vegetativo, atingindo os valores máximos na floração e início de enchimento de grão, voltando a decrescer durante a maturação fisiológica dos grãos. A radiação solar, temperatura mínima do ar e NDVI estão associadas ao rendimento de grãos de arroz irrigado, em diversos períodos do desenvolvimento da cultura. Os modelos agrometeorológicos-espectrais para estimativa de rendimento de grãos, ajustados através da abordagem orientada pelas relações clima-planta, são adequados às estimativas em nível regional e podem introduzir objetividade ao sistema atual de previsão de safras. No entanto, o modelo elaborado para o Estado como um todo ainda necessita de melhorias.

The objective of this study was to characterize the irrigated rice crop at Rio Grande do Sul State and to test a methodology to define the cultivated area and to estimate the grain yield through the adjustment of the agrometeorological-spectral models. The study was developed for the six rice-growing regions of Rio Grande do Sul. Data of the irrigated rice grain yield, crop area, meteorological data and NDVI (Normalized Difference of Vegetation Index) images of MODIS (Moderate resolution Imaging Spectroradiometer) sensor, were used from August to April, from 2000/01 to 2009/10 crop season. The results showed that there are accentuated differences between the rice-growing regions of the State related to the agricultural statistics of irrigated rice crop. There are technological increasing tendency of grain yield, at the average State level as well as for the six ricegrowing regions. The proposed methodology to determine the spacial distribution and to quantify the irrigated rice crop areas is efficient, and can be used to provide input data on agrometeorological-spectral models to estimate grain yield. The obtained temporal profiles of NDVI/MODIS are typical of crop areas and are associated to the principal stages of culture development. The NDVI values are low in the implantation period, increasing during the vegetative development, reaching the maximum values at the flowering and at the beginning of the grain filling and decreasing during the grain physiological maturation. The solar radiation, minimum air temperature and NDVI are associated to the irrigated rice grain yield, in several crop development periods. The agrometeorological-spectral models to estimate irrigated rice grain yield, adjusted through at the orientated approach by the climate-plant relationships, are adequate to the estimates in regional levels and can introduce objectivity to the current harvests forecasts. However, the elaborated model for the Rio Grande do Sul as a whole still needs improvements.