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O agronegócio tem peso determinante na economia do Brasil e o seu planejamento estratégico depende da disponibiliza‡Æo de dados precisos sobre previsÆo de safras. A proposi‡Æo de métodos objetivos que possam ser incorporados a metodologia de estimativa de safras (área cultivada e produtividade) dos órgÆos oficiais incluindo a distribui‡Æo regional e espacial das culturas, têm sido pesquisadas e testadas, com relativo êxito, com o uso de sensoriamento remoto. É possível com imagens de satélite conhecer e entender a dinâmica espa‡o-temporal da atividade agrícola e tornar o sistema atual de previsÆo de safras mais eficiente e dinâmico. Este estudo mostra ser possível mapear as culturas agrícolas com imagens de índices de vegeta‡Æo com elevada acurácia espacial. Explana que o uso de séries temporais destas imagens permite estimar datas do ciclo fenológico das culturas agrícolas, imprescindíveis para que a realiza‡Æo de estimativas de produtividade das culturas com modelos seja mais assertiva e confiável. Portanto, o foco deste trabalho, foi usar sensoriamento remoto para realizar estimativas de área e produtividade de culturas agrícolas.

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Jerry Johann tem gradua‡Æo, mestrado e doutorado em Engenharia Agrícola e atua em ensino e pesquisas relacionadas ao agronegócio, principalmente em temas de previsÆo de safras agrícolas com uso de técnicas de geoprocessamento, sensoriamento remoto, minera‡Æo de dados e estatística espacial de área.

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