Rogério Pereira Simões, Geraldo Antonio de Oliveira, Josemar Alves dos Santos, Lucas Peres Angelini
Nos últimos anos, vários estudos foram publicados explorando a aplicação de técnicas de sensoriamento remoto por satélites na cultura da cana-de-açúcar com o objetivo de otimizar a produção, monitorar as condições hídricas e prever a qualidade da matéria-prima contribuindo para um manejo eficiente, sustentável e lucrativo. O sensoriamento remoto, com base em estudos e revisões atuais, surge como uma alternativa promissora, fornecendo dados espaciais e temporais que aliados a técnicas eficientes de análise de dados e aprendizado de máquina (LM) contribuem para uma determinação mais precisa do ponto de maturação, sugerindo um momento ideal para a colheita. Este estudo fornece uma visão geral da pesquisa sobre a utilização de sensoriamento remoto por satélites no cultivo de cana-de-açúcar discutindo os avanços e desafios das abordagens, descrevendo, também, a confiabilidade dos dados fornecidos pelos satélites Landsat e Sentinel-2 que permitem monitoramento econômico de vários fatores no cultivo da cana-de-açúcar, principalmente os relacionados à maturação, fornecendo informações espectrais e multitemporais bastante precisas, permitindo abordagens poderosas de aprendizado de máquina (LM) como o algoritmo de floresta aleatória (RF) para determinação eficiente do crescimento, saúde e rendimento da cana-de-açúcar.