Resumo: Este estudo apresenta uma pesquisa sobre produtividade e monitoramento da cobertura de uso do solo, com foco na cana-de-açúcar, baseado em observações de sensoriamento remoto, coletadas por Synthetic Aperture Radar (SAR) e sensores ópticos. O estudo tem como objetivo fornecer novas discussões sobre técnicas e metodologias que permitem um monitoramento eficaz da produtividade da cana-de-açúcar e de sua expansão em larga escala ao longo do tempo. Este estudo faz parte de uma estrutura mais ampla de projetos de pesquisa, que possuem um objetivo geral de contribuir para uma sociedade de baseada na bioeconomia. O estado de São Paulo, Brasil, foi selecionado como área de estudo por ser uma das regiões mais importantes do mundo na produção de cana-de-açúcar, uma das culturas mais importantes para a produção de bioenergia. Como parte da pesquisa de monitoramento de produtividade, descrevemos detalhadamente os trabalhos de campo para a coleta de dados de cana de açúcar realizado em quatro áreas no estado de São de Paulo ao longo de um ano. Esses resultados são acompanhados de análises de qualidade das amostras, ilustrando sua confiabilidade das medições realizadas. Posteriormente, os dados de sensoriamento remoto de vários sensores ópticos e SAR (banda C e banda L) foram comparados com as medições realizadas em campo para desenvolver técnicas de monitoramento espacial da produtividade da cana de açúcar. Como parte da pesquisa de mapeamento, aplicamos uma adaptação do Modelo oculto de Markov para combinar dados SAR e observações ópticas. Uma atenção especial foi dada ao efeito da precipitação nas observações SAR e em certas condições da vegetação no desempenho do modelo. A pesquisa também discorre sobre as vantagens de se combinar dados SAR e observações ópticas. Posteriormente, foi demonstrada uma técnica que explora as flutuações do sinal SAR causadas por diferentes condições de umidade da superfície, a fim de melhorar a caracterização da vegetação. Finalmente, mostramos alguns exemplos de aplicações de nosso modelo no estado de São Paulo, desde os efeitos da seca em um reservatório de hidrelétrica, até mapas de ganhos e perdas de cobertura da terra ao longo de 15 anos no Estado Ver menos

Abstract: In this study, research on productivity and land cover monitoring is presented, with a focus on sugarcane, based on space-based remote sensing observations that were collected by Synthetic Aperture Radar (SAR) and optical sensors. The study aims to provide new insights into techniques and methodologies that allow for cost-efficient monitoring of sugarcane productivity and the wide-scale expansion of sugarcane over long time series. It is part of a wider framework of research projects, sharing the overarching goal to contribute to a biobased society. São Paulo state, Brazil, was selected as study area, primarily because it is one of the most prominent regions worldwide that hosts sugarcane, one of the most prominent crops for bio-energy production. As part of the productivity monitoring research we describe into detail the year-long sugarcane ground measurement campaign we conducted on four sugarcane fields in São Paulo state. These results are accompanied by detailed quality assessments, illustrating their reliability when collecting such measurements. Subsequently, remote sensing signals from various (C-band and L-band) SAR and optical satellites are compared to the ground reference measurements to develop space-based sugarcane productivity monitoring techniques. As part of the mapping research, we apply an adaptation of the Hidden Markov to combine SAR and optical observations. Special attention is paid to the effect of precipitation during SAR observations on and to certain vegetation conditions on the model¿s performance. The research also provides insights into the advantages when combining SAR and optical observations. Subsequently, a technique is demonstrated exploiting SAR signal fluctuations caused by varying surface wetness conditions in order to improve the characterization of vegetation. Finally, we show some examples of applications of our model in São Paulo state, from the effects of drought on a hydroelectric water reservoir to land cover gain and loss maps over 15 years in the state Ver menos