O atual sistema de previsão de safras para a cultura da cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.) usado no Brasil depende, em boa parte, de informações subjetivas, baseadas no conhecimento de técnicos do setor sucroalcooleiro e em informações sobre demanda de insumos na cadeia produtiva. Avaliou-se o uso de imagens decendiais de NDVI do sensor SPOT Vegetation e variáveis meteorológicas do modelo do ECMWF para inferir sobre os dados de produtividade oficiais registrados em municípios e safras previamente selecionados. Foram selecionados 20 municípios e sete safras compreendidas entre o período de 1999 e 2006. O ciclo de desenvolvimento da cultura foi dividido em quatro fases, de acordo com a fisiologia, gerando para cada fase atributos espectrais e meteorológicos. Foram selecionados os atributos mais relevantes para a classificação da produtividade média municipal e, por meio de árvore de decisão, a produtividade média municipal foi classificada. Valores extraídos do perfil temporal do NDVI entre os meses de dezembro e janeiro permitiram classificar a produtividade em três classes: abaixo da média, média e acima da média. Os resultados foram mais efetivos para as classes "média" e "acima da média", com acertos de 86,5 e 66,7%, respectivamente. O monitoramento de áreas canavieiras do estado de São Paulo por meio de imagens SPOT Vegetation permitiu inferir sobre a tendência da produtividade média municipal previamente.
NDVI; sensoriamento remoto; mineração de dados; previsão de safras
