Em um pomar jovem de laranja Hamlin, não irrigado, foi realizado um estudo que procurou investigar a potencialidade do levantamento dos padrões de variabilidade espacial e temporal da produção e da resposta espectral das árvores para o gerenciamento localizado da produção. A produção de 1471 árvores foi levantada em dois ciclos sucessivos, 2000/2001 e 2001/2002, e analisada por meio de técnicas geoestatísticas e análise de agrupamentos via lógica fuzzy. 52 árvores distribuídas ao longo de duas transeções foram selecionadas para o levantamento das variáveis área de projeção de copa, volume, altura, densidade foliar, DLLAI, área foliar e resposta espectral. Imagens multiespectrais de alta resolução espacial foram tomadas do pomar em três fases fenológicas distintas: durante a fase de repouso vegetativo, no início da fase de maturação dos frutos e logo após o florescimento do ciclo seguinte. Os índices de vegetação NDVI e SAVI e os níveis de cinza nas faixas do vermelho e do infravermelho próximo foram utilizados nas análises de regressão entre a resposta espectral e as variáveis. Os resultados mostraram que houve dependência espacial nos dois ciclos estudados, com maior dependência no ciclo em que as condições climáticas|) foram adversas. A dependência espacial tendeu a se manter no tempo, a despeito das grandes variações climáticas. Foi possível formar classes distintas de comportamento produtivo em função dos padrões de variabilidade espacial e temporal da produção. No entanto, as classes apresentaram baixa coerência espacial, o que dificulta o gerenciamento localizado da produção em nível de árvores individuais. A despeito disso, a resposta espectral esteve significativamente relacionada às classes formadas. Os parâmetros área de projeção de copa, volume, densidade foliar, DLLAI e área foliar não apresentaram relação significativa com a produção. Por outro lado, apresentaram relação significativa com a resposta espectral. Por sua vez, a resposta espectral apresentou relação significativa com a produção, especialmente, no ciclo em que as condições climáticas foram mais favoráveis. O índice de vegetação NDVI é o que melhor expressa as relações entre resposta espectral, parâmetros biofísicos e produção em pomares jovens de laranja Hamlin. A resposta espectral permitiu avaliar o potencial produtivo das árvores, entretanto, o levantamento de outros fatores, em particular daqueles relacionados ao solo, é recomendável para incrementar as relações. A tomada de imagens multiespectrais voltadas ao gerenciamento localizado da produção, tanto na época anterior, como posterior à fase de desenvolvimento vegetativo apresenta desempenho semelhante.

Yield data of 14 71 young Hamlin trees in a commercial grave were collected in 2 seasons, 2000/2001 and 2001/2002, for identifying the patterns of spatial and temporal yield variability. Geostatistical tools and fuzzy clustering were used for the analyses. Also, the projected crown area coverage, volume, height, foliage density, DLLAI, total leaf area, and spectral response data of 52 trees distributed along 2 transects were collected for studying the relationships between crown parameters, spectral response, and yield. Multispectral digital images of the grave area were captured by a high resolution video camera in 3 distinct phenological stages: during winter dormancy, beginning of the fruit maturation and just after the flowering period of the next season. NDVI, SA VI, red and infrared raw DN data were used in regression analyses between spectral response and variables. The results showed there was spatial dependence between pairs of yield data, especially when the climatic conditions were poor. Crass-sernivariogram showed the yield was consistently spatially dependent throughout the 2 seasons, despite the great climatic fluctuations. Fuzzy classification has identified general patterns of between-season variation within a field. But, these patterns correspond to regions poorly spatially coherent. Despite such behavior, spectral response of the trees was significantly related to these regions. Regression analyses showed poor relations between yield and projected crown area coverage, volume, height, foliage density, DLLAI, and total leaf area of the trees. But, spectral response was significantly related to crown parameters and yield. NDVI was found to relate better with the variables. Despite the significant relations between yield and spectral response, particularly when the climatic conditions are favorable, it is suggested the regression analyses should be separate by soil type to improve the relations. Taken multispectral digital images before or after the vegetative growth period were similar performed.