Os ambientes produtivos são um dos principais fatores que afetam a produtividade da cultura da cana-de-açúcar. Deste modo, testes experimentais envolvendo diferentes cultivares em locais produtivos distintos são essenciais. As tecnologias que envolvem o uso de aeronaves remotamente pilotadas em conjunto com câmeras multiespectrais têm auxiliado no monitoramento das lavouras agrícolas de diversas culturas. Deste modo, o objetivo deste trabalho foi avaliar como os dados de sensoriamento remoto, obtidos com um sensor multiespectral, podem auxiliar no monitoramento ao longo do tempo de um experimento com cultivares de cana-de-açúcar em ambientes produtivos distintos. Para isso, foram plantadas 16 cultivares em dois ambientes produtivos diferentes (alto e baixo). Para a coleta de dados, uma câmera multiespectral foi embarcada em uma aeronave remotamente pilotada e realizaram-se três coletas de dados espectrais ao longo do ensaio experimental. Deste modo, foram obtidos os principais índices espectrais e o índice de fechamento da cultura. Foram realizadas também duas coletas de dados biométricos para auxiliar nas análises. Ao término do experimento, foram obtidos os dados de produtividade. Os dados entre as duas áreas foram comparados utilizando o teste t de Student ao nível de p < 0,05. O índice SFDVI (Spectral Feature Depth Vegetation Index) permitiu uma boa diferenciação entre os valores comparados entre as duas áreas nas duas primeiras coletas de dados. Assim como os índices que utilizam a banda Green em suas fórmulas, como o GRVI (Green Red Vegetation Index) e o ExG (Excess Greenness). Alguns índices que utilizam fatores de correção, como o SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) e OSAVI (Optimized Soil Adjusted Vegetation Index), mostraram média maior em uma área do que na outra, indicando que estes índices podem ser usados em determinadas épocas do crescimento da cana-de-açúcar. O índice de fechamento permitiu identificar quais cultivares tiveram maior cobertura do dossel em cada área. A utilização de drones para o monitoramento de cultivares de cana-de-açúcar mostrou-se uma técnica eficaz que pode ser utilizada em experimentos agrícolas, pois permitiram detectar diferenças entre os dois locais de cultivo, além de identificar características interessantes das cultivares.

Productive environments are one of the main factors affecting the productivity of sugarcane cultivation. Thus, experimental tests involving different cultivars in distinct productive locations are essential. Technologies involving the use of remotely piloted aircraft coupled with multispectral cameras have assisted in monitoring agricultural fields across various crops. Therefore, the objective of this study was to evaluate how remote sensing data obtained through a multispectral sensor can aid in the monitoring over time of an experiment with sugarcane cultivars in distinct productive environments. To this end, 16 cultivars were planted in two different productive environments (high and low). For data collection, a multispectral camera was mounted on a remotely piloted aircraft, and three spectral data collections were conducted throughout the experimental trial. Consequently, the main spectral indices and the canopy closure index were obtained. Two biometric data collections were also performed to assist in the analyses. At the end of the experiment, productivity data were acquired. The data from the two areas were compared using the Student's t-test at a level of p<0.05. The SFDVI (Spectral Feature Depth Vegetation Index) enabled a good differentiation between the compared values from the two areas in the first two data collections. Similarly, indices that utilize the Green band in their formulas, such as the GRVI (Green Red Vegetation Index) and ExG (Excess Greenness), were effective. Some indices that use correction factors, such as SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), and OSAVI (Optimized Soil Adjusted Vegetation Index), showed higher averages in one area than in the other, indicating that these indices can be used at certain stages of sugarcane growth. The closure index helped to identify which cultivars had greater canopy coverage in each area. The use of drones for monitoring sugarcane cultivars proved to be an effective technique that can be utilized in agricultural experiments, as it allowed for the detection of differences between the two cultivation sites, in addition to identifying interesting characteristics of the cultivars.