A estimativa da produtividade da cana-de-açúcar antes da colheita é importante para o planejamento das operações agrícolas e para a gestão da produção. O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho do algoritmo Random Forest na classificação da produtividade, utilizando diferentes combinações de dados espectrais, agronômicos e ambientais ao longo da safra. A área de estudo está localizada nos municípios de Pratânia e Lençóis Paulista, estado de São Paulo. Foram utilizadas imagens do sensor OLI, a bordo do satélite Landsat 8, para obtenção dos índices NDVI, EVI e MSAVI2 em períodos correspondentes a aproximadamente 90 e 180 dias antes da colheita, além da última imagem disponível antes da colheita. Também foram consideradas informações de solo, variedade, estágio da cultura, declividade e orientação de vertentes, combinadas em 12 configurações de entrada. As classificações foram realizadas por meio de validação cruzada em 10 grupos e avaliadas pelo percentual de classificações corretas e pelo índice Kappa. A configuração contendo todas as variáveis apresentou 87,9%, 87,38% e 82,93% de classificações corretas nos períodos inicial, intermediário e final da safra, respectivamente, com Kappa de 0,8. A configuração que utilizou os índices de vegetação obtidos aproximadamente 180 dias antes da colheita, juntamente com solo, variedade, estágio da cultura, declividade e aspecto, apresentou 85,2%, 84,82% e 81,58% de classificações corretas nos mesmos períodos, respectivamente, também com Kappa de 0,8. Dessa forma, a utilização dos índices de vegetação de uma única época permitiu manter resultados próximos aos obtidos com o conjunto completo, inclusive com informações espectrais adquiridas aproximadamente 180 dias antes da colheita.

A madeira trata-se de um material natural considerado ortotrópico (em escala macroscópica), apresentando propriedades distintas em três direções (longitudinal, radial e tangencial). Além disso, tal material exibe distintos comportamentos sob diferentes estados de tensão: dúctil sob compressão e frágil sob tração e cisalhamento. Embora o critério de escoamento de Hill seja comumente utilizado para representar a plasticidade da madeira em simulações numéricas, ele não captura a falha progressiva, o que motiva o desenvolvimento de modelos constitutivos baseados na mecânica do dano. Entretanto, a implementação, verificação e validação desses modelos é pouco explorada. Este estudo visa verificar e validar a implementação, em uma sub-rotina UMAT, de um modelo ortotrópico de elastoplasticidade com dano para madeira, baseado na formulação proposta por Sandhaas (2012) e acoplado ao critério de escoamento elastoplástico de Hill. O modelo implementado em Fortran 77 para o Abaqus/Standard, primeiramente, foi verificado por meio de testes de elemento único e, posteriormente, validado com ensaios experimentais sob tração e compressão uniaxial. A verificação confirmou a correta implementação da subrotina (valores RMSE próximo de zero e R² próximo de 1), bem como a validação demonstrou reproduzir o comportamento da madeira de acordo com os resultados experimentais (RMSE de 0,0233 a 0,338 MPa para tração e de 0,00283 MPa para compressão). Portanto, tal proposta de verificação e validação apresentada contribui para orientar a aplicação futura de modelos constitutivos de madeira em análises numéricas mais complexas de estruturas de madeira, como painéis de madeira laminada cruzada (CLT).