Discriminação de classes de teores de nitrogênio e de clorofila foliares e de produtividade do feijoeiro usando sistema de sensoriamento remoto de baixo custo / Leaf nitrogen and chlorophyll contentsand yield of common beans discrimination using low cost remote sensing system

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

14/10/2011

RESUMO

Objetivou-se desenvolver classificadores com base em diferentes combinações de bandas e índices de vegetação de imagens originais, segmentadas e reflectâncias, para discriminação de teores de nitrogênio e clorofila foliares e produtividade do feijoeiro, definindo a melhor época e as melhores variáveis.A primeira fase deste trabalho consistiu em avaliar um sistema de calibração radiométrica e estudar a relação entre os índices de vegetação e o índice de área foliar. O experimento foi conduzido com os tratamentos arranjados num fatorial 3 x 4, três doses de nitrogêniona semeadura (0, 20 e 40kg ha-1) e quatro doses de nitrogênio em cobertura (0, 20, 40 e 60kg ha-1), com cinco repetições, segundo o delineamento em blocos casualizados, no Setor de Agronomia da Universidade Federal de Viçosa Campus Florestal, em Florestal-MG, no período de março a julho de 2010, safra do feijão da seca.Foi utilizado um sistema de sensoriamento remoto constituído por um balão a gás hélio e duas câmeras digitais de pequeno formato. Além das bandas isoladamente, foram testados quatro índices de vegetação: da razão simples (RS), da diferença normalizada (NDVI), da diferença normalizada utilizando a banda do verde (GNDVI) e o da absorção de clorofila modificado (MCARI1). O sistema de calibração radiométrica foi capaz de corrigir as variações nas intensidades dos pixels causadas pelas mudanças de iluminação do ambiente. Os modelos de regressão dos índices de vegetação em função do logarítmico do índice de área foliar foram os que tenderam apresentar os melhores ajustes para explicar a relação em estudo, ou seja, maiores valores para o teste F da regressão e maiores valores dos coeficientes de determinação.Os classificadores demonstraram serem eficientes na discriminação de teores de nitrogênio e clorofila foliares e produtividade. A melhor época para discriminar teor de nitrogênio foliar foi aos 13 DAE (dias após a emergência). Os melhores classificadores para esta época utilizaram como entrada dois índices em imagens reflectância segmentada, um índice relacionado com a estrutura do dossel e outro relacionado com a clorofila, com Kappa variando entre 0,26 a 0,31. Para discriminar teor de clorofila foliar, a melhor época foi aos 21 DAE. O melhor classificador utilizou como entrada duas imagens originais, uma da banda vermelha e outra da banda azul, com Kappa de 0,47. Para discriminar as classes de produtividade, os classificadores testados no início de desenvolvimento do feijoeiro, ou seja, aos 13 e 26 DAE, foram as mais recomendadas. O melhor classificador aos 13 DAE utilizou como entrada uma banda do verde, em imagem segmentada, com Kappa de 0,22. O melhor classificador aos 26 DAE utilizou a combinação de duas bandas do visível, R e G, em imagens originais, com Kappa de 0,21.

ASSUNTO(S)

engenharia agricola Índices de vegetação agricultura de precisão precision agriculture vegetation indices

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