Predicting soybean grain yield using aerial drone images

AUTOR(ES)
FONTE

Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental

DATA DE PUBLICAÇÃO

2022

RESUMO

RESUMO O estudo objetivou avaliar a capacidade de índices de vegetação (IV) obtidos de imagens aéreas por veículo aéreo não tripulado em estimar a produtividade de grãos de soja, nas condições de solo e clima da microrregião de Teresina, Piauí, Brasil. Avaliou-se a cultivar de soja BRS-8980, em estádio R5, submetida a dois regimes hídricos (RH) (100 e 50% da evapotranspiração da cultura - ETc) e dois níveis de N (com e sem suplementação de N). O delineamento experimental foi o de blocos ao acaso, em parcelas subdivididas, sendo as parcelas os regimes hídricos e as subparcelas os níveis de nitrogênio, com cinco repetições. Cada parcela continha 20 linhas de 4,5 m de comprimento, espaçadas de 0,5 m entre linhas, com área de 45 m² e uma área útil para avaliação da produtividade de grãos de 6 m². Avaliaram-se 20 IV obtidos de imagens aéreas de câmera multiespectral, os quais foram correlacionados com medidas de produtividade de grãos em campo. Adotaram-se análises de correlação de Pearson, de regressão linear e de autocorrelação espacial (índice I de Moran global e local) para geração e análise de desempenho dos IV na predição da produtividade de grãos. Para validação dos modelos de regressão linear, usou-se os índices R2, RMSE e nRMSE. O modelo de predição baseado no EVI-2 apresenta elevada aleatoriedade espacial, para todos os tratamentos avaliados, e menores erros de predição iguais a 149,68 kg ha-1 (sem suplementação de N) e 173,96 kg ha-1 (com suplementação de N).

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