Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-03-09T10:57:16Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 198191 bytes, checksum: 8afcac8c218835af92f53b55d28582f4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-09T10:57:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 198191 bytes, checksum: 8afcac8c218835af92f53b55d28582f4 (MD5) Previous issue date: 2005-02-21 / O feijão era tido como cultura típica de pequenos produtores, sendo em sua maioria, usado como cultura de subsistência. Porém, nos últimos anos, o feijão tem sido plantado por grandes produtores com o uso de uma agricultura tecnificada. O nitrogênio (N) é um dos principais nutrientes para o feijoeiro, sendo sua deficiência bastante comum. Visualmente, a identificação dessa deficiência é feita pela observação de uma clorose nas folhas, que se inicia pelas mais velhas, possibilitando assim o uso da reflectância espectral das culturas na detecção da deficiência de N. Este trabalho teve como objetivo geral o desenvolvimento de um sistema para determinar o status da deficiência do nitrogênio no feijoeiro. E como objetivos específicos: avaliar índices espectrais das imagens como descritores para discriminar diferentes doses de nitrogênio; desenvolver um classificador estatístico para distinguir as diferentes doses de nitrogênio aplicadas; avaliar a possibilidade de utilização do medidor de clorofila na determinação da deficiência de N; e comparar o desempenho dos blocos de imagens e dos valores SPAD na avaliação do status do nitrogênio no feijoeiro. O trabalho foi conduzido em casa de vegetação localizada no campus da UFV, com 5 tratamentos (0, 50,100, 150 e 200 kg de N ha -1 ), com 10 repetições, totalizando 50 vasos com 8dm3 de material de solo cada um. O cultivo foi realizado em vasos para que houvesse melhor controle das quantidades aplicadas de nutrientes. Cada vaso teve três plantas do feijoeiro comum, Phaseolus vulgaris. Devido ao fato de o nitrogênio ser um nutriente de alta mobilidade no solo, a dose foi aplicada em duas etapas: uma no ato do plantio, correspondendo a um terço do total e o restante aos 20 dias após a germinação. Os demais nutrientes foram misturados com o material de solo de maneira uniforme em todos os vasos. A quantidade usada foi calculada com base nos resultados da análise de solos. Os vasos foram dispostos em um delineamento inteiramente casualizado, em parcelas subdivididas no tempo: as doses foram alocadas nas parcelas e a época, nas subparcelas. Foi feita uma irrigação diária para que não houvesse nenhuma influência do déficit hídrico nas plantas. Para validação do nível de deficiência de nitrogênio na planta, foram feitas análises foliares de cada tratamento aos 50 DAE (dias após a emergência). As imagens foram obtidas por uma câmera de vídeo digital colorida da marca JAI, modelo CV-M7+CL, padrão CamLink ® , com um CCD de 2/3” e salvas no formato TIFF (“tagged image file format”) com uma resolução de 1380 (h) x 1030 (v) pixels. Foi usada também uma lente manual da marca Tamron, modelo 23FM25L, com distância focal de 25mm. Os seguintes índices foram calculados: excesso de verde; vermelho normalizado; verde normalizado; e razão verde-vermelho. As diferentes doses de nitrogênio influenciaram os valores SPAD, porém a classificação com esses valores só foi favorável aos 50 DAE. As análises foliares tiveram uma correlação positiva com os valores SPAD, com um R = 0,72. Os blocos de imagens que proporcionaram os melhores resultados, foram os sub- blocos de 20x20 pixels, com destaque para os sub-blocos das imagens aos 30 e 50 DAE, quando foram alcançados valores de exatidão global de 74% e um coeficiente Kappa de 0,67 para os dois períodos. / The bean is a typical crop of small farms using low technology and, in most cases, cultivated for own consume. However, in the last years, the bean crop has been introduced in big scale farms using high technical agriculture. The Nitrogen (N) is an essential element for the plants and its lack is observed in almost all kinds of soil. The identification of this deficiency usually is made by visual diagnoses of leaf color changing that begin on the older leafs. This makes possible to use the crop reflectance to detect the Nitrogen deficiency. The main objective of this work was to develop a system to detect the bean plant nitrogen deficiency. The specific objectives were: to evaluate image spectral indexes as feature to detect Nitrogen levels of bean plant; to develop a statistical classifier for discriminate of different nitrogen levels; and to examine the possibility to use a chlorophyll meter in the detection of Nitrogen deficiency. The work was conduced in a greenhouse, located in UFV campus, with 5 treatments (0, 50, 100, 150 and 200 kg of N.ha -1 ) with 10 repetitions, totalizing 50 vases with 8dm3 of soil. Each vase had three bean plants (Phaseolus vulgaris). Due to the high mobility of Nitrogen, it was applied in two steps: one at the seeding, corresponding for a third part of the total, and the rest at 20 days after the germination. The other nutrients were applied uniformly in all vases according to the soil analysis results. The vases where put in completely randomized design in a split plot time-in parcel. The doses where put in the parcel and, in time, at the sub-parcel. The vases were irrigated daily to prevent an eventual water deficit in the plants. It was made a leaf analysis in all vases at 50 DAE (days after emergency). Images were taken with a JAI colored digital camera, model CV – M7 + CL, CamLink ® standard, with a 2/3”CCD. The images were stored in TIFF (tagged image file format) file format. The image size was 1380 (h) x 1030 (v) pixels. A manual Tamron lens, model 23FM25L, with a 25 mm focal distance was also used. The following spectral indexes were calculated: excess of green; normalized red; normalized green and; green and red ratio. It was observed that different applied Nitrogen doses influences the SPAD values, however the classification was favorable only at 50 DAE. The leaf analyses had a positive correlation with the SPAD values (R = 0.72). The best results when using the spectral indexes was with image block of 20x20 pixels. The overall accuracy and Kappa coefficient of the classifiers when using the spectral indexes were 74% and 0.67, respectively, at 30 and 50 DAE images. / Dissertação importada do Alexandria