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Previous issue date: 2015-09-22 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The common bean (Phaseolus vulgaris L.) is a main component of Brazilian population diet, and is among of the four most economically important annual crop in Brazil. Given the social and economic importance of the bean, the development of methods to enable the condition monitoring of plants is necessary. In this context arises the remote sensing, in which the interaction of the electromagnetic spectrum with vegetables results in absorption, reflection or transmission of energy. For remote sensing the reflected energy is the main object of study. The energy after interaction is reflected in different wavelengths, which combinations give rise to the vegetation index. There are several vegetation index obtained from remote sensing, among them one of the most used is the normalized difference vegetation index (NDVI). Remote sensing has become an important tool for researchers, mainly to government action, since it identifies and monitor crops, harvest time, make projections and supervise the environment. According to the above, the objective of this study was to evaluate the efficiency of the NDVI vegetation index in determining leaf area index, total dry biomass, stem dry matter and leaf dry matter of four common bean genotypes. The experiment was conducted in the field, at the National Rice and Beans Research Center of Brazilian Agricultural Research Corporation (EMBRAPA), located in Santo Antônio of Goiás. Was used the randomized block design in a 24 factorial design, two sowing dates and four genotypes, in four replications. Sowing dates were 05.17.2013 and 07.03.2013. The genotypes used were: BRS Pérola, Bat 477, BRS Pontal and BRS Agreste. Obtaining the NDVI occurred with radiometric sensor field. The leaf area index (LAI), total dry matter (TDM), stem dry matter (SDM) and leaf dry matter (LDM) were determined with the collection of five plants per meter, which separated the stems and leaves. The leaf area was measured with a photoelectric integrator. According to the results it was observed that at 40 days after emergence NDVI were saturated for two sowing dates. The LAI, the TDM, SDM and LDM for each genotype, were well estimated from NDVI. The root mean square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) were more suitable for assessing the quality of the models within the same biophysical parameters. Despite the genotype and sowing date have affected the adjustment of models, it is possible to estimate the biophysical characteristics from bean with a linear generic model. Among the culture biophysical indicators the SDM was the best parameter estimated overall model and the LDM was the worst. / O feijão-comum (Phaseolus vulgaris L.) é um dos principais componentes da dieta da população brasileira e está entre as quatro culturas economicamente importantes no Brasil, dentre as culturas anuais. Dada à importância social e econômica do feijoeiro, é necessário o desenvolvimento de métodos que possibilitem o monitoramento das condições das plantas. Nesse contexto surge o sensoriamento remoto, no qual a interação do espectro eletromagnético com os vegetais resulta em absorção, reflexão ou transmissão da energia. Para o sensoriamento remoto a energia refletida é o principal objeto de estudo. A energia
após interação é refletida em diversos comprimentos de onda, cujas combinações dão origem aos índices de vegetação. Diversos são os índices de vegetação obtidos a partir do sensoriamento remoto, dentre eles um dos mais utilizados é o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI, normalized difference vegetation index). O sensoriamento remoto tem se tornado uma importante ferramenta para pesquisadores e, principalmente, para ações governamentais, pois permite identificar e monitorar culturas, realizar acompanhamento das safras, fazer projeções e fiscalizar o uso do ambiente. De acordo com o exposto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do índice de vegetação NDVI na determinação da área foliar, matéria seca total de plantas, matéria seca de colmo e matéria seca de folha de quatro genótipos de feijão-comum. O experimento foi conduzido em campo, no Centro Nacional de Pesquisa da Embrapa Arroz e Feijão, fazenda Capivara, localizado no município de Santo Antônio de Goiás. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso em esquema fatorial 2x4, duas datas de semeadura e quatro genótipos. Utilizaram-se quatro repetições. As datas de semeadura foram 17/05/2013 e 03/07/2013. Os genótipos utilizados foram: BRS Pérola, Bat 477, BRS Pontal e BRS Agreste. A obtenção do NDVI ocorreu com sensor radiométrico de campo. A determinação do índice de área foliar (IAF), matéria seca total de plantas (MST), matéria seca do colmo (MSC) e matéria seca de folha (MSF) foi realizada com a coleta de cinco plantas por metro, das quais se separou os caules e folhas. Para a determinação da área foliar utilizou-se um integrador de área foliar fotoelétrico. De acordo com os resultados foi possível observar que aos 40 dias após a emergência o NDVI apresentou saturação para as duas datas de semeadura. O IAF, a MST, a MSC e a MSF, para cada genótipo, foram bem estimadas a partir do NDVI. A raiz do erro quadrático médio (RMSE) e o erro absoluto médio (MAE) se mostraram mais satisfatórios para a avaliação da qualidade dos modelos dentro dos mesmos parâmetros biofísicos. Apesar dos fatores genótipos e data de semeadura terem afetado os ajustes dos modelos, é possível estimar os parâmetros biofísicos da cultura do feijoeiro utilizando-se um modelo genérico. Entre os indicadores biofísicos da cultura a MSC foi o melhor parâmetro estimado no modelo geral e a MSF foi o pior.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/6421 |
| Date | 22 September 2015 |
| Creators | Santana, Arthur Vieira de |
| Contributors | Heinemann, Alexandre Bryan, Heinemann, Alexandre Bryan, Cunha, Patrícia Pinheiro da, Stone, Luis Fernando |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Agronomia (EAEA), UFG, Brasil, Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos - EAEA (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 842119561133988381, 600, 600, 600, 600, 4500684695727928426, -3091138714907603907, -2555911436985713659 |
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