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Previous issue date: 2018-07-27 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Técnicas de Sensoriamento Remoto estão sendo aplicadas na agricultura e tem demonstrado grande potencial em seu uso por apresentar ótimas vantagens, tais como, método não destrutivo, rápido, obtenção de dados em tempo real, proporciona o monitoramento da variabilidade temporal da cultura ao longo dos estádios de crescimento da planta, dentre outras. Assim, os objetivos deste trabalho foram: (i) determinar qual estádio de desenvolvimento da cultura obtêm-se o tempo ótimo de coleta das leituras dos sensores por meio das melhores correlações entre os indicadores de qualidade (índices de vegetação x biomassa fresca e seca, largura de dossel, índice de clorofila, produtividade e maturação); (ii) comparar os índices de vegetação (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI, Normalized Difference Red-Edge Index - NDRE, e Inverse Ratio Vegetation Index - IRVI) por meio do monitoramento da variabilidade temporal nas culturas do amendoim e da soja, proporcionará as melhores qualidades de leitura ao longo do processo; (iii) avaliar o comportamento dos índices de vegetação (NDVI e NDRE) com a biomassa fresca e seca, o índice de clorofila e a produtividade para a cultura da soja e do amendoim, como também, verificar a evolução destes índices por meio do estádio de desenvolvimento das culturas. Os experimentos foram realizados na safra de 2016/17, para o estudo do comportamento espectral das culturas da soja e do amendoim como também da variabilidade temporal dos índices de vegetação, em áreas agrícolas nos municípios de Dumont e de Jaboticabal, estado de São Paulo, Brasil. O delineamento experimental dos experimentos foi baseado no Controle Estatístico de Qualidade – CEQ. Nos experimentos de amendoim e da soja incluíram 63 e 65 pontos amostrais, respectivamente, com GRID 30 x 30 m. As avaliações foram realizadas aos 30, 45, 60, 75 e 90 dias após a semeadura (DAS), correspondendo desde o estádio vegetativo das culturas até o R6, por meio do sensoriamento remoto a nível de coleta terrestre com a utilização de dois sensores de dossel (GreenSeeker e OptRX) para a análise do comportamento dos indicadores de qualidade, como a biomassa fresca e seca, índice de clorofila, produtividade e os índices de vegetação (NDVI e NDRE). Os índices de vegetação NDRE e NDVI apresentaram alto potencial para a detecção no monitoramento das culturas da soja e do amendoim durante o estádio de desenvolvimento, principalmente o NDRE por ser menos sensível a saturação da sua leitura com o incremento da biomassa. O tempo ótimo de leitura de acordo com as análises de correlação e regressão apresentaram que aos 45 e 60 DAS (estádio de desenvolvimento R1 e R2 do amendoim, e da soja V5 e V6) mostraram os melhores valores. Houve interferências entre as culturas nas leituras dos sensores por apresentarem comportamento espectral diferente em virtude da morfologia e fisiologia vegetal se diferirem. / Remote Sensing Techniques are being applied in agriculture and have demonstrated great potential in their use because they present great advantages, such as non-destructive method, fast, obtaining data in real time provides the monitoring of the temporal variability of crop growth stages, among others. Thus, the objectives of this work were: (i) to determine the crop growth stages, the optimal time for collecting the sensor readings was obtained through the best correlations between the quality indicators (vegetation indices x fresh and dry biomass, canopy width, chlorophyll index, yield and maturation); (ii) to compare vegetation indices (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI, Normalized Difference Red-Edge Index - NDRE, and Inverse Ratio Vegetation Index - IRVI) by monitoring temporal variability in peanut and soybean crops, determining which of them obtained the best reading qualities throughout the process; (iii) to evaluate the behavior of vegetation indices (NDVI and NDRE) with fresh and dry biomass, chlorophyll index and yield for soybean and peanut, as well as to verify the evolution of these indices through the stage development. The experiments were performed on the 2016/17 season to study the spectral behavior of the soybean and peanut crops as well as the temporal variability of vegetation indices in agricultural areas in the municipalities of Dumont and Jaboticabal, in the state of São Paulo, Brazil. The design of experiments was based on the basic assumptions of the Statistical Quality Control – SQC, containing 63 and 65 sample points with GRID 30 × 30 m. The parameters were evaluated at 30, 45, 60, 75, and 90 days after sowing (DAS), from vegetative stages to R6, by means of proximal sensing using the GreenSeeker and OptRX sensors for the analysis of the behavior of quality indicators, such as fresh and dry biomass, chlorophyll index, yield and vegetation indices (NDVI and NDRE). The NDRE and NDVI presented high potential for detection and monitoring of soybean and peanut crops during the growth stage, especially NDRE because it is less sensitive to the saturation reading with the increase of the biomass. The optimal time according to the correlation and regression analyzes showed that at 45 and 60 DAS (peanut development stages R1 and R2, and soybean V5 and V6) showed the best values. There were interferences between crops in the sensor readings because they presented different spectral behavior because of physiological and morphological plant if they differ. / CNPq: 142367/2015-0
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/155945 |
| Date | 27 July 2018 |
| Creators | Carneiro, Franciele Morlin [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Furlani, Carlos Eduardo Angeli |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 600 |
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