Orientador: José Raimundo de Souza Passos / Banca: Lidia Raquel de Carvalho / Banca: Tadeu Antônio Fernandes da Silva Júnior / Banca: Anderson Antonio da Conceição Sartori / Banca: Sergio Augusto Rodrigues / Resumo: Plantios de eucalipto podem sofrer reduções na produção de até 48% devido à ferrugem das mirtáceas causada por Autropuccinia psidii. A identificação e quantificação da doença, ou fitopatometria, e o diagnóstico precoce de doenças é fator chave no manejo florestal. Em campo, o levantamento é realizado por amostragens, que alcançam apenas 5% da área total plantada e são realizadas por equipes de avaliadores por meio do uso de escalas diagramáticas. O uso do SIG na silvicultura tem sido bem-sucedido na detecção de diversos fatores considerados favoráveis às doenças. O termo Silvicultura de Precisão consiste na adoção de ferramentas de sensoriamento remoto embarcadas em distintas plataformas juntamente com sistemas computacionais para o processamento das múltiplas informações. Dentro do campo de sensores, uma plataforma alternativa para o diagnóstico é o emprego de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) com câmeras digitais de alta resolução espacial (pixels/cm²), apresentando diversas vantagens em relação aos dados advindos de satélites. Enquanto as informações espectrais coletadas por VANTs são misturas espectrais de dosséis, o espectroradiômetro pode coletar informações de objetos, ao nível de folha, sendo assim uma importante ferramenta para comparação de resultados de análises. Diante da necessidade de se criar uma metodologia para identificação e diagnóstico de doenças em florestas, o objetivo deste trabalho foi o de associar as informações espectrais aos procedimentos esta... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Eucalyptus plantations may suffer reductions in yield of up to 48% due to myrtle rust caused by Autropuccinia psidii. The disease identification and quantification, or phytopatometry, and the early diagnosis are a key factor in forest management. In the field, the survey is carried out by samplings, which reach only 5% of the total planted area and are carried out by teams of raters through the use of diagrammatic scales. The GIS use in forestry has been used in detecting several factors considered favorable to diseases. The term Precision Forestry consists in the adoption of remote sensing tools embedded in different platforms with computational systems for the processing of the multiple information. In terms of sensors, an alternative platform for early diagnosis is the use of UAVs equipped with high spatial resolution digital cameras (pixels / cm²), presenting several advantages compared to the satellite's data. While the spectral information collected by VANTs are canopies spectral mixtures, the spectroradiometer can collect information from objects at the leaf level and thus is an important tool for comparing results analysis. The need to create a methodology for early identification and diagnosis of forest diseases, the aim of the present work was to associate spectral information with multivariate statistical procedures, logistic regression techniques, and bootstrap, in order to obtain consistent classification models, identification of severity levels of myrtle rust in young eucalyptus plantations. The results showed that the logistic regression associated with the linear discriminant function achieved the best hit rates for laboratory data (spectroradiometer), while the multivariate analysis (by main components) associated with the discriminant quadratic function obtained the best data set rates field (UAV). We could conclude that the tools used were adequate for the differentiation ... / Doutor
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000907985 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Jim, André Stefanini. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agronômicas (Campus de Botucatu). |
| Publisher | Botucatu, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | text |
| Format | 101 p. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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