Sensoriamento remoto multiespectral na identificação e mapeamento das variáveis bióticas e abióticas do cafeeiro

Abstract

RESUMO O sensoriamento remoto multiespectral apresenta-se como metodologia confiável e viável para auxiliar o produtor na decisão para melhores práticas de manejo, garantindo uma produção agrícola mais eficiente e sustentável. Objetivou-se, com este trabalho, identificar e mapear o estresse em lavoura cafeeira, causado por variáveis bióticas e abióticas, por meio de índices de vegetação derivados de imagens multiespectrais Landsat-5 Thematic Mapper (TM). A malha amostral foi composta por 67 pontos, sendo cada ponto amostral constituído por cinco plantas. As análises de incidência de cercosporiose e de infestação do bicho-mineiro, nas folhas, de pH, matéria orgânica e textura do solo e teores foliares de nutrientes foram realizadas em cada um dos pontos amostrais e correlacionadas com 16 índices de vegetação obtidos de imagens referentes à época das análises. Os índices de vegetação apresentaram distribuição espacial semelhante à distribuição espacial das variáveis agronômicas, na lavoura. Houve correlação positiva dos índices com a infestação do bicho-mineiro e com os teores de silte e argila no solo e concentrações de Mg, Cu, B e Mn nas folhas, e negativa, com a incidência de cercosporiose e com pH e teor de areia do solo. Com base nesses resultados, foi possível mapear e identificar as alterações na reflectância espectral dos cafeeiros, causadas por essas variáveis agronômicas.

Estimate and Temporal Monitoring of Height and Diameter of the Canopy of Recently Transplanted Coffee by a Remotely Piloted Aircraft System

“…In contrast, treatment and management of the cultures and the behavior of the plant in this initial stage will be crucial for its future development and, consequently, the crop's productivity. Thus, the use of precision and digital agriculture data by RPAS is promising and applicable in the context of studies and development of the coffee culture, as evidenced in coffee studies by Chemura et al [7], Oliveira et al [8], Santos et al [5], Marin et al [9], Santana et al [10], and Barbosa et al [11]. Studies on plant development are strongly correlated with lifespan, seed mass, and ability to compete for light [12]; however, despite the simplicity of measurement, these can be time-consuming to collect in the field, especially in studies with large areas.…”

Coffee Rust Forecast Systems: Development of a Warning Platform in a Minas Gerais State, Brazil

“…The nutritional balance of the coffee crop makes it more difficult to achieve the highest productivity, as a result of the drain of plant nutrients and soil reserves, causing, therefore, a tendency to increase the disease intensity [6]. Under these growing conditions, to mitigate the risks of epidemics with high rates of rust progress (r), the maintenance of water and soil fertility, which influence the nutrition of the coffee trees and consequently constitute and reinforce resistance barriers against the pathogen, should be part of the disease management strategies [23][24][25][26][27][28][29][30]. Furthermore, periodic pruning and the use of disease resistant or tolerant varieties contribute to the disease control [31].…”

Caracterização espectral de cultivares de cafeeiros e monitoramento de parâmetros fitotécnicos após a poda a partir de imagens multiespectrais

“…Por meio do monitoramento, aquisição e interpretação de dados espectrais, há a possibilidade de criação de modelos capazes de distinguir os comportamentos específicos de genótipos de cafeeiros (SANTOS, 2019). Além disso, essa tecnologia confere maior velocidade na aquisição de dados e identificação de adversidades, garantindo ao produtor maior eficiência na tomada de decisão em diversos manejos adotados na lavoura, tais como aplicação de produtos fitossanitários e tratos culturais como adubação ou irrigação (MARIN et al, 2019).…”