Estimation of leaf nitrogen levels in sugarcane using hyperspectral models

Abstract

Sugarcane is a good source of renewable energy and helps reduce the emission of greenhouse gases. Nitrogen has a critical role in plant growth; therefore,estimating nitrogen levels is essential, and remote sensing can improve fertilizer management. This field study selects wavelengths from hyperspectral data on a sugarcane canopy to generate models for estimating leaf nitrogen concentrations. The study was carried out in the municipalities of Piracicaba, Jaú, and Santa Maria da Serra, state of São Paulo, in the 2013/2014 growing season. The experiments were carried out using a completely randomized block design with split plots (three sugarcane varieties per plot [variety SP 81-3250 was common to all plots] and four nitrogen concentrations [0, 50, 100, and 150 kgha-1] per subplot) and four repetitions. The wavelengths that best correlated with leaf nitrogen were selected usingsparse partial least square regression. The wavelength regionswere combinedby stepwise multiple linear regression. Spectral bands in the visible (700-705 nm), red-edge (710-720 nm), near-infrared (725, 925, 955, and 980 nm), and short-wave infrared (1355, 1420, 1595, 1600, 1605, and 1610 nm) regions were identified. The R² and RMSE of the model were 0.50 and 1.67 g.kg-1, respectively. The adjusted R² and RMSE of the models for Piracicaba, Jaú, and Santa Maria were 0.31 (unreliable) and 1.30 g.kg-1, 0.53 and 1.96 g.kg-1, and 0.54 and 1.46 g.kg-1, respectively. Our results showed that canopy hyperspectral reflectance can estimate leaf nitrogen concentrations and manage nitrogen application in sugarcane.

Utilização de dados hiperespectrais para diferenciação de variedades de cana-de-açúcar (>i<Saccharum officinarum>/i<) L.

“…Contudo, a região do red-edge é o local de maior destaque ao longo do espectro analisado, abrangendo a faixa de 680 a 800 nm (JENSEN, 2011). O red-edge está mais ligado a questões como nitrogênio foliar e consequentemente a quantidade clorofila nas plantas (BARROS et al, 2022;MARTINS et al, 2021;ZHAO et al, 2005). Martins et al (2021) também utilizaram a primeira derivada para cana-de-açúcar para predição do teor de nitrogênio foliar.…”

“…Analises espectroscópicas vem sendo conduzidas em cana-de-açúcar com diversos objetivos, como quantificar o nitrogênio foliar (MARTINS et al, 2021, BARROS et al, 2022, determinar o conteúdo de água em folhas em diferentes regimes de irrigação (FIORIO et al, 2018;CHEN et al, 2012) (FABIYI et al, 2019;ZHAO et al, 2020). Sendo assim, este trabalho teve como objetivo discriminar variedades de cana-de-açúcar utilizando dados hiperespectrais e técnicas de aprendizado de máquinas.…”

Efeitos da aplicação de calcário nos parâmetros nutricionais, produtivos e na resposta hiperespectral foliar da cana-de-açúcar em solo de baixa fertilidade

“…Segundo Peng et al (2020), as bandas que são indicativas de P foliar também estão na região de 580-710 nm, embora isso varie entre os diferentes estudos de caso. Os teores de N e sua correlação com a borda vermelha já são bastante discutidos em estudos com dados hiperespectrais (BARROS et al, 2021;WEN et al, 2021) Por outro lado, poucos trabalhos abordam características espectrais causado pelo estresse nutricional do K.…”

“…A análise de estimativa dos teores de nutrientes da cana-de-açúcar a partir da resposta espectral das folhas, mostram maiores diferenças dos espectros de uma safra para outra, além disso, as respostas espectrais registraram sofrer influência mais significativa do enxofre, potássio e fósforo, com R² igual a 0,82, 0,67 e 0,35, respectivamente (Figura 9). Apesar da reflectância estar diretamente relacionada com os teores de N e P na planta, por conta, principalmente, dos pigmentos da clorofila e carotenoides MAHAJAN et al, 2014;BARROS et al, 2021;ROSA et al, 2015), neste estudo, os espectros tiveram uma boa resposta para os teores de S, K e P. Os nutrientes S e K atuam de forma indireta na reposta espectral da cultura, dificultando na maioria dos casos sua correlação com a reflectância das folhas.…”

“…Alguns estudos relatam que o sensoriamento remoto hiperespectral possui potencial em predizer a concentração de nutrientes essenciais, como: N, P, K, Ca e Mg. Dentre as culturas mais estudas, estão: alface trigo (MAHAJAN et al, 2014;ANSARI et al, 2016); milho ; beterraba e morango arroz (MAHAJAN et al, 2017); citros (LIU et al, 2015) e plantas lenhosas: salgueiro, mopane e oliveira (FERWERDA;SKIDMORE, 2007). Foram encontrados poucos estudos para cana-de-açúcar, além disso, os trabalhos se limitaram na previsão do nitrogênio e biomassa (BARROS et al, 2021;ROSA et al, 2015;MOKHELE;AHMED, 2010).…”