Modelo agrometeorológico-espectral para estimativa da produtividade de grãos de arroz irrigado no Rio Grande do Sul

Klering, Eliana Veleda; Fontana, Denise Cybis; Roglio, Vinícius Serafini; Alves, Rita de Cássia Marques; Berlato, Moacir Antônio

doi:10.1590/1678-4499.287

Cited by 11 publications

(26 citation statements)

References 10 publications

(10 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Ground-based remote sensing has emerged as an important source of data collected in the field in real time. In Brazil, temporal NDVI profiles, obtained by orbital or ground-based remote sensing, have been widely used to monitor biomes (Kuplich;Moreira;Fontana, 2013, Wagner et al, 2013Junges et al, 2016) and characterize vegetation growth in annual crops Fontana, 2011, Bredemeier et al, 2013Fontana et al, 2015;Klering et al, 2016;Pinto et al, 2016). However, the use of precision agriculture technologies applied to perennial crops is incipient in the country (Bassoi et al, 2014), with few studies published on the monitoring of fruit crop cycle using remote sensing techniques.…”

Section: Junges a H Et Almentioning

confidence: 99%

Normalized difference vegetation index obtained by ground-based remote sensing to characterize vine cycle in Rio Grande do Sul, Brazil

et al. 2017

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

The normalized difference vegetation index (NDVI) obtained by remote sensing is widely used to monitor annual crops but few studies have investigated its use in perennial fruit crops. The aim of this study was to determine the temporal NDVI profile during grapevine cycle in vineyards established in horizontal training systems. NDVI data were obtained by the ground-based remote sensing Greenseeker in Chardonnay and Cabernet Sauvignon vineyards located in the Serra Gaúcha region, Rio Grande do Sul, Brazil, from September to June in the 2014/2015 and 2015/2016 vegetative seasons. The grapevine canopies were managed in horizontal training systems (T-trellis and Y-trellis).The results indicated that the temporal NDVI values varied during the grapevine cycle (0.33 to 0.85), reflecting the changing in vigor and biomass accumulation that resulted from the phenological stages and management practices. The temporal NDVI profiles were similar to both horizontal training systems. The NDVI values were higher throughout the cycle for Cabernet Sauvignon compared to Chardonnay indicating Cabernet Sauvignon as the cultivar with greater vegetative vigor. The NDVI obtained by ground-based remote sensing is a fast and non-destructive tool to monitor and characterize the canopy in real time, compiling into a single data several parameters related to vine development, like meteorological conditions and management practices that are difficult to be quantified together.Index terms: Vitis vinifera; Greenseeker; precision viticulture. RESUMOO índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido por sensoriamento remoto, tem sido amplamente empregado no monitoramento de culturas agrícolas produtoras de grãos, porém poucos são os estudos em fruticultura. O objetivo deste trabalho foi caracterizar a evolução temporal do NDVI obtido por sensor remoto de superfície ao longo do ciclo de videiras em sistemas horizontais de condução do dossel vegetativo. Dados de NDVI foram obtidos com sensor remoto Greenseeker em vinhedos na região da Serra Gaúcha, Rio Grande do Sul, Brasil, de setembro a junho nas safras 2014/2015 e 2015/2016. Os vinhedos das cultivares Chardonnay e Cabernet Sauvignon eram conduzidos em sistema horizontal (latada e lira). Os resultados indicaram que houve variabilidade temporal do NDVI ao longo do ciclo (de 0,33 a 0,85), a qual refletiu as alterações no acúmulo de biomassa e vigor vegetativo decorrentes das principais etapas fenológicas e práticas de manejo. A evolução temporal do NDVI foi semelhante nos sistemas latada e lira, ambos caracterizados pela condução horizontal do dossel vegetativo. Os valores de NDVI para 'Cabernet Sauvignon' foram superiores aos de 'Chardonnay' ao longo do ciclo, independe da safra avaliada e do sistema de condução, indicando 'Cabernet Sauvignon' como a cultivar de maior vigor vegetativo. O NDVI, obtido por sensor remoto de superfície, é uma forma rápida e não destrutiva de monitoramento e caracterização do dossel vegetativo em tempo real, compilando em uma única informação o dese...

show abstract

Section: Junges a H Et Almentioning

confidence: 99%

Normalized difference vegetation index obtained by ground-based remote sensing to characterize vine cycle in Rio Grande do Sul, Brazil

et al. 2017

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…A partir da identificação dos modelos agrometeorológicos que melhor descrevem o comportamento da cultura da soja em uma determinada região, é possível utilizar algoritmos para a simulação da produtividade (Silva-Fuzzo et al, 2015;Klering et al, 2016), ou mesmo inseri-los em sistemas de apoio à decisão (Araujo et al, 2011).…”

Section: Introductionunclassified

Produtividade de soja em consequência do atraso da colheita e de condições ambientais

Tsukahara

Fonseca

Silva

et al. 2016

Pesq. agropec. bras.

View full text Add to dashboard Cite

Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito do atraso da colheita sobre umidade dos grãos, massa de mil grãos e produtividade da soja, assim como identificar as variáveis agrometeorológicas mais importantes durante o período pré-colheita e propor algoritmos empíricos para a estimativa das perdas de produtividade. Os experimentos foram realizados em Castro, PR, e Itaberá, SP, nas safras de 2011/2012 a 2013/2014, da cultivar de soja 'NA5909RG', em sete ambientes. Os tratamentos consistiram de oito momentos de colheita de soja a partir do estádio fenológico R8.2. A análise de grupos de experimentos mostrou interação significativa entre ambientes e momentos de colheita. A umidade e a produção de grãos são influenciadas diretamente pelo número de dias com precipitação pluvial igual ou superior a 3 mm. No estádio fenológico R8.2, são obtidos os maiores valores de produtividade; no entanto, após esse estádio, há declínio da produtividade em consequência do atraso da colheita. As maiores perdas acumuladas de produtividade ocorrem em ambientes com alta frequência de precipitações pluviais e com temperatura e radiação solar global elevadas. Dois algoritmos com base em variáveis agrometeorológicas são propostos para a estimativa da perda de produtividade de soja.Termos para indexação: Glycine max, pré-colheita, precipitação pluvial, radiação solar. Soybean yield as a consequence of harvest delay and environmental conditionsAbstract -The objective of this work was to evaluate the effect of harvest delay on grain moisture, thousand grain weight, and soybean productivity, as well as to identify the most important meteorological variables during pre-harvest and to propose empirical algorithms to estimate soybean yield losses. The experiments were carried out in the municipalities of Castro, in the state of Paraná, and of Itaberá, in the state of São Paulo, Brazil, in the seasons from 2011/2012 to 2013/2014, with the soybean cultivar 'NA5909RG', in seven environments. Treatments consisted of eight harvest times of soybean after phenological stage R8.2. The analysis of group of experiments showed a significant interaction between environments and harvest times. Grain moisture and grain yield are directly affected by the number of days with rainfall equal to or higher than 3 mm. At the R8.2 phenological stage, the highest values of productivity are obtained; however, after this stage, there is a decline of productivity as a consequence of harvest delay. The greatest, accumulated losses of productivity occur in environments with high frequency of rainfall, and high temperature and solar radiation. Two algorithms based on agrometeorological variables are proposed to estimate soybean yield loss.Index terms: Glycine max, pre-harvest, rainfall, solar radiation. IntroduçãoO período pré-colheita, que se inicia na maturação fisiológica dos grãos e se estende até a operação de colheita, pode ser considerado como uma das etapas mais críticas dentro do processo de produção, em razão da suscetibilidade dos aspectos quantitativos, ...

show abstract

“…PG -produtividade de grãos. mesmas foram mantidas no campo, e há menor chance de acontecimentos de eventos que levariam à perda de produção das plantas, como déficit hídrico e nutricional, doenças e pragas (Klering et al, 2016). Além disso, em estádios mais iniciais do ciclo, a exigência de recursos pelas plantas é menor, dificultando a detecção da variabilidade pelas plantas nesse momento.…”

Section: Resultsunclassified

Índices de vegetação na estimativa da produtividade do feijoeiro cultivado sob doses de nitrogênio

Sandrini

Leal

Coelho

et al. 2019

Agraria

View full text Add to dashboard Cite

RESUMO: O sensoriamento remoto apresenta diversas aplicações na agricultura, destacando-se a definição de áreas de manejos específicos e estimativa da produtividade das culturas. Objetivou-se comparar a acurácia de dois índices de vegetação (NDVI e IRVI) na estimativa da produtividade de grãos e de biomassa do feijoeiro cultivado sob doses de nitrogênio em quatro estádios fenológicos. O experimento foi realizado na safra de inverno de 2018. O experimento apresentou 5 tratamentos, sob doses de N em cobertura (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1), com quatro repetições. Os índices de vegetação NDVI e IRVI foram obtidos pelo sensor óptico ativo Greenseeker. Foram plotadas regressões do valor médio de NDVI e IRVI de cada parcela com a produtividade de biomassa e de grãos da cultura. As regressões foram submetidas à análise (p < 0,05) e, quando significativas, os ajustes foram testados pelo coeficiente de determinação (R 2) e raiz do erro quadrático médio (RMSE). A acurácia da estimativa da produtividade de grãos do feijoeiro por meio de índices de vegetação (R 2 = 0,71; RMSE = 162 kg ha-1) é superior do que para a produtividade de biomassa (R 2 = 0,52; RMSE = 898 kg ha-1). O estádio fenológico com maior acurácia na estimativa das produtividades é o de enchimento de grãos (R 8).

show abstract

Modelo agrometeorológico-espectral para estimativa da produtividade de grãos de arroz irrigado no Rio Grande do Sul

Abstract: for the estimates at regional levels. This could predict the estimates one month before the end of the harvest.

Cited by 11 publications

References 10 publications

Normalized difference vegetation index obtained by ground-based remote sensing to characterize vine cycle in Rio Grande do Sul, Brazil

Normalized difference vegetation index obtained by ground-based remote sensing to characterize vine cycle in Rio Grande do Sul, Brazil

Produtividade de soja em consequência do atraso da colheita e de condições ambientais

Índices de vegetação na estimativa da produtividade do feijoeiro cultivado sob doses de nitrogênio

Contact Info

Product

Resources

About