Validação de modelo para predição do potencial produtivo de trigo com sensor óptico ativo

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi validar um modelo baseado no índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), para a predição da variabilidade espacial da biomassa acumulada na parte aérea e da produtividade de grãos de trigo. Foram realizadas leituras georreferenciadas de NDVI e biomassa, no final do afilhamento, e produtividade. O modelo proposto permitiu relacionar classes de variabilidade espacial do NDVI e da biomassa, com 81% de correspondência entre elas. Entretanto, a relação entre as classes de variabilidade espacial da produtividade e do NDVI foi menor, com 48% de correspondência.Termos para indexação: Triticum aestivum, agricultura de precisão, NDVI, variabilidade espacial. Validation of model for wheat yield prediction potential using active optical sensorAbstract -The objective of this work was to validate a model based on the normalized difference vegetation index (NDVI) for the prediction of spatial variability of accumulated biomass in shoots and wheat grain yield. Georeferenced readings of NDVI and biomass, at the end of tillering, and of grain yield were carried out. The proposed method allowed relating classes of spatial variability of NDVI and biomass, with 81% of correspondence between them. However, the relation between spatial variability of yield and NDVI was lower, with 48% of correspondence.Index terms: Triticum aestivum, precision agriculture, NDVI, spatial variability.Atualmente, é crescente a demanda por informações referentes à variabilidade espacial de indicadores dinâmicos que estimem o potencial produtivo de culturas (McBratney et al., 2005). A estimativa deste potencial, em um determinado estádio fenológico das plantas, viabiliza o manejo de sitio específico em lavouras, como adubações em taxa variável (Milani et al., 2006). O desenvolvimento de novos instrumentos, baseados em sensoriamento remoto, tem levado à expansão de práticas agrícolas aplicadas em tempo real. Alguns desses sensores são gerados com base em variáveis espectrais, como o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). Um exemplo é o GreenSeeker (Trimble, Sunnyvale, Califórnia, EUA), equipamento portátil, utilizado para adequar adubações nitrogenadas em taxa variável e tempo real (Raun et al., 2005). O NDVI foi proposto por Rouse et al. (1973) para a quantificação do crescimento da vegetação e da biomassa acumulada, e varia de -1 a +1. Quanto maior o seu valor, maior o vigor de desenvolvimento da cultura (Rouse et al., 1973). A partir desse princípio, Raun et al. (2005) desenvolveram algoritmos para aplicações de doses nitrogenadas em trigo e milho, com esse sensor. No Brasil, Povh et al. (2008) adaptaram essa metodologia, para ajuste de doses nitrogenadas em trigo, centeio e triticale. Grohs et al. (2009), no Rio Grande do Sul, propuseram um modelo para a estimativa da variabilidade espacial do potencial produtivo em cereais de inverno, no final do período de afilhamento, entre a emissão da quinta e da sétima folha. Essa fase é considerada crítica para o manejo da adubação nitrogenada desses ...

Agronomic performance of white oats cultivated under fertigation with treated sewage effluent and definition of critical limits of Normalized Difference Vegetation Index

“…Due to the higher year-to-year variability of NDVI values in early phenological stages of the crop (Grohs et al 2011), the use of certain critical limits at the beginning of crop development may lead to less precision. In addition, for winter cereals, the definition of critical values as a function of GY may show greater variation as compared with that of BY, since GY presents greater year-on-year variations (Grohs et al 2011).…”

Use of Active Optical Sensor in the Characteristics Analysis of the Fertigated Brachiaria With Treated Sewage

“…The readings in all treatments ( Figure 1) were obtained from an average height of 0.8 to 1.0 m between the sensor and the target (Grohs et al, 2011) and performed at 7.2 m 2 (12 m of linear displacement on the experimental unit, multiplied by the useful width of 0.6 m captured by the sensor), generating an average value of 20 to 30 measurements of NDVI performed per treatment. Rouse et al (1973) proposed the NDVI (Equation 1) to quantify the growth of vegetation and accumulated biomass, with values ranging from -1 and +1, and the higher the NDVI value, the greater the development vigor of the crop and the more distant form zero will be the value of NDVI.…”

“…The high correlation between biomass accumulation and vegetation indices occurs due to the high levels of chlorophyll in the plant, which varies according to the environmental conditions and crop management, such as nitrogen application, resulting in increments of leaf area and photosynthetic activity (Grohs et al, 2011).…”

“…The GreenSeeker is one of these ground sensors that has been widely used to evaluate the performance of crops under variables doses of nitrogen, since the NDVI can indicate the nutritional status of the plant in relation to nitrogen (Grohs et al, 2011;Merotto Júnior et al, 2012;Bredemeier et al, 2013). These determinations can be performed local scale, as performed by Zanzarini et al (2013) in an area of 32 hectares.…”

“…These determinations can be performed local scale, as performed by Zanzarini et al (2013) in an area of 32 hectares. The estimate of the crop quality in foliar nitrogen or crude protein, from a certain phenological stage of the plants, allows the nutritional management of the crop (Grohs et al, 2011).…”