Discriminação entre estágios nutricionais na cultura do trigo com técnicas de visão artificial e medidor portátil de clorofila

Abstract

RESUMO:O ajuste da adubação nitrogenada é um tema que suscita preocupações econômicas e ambientais em todo o mundo. Isso decorre da elevada resposta das culturas, especialmente gramíneas, ao nitrogênio e da falta de métodos adequados de quantificação de sua disponibilidade no solo. Com o objetivo de avaliar a discriminação de três estágios nutricionais na cultura do trigo, foram utilizadas imagens digitais e um medidor portátil de clorofila (SPAD -502). Os dados foram coletados em três épocas (8; 14 e 20 dias após a adubação nitrogenada em cobertura -DAA), em parcelas de trigo submetidas a três doses de N (0; 30 e 60 kg ha -1 ). As imagens foram processadas para desenvolvimento dos classificadores multivariados, utilizando-se de nove índices espectrais com as combinações dos valores médios dos "pixels". Os dados de clorofila e N foliar foram utilizados para desenvolver classificadores univariados. Verificou-se que o sistema de visão artificial foi mais eficiente que o SPAD aos 8 DAA. Aos 14 e 20 DAA, a classificação univariada com os dados SPAD foi equivalente aos classificadores com dados de imagens. Com a utilização das imagens digitais, foi possível discriminar os estágios nutricionais oito dias após a primeira adubação nitrogenada em cobertura.PALAVRAS-CHAVE: agricultura de precisão, taxas variáveis, processamento de imagens. MACHINE VISION TECHNIQUES AND MULTIVARIATE CLASSIFIERS FOR NITROGEN FERTILIZATION DOSES DISCRIMINATION IN WHEATABSTRACT: Sidedress nitrogen fertilization is currently discussed throughout the world due to its economical and environmental implications. The cereal crops strongly respond to N application and there is a lack of current methods to determine N availability on the soil. The aim of this work was to evaluate the discrimination among three nutritional levels in wheat crop using digital images and a portable chlorophyll meter. Data were collected in plots with three levels of N (0; 30 and 60 kha -1 ) in three dates (8; 14 and 20 days after sidedress fertilization). The images were processed using nine spectral indices and elaborated multivariate classifiers based on the mean pixel values. The chlorophyll data and leaf nitrogen concentration were used in univariate classifiers. The classification using the machine vision techniques were better than the chlorophyll meter (SPAD) at 8 DAF, since the Kappa coefficient was better than a random classification. At 14 and 20 DAF there were no statistical differences between this type of data and the data from images. Using digital images it was possible discriminate the nutritional levels eight days after sidedress fertilization.

Use of artificial vision techniques for diagnostic of nitrogen nutritional status in maize plants

“…Baesso et al (2007) assessed the use of spectral indices, taken from digital images, to discriminate different doses of nitrogen in common bean. Sena Júnior et al (2008) identified through image analysis nutritional stages of wheat plants. Silva et al (2014) evaluated different methods for feature extraction in images of maize leaves in the V4 stage, grown in greenhouse under nutritional deficiency induced of magnesium.…”

Use of Remote Sensing in Precision Agriculture: A Bibliometric Analysis

“…Dentro do nível terrestre, por exemplo, 33% das publicações estiveram voltadas para estudos como a discriminação de deficiência de nitrogênio em feijoeiros (BAESSO et al, 2007), em trigo (SENA JÚNIOR et al, 2008), em algodoeiro (MOTOMYA et al, 2009) etc; enquanto que outros 33% procuraram discriminar as variações espaciais e temporais das propriedades físicas e químicas do solo. Outros trabalhos de importância na área que afirmam esses resultado foram desenvolvidos por Demattê et al (2005) e Fiorio et al (2010).…”

Imagens multiespectrais para avaliação de índice de área foliar e massa seca do capim 'Tifton 85', sob adubação nitrogenada

“…Tais estudos envolvem o uso de técnicas radiométricas, que utilizam bandas espectrais específicas, ou sistemas baseados no processamento de imagens digitais obtidas por câmeras fotográficas (SENA JÚNIOR et al, 2008 (OLLINGER, 2011). Em relação às câmaras digitais, embora com menor resolução espectral em relação aos radiômetros (SENA JÚNIOR et al, 2008), o seu uso tem aumentado nos últimos anos, dada sua acessibilidade e facilidades operativas, com um mínimo de treinamento do usuário.…”

“…Tais estudos envolvem o uso de técnicas radiométricas, que utilizam bandas espectrais específicas, ou sistemas baseados no processamento de imagens digitais obtidas por câmeras fotográficas (SENA JÚNIOR et al, 2008 (OLLINGER, 2011). Em relação às câmaras digitais, embora com menor resolução espectral em relação aos radiômetros (SENA JÚNIOR et al, 2008), o seu uso tem aumentado nos últimos anos, dada sua acessibilidade e facilidades operativas, com um mínimo de treinamento do usuário. O processamento analítico das imagens captadas com as câmeras permite a construção de diversos índices, relacionados com a cobertura vegetal, o acúmulo de biomassa, e os teores de nitrogênio em diversas espécies cultivadas (SENA JÚNIOR et al 2008;LI et al, 2010).…”

“…Em relação às câmaras digitais, embora com menor resolução espectral em relação aos radiômetros (SENA JÚNIOR et al, 2008), o seu uso tem aumentado nos últimos anos, dada sua acessibilidade e facilidades operativas, com um mínimo de treinamento do usuário. O processamento analítico das imagens captadas com as câmeras permite a construção de diversos índices, relacionados com a cobertura vegetal, o acúmulo de biomassa, e os teores de nitrogênio em diversas espécies cultivadas (SENA JÚNIOR et al 2008;LI et al, 2010). Todavia, no caso das espécies forrageiras, a validação dessas técnicas, dependerá das características estruturais e botânicas da vegetação em foco, o que implica no conhecimento da variabilidade de atributos como grau de cobertura, índice de área foliar (IAF) e acúmulo de biomassa dos dosséis (SCHUT & KETELAARS, 2003;ROTZ et al, 2008).…”