Canopy Reflectance Estimation of Wheat Nitrogen Content for Grain Protein Management

Early detection of canopy nitrogen deficiency in winter wheat (Triticum aestivumL.) based on hyperspectral measurement of canopy chlorophyll status

“…Vegetation indices involving green and red wavebands, such as Normalized Pigment Chlorophyll-a Index ( 0(R 680 (R 430 )/ (R 680 'R 430 )) (Pen˜uelas et al 1993), Green Normalized Difference Vegetation Index (0(R 750 -R 550 )/(R 750 'R 550 )) and R 750 /R 550 , have been developed and used to estimate chlorophyll status on leaf and canopy levels of various plant species. Recently, Xue & Yang (2009) In general, estimation of chlorophyll status has been based on the relationships between chlorophyll content of leaves in the upper layer or whole canopy and spectral parameters (Serrano et al 2000;Wright et al 2004;Vuolo et al 2010), whereas contributions of chlorophyll and/or spectral reflectance from specific vertical layers in the canopy has not been considered. As the most mobile element of the plant and a very important constituent of chlorophyll, N content declines with leaf aging (Monks & Efford 2006) and is always transferred from aged leaves to new ones (Charles-Edwards et al 1987).…”

Capacidade de um sensor ótico em quantificar a resposta da cana-de-açúcar a doses de nitrogênio

“…Outras técnicas têm sido propostas para a determinação da demanda de nitrogênio pelas culturas, dentre elas o uso de imagens aéreas e orbitais, e o uso de sensores óticos terrestres. Wright et al (2004), estudando essas técnicas em lavoura de trigo concluíram que mensurações de valores de refletância realizadas com sensores ótico terrestres, calculando-se o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), se correlacionam melhor com parâmetros da cultura (produtividade, teor de N foliar e de proteína nos grãos) do que a obtenção dos mesmos índices a partir de imagens de satélite e fotografias aéreas. Referidos autores também apontaram que a aquisição de dados com sensores terrestres é menos dependente do clima, a coleta de dados pode ser feita aproveitando-se outras operações e os dados são disponibilizados em tempo real ou logo após sua coleta.…”

“…Sabe-se que a deficiência de N causa mudanças no comportamento espectral da radiação refletida pelas folhas das plantas, em virtude das alterações sofridas na falta do nutriente (Tarpley et al, 2000), sendo possível, através da mensuração dessas alterações, realizar a recomendação e aplicação da adubação nitrogenada de acordo com a real demanda das culturas, fato que já vem ocorrendo em milho (Blackmer et al, 1996;Teal et al, 2006), trigo (Stone et al, 1996;Raun et al, 2002;Wright et al, 2004;Povh et al, 2008;Grohs et al, 2009), algodão (Sui et al, 2005;Motomiya et al, 2009), cevada (Kim et al, 2005;Povh et al, 2008;Grohs et al, 2009) e citros (Min & Lee, 2005), entre outras.…”

Sensor ótico no auxílio à recomendação de nitrogênio para a cultura da cana-de-açucar

“…Wright et al (2004), trabalhando com diferentes formas de sensoriamento remoto na determinação da nutrição por N em trigo, encontraram maior correlação entre o índice de vegetação NDVI mensurado por um sensor ótico ativo terrestre (SOAT) do que os índices de vegetação de imagens de satélite e fotografias aéreas para a quantidade de nitrogênio aplicada na época da semeadura, quantidade de nitrogênio presente na folha bandeira, produtividade e teor de proteína nos grãos. Steven (2004) aponta que os dados espectrais que podem ser obtidos de imagens de satélites ainda possuem baixa resolução temporal para o uso na agricultura, afirmando que a aquisição de dados com sensores terrestres é menos dependente do clima, a coleta de dados pode ser feita aproveitando outras operações e os dados são disponibilizados em tempo real ou logo em seguida, não sendo necessário esperar seu processamento.…”

“…No entanto, Povh et al (2007) ressaltam que para a aplicação de fertilizantes em taxa variável em tempo real, se faz necessário ter estudos de calibração do equipamento para diversos sistemas de produção, com diferentes culturas. Dessa forma, essa estratégia de fertilização vem sendo largamente estudada em diversas culturas ao redor do mundo, como por exemplo, nas culturas de milho (BLACKMER et al, 1996;TEAL et al, 2006;SOLARI et al, 2008), trigo RAUN et al, 2002;WRIGHT, 2004;POVH et al, 2008;GROHS et al, 2009), algodão (SUI et al, 2005MOTOMIYA et al, 2009), cevada (POVH et al, 2008GROHS et al, 2009) e citros (MIN; LEE, 2005), entre outras.…”