Características agronômicas associadas com índices de vegetação medidos por sensores ativos de dossel na cultura da soja

Abstract

A soja sempre se destacou pela sua importância econômica no cenário agrícola nacional tendo sido observado aumento do seu cultivo em todo o território brasileiro. Com o uso crescente da agricultura de precisão (AP) é de suma importância entender a variabilidade das variáveis agronômicas. Atualmente, sensores espectrais em nível terrestre vêm sendo utilizados para estabelecer relações entre as respostas espectrais e parâmetros de crescimento da cultura. Isso é possível por meio da leitura dos índices de vegetação, como o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada utilizando a banda verde (GNDVI). Este estudo foi conduzido entre outubro de 2008 e abril de 2009, em Ponta Grossa-PR, com o objetivo de avaliar a resposta espectral da cultura da soja por meio do GNDVI e sua correlação com algumas variáveis agronômicas, como: produtividade de grãos, produtividade de massa seca, densidade de plantas e altura de plantas. Leituras do GNDVI foram realizadas em seis estádios fenológicos (EF) utilizando o sensor óptico ativo Crop Circle. Análises de regressão foram utilizadas para determinar quais variáveis agronômicas estabeleciam relação com o GNDVI. O GNDVI na cultura da soja estabeleceu correlações significativas apenas com a produtividade de grãos e a produtividade de MS no EF V9. Assim, para se estabelecer a correlação do GNDVI com essas variáveis recomenda-se que as leituras sejam realizadas nesse EF.

Seeding rate in soybean according to the soil apparent electrical conductivity

“…These results suggest that besides the random distribution, samples are independent of the classical statistical methods and dependent on the distance that separates the sampling points (Motomiya et al 2012). explained by the fact that, at this stage, plants already present uniform size without plant density variation, limiting the perception about changes in the NDVI (Mercante et al 2009, Groff et al 2013. For this reason, significant contrasts were not detected at 50 DAE and 66 DAE.…”

Produção Orgânica De Mudas De Pimenta: Uso De Diferentes Substratos E Cultivares

“…A grande vantagem do uso do sensoriamento remoto orbital para avaliação de áreas agrícolas consiste na agilidade, abrangência e baixo custo da tecnologia, uma vez que nos dias atuais vários produtos de média resolução são disponibilizados de maneira gratuita. As imagens derivadas destes satélites têm sido correlacionadas com vários fatores de interesse agrícola, dentre os quais a estimativa da produtividade em diferentes culturas tem grande destaque (LI et al, 2010;ESQUERDO;ZULLO JÚNIOR e ANTUNES, 2011;GROFF et al, 2013;MONTEIRO et al, 2013).…”

Desenvolvimento de software para extração de índices de vegetação e implementação de classificador de status nutricional em nitrogênio em pastos de >i<Urochloa decumbens>/i< \'Basilisk\' (Syn. >i<Brachiaria decumbens>/i< \'Basilisk\')

“…e horário de captura da imagem (manhã, tarde e etc. ), sugerindo que parâmetros de matiz (Hue), saturação (Saturation) e brilho (Brightness), também façam parte das informações utilizadas para o processamento das imagens.Outros estudos têm utilizado não só bandas espectrais na região do visível, mas, também, na faixa do infravermelho(GROFF et al, 2013), sendo o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI, do inglês Normalized Difference Vegetation Index) o mais conhecido(OLLINGER, 2011). A base desse índice é que os comprimentos de onda na faixa do vermelho (R) e infravermelho próximo (NIR) são afetados por dois importantes componentes da vegetação, os pigmentos (especificamente a clorofila) e a estrutura da folha (Figura 1).…”