COMPORTAMENTO ESPECTRAL E DETECÇÃO DE LARANJEIRAS (Citrus sinensis L. Osbeck) COM ESTRESSE HÍDRICO, POR MEIO DE DRONE

Abstract

O Brasil é um dos maiores produtores mundiais de laranja e o maior exportador de suco da fruta, o que destaca a importância do estudo e da melhoria do pomar de citrus. Entretanto, em decorrência dos períodos de seca, ocorre déficit hídrico, consequentemente resultando em perdas de produtividade. Desse modo, surgem novas tecnologias e ferramentas que viabilizam o monitoramento e gerenciamento desse tipo de cultura, de forma rápida e menos onerosa. Nesse sentido, esse trabalho objetivou identificar a melhor banda para a detecção de plantas sem estresse hídrico e com estresse hídrico intenso, bem como o melhor índice de vegetação para o mapeamento dessas áreas, incluindo também a possiblidade de mapear estresse hídrico moderado, por meio de imagens de alta resolução espacial obtidas através de um sensor que opera na faixa do visível, embarcado em um veículo aéreo não tripulado. Foram avaliados diferentes índices de vegetação para a identificação e o mapeamento das regiões e/ou plantas de citrus com estresse hídrico, bem como o comportamento espectral destas plantas que apresentaram estresse hídrico intenso e as que não apresentaram, utilizando as bandas RGB do Phantom 4 Advanced. Das bandas RGB, a resposta espectral da banda do azul apresentou-se como a melhor na identificação de plantas sem e com estresse hídrico intenso. O uso de índices de vegetação melhorou as análises das imagens de alta resolução espacial, principalmente, no que diz respeito a identificação de regiões do pomar que possuem déficit hídrico. Os índices de vegetação mais eficientes na identificação de plantas com estresse hídrico intenso, moderado e sem estresse hídrico foi o IAF, seguido pelos COM, ExR, ExGR, CIVE e TGI. Spectral behavior and detection of orange (Citrus sinensis L. Osbeck) with water stress, through drone use A B S T R A C TBrazil is one of the world's largest orange producers and the largest exporter of fruit juice, which highlights the importance of the study and the improvement of the citrus orchard. However, due to drought periods, there is a water deficit, consequently resulting in losses in productivity. In this way, new technologies and tools emerge that enable the monitoring and management of this type of culture, in a quick and less costly way. In this sense, this work aimed to identify the best band for the detection of plants without water stress and with intense water stress, as well as the best vegetation index for the mapping of these areas, including also the possibility of mapping moderate water stress, through high spatial resolution images obtained through a sensor that operates in the visible range, embedded in an unmanned aerial vehicle. Different vegetation indexes were evaluated for the identification and mapping of regions and / or citrus plants with water stress, as well as the spectral behavior of these plants that presented intense water stress and those that did not, using the RGB bands Phantom 4 Advanced. Of the RGB bands, the spectral response of the blue band was the best in identifying plants without and with intense water stress. The use of vegetation indices improved the analysis of high spatial resolution images, mainly with regard to the identification of regions in the orchard that have water deficit. The most efficient vegetation indexes in the identification of plants with intense, moderate water stress and without water stress was the IAF, followed by COM, ExR, ExGR, CIVE and TGI.Keywords: Precision agriculture, UAV, Remote sensing, Vegetation index.

Remote Sensing and Geostatistics Applied to Ndvi, Kc and Productive Parameters in Irrigated Corn Crop

“…In addition to promoting the technical optimization of agricultural production systems. Precision agriculture provides the producer with a way out of the conventional cultivation system, providing tools for better crop management, according to the spatial variability of the area (Arantes et al, 2020).…”