Avaliação da qualidade dos índices de vegetação (NDRE e NDVI) para a cultura do amendoim, utilizando cartas de controle

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Jarlyson Brunno Costa
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: De almeida, Samira Luns hatum, Filho, Armando Lopes de Brito, Carneiro, Franciele Morlin, Santos, Adão Felipe do, Da Silva, Rouverson Pereira
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: South American Sciences
Texto Completo: https://www.southamericansciences.com.br/index.php/sas/article/view/95
Resumo: O amendoim é considerado dentre as leguminosas uma das mais importantes, não só pela sua expressão econômica como também nutricionalmente. Técnicas de sensoriamento remoto aparecem como instrumento de elevado potencial, para auxiliar no desenvolvimento da cultura do amendoim. Diante disto, objetivou-se avaliar qual índice de vegetação possuem melhor qualidade para o monitoramento da cultura do amendoim. O experimento foi realizado em Fazenda comercial localizada em Dumont no Estado de São Paulo. O delineamento experimental foi baseado nas premissas do Controle Estatístico de Qualidade (CEQ) (Montgomery, 2009) contendo 30 pontos amostrais com malha 30 x 30 m. As avaliações foram realizadas durante o desenvolvimento da cultura aos 45, 65, 75 e 85 dias após a semeadura (DAS). Foram avaliados os índices de vegetação (IVs) NDVI e NDRE, com o auxílio dos sensores de dossel GreenSeeker e OptRX.  A análise da variabilidade da reflectância e dos IVs da cultura do amendoim foi realizada por meio de cartas de controle de valores individuais. O agrupamento dos dados observado aos 45 DAS, apresentou amplitude de variação maior no NDVI. Em 75 e 85 dias após a semeadura (DAS), o agrupamento dos valores para o NDVI pode ser constatado pela proximidade dos pontos em relação í  média, na carta de valores individuais, ou seja, houve baixa variabilidade da aquisição dos dados. Foi observado que o índice NDRE apresentou maior qualidade do processo por ter menor variabilidade. Outro fator constatado, foi que o reflectância do solo não influenciou não qualidade do processo como aconteceu com o NDVI, que teve uma alta variabilidade em decorrência da exposição do solo, o que demonstra que o NDRE obteve uma maior qualidade no processo para os 45 DAS.
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spelling Avaliação da qualidade dos índices de vegetação (NDRE e NDVI) para a cultura do amendoim, utilizando cartas de controleEvaluation of the quality of the vegetation indexes (NDRE and NDVI) for the peanut culture, using control chartsEvaluación de la calidad de los índices de vegetación (NDRE y NDVI) para el cultivo de maní, utilizando gráficos de controlDetección remotaAgricultura de precisiónOptRxRemote sensingprecision agricultureOptRxsensoriamento remotoagricultura de precisãoOptRxO amendoim é considerado dentre as leguminosas uma das mais importantes, não só pela sua expressão econômica como também nutricionalmente. Técnicas de sensoriamento remoto aparecem como instrumento de elevado potencial, para auxiliar no desenvolvimento da cultura do amendoim. Diante disto, objetivou-se avaliar qual índice de vegetação possuem melhor qualidade para o monitoramento da cultura do amendoim. O experimento foi realizado em Fazenda comercial localizada em Dumont no Estado de São Paulo. O delineamento experimental foi baseado nas premissas do Controle Estatístico de Qualidade (CEQ) (Montgomery, 2009) contendo 30 pontos amostrais com malha 30 x 30 m. As avaliações foram realizadas durante o desenvolvimento da cultura aos 45, 65, 75 e 85 dias após a semeadura (DAS). Foram avaliados os índices de vegetação (IVs) NDVI e NDRE, com o auxílio dos sensores de dossel GreenSeeker e OptRX.  A análise da variabilidade da reflectância e dos IVs da cultura do amendoim foi realizada por meio de cartas de controle de valores individuais. O agrupamento dos dados observado aos 45 DAS, apresentou amplitude de variação maior no NDVI. Em 75 e 85 dias após a semeadura (DAS), o agrupamento dos valores para o NDVI pode ser constatado pela proximidade dos pontos em relação í  média, na carta de valores individuais, ou seja, houve baixa variabilidade da aquisição dos dados. Foi observado que o índice NDRE apresentou maior qualidade do processo por ter menor variabilidade. Outro fator constatado, foi que o reflectância do solo não influenciou não qualidade do processo como aconteceu com o NDVI, que teve uma alta variabilidade em decorrência da exposição do solo, o que demonstra que o NDRE obteve uma maior qualidade no processo para os 45 DAS.Peanuts are considered to be one of the most important legumes,not only for its economic expression but also nutritionally. Remote sensing techniques appear as a tool with high potential, to assist in the development of peanut culture. In view of this, the objective was to assess which vegetation index has the best quality for monitoring peanut culture. The experiment was carried out in a commercial farm located in Dumont in the State of São Paulo. The experimental design was based on the premises of the Statistical Quality Control (CEQ) (Montgomery, 2009) containing 30 sample points with 30 x 30 m mesh. The evaluations were carried out during the development of the culture at 45, 65, 75 and 85 days after sowing (DAS). The NDVI and NDRE vegetation indexes (IVs) were evaluated with the help of the GreenSeeker and OptRX canopy sensors. The analysis of the variability of reflectance and IVs of the peanut culture was carried out by means of individual value control charts. The grouping of data observed at 45 DAS, showed greater amplitude of variation in NDVI. In 75 and 85 days after sowing (DAS), the grouping of values "‹"‹for the NDVI can be seen by the proximity of the points in relation to the average, in the individual values "‹"‹chart, that is, there was low variability in the data acquisition. It was observed that the NDRE index showed the highest quality of the process as it has less variability. Another factor found was that the reflectance of the soil did not influence the quality of the process, as happened with the NDVI, which had a high variability due to the exposure of the soil, which demonstrates that the NDRE obtained a higher quality in the process for the 45 DAS.Los cacahuetes se consideran una de las legumbres más importantes, no solo por su expresión económica sino también nutricionalmente. Las técnicas de teledetección aparecen como una herramienta con alto potencial para ayudar en el desarrollo del cultivo de maní. En vista de esto, el objetivo era evaluar qué índice de vegetación tiene la mejor calidad para monitorear el cultivo de maní. El experimento se llevó a cabo en una granja comercial ubicada en Dumont en el estado de São Paulo. El diseño experimental se basó en las premisas del Control Estadístico de Calidad (CEQ) (Montgomery, 2009) que contiene 30 puntos de muestra con una malla de 30 x 30 m. Las evaluaciones se llevaron a cabo durante el desarrollo del cultivo a los 45, 65, 75 y 85 días después de la siembra (DAS). Los índices de vegetación (IV) NDVI y NDRE se evaluaron con la ayuda de los sensores de cubierta GreenSeeker y OptRX. El análisis de la variabilidad de la reflectancia y las IV del cultivo de maní se realizó mediante gráficos de control de valores individuales. La agrupación de datos observados a 45 DAS mostró una mayor amplitud de variación en NDVI. En 75 y 85 días después de la siembra (DAS), la agrupación de valores para el NDVI se puede ver por la proximidad de los puntos en relación con el promedio, es decir, en la tabla de valores individuales, es decir, había poca variabilidad en la adquisición de datos. Se observó que el índice NDRE mostró la más alta calidad del proceso ya que tiene menos variabilidad. Otro factor encontrado fue que la reflectancia del suelo no influyó en la calidad del proceso, como sucedió con el NDVI, que tenía una alta variabilidad debido a la exposición del suelo, lo que demuestra que el NDRE obtuvo una mayor calidad en el proceso para el 45 DAS.SAS2020-10-14info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.southamericansciences.com.br/index.php/sas/article/view/9510.17648/sas.v1i1.95South American Sciences; Vol. 1 Núm. 1 (2020): South American Sciences; e2095South American Sciences; v. 1 n. 1 (2020): South American Sciences; e20952675-722210.17648/sas.v1i1reponame:South American Sciencesinstname:Instituto Prosinstacron:PROSporhttps://www.southamericansciences.com.br/index.php/sas/article/view/95/91Copyright (c) 2020 South American Sciencesinfo:eu-repo/semantics/openAccessSouza, Jarlyson Brunno Costa De almeida, Samira Luns hatum Filho, Armando Lopes de BritoCarneiro, Franciele MorlinSantos, Adão Felipe doDa Silva, Rouverson Pereira 2020-11-07T14:37:02Zoai:ojs2.southamericansciences.com.br:article/95Revistahttps://www.southamericansciences.com.br/index.php/sasPRIhttps://www.southamericansciences.com.br/index.php/sas/oaisoares-agro@hotmail.com || atenaconsultoriac@gmail.com2675-72222675-7222opendoar:2020-11-07T14:37:02South American Sciences - Instituto Prosfalse
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