Índices de vegetação para predição da taxa de crescimento e colheita em alface

• Autor(a) principal: Ribeiro, Ana Luisa Alves
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
• Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34107; http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.68
• topic: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS; Lactuca sativa L; índices de vegetação; fenotipagem por imagem; hortaliças; image phenotyping; vegetation indices; vegetables; Agronomia; Hortaliças - Cultivo; Vegetação - Índices

A cultura da alface (Lactuca Sativa L.) apresenta ciclo curto tornando um desafio a determinação do ponto ideal de colheita. A determinação do ponto de colheita é realizada de forma visual resultando em desperdício e prejuízos importantes. O uso de imagens digitais e índices de vegetação têm sido utilizados em diversas culturas para caracterizar variáveis quantitativas e qualitativas, mas de forma insipiente em alface. Objetivou-se com este trabalho avaliar diferentes índices de vegetação para predição da taxa de crescimento e ponto de colheita em alface. Foram avaliados vinte e cinco genótipos de alface verde biofortificadas. A partir de imagens capturadas durante o desenvolvimento das plantas a 1, 8, 18, 24 e 36 dias após o transplantio (DAT), calculou-se os índices de vegetação GLI, NGRDI, SI e HUE. O diâmetro e área foliar média das plantas foram mensurados com o auxílio de software QGIS. Em campo foram mensuradas a massa verde, diâmetro de planta, diâmetro de haste e número de folhas. As médias foram comparadas pelo teste Scott- knott (p ≤ 0,05) e gerados modelos de regressão linear simples visando o monitoramento da taxa de crescimento. A dissimilaridade genética foi representada por dendrograma obtido pelo método de agrupamento UPGMA e a validação entre os dados coletados no campo versus dados obtidos por imagem foi realizada por meio de correlações de Pearson. Os genótipos avaliados apresentaram dissimilaridade genética. Os índices de vegetação e as variáveis extraídas por meio das imagens foram eficientes para monitorar a taxa de crescimento e determinar o ponto de colheita em diferentes genótipos de alface. As variáveis agronômicas mensuradas no campo e os dados extraídos das imagens apresentaram alta correlação. Os índices de vegetação SI, GLI e NGRDI foram eficientes para monitorar a taxa de crescimento e determinar o ponto de colheita em diferentes genótipos de alface verde.