Imagens multiespectrais orbitais: ferramenta para discriminar manejos de fitonematoides do cafeeiro

• Autor(a) principal: Orlando, Vinicius Silva Werneck
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
• Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31129; http://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.845
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOSSANIDADE::FITOPATOLOGIA; Sensoriamento Remoto; Remote Sensing; Controle Biológico; Biological Control; Bacillus spp.; Bacillus spp.; Aprendizado de máquina; Machine learning; Árvores aleatórias; Random trees; Cafeeiro; Imagens multiespectrais; Sensoriamento remoto

O sensoriamento remoto baseado em imagens multiespectrais pode ser uma ferramenta útil para detectar respostas de estresse na vegetação. Neste estudo foi avaliado o potencial da imagem orbital multiespectral em discriminar as estratégias mais eficazes na redução das populações de fitonematoides e no aumento da produtividade do cafeeiro. As plantas foram tratadas com sete isolados de Bacillus separadamente (B. subtilis isolados B18, B202 e B33; B. thuringiensis isolado B22; B. safensis isolado B53; B. amyloliquefaciens isolado B266; B. methylotrophicus isolado B05); produto biológico comercial baseado em B. subtilis + B. licheniformis (BC); aplicação combinada de abamectina + CB (QBC); nematicida químico comercial fluensulfone (QC); e água foi aplicada como controle negativo. Avaliou-se a população inicial e final de fitonematoides no solo, a produtividade do cafeeiro e outras características agronômicas. Os dados radiométricos foram obtidos do sensor multiespectral orbital Planet. Os dados foram classificados usando o algoritmo de árvores aleatórias. A população de fitonematoides foi reduzida em 50,45% e 65,12% após a aplicação dos isolados B33 e B266. As plantas tratadas com QBC tiveram o maior rendimento em produtividade. A imagem multiespectral foi mais precisa em discriminar a maioria dos tratamentos nematicidas do que os parâmetros agronômicos com exatidão global (EG) de 80% versus 75,75%, respectivamente. Os parâmetros agronômicos foram os estimadores mais confiáveis para a produtividade do cafeeiro (EG = 100%) em comparação com a imagem multiespectral que apresentou EG máximo de 83,63%. Assim, a imagem orbital multiespectral pode discriminar os tratamentos mais eficazes usados para o manejo de fitonematoides no cafeeiro.