Análise hiperespectral foliar na identificação de déficit hídrico em cultivares de soja

• Autor(a) principal: Alvino, Francisco Cássio Gomes
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28394
• topic: Sensoriamento remoto; Fisiologia vegetal; Glycine max; Irrigação e Drenagem

O déficit hídrico nas lavouras de soja no Brasil são muitas das vezes ocasionado pela má distribuição de chuva. Impactando na redução das atividades fotossintéticas das plantas, quebras de produtividade e perdas econômicas. As técnicas de sensoriamento remoto podem ser utilizadas para quantificação dos danos causados pelo déficit hídrico, auxiliando o produtor no monitoramento da lavoura, com tomada decisão precisa e eficiente. Nesse sentido, objetivou-se com este trabalho verificar a eficiência do uso do sensoriamento remoto por plataforma terrestre com uso de um sensor hiperespectral para identificação de cultivares de soja submetidas ao déficit hídrico. O estudo foi realizado em casa de vegetação, em delineamento de blocos ao acaso em esquema fatorial (6x6) e com três repetições. Sendo seis cultivares de soja CD 208 (cultivar 1); 5D711 RR (cultivar 2); CD 2737 RR (cultivar 3); OC 14 (cultivar 4); P98Y11 (cultivar 5); e FT GUAIRA (cultivar 6) e seis níveis de potencial matricial do solo (-10, -30, -300, -900, -1200 e -1500 kPa). O potencial -10 kPa é correspondente ao controle, os demais potencias matriciais são déficit hídrico, onde foram impostos as cultivares a partir da fase reprodutiva R4. As avaliações realizadas foram: conteúdo relativo de água nas folhas (CRA), potencial hídrico foliar (Ψ wF ), índices de clorofila (IC) “a”, “b” e total, coletas de assinatura espectrais por meio de espectrorradiômetro e produção de grãos por planta PG (g planta -1 ). Realizou-se uma análise exploratória dos dados e, logo em seguida, produziram-se modelos matemáticos via técnica de Regressão por Quadrados Mínimos Parciais. Os modelos apresentaram elevadas associações entre todas as características avaliadas e os comprimentos de ondas. A eficiência dos modelos foi determinada com base nos resultados da validação cruzada, avaliada por meio dos coeficientes de determinação de calibrado [R 2 (Cal)] e validado [R 2 (CV)]. Observou-se o desempenho de cada cultivar, quando imposta às tensões de -10 kPa (controle - sem déficit hídrico) e -1200 kPa (déficit hídrico). A cultivar 4 foi a que apresentou melhor desempenho de produção de grão, tanto para o tratamento controle quanto para o déficit hídrico. Os modelos são eficientes para prever características indicadoras de déficit hídrico por meio da refletância espectral das folhas de soja. Palavras-chave: Sensoriamento Remoto. Fisiologia vegetal. Glycine max.