Estimativa da produtividade e do estresse nutricional da cultura do milho usando imagens digitais

• Autor(a) principal: Varella, Carlos Alberto Alves
• Data de Publicação: 2004
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9608
• topic: Agricultura de precisão; Milho - Nutrição - Modelos estatísticos; Milho - Adubos e fertilizantes; Plantas - Efeito do nitrogênio; Produtividade agrícola; Redes neurais (Computação); Ciências Agrárias

A agricultura de precisão é uma nova tecnologia que pode ser considerada como a habilidade em se monitorar e acessar a atividade agrícola em nível local. Contudo, uma das maiores dificuldades para a implementação dessa nova tecnologia é a falta de modelos para estimar a variabilidade espacial de variáveis envolvidas no sistema. Uma das alternativas para a estimativa da variabilidade espacial tem sido a confecção de mapas de produtividade. Esses mapas são geralmente produzidos com dados obtidos por sensores instalados em colhedoras, que só apresentam o resultado após a colheita. Outra alternativa seriam as imagens de satélite que apresentam limitações quanto a resolução e a periodicidade. A utilização de imagens digitais de alta e baixa resolução tem sido citado por diversos pesquisadores como uma ferramenta promissora para estimar a variabilidade espacial da produtividade. O objetivo geral desta pesquisa foi desenvolver classificadores estatísticos e por redes neurais para discriminar estresse nutricional de nitrogênio e estimar a variabilidade espacial da produtividade na cultura do milho, a partir de vetores de índices de vegetação, para aplicações em sistemas de visão artificial e sensoriamento remoto. Para o estudo da estimativa do estresse nutricional de nitrogênio foi instalado um experimento na Embrapa Milho e Sorgo como parte do projeto PRODETAB 030/01-99. Foram adquiridas imagens digitais de plantas de milho nos estádios V9, V12, V15 e R1, de um experimento instalado no campo segundo o delineamento em blocos ao acaso, com cinco níveis de nitrogênio (0, 30, 60, 90 e 120 kg N.ha -1 ) em três repetições. A câmera ficou posicionada a uma altura de aproximadamente 0,50 m da parte superior das plantas com resolução espacial de 0,10 mm.pixel -1 . Ao contrário dos índices de vegetação isolados, a primeira variável canônica apresentou resultados significativos para estimar o estresse nutricional de nitrogênio. O classificador por redes neurais apresentou maior acurácia do que o estatístico para discriminar estresse nutricional de nitrogênio na cultura do milho. Para estudo da estimativa da variabilidade espacial da produtividade foram adquiridas imagens aéreas de 1000 m de altura com resolução espacial de 250 mm.pixel -1 . Os dados foram coletados em três áreas situadas na Fazenda Experimental de Coimbra da Universidade Federal de Viçosa. Os classificadores estatísticos e por redes neurais apresentaram o mesmo desempenho para estimar a variabilidade espacial da produtividade a partir de informações obtidas em imagens aéreas digitais da cultura do milho.