Modelo para estimativa do potencial produtivo em trigo e cevada pelo índice de vegetação por diferença normalizada

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Grohs, Daniel Santos
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/13769
Resumo: O potencial produtivo de trigo e cevada é um dos conceitos utilizados para estimar a condição nutricional das plantas e sua relação com o rendimento de grãos. O manejo racional da adubação nitrogenada requer o estudo de variáveis que expressem de maneira mais dinâmica este potencial por ocasião da emissão da sexta folha. Os instrumentos, baseados em sensoriamento remoto terrestre (como o GreenSeeker), poderão vir a ser uma ferramenta promissora para este fim. Para isso, foram conduzidos, na EEA da UFRGS, em Eldorado do Sul - RS, nos anos de 2006 e 2007 estudos, tendo por objetivo principal: desenvolver e validar um modelo para estimar classes de potencial produtivo a partir de leituras de NDVI relacionadas a uma variável de planta. E, mais especificamente, caracterizar o efeito dos elementos da superfície de fundo (solo mais resíduo) e dos elementos meteorológicos que influenciam nas leituras de NDVI do dossel. As maiores modificações do NDVI foram determinadas pelo tipo de resíduo (milho e soja), presença de solo exposto, umidade do solo e molhamento do dossel e solo. Estes elementos geraram o modelo de correção do NDVI, a ser validado futuramente em lavouras. A variável mais correlacionada ao NDVI do dossel foi a biomassa acumulada na parte aérea. Sobre esta relação, foi gerado novo modelo, ajustando-se quatro classes de potencial produtivo (baixo, médio, alto e muito alto) para os resíduos de milho e soja. A validação deste modelo foi realizada em lavoura, no ano de 2006, em Victor Graeff - RS. Verificou-se correlação, na variabilidade espacial, das classes de potencial produtivo, geradas pelo NDVI, com a biomassa. O modelo gerado é aplicável a longo prazo, pois eliminou as diferenças entre cultivares e espécies. Apesar da baixa correspondência destas classes com o rendimento de grãos, foi alta a correspondência com a eficiência de uso do N pelas plantas, sendo os maiores valores de NDVI coincidentes com as menores eficiências. Trabalhos futuros deverão relacionar diferentes tipos de resposta ao N, em cada classe de potencial produtivo, visando adequar as doses a serem aplicadas.
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E, mais especificamente, caracterizar o efeito dos elementos da superfície de fundo (solo mais resíduo) e dos elementos meteorológicos que influenciam nas leituras de NDVI do dossel. As maiores modificações do NDVI foram determinadas pelo tipo de resíduo (milho e soja), presença de solo exposto, umidade do solo e molhamento do dossel e solo. Estes elementos geraram o modelo de correção do NDVI, a ser validado futuramente em lavouras. A variável mais correlacionada ao NDVI do dossel foi a biomassa acumulada na parte aérea. Sobre esta relação, foi gerado novo modelo, ajustando-se quatro classes de potencial produtivo (baixo, médio, alto e muito alto) para os resíduos de milho e soja. A validação deste modelo foi realizada em lavoura, no ano de 2006, em Victor Graeff - RS. Verificou-se correlação, na variabilidade espacial, das classes de potencial produtivo, geradas pelo NDVI, com a biomassa. O modelo gerado é aplicável a longo prazo, pois eliminou as diferenças entre cultivares e espécies. Apesar da baixa correspondência destas classes com o rendimento de grãos, foi alta a correspondência com a eficiência de uso do N pelas plantas, sendo os maiores valores de NDVI coincidentes com as menores eficiências. Trabalhos futuros deverão relacionar diferentes tipos de resposta ao N, em cada classe de potencial produtivo, visando adequar as doses a serem aplicadas.Wheat and barley yield potential is a new concept used to predict plant nutritional demands and their relationship with grain yield. Rational nitrogen management requires variables which express plant’s yield potential in real-time at 6-leaf-stage. A new methodology using a sensor based on proximal remote sensing (GreenSeeker) was tested in several experiments carried out at EEA/UFRGS, Eldorado do Sul – RS, in 2006 and 2007. Background effects (soil surface and mulch straw) and meteorological elements on the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were determined and a model based on classes was developed to estimate yield potential on an agronomic trait. NDVI was affected by crop residue straw (corn or soybean), bare soil, soil humidity and dew. NDVI was correlated to shoot dry biomass and the generated model was based on four yield biomass potential classes (low, medium, high and very high) for corn and soybean residues. The model was validated on a 7 ha wheat crop area and a strong correlation was found between yield potential classes (NDVI) and shoot dry biomass. Besides that, the model eliminated the differences between varieties and species. Nevertheless, the correlation between yield potential classes and grain yield was low but the correlation of classes with nitrogen response was higher. Future studies must be based on nitrogen’s response in every class of the model to predict different N rates.application/pdfporTrigoCevadaPratica culturalModelo para estimativa do potencial produtivo em trigo e cevada pelo índice de vegetação por diferença normalizadaModel for yield potential estimation in wheat and barley by the normalized difference vegetation index info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de AgronomiaPrograma de Pós-Graduação em FitotecniaPorto Alegre, BR-RS2008mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT000648773.pdf.txt000648773.pdf.txtExtracted Texttext/plain203342http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/13769/2/000648773.pdf.txt7d2e6cfd2b86cb672fd40e40157558dcMD52ORIGINAL000648773.pdf000648773.pdfTexto completoapplication/pdf1313197http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/13769/1/000648773.pdff52127c0e71ac517d323fcc21141453cMD51THUMBNAIL000648773.pdf.jpg000648773.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1182http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/13769/3/000648773.pdf.jpgc07aa2aa75336724684a8962d023f8d6MD5310183/137692018-10-17 08:35:49.036oai:www.lume.ufrgs.br:10183/13769Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-17T11:35:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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