Uso de índices de vegetação para predição da biomassa e do teor de proteína bruta em pastagens naturais

• Autor(a) principal: Kuhn, Joana Gasparotto
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/197752
• topic: Senescência; Índice de vegetação; Biomassa; Pastagem natural; Manejo; Planta forrageira; Intensification; NDVI; RGB; Senescence

A base do manejo das pastagens naturais é conciliar as demandas nutricionais dos animais com a manutenção do potencial produtivo das plantas forrageiras. Ao serem estudadas sob pastejo, buscando otimizar conservação e produção, testa-se principalmente, a influência de diferentes intensidades de pastoreio e níveis de intensificação com utilização de insumos. Este estudo foi conduzido nas estações experimentais da Universidade Federal do Rio Grande do Sul/UFRGS, Brasil (área experimental 1 – AE1), e do Insituto Nacional de Investigacion Agropecuaria/INIA Tacuarembó, Uruguay (área experimental 2 – AE2), no período de nov/2017 a set/2018. O objetivo foi estimar a biomassa, biomassa verde e o teor de proteína bruta das pastagens naturais através do uso de ferramentas de sensoriamento remoto, imagem digital e índices de vegetação. Na AE1 acompanhou-se 5 tratamentos: manejo por distintas ofertas de forragem de 1, 2, 3, 4 kg MS/ha para cada kg PV, mais um tratamento de controle da estrutura ótima do pasto, manejado por altura e denominado ‘controle total da estrutura’. Na AE2 acompanhou-se 3 tratamentos: altura do pasto em 8-10 cm, sem aplicação de insumos; altura do pasto em 8-10 cm com fertilização na primavera; altura do pasto em 8-10 cm com fertilização na primavera e introdução de Lotus Angustissimus. Nos 8 tratamentos, em suas duas repetições, estabeleceu-se 5 subníveis entre 5% - 95% de percentual de biomassa verde, dados pela avaliação visual de sua proporção em cada unidade experimental, por estação do ano, onde avaliou-se duas amostras por subnível em cada tratamento, totalizando 640 amostras. Em cada amostra de 0,25m2 realizou-se identificação de espécies, captura de imagem com Iphone 6s, levantamento de NDVI via GreenSeeker, corte manual da forragem para determinação da massa de forragem (kg MS/ha). Destas, 320 amostras foram separadas manualmente entre material verde e senescido, com posterior análise de nitrogênio. As imagens foram processadas pelo Software R para identificação dos valores dos pixels RGB (red, green and blue) das imagens. O método estatístico utilizado foi a regressão dos mínimos quadrados. Obteve-se coeficiente de determinação (R2) de 0,37 para biomassa e 0,69 para biomassa verde (Capítulo II), e R2 = 0,63 para proteína bruta total (Capítulo III), considerando NDVI, RGB, altura do pasto, classificações de pixels e espécies forrageiras. Os modelos gerados possibilitam monitorar a qualidade do ambiente pastoril, contribuindo para uma melhor utilização das áreas sob pastejo animal.