Dados hiperespectrais para predição do teor foliar de nitrogênio em cana-de-açúcar

• Autor(a) principal: Martins, Juliano Araújo
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-03052016-191304/
• topic: Adubação nitrogenada; Índices de Vegetação; Modelos de regressão; Nitrogen fertilization; Regression models; Seleção de variáveis; Sensores; Sensors; Variable selection; Vegetation index

Uma das alternativas bastante abordada na literatura para a melhoria do gerenciamento da adubação nitrogenada nas culturas é o sensoriamento remoto, tendo destaque a utilização de sensores espectrais na região do visível e infravermelho. Neste trabalho, buscou-se estabelecer as relações existentes entre variações no teor foliar de nitrogênio (TFN) e a resposta espectral da folha de cana-de-açúcar, utilizando um sensor hiperespectral, com avaliações em três áreas experimentais do estado de São Paulo, com diferentes solos e variedades. Cada experimento foi alocado em blocos ao acaso, com parcelas subdividas e quatro repetições. Foram aplicadas doses de 0, 50, 100 e 150 kg de nitrogênio por hectare. A análise espectral foi realizada na folha \"+1\" em laboratório, sendo coletadas 10 folhas por subparcela, estas foram posteriormente submetidas a análise química para o TFN. Observou-se que existe correlação significativa entre o TFN e as variações na resposta espectral da cana-de-açúcar, sendo que a região do verde e de transição entre o vermelho e o infravermelho próximo (\"red-edge\") foram as mais consistentes e estáveis entre as áreas em estudo e safras avaliadas. A análise de componentes principais permitiu reforçar estes resultados, uma vez que as pontuações (\"scores\") dos componentes que apresentaram correlações significativas com o TFN, tiveram maiores pesos (\"loadings\") nas regiões espectrais citadas anteriormente. A partir das curvas espectrais foram também realizados os cálculos dos índices de vegetação já descritos em literatura, e estes submetidos a análise de regressão simples para predição do TFN, sendo os modelos calibrados com dados da safra 2012/13 e validados com os dados da safra 2013/14. Índices espectrais calculados com a combinação dos comprimentos de onda do verde e/ou \"red-edge\" com comprimentos de onda do infravermelho próximo tiveram bom desempenho na fase de validação, sendo que os cinco mais estáveis foram os índices BNi (500, 705 e 750 nm), GNDVI (550 e 780 nm), NDRE (790 e 720 nm), RI-1db (735 e 720 nm) e VOGa (740 e 720 nm). A variedade SP 81 3250 foi cultivada nas três áreas experimentais, o que permitiu a comparação do potencial de modelos calibrados por área, com um modelo generalista para uma mesma variedade cultivada em diferentes condições edáficas. Observou-se que embora o modelo generalista apresente parâmetros estatísticos significativos, existe redução expressiva da sensibilidade de predição quando comparado aos modelos calibrados por área experimental. Empregou-se também nesta pesquisa a análise de regressão linear múltipla por \"stepwise\" (RLMS) que gerou modelos com boa precisão na estimativa do TFN, mesmo quando calibrados por área experimental, independentes da variedade, utilizando de 5 a 6 comprimentos de onda. Concluímos com a presente pesquisa que comprimentos de onda específicos estão associados a variação do TFN em cana-de-açúcar, e estes são reportados na região do verde (próximos a 550 nm) e na região de transição entre os comprimentos de onda do vermelho e infravermelho próximo (680 a 720 nm). Apesar da baixa correlação entre a região do infravermelho próximo com o TFN, índices de vegetação calculados a partir destes comprimentos de onda ou a inserção destes na geração de modelos lineares foram importantes para melhorar a precisão da predição.