Dados hiperespectrais na determinação do conteúdo relativo de água na folha em cana-de-açúcar

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bonilla, Magda Maria Zuleta
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
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-28092015-105933/
Resumo: A cadeia produtiva da cana-de-açúcar vem sofrendo problemas de diversas naturezas, sendo a mais comum a estiagem, agravada pelas mudanças climáticas que reduzem a disponibilidade de água no solo, afetando diretamente a produtividade da cultura. Uma grande proporção da cultura da cana-de-açúcar não é irrigada, sendo sujeita a alterações entre estações úmidas e secas em condições tropicais e subtropicais, mas quando é irrigada, tem-se observado um incremento significativo na produtividade da cultura. As necessidades hídricas da cultura devem ser atendidas, tanto, na quantidade requerida, quanto no momento oportuno. Para isto, devem ser quantificados parâmetros relacionados com o seu estado hídrico. No entanto, os métodos empregados convencionalmente são demorados, custosos e invasivos. Como alternativa que ajuda a reduzir tempo e custos, o sensoriamento remoto hiperespectral vem sendo utilizado para estimar o estado hídrico em diferentes escalas, uma vez que permite a captura de grande quantidade de informação rapidamente. Para o presente trabalho, o comportamento espectral da vegetação de 400 a 2500 nm, foi utilizado na quantificação de alguns parâmetros que estabelecem o seu estado hídrico. As avaliações tanto em casa de vegetação quanto em laboratório foram feitas em folhas de cana-de-açúcar submetidas a déficit hídrico programado. Para os dados de laboratório foram obtidos R2 > 0,8 na região do visível e R2 < 0,55, na região do infravermelho próximo para CRA (conteúdo relativo de água). Para EEA (espessura equivalente da água) foi obtido um R2 < 0,6 na região do infravermelho próximo.
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spelling Dados hiperespectrais na determinação do conteúdo relativo de água na folha em cana-de-açúcarHyperspectral data to determine the relative water content in the sugarcane leafEspectroscopia de reflectânciaModelos de prediçãoMultiple Linear Regression by step-wisePrediction ModelsReflectance SpectroscopyRegressão linear múltipla por step-wiseA cadeia produtiva da cana-de-açúcar vem sofrendo problemas de diversas naturezas, sendo a mais comum a estiagem, agravada pelas mudanças climáticas que reduzem a disponibilidade de água no solo, afetando diretamente a produtividade da cultura. Uma grande proporção da cultura da cana-de-açúcar não é irrigada, sendo sujeita a alterações entre estações úmidas e secas em condições tropicais e subtropicais, mas quando é irrigada, tem-se observado um incremento significativo na produtividade da cultura. As necessidades hídricas da cultura devem ser atendidas, tanto, na quantidade requerida, quanto no momento oportuno. Para isto, devem ser quantificados parâmetros relacionados com o seu estado hídrico. No entanto, os métodos empregados convencionalmente são demorados, custosos e invasivos. Como alternativa que ajuda a reduzir tempo e custos, o sensoriamento remoto hiperespectral vem sendo utilizado para estimar o estado hídrico em diferentes escalas, uma vez que permite a captura de grande quantidade de informação rapidamente. Para o presente trabalho, o comportamento espectral da vegetação de 400 a 2500 nm, foi utilizado na quantificação de alguns parâmetros que estabelecem o seu estado hídrico. As avaliações tanto em casa de vegetação quanto em laboratório foram feitas em folhas de cana-de-açúcar submetidas a déficit hídrico programado. Para os dados de laboratório foram obtidos R2 > 0,8 na região do visível e R2 < 0,55, na região do infravermelho próximo para CRA (conteúdo relativo de água). Para EEA (espessura equivalente da água) foi obtido um R2 < 0,6 na região do infravermelho próximo.The sugarcane agribusiness has been suffering several kinds of problems. The most common is the drought caused by the weather changes, which reduce the water availability in the soil, affecting directly the crop yield. A large proportion of the sugarcane crop is not irrigated undergoing changes between wet and dry seasons in tropical and subtropical conditions, but when it is irrigated, it has been possible to observe an increase in the crop yield. The crop water requirements must be provided, both at the required amount and at the right time. To do this, parameters related to its moisture status have to be quantized. However, conventional methods are slow, invasive and expensive. As an alternative to reduce time and costs, the hyperspectral remote sensing has been being used to estimate the water status at different scales, because it allows capturing big amounts of information quickly. In the present study, the spectral behavior of vegetation between 400 and 2500 nm was used to quantify some parameters that establish its water status. The evaluations were conducted both in the greenhouse and the laboratory on sugarcane leaves under programmed water deficit. The laboratory data obtained were R2> 0.8 in the visible region and R2 <0.55 in the near infrared region for the RWC (relative water content). For the EWT (equivalent water thickness) was obtained a R2 <0.6 in the near infrared region.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPFiorio, Peterson RicardoBonilla, Magda Maria Zuleta2015-07-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-28092015-105933/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:58Zoai:teses.usp.br:tde-28092015-105933Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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