Diagnóstico do nitrogênio foliar do milho (Zea mays L.) a partir de dados hiperespectrais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-04052023-164223/ |
Resumo: | Identificar o estresse nutricional na folha do milho, por meio de métodos baseados em espectrorradiometria, pode auxiliar no diagnóstico de deficiências e na tomada de decisão. Sendo assim, este trabalho visa empregar dados hiperespectrais no monitoramento das variações nutricionais do milho submetido a diferentes doses de nitrogênio. O intuito é avaliar a capacidade dos dados radiométricos em diferenciar e predizer teores foliares em diferentes estádios. O experimento foi composto pelas doses de 0, 60, 120, 180 e 240 kg ha-1 de nitrogênio. Foram coletados dados correspondentes à altura do milho, diâmetro do colmo, área foliar, diâmetro e comprimento das espigas, produtividade e curvas espectrais. Os dados biométricos e produtivos foram organizados em Boxplot. Para os dados espectrais foram aplicados Análise de Componentes Principais (PCA) para averiguar possíveis formas de grupos com comportamento semelhante e Análise de Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLSR - Partial Least Square Regression) para buscar comprimentos de onda que estejam mais correlacionados com o nitrogênio e estimar o teor de nitrogênio foliar. Na PCA, a segunda e terceira coleta apresentaram melhores resultados havendo separação entre as doses de 240 kg ha-1 e 0 kg ha-1, ao mesmo tempo que se observou o agrupamento da dose de 240 kg ha-1 na segunda coleta e uma separação mais visível entre os dois primeiros tratamentos 0 e 60 kg ha-1 das demais doses (120, 180 e 240 kg ha-1) na terceira coleta. É possível observar ainda, um agrupamento da dose de 60 kg ha-1 na terceira coleta. As PLSRs apresentaram poder de predição razoáveis para as coletas 1 (25 DAE, V4), 2 (35 DAE, V7) e 3 (50 DAE, V10) com R2 e RMSE correspondendo a 0,63 e 1,44; 0,56 e 1,14; e, 0,62 e 1,86, respectivamente. Já a coleta 4 (65 DAE, Início do florescimento) gerou melhor predição com R2 de 0,67 e RMSE de 1,62. Os resultados gerais indicaram que é possível predizer o teor de nitrogênio foliar no milho durante seu desenvolvimento por meio dos dados espectrais, servindo como ferramenta eficiente no monitoramento da nutrição na cultura do milho. |
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Diagnóstico do nitrogênio foliar do milho (Zea mays L.) a partir de dados hiperespectraisDiagnosis of corn leaf nitrogen (Zea mays L.) from hyperspectral dataAdubação nitrogenadaDeficiência nutricionalNitrogen fertilizationNutritional deficiencyReflectanceReflectânciaSensoresSensorsIdentificar o estresse nutricional na folha do milho, por meio de métodos baseados em espectrorradiometria, pode auxiliar no diagnóstico de deficiências e na tomada de decisão. Sendo assim, este trabalho visa empregar dados hiperespectrais no monitoramento das variações nutricionais do milho submetido a diferentes doses de nitrogênio. O intuito é avaliar a capacidade dos dados radiométricos em diferenciar e predizer teores foliares em diferentes estádios. O experimento foi composto pelas doses de 0, 60, 120, 180 e 240 kg ha-1 de nitrogênio. Foram coletados dados correspondentes à altura do milho, diâmetro do colmo, área foliar, diâmetro e comprimento das espigas, produtividade e curvas espectrais. Os dados biométricos e produtivos foram organizados em Boxplot. Para os dados espectrais foram aplicados Análise de Componentes Principais (PCA) para averiguar possíveis formas de grupos com comportamento semelhante e Análise de Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLSR - Partial Least Square Regression) para buscar comprimentos de onda que estejam mais correlacionados com o nitrogênio e estimar o teor de nitrogênio foliar. Na PCA, a segunda e terceira coleta apresentaram melhores resultados havendo separação entre as doses de 240 kg ha-1 e 0 kg ha-1, ao mesmo tempo que se observou o agrupamento da dose de 240 kg ha-1 na segunda coleta e uma separação mais visível entre os dois primeiros tratamentos 0 e 60 kg ha-1 das demais doses (120, 180 e 240 kg ha-1) na terceira coleta. É possível observar ainda, um agrupamento da dose de 60 kg ha-1 na terceira coleta. 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The experiment consisted of doses of 0, 60, 120, 180 and 240 kg ha-1 of nitrogen. Data corresponding to corn height, stem diameter, leaf area, ear diameter and length, productivity and spectral curves were collected. Biometric and productive data were organized in Boxplot. For the spectral data, Principal Component Analysis (PCA) was applied to investigate possible forms of groups with similar behavior and Partial Least Squares Regression Analysis (PLSR - Partial Least Square Regression) to look for wavelengths that are more correlated with nitrogen and estimate the leaf nitrogen content. In the PCA, the second and third collections showed better results, with a separation between the doses of 240 kg ha-1 and 0 kg ha-1, while the grouping of the dose of 240 kg ha-1 was observed in the second collection and a more visible separation between the first two treatments 0 and 60 kg ha-1 from the other doses (120, 180 and 240 kg ha-1) in the third collection. It is also possible to observe a dose grouping of 60 kg ha-1 in the third collection. The PLSRs showed reasonable predictive power for collections 1(25 DAE, V4), 2 (35 DAE, V7) and 3 (50 DAE, V10) with R2 and RMSE corresponding to 0.63 and 1.44; 0.56 and 1.14; and, 0.62 and 1.86, respectively. Collection 4 (65 DAE, Beginning of flowering) generated the best prediction with an R2 of 0.67 and RMSE of 1.62. The general results indicated that it is possible to predict the leaf nitrogen content in maize during its development through spectral data, serving as an efficient tool for monitoring nutrition in maize.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPFiorio, Peterson RicardoOliveira, Ana Karla da Silva2023-04-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-04052023-164223/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/openAccesspor2023-05-09T18:46:59Zoai:teses.usp.br:tde-04052023-164223Biblioteca 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:27212023-05-09T18:46:59Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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