Comportamento espectro-temporal da soja utilizando sensores orbitais e não orbital e correlação dos índices de vegetação com a produtividade
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24912 |
Resumo: | O cultivo da soja detém um importante papel no desenvolvimento econômico de muitas regiões do Brasil e do mundo. Neste sentido, a agricultura de precisão associada as ferramentas de sensoriamento remoto são métodos excelentes para auxiliar no gerenciamento e aprimoramento da eficiência produtiva em lavouras de soja. Diante desse contexto,esse trabalho teve como o objetivo principal avaliar o comportamento espectro-temporal da soja por meio deíndices de vegetação em diferentes estádios fenológicos, empregando sensores orbitais e sensor não orbital acoplado em Veículos Aéreos Não Tripulados(VANT). O estudo foi realizado em área de lavoura comercial,localizada no município Pato Branco –PR, onde, durante seu ciclo produtivo,foram realizadas coletas de imagens dos satélites Landsat 8 e Sentinel-2 para extração do Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)e,cinco coletas com sensor RGB,com resolução de 4,0 cm/px, acoplado ao VANT, para obtenção doVisibleAtmospherically Resistant Index(VARI). O processamento e tratamento das imagens foram feitos no software Agisoft Metashape Professional 1.5®e no ArcGIS 10.5®, em que foram gerados o índice VARI do sensor RGB e o NDVI dos Satélites (Landsat 8 e Sentinel-2).Estabeleceu-se uma grade amostral de 50 x 50 m, com 59 pontos, na qualf oram realizadas coletas dos atributos químicos do solo e dos componentes de rendimento da soja para compreender a distribuição espacial dessas variáveis. Por fim, foi realizado a correlação linear de Pearson para a produtividade da soja e dos índices de vegetação. O índice VARI extraído da câmera RGB e o NDVI gerado dos sensores orbitais foram eficientes no monitoramento dos estádios fenológicos da soja, sendo influenciados principalmente pelas diferentes concentrações de clorofila e biomassa. A maioria dos parâmetros químicos do solo apresentaram dependência espacial, com exceção do P que demonstrou efeito pepita puro. A área em estudo apresentou boas condições químicas, especialmente na porção leste, onde ocorreram os maiores níveis de MO, K, Ca, pH, V% e menor teor de Al3+. Todos os componentes de rendimento da soja (número de vagens, número de grãos, número de sementes, peso de mil grãos e produtividade) expressaram dependência espacial moderada. Os maiores valores de número de vagens, número de grãos,peso de mil grãos e produtividade ocorreram na parte leste da propriedade, em que foi observado melhores condições de fertilidade. O VARI apresentou melhor correlação com a produtividade da soja, quando comprado ao NDVI gerado a partir do Sentinel-2 e do Landsat 8.Este resultado demonstra que os sensores RGB associados aos VANTs podem ser empregados de forma eficiente no monitoramento agrícola, proporcionando maior eficiência produtiva. |
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2021-05-10T12:23:51Z2021-05-10T12:23:51Z2021-03-31MONTEIRO, Pedro Henrique da Silva. Comportamento espectro-temporal da soja utilizando sensores orbitais e não orbital e correlação dos índices de vegetação com a produtividade. 2021. Dissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2021.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24912O cultivo da soja detém um importante papel no desenvolvimento econômico de muitas regiões do Brasil e do mundo. Neste sentido, a agricultura de precisão associada as ferramentas de sensoriamento remoto são métodos excelentes para auxiliar no gerenciamento e aprimoramento da eficiência produtiva em lavouras de soja. Diante desse contexto,esse trabalho teve como o objetivo principal avaliar o comportamento espectro-temporal da soja por meio deíndices de vegetação em diferentes estádios fenológicos, empregando sensores orbitais e sensor não orbital acoplado em Veículos Aéreos Não Tripulados(VANT). O estudo foi realizado em área de lavoura comercial,localizada no município Pato Branco –PR, onde, durante seu ciclo produtivo,foram realizadas coletas de imagens dos satélites Landsat 8 e Sentinel-2 para extração do Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)e,cinco coletas com sensor RGB,com resolução de 4,0 cm/px, acoplado ao VANT, para obtenção doVisibleAtmospherically Resistant Index(VARI). O processamento e tratamento das imagens foram feitos no software Agisoft Metashape Professional 1.5®e no ArcGIS 10.5®, em que foram gerados o índice VARI do sensor RGB e o NDVI dos Satélites (Landsat 8 e Sentinel-2).Estabeleceu-se uma grade amostral de 50 x 50 m, com 59 pontos, na qualf oram realizadas coletas dos atributos químicos do solo e dos componentes de rendimento da soja para compreender a distribuição espacial dessas variáveis. Por fim, foi realizado a correlação linear de Pearson para a produtividade da soja e dos índices de vegetação. O índice VARI extraído da câmera RGB e o NDVI gerado dos sensores orbitais foram eficientes no monitoramento dos estádios fenológicos da soja, sendo influenciados principalmente pelas diferentes concentrações de clorofila e biomassa. A maioria dos parâmetros químicos do solo apresentaram dependência espacial, com exceção do P que demonstrou efeito pepita puro. A área em estudo apresentou boas condições químicas, especialmente na porção leste, onde ocorreram os maiores níveis de MO, K, Ca, pH, V% e menor teor de Al3+. Todos os componentes de rendimento da soja (número de vagens, número de grãos, número de sementes, peso de mil grãos e produtividade) expressaram dependência espacial moderada. Os maiores valores de número de vagens, número de grãos,peso de mil grãos e produtividade ocorreram na parte leste da propriedade, em que foi observado melhores condições de fertilidade. O VARI apresentou melhor correlação com a produtividade da soja, quando comprado ao NDVI gerado a partir do Sentinel-2 e do Landsat 8.Este resultado demonstra que os sensores RGB associados aos VANTs podem ser empregados de forma eficiente no monitoramento agrícola, proporcionando maior eficiência produtiva.The cultivation of soy has an important role in the economic development of many regions of Brazil and in the world. In this sense, precision agriculture associated with remote sensing tools are excellent methods to assist in the management and improvement of productive efficiency in soybean crops. In this context, this work aimed to evaluate the spectral-temporal behavior of soybeans through vegetation indices at different phenological stages, using orbital sensors and a non-orbital sensor coupled in Unmanned Aerial Vehicles (UAV). The study was carried out in a commercial farming area,located in the municipality of Pato Branco -PR, where, during its production cycle, image collections from the Landsat 8 and Sentinel-2 satellites were performed to extract the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and, five collections with RGB sensor, with a resolution of 4.0 cm/px, coupled to the UAV, to obtain the Visible Atmospherically Resistant Index (VARI). Imageprocessing and treatment were performed using the Agisoft Metashape Professional 1.5®software and ArcGIS 10.5®, in which the VARI index of the RGB sensor and the NDVI of the Satellites (Landsat 8 and Sentinel-2) were generated. A 50 x 50 m sampling grid,with 59 points, was established, in which collections of soil chemical attributes and soybean yield components were made to understand the spatial distribution of these variables. Finally, Pearson's linear correlation for soybean productivity and vegetation indexes was performed. The VARI index extracted from the RGB camera and the NDVI generated from the orbital sensors were efficient in monitoring the phenological stages of soybeans, being influenced mainly by the different concentrations of chlorophyll and biomass. Most soil chemical parameters were spatially dependent, with the exception of P which demonstrated a pure nugget effect. The area under study showed good chemical conditions, especially in the eastern portion, where the highest levels of MO, K, Ca, pH, V% and lowest Al3+content occurred. All soybean yield components (number of pods, number of grains, number of seeds, weight of a thousand grains and productivity) expressed moderate spatial dependence. The highest values of number of pods, number of grains, weight of a thousand grains and productivity occurred in the eastern part of the property, in which the best fertility conditions were observed. VARI showed a better correlation with soybean productivity, when purchased from NDVI generated from Sentinel-2 and Landsat 8. This result demonstrates that the RGB sensors associated with UAVs can be used efficiently in agricultural monitoring, providing greater productive efficiency.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáPato BrancoPrograma de Pós-Graduação em AgronomiaUTFPRBrasilCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIAAgronomiaSensoriamento remotoCultivos agrícolasSojaProdutividade agrícolaRemote sensingCropsSoybeanAgricultural productivityComportamento espectro-temporal da soja utilizando sensores orbitais e não orbital e correlação dos índices de vegetação com a produtividadeSpectro-temporal behavior of soybean using orbital and non-orbital sensors and correlation of vegetation indexes with productivityinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPato BrancoModolo, Alcir Joséhttps://orcid.org/0000-0002-4796-8743http://lattes.cnpq.br/7372544499267795Campos, José Ricardo da Rochahttps://orcid.org/0000-0002-5162-3158http://lattes.cnpq.br/3641260022425300Modolo, Alcir Joséhttps://orcid.org/0000-0002-4796-8743http://lattes.cnpq.br/7372544499267795Maggi, Marcio Furlanhttps://orcid.org/0000-0003-0353-1846http://lattes.cnpq.br/8677221771738301Baesso, Murilo Mesquitahttps://orcid.org/0000-0003-4778-6015http://lattes.cnpq.br/5488991673181730https://orcid.org/0000-0002-4951-4235http://lattes.cnpq.br/2717307292347286Monteiro, Pedro Henrique da Silvainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALcomportamentoespectrotemporalsoja.pdfapplication/pdf4724623http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/24912/1/comportamentoespectrotemporalsoja.pdf3770d04806b1a88b74ca9669fa986dbcMD51TEXTcomportamentoespectrotemporalsoja.pdf.txtcomportamentoespectrotemporalsoja.pdf.txtExtracted texttext/plain148067http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/24912/2/comportamentoespectrotemporalsoja.pdf.txtae7f357691032548248c1b43406ce961MD52THUMBNAILcomportamentoespectrotemporalsoja.pdf.jpgcomportamentoespectrotemporalsoja.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1415http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/24912/3/comportamentoespectrotemporalsoja.pdf.jpg76f3e73858f4641a7b2d2d8d25bd6bc0MD531/249122021-05-11 03:11:31.485oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/24912Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2021-05-11T06:11:31Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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