Índices de vegetação para diagnóstico nutricional de nitrogênio na cultura do milho a patir de imagens geradas por drone

• Autor(a) principal: Fernandes, Sabrina Cassia
• Data de Publicação: 2023
• 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/1/31177
• topic: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA; Vegetação - Mapeamento; Nitrogênio; Plantas - Efeito do nitrogênio; Drone; Vegetation mapping; Nitrogen; Plants - Effect of nitrogen on; Drone aircraft; Agronomia

No Brasil, em função das características edafoclimáticas, a cultura do milho apresenta elevado potencial produtivo, desde que sejam adotadas práticas adequadas de correção do solo e de adubação. Neste sentido, a adubação nitrogenada merece atenção especial, principalmente por que o fertilizante mais utilizado no Brasil é a ureia, cuja dinâmica no solo é complexa, podendo ocorrer perdas por volatilização. Para evitar perdas na produção, a melhor estratégia é o monitoramento da lavoura por meio de análises foliares que, apesar de onerar a produção não fornece um resultado imediato, o que, muitas vezes, não permite uma intervenção em tempo hábil. No presente trabalho, o objetivo foi diagnosticar deficiência nutricional de N na cultura do milho por meio de Índices de Vegetação (NDVI e VARI) gerados a partir de imagens geradas por drones. Foi utilizado o delineamento de blocos ao acaso com quatro tratamentos e quatro repetições. Os tratamentos foram compostos por doses diferenciadas para a simulação da deficiência de nitrogênio (N), sendo (50, 100, 150, 200 e 250 kg de N ha-1). As doses de N foram parceladas em três fases, plantio, estádios V4 e V6, respectivamente. Foram realizadas coletas para análise foliar dos teores de N, em três diferentes estágios fenológicos da cultura, V4, V8 e R2. Antes de cada coleta eram realizados voos com VANT equipado com uma câmera multiespectral de alta resolução, a qual permite a geração de imagens e posteriormente os Índices de Vegetação (IV). Os voos foram realizados no horário do meio-dia, pois os ângulos dos raios de sol são mais verticais. As imagens foram processadas usando o software QGIS®, seguindo as equações de cada índice. Após a colheita do milho, avaliou-se as variáveis diâmetro de espigas (DE), número de fileiras de grãos por espiga (NGE), número de grãos por fileira (NGF), peso de mil grãos (PMG), comprimento de espigas (CME) e produtividade (PROD). Concluiu-se que os índices estudados (NDVI e VARI) podem ser utilizados para otimizar processos e aumentar a precisão e monitoramento nutricional da cultura, pois os mesmo se mostraram eficazes para detectar o estado nutricional da cultura durante todas as fases em que realizou-se as avaliações, V4, V8 e R2. Já em relação aos principais componentes de rendimento constatou-se uma correlação positiva, onde o índice NDVI apresentou-se mais eficiente que o VARI para predição dos componentes de rendimento.