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metadata.dc.type: Dissertação
Title: GRUPOS DE MATURAÇÃO DA CULTURA DA SOJA AVALIADOS POR IMAGENS AÉREAS OBTIDAS POR VANT
metadata.dc.creator: Ferreira, João
metadata.dc.contributor.advisor1: Cabral, Pablo
metadata.dc.description.resumo: A soja é a oleaginosa de maior notoriedade econômica mundial, o Brasil tem importância significativa na sua produção. As cultivares de soja precoces são desejáveis, uma vez que possibilitam redução dos custos de produção e a realização de uma segunda safra. Empresas e universidades que trabalham com melhoramento genético têm procurado desenvolver novas cultivares, utilizando veículos aéreos não tripulados para mapear áreas por imagens aéreas sem contato direto com a planta, que auxilia nas avaliações. Este trabalho foi realizado com objetivo de avaliar a utilização de imagens aéreas para a avaliação da maturação na cultura da soja. Foram realizados 8 voos em um talhão da fazenda Retiro no município de Rio Verde- GO, com o drone Phantom 4 acoplado com sensor RGB. As imagens foram processadas no Laboratório de Drones e Vant na Agricultura do IF Goiano, Campus Rio Verde, utilizando software Pix4D e analisadas no software QGIS. Também foram obtidos dados a campo com avaliação visual das plantas seguindo o comparativo das plantas testemunhas com os grupos de maturação conhecidos. Realizou-se uma análise boxplot, posteriormente uma correlação entre as refletâncias RGB e o índice PRI com Grupo de Maturação (GM), além de análises de regressão linear simples e múltipla. Os dados foram divididos aleatoriamente em dois grupos: com 80% dos genótipos e o outro com 20%. Para a obtenção de modelos foi realizado no primeiro grupo uma regressão linear múltipla com todas as refletâncias e uma regressão linear múltipla stepwise com modelo de seleção de variáveis. O critério de seleção utilizado foi o de AIC. A regressão de stepwise apresentou o maior R2 entre os modelos propostos (39,94%). Conclui-se que o modelo stepwise foi o melhor método de avaliação de grupos de maturação da soja, porém ainda não suficiente para garantir maior confiabilidade nos dados.
Abstract: Soybeans are the most widely known oilseeds in the world, Brazil is important in its production. Precocious soybean cultivars are desirable, enabling cost reduction and a second crop. Genetic improvement companies are always creating better cultivars, using unmanned aerial vehicles for areas mapped by aerial images without direct contact with the plant which help the area evaluation. The objective was to evaluate the use of aerial images to assess plant maturation. Eight flights were carried out in a plot of the Retiro farm in the municipality of Rio Verde-GO, with the Phantom 4 drone coupled with an RGB sensor. The images were processed in the Laboratory of Drones and Vant in Agriculture of the IF Goiano, Rio Verde campus, using the Pix4D software and analyzed in the QGIS software. The evaluated agronomic character was the maturation group, the data were also obtained in the field with visual assessment of the plants following the comparison of control plants with known maturation group. A boxplot analysis was performed, then a correlation was made between the RGB reflectance and the PRI index with Maturation Group (GM), simple and multiple linear regression analysis. The data were randomly divided into two groups being one with 80% of the genotypes and the other with 20%. To obtain the models that were performed in the first group, a multiple linear regression with all wavelengths and indices and a stepwise multiple linear regression with variable selection model were carried out. The variable selection criterion used was the AIC. The regression stepwise shows the highest R2 among the proposed models, which was 39.94%. It was concluded that the stepwise model was the best method for evaluating soybean maturation groups, but it is not sufficient for greater data reliability.
Keywords: Glycine max
Drone
Estádio fenológico
metadata.dc.subject.cnpq: CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETAL
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Instituto Federal Goiano
metadata.dc.publisher.initials: IF Goiano
metadata.dc.publisher.department: Campus Rio Verde
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Bioenergia e Grãos
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/1526
Issue Date: 30-Oct-2020
Appears in Collections:Mestrado Profissional em Bioenergia e Grãos

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