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dc.contributor.advisor1Cabral, Pablo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3129672877649887pt_BR
dc.creatorFerreira, João-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5356374436263287pt_BR
dc.date.accessioned2021-01-24T23:29:18Z-
dc.date.available2021-01-01-
dc.date.available2021-01-24T23:29:18Z-
dc.date.issued2020-10-30-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/1526-
dc.description.abstractSoybeans 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.pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by João Carlos Silva Ferreira (2018202331540064@ifgoiano.edu.br) on 2020-12-18T09:44:41Z No. of bitstreams: 1 dissertação_João Ferreira.pdf: 969111 bytes, checksum: b072975731067f5f4c10a12459ce1f00 (MD5)en
dc.description.provenanceRejected by Hevellin Estrela (hevellin.estrela@ifgoiano.edu.br), reason: Prezado João Ferreira Informamos que sua submissão foi rejeitada para ajustes pelo seguinte motivo: - Falta folha de aprovação assinada pelo orientador e banca.  Assim que a ata de defesa estiver assinada e anexada ao trabalho, nos reenvie pela plataforma. Informamos que sua submissão não foi cancelada, você deverá entrar novamente na plataforma e seguir os procedimentos solicitados. Para tirar dúvidas, sugerimos que você dê uma olhada nos tutoriais de como submeter o trabalho no RIIF Goiano: https://suap.ifgoiano.edu.br/media/documentos/arquivos/como_depositar_riif_goiano_1.1.pdf on 2020-12-18T11:02:55Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by João Carlos Silva Ferreira (2018202331540064@ifgoiano.edu.br) on 2021-01-23T17:39:11Z No. of bitstreams: 1 dissertação_João Ferreira.pdf: 1077558 bytes, checksum: 1ceb248a37292584d6eeca8f8517cffc (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2021-01-24T23:27:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertação_João Ferreira.pdf: 1077558 bytes, checksum: 1ceb248a37292584d6eeca8f8517cffc (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-01-24T23:29:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação_João Ferreira.pdf: 1077558 bytes, checksum: 1ceb248a37292584d6eeca8f8517cffc (MD5) Previous issue date: 2020-10-30en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Rio Verdept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Bioenergia e Grãospt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectGlycine maxpt_BR
dc.subjectDronept_BR
dc.subjectEstádio fenológicopt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETALpt_BR
dc.titleGRUPOS DE MATURAÇÃO DA CULTURA DA SOJA AVALIADOS POR IMAGENS AÉREAS OBTIDAS POR VANTpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Appears in Collections:Mestrado Profissional em Bioenergia e Grãos

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