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metadata.dc.type: Dissertação
Title: ÍNDICES DE VEGETAÇÃO NA PREDIÇÃO DE PRODUTIVIDADE DE SOJA
Other Titles: VEGETATION INDEXES IN THE PREDICTION OF SOYBEAN PRODUCTIVITY
metadata.dc.creator: Silva, Rômulo Moreira
metadata.dc.contributor.advisor1: Castoldi, Gustavo
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Santos, Leonardo de Castro
metadata.dc.contributor.referee1: Castoldi, Gustavo
metadata.dc.contributor.referee2: Santos, Leonardo de Castro
metadata.dc.contributor.referee3: Santos, Darliane de Castro
metadata.dc.contributor.referee4: Geraldine, Alaerson Maia
metadata.dc.description.resumo: A revolução 4.0 está direcionando para que o agronegócio empregue mais tecnologia para auxiliar o manejo dos cultivos agrícolas. A utilização de drones para imageamento proporciona nova perspectiva da saúde das plantas, permitindo verificar falhas e manchas que não são observadas do solo. Dessa forma, este trabalho objetivou avaliar a capacidade de correlacionar a produtividade de soja obtida com o imageamento prévio da cultura, sob efeitos de diferentes alternativas de segunda safra antecedente ao cultivo de soja. Foi utilizado um drone com câmera multiespectral embarcada, realizando voos durante a safra 2018/2019 e 2021 em uma estação experimental na cidade de Rio Verde, GO. Os voos foram realizados em quatro estádios fenológicos da soja (R3, R5, R6 e R7) e sete estádios fenológicos do milho e outras plantas de cobertura (V1, V3, V7, V8, R1, R4 e R6) e a diferentes alturas no primeira, segunda e terceira safra, respectivamente. O delineamento experimental foi em faixas, dispondo os tratamentos em faixas, totalizando 14 tratamentos e 12 repetições, somando 168 parcelas amostrais de 3 m2. Os resultados obtidos para o índice de NDVI (soma, média e mediana) foram avaliados em relação a produtividade de soja corrigida pelo método da correlação linear de Pearson ao nível de 1 e 5% de probabilidade pelo teste F. Os resultados obtidos demonstram sinais de capacidade de uso da tecnologia para predizer a produtividade da soja. Entretanto, os sistemas de segunda safra que antecede, altura do voo, estádio fenológico, e momento do voo (Safra ou safrinha) influenciam diretamente na resposta. Conclui-se que, há necessidade de refinamento nos parâmetros para uso das imagens na experimentação agrícola, com propósito de obter correlações robustas por meio do imageamento.
Abstract: Revolution 4.0 is directing agribusiness to employ more technology to help manage agricultural crops. The use of drones for imaging offers a new perspective on plant health, turning possible to verity flaws and spots that are not observed in the soil. Thus, this work aimed to evaluate the ability to correlate soybean yield obtained with previous crop imaging, under the effects of different second crop alternatives prior to soybean cultivation. A drone with onboard multispectral camera was used, flying during a 2018/2019, 2019/2020 and 2020/2021 harvest at an experimental station in the city of Rio Verde, GO. The flights were carried out in four phenological stages of soybean (R3, R5, R6 and R7) and seven phenological stages of corn and other cover crops (V1, V3, V7, V8, R1, R4 and R6) at different heights in the first, second and third harvest, respectively. The experimental design was in DC, arranging treatments in strips, totaling 14 treatments and 12 replications, totaling 168 sample plots of 3 m2. The results obtained for the NDVI index (sum, mean and median) were evaluated in relation to soybean yield corrected by the Pearson linear correlation method at the level of 1 and 5% probability by the F test. The results obtained show signs of ability to use technology to predict soybean yield. However, the second harvest systems that proceed, height of flight, phenological stage, and time of flight (harvest or off-season) directly influence the response. It is concluded that there is a need of refinement in the parameters to use the images in agricultural experimentation, to obtain robust correlations through imaging.
Keywords: Brachiaria
Brachiaria
Correlação
Correlation
Crotalária
Rattlebox
Experimentação
Experimentation
Milho
Corn
Glycine max
Glycine max
NDVI
NDVI
Safrinha
Off-season
metadata.dc.subject.cnpq: CIENCIAS AGRARIAS
CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA
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/2366
Issue Date: 31-Aug-2021
Appears in Collections:Mestrado Profissional em Bioenergia e Grãos

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