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Tipo: Dissertação
Título: ALTURA DE VOO INTERFERE NA DETECÇÃO ESPECTRAL DE Heterodera glycines EM SOJA?
Título(s) alternativo(s): Does Flight Height Affect Spectral Detection of Cyst Nematodes in Soybean?
Autor(es): Dorneles, Mylena Marques
Primeiro Orientador: Alves, Tavvs Micael
Primeiro Coorientador: Castoldi, Gustavo
Resumo: Impulsionado por uma crescente demanda por soja, o Brasil atingiu a liderança no ranking mundial de produção da cultura na safra de 2020/21. No entanto, ataques de nematoides parasitas de plantas, como Heterodera glycines pode reduzir a produtividade. Métodos de monitoramento não destrutivos como o sensoriamento remoto podem reduzir o número de amostragens e o custo de monitoramento, possibilitando identificar métodos de manejo que considerem a localização do ataque. Voos com drones em maiores alturas possibilitam cobrir maior área, consequentemente menor custo financeiro e de tempo. No entanto, sua pior resolução espacial pode confundir o efeito dos nematoides por maior quantidade de pixels mistos. Voos em baixa altura geram imagens com pixels menores, porém se torna um processo demorado e demanda maior número de imagens, maior tempo de voo e maior custo de processamento. O objetivo deste estudo foi determinar a altura de voo ideal e comprimentos de ondas espectrais para a identificação de plantas atacadas por H. glycines. Com auxílio de um dispositivo GPS portátil foram demarcados os pontos de amostragens nematológicas. Foram coletadas quatro amostras simples de solo e raiz (0 a 20 cm) no qual foram combinadas em uma amostra composta, para quantificar a população dos nematoides em amostras de solo e raiz. Os voos de drones foram realizados no mesmo dia da coleta de nematoides utilizando um sensor multiespectral em diferentes alturas: 40 m (pixel de 3 cm), 80 m (pixel de 6 cm) e 120 m (pixel de 9 cm). As variáveis obtidas nas avaliações foram submetidas separadamente a análise de variância e as médias foram comparadas pelo Forward model selection e Akaike’s Information Criterion (AIC) e análise multivariada de componentes principais (PCA). As diferentes espécies de nematoides presentes neste estudo influenciam na escolha da banda espectral e podem ser identificados com modificações no modelo matemático/ associação de bandas e/ou altura de voo.
Abstract: Driven by a growing demand for soy, Brazil has reached the leadership in the world ranking of crop production in the 2020/21 harvest. However, attacks by plant parasitic nematodes such as Heterodera glycines can reduce productivity. Non-destructive monitoring methods such as remote sensing can reduce the number of samples and the monitoring cost, turning possible to identify management methods that consider the location of the attack. Flights with drones at greater heights turn possible to cover a greater area, consequently with lower financial and time costs. However, its worse spatial resolution can confound the nematode effect due to the high munber of mixed pixels. Flights at low altitude generate images with smaller pixels, but it becomes a time consuming process as it demands a greater number of images, longer flight time and higher processing cost. The aim of this study was to determine an ideal flight height and spectral wavelengths to identify the plants attacked by H. glycines. With the aid of a portable GPS device, the nematological sampling points were demarcated. Four singles soil and root samples (0 to 20 cm) were collected and combined into a composite sample to quantify the nematode population in them. Drone flights were performed on the same day of nematode collection using a multispectral sensor at different heights: 40 m (3 cm pixel), 80 m (6 cm pixel) and 120 m (9 cm pixel). The evaluated variables were submitted separately to analysis of variance and the means were compared by the Forward model selection and Akaike's Information Criterion (AIC) and multivariate analysis of principal components (PCA). The different species of nematodes present in this study influence the choice of the spectral band and can be identified with changes in the mathematical model/association of bands and/or flight height.
Palavras-chave: Agricultura digital
Agricultura 4.0
Fitonematoides
Área do CNPq: CIENCIAS AGRARIAS
Idioma: por
Pais: Brasil
Editor: Instituto Federal Goiano
Sigla da Instituição: IF Goiano
Campus: Campus Rio Verde
Programa/Curso: Programa de Pós-Graduação em Ciências Agrárias – Agronomia
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/2840
Data do documento: 12-Ago-2022
Aparece nas coleções:Mestrado em Ciências Agrárias - Agronomia

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