Demanda hídrica e modelagem de parâmetros biofísicos da cultura do milho a partir do sensor RGNIR a bordo de um VANT
Em função do crescimento populacional estimado para 2050, a produção agrícola precisa aumentar em 70%, porém, de forma sustentável ambientalmente e viável economicamente. O uso do imageamento aéreo com sensores de baixo custo apresenta- se como alternativa para manejar a lavoura nos pressupostos da...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Viçosa (UFV) |
| Repositorio: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:locus.ufv.br:123456789/28349 |
| Acceso en línea: | https://locus.ufv.br//handle/123456789/28349 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Milho - Cultivo Sensoriamento remoto Balanço hidrológico Vegetação - Mapeamento Irrigação e Drenagem |
| Sumario: | Em função do crescimento populacional estimado para 2050, a produção agrícola precisa aumentar em 70%, porém, de forma sustentável ambientalmente e viável economicamente. O uso do imageamento aéreo com sensores de baixo custo apresenta- se como alternativa para manejar a lavoura nos pressupostos da agricultura de precisão de forma mais econômica. Contudo, existem poucos estudos na literatura científica que avaliam a capacidade destes sensores em monitorar a lavoura agrícola, bem como predizer parâmetros biofísicos e demanda hídrica. Pensando nisso, esta dissertação teve como objetivo avaliar a capacidade de um sensor RGNIR a bordo de um veículo aéreo não tripulado (VANT) em identificar variabilidade espaço-temporal, assim como predizer parâmetros biofísicos e estimar a demanda evapotranspirométrica na cultura do milho. Foram capturados, utilizando-se o sensor RGNIR a bordo de um VANT, 15 conjuntos de imagens durante 61 DAE. Cada conjunto de imagens foram mosaicadas, gerando 15 imagens unitárias. Cada imagem foi georreferenciada e corrigida radiometricamente. Posteriormente, foram realizados os cálculos dos índices de vegetação. Para gerar modelos preditivos e validá-los, foram coletadas 54 plantas sobre quais foram determinadas a altura, área foliar e massa da folha, caule, espiga e panícula. Também, no intuito de realizar o balanço hídrico da área, coletou-se amostras de solo para determinar a capacidade de campo, ponto de murcha e densidade do solo. O sensor, após correções radiométricas, mostrou-se confiável em monitorar a lavoura agrícola, sendo possível identificar perturbações na mesma. Os modelos dos parâmetros biofísicos estimados a partir dos índices de vegetação apresentaram, de modo geral, bons resultados estatísticos, principalmente aquele que se relaciona com a biomassa seca total e produção de grãos. A transpiração e evapotranspiração real da cultura estimada, em que foram utilizados os índices de vegetação, mostraram bons resultados para determinar a demanda hídrica necessária à lavoura. O sensor RGNIR embarcado em um VANT foi satisfatório para o monitoramento agrícola da cultura do milho, bem como na estimativa dos parâmetros biofísicos. |
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