Uso de veículo aéreo não tripulado como alternativa para avaliação do estado nutricional da cultura do algodão

Palavras-chave: EBEE SQ, Sequoia, número de clorofila, multiespectral, espectro visível

Resumo

A utilização de veículos aéreos não tripulados em estudos fotogramétricos permite a obtenção de dados espaciais em curtos períodos de tempo e com alta resolução espacial. Na pesquisa, imagens multiespectrais foram processadas para o estudo das condições nutricionais da cultura do algodão (Gossypium hirsutum). Foi desenvolvido um delineamento experimental da cultura, com diferentes doses e fontes de nitrogênio, em arranjo fatorial com 16 tratamentos e 4 repetições em parcelas totalmente distribuídas ao acaso. Foi utilizado o drone agrícola EBEE SQ, equipado com a câmera Parrot Sequoia, e planejado um voo fotogramétrico, com o software Emoticon AG, que foi sincronizado com o drone para estabelecer os parâmetros de voo e capturar as informações de refletância do espectro visível., borda infravermelha e vermelha. As imagens capturadas foram processadas com o software PIX4D Mapper para gerar a ortofoto e as 4 bandas espectrais utilizadas no cálculo do índice de clorofila. Usando ferramentas de álgebra de mapas do software ArcGIS nos resultados obtidos, uma análise de variância foi realizada com o modelo ANOVA. Com os índices calculados foi possível mostrar diferenças no vigor da cultura em função dos tratamentos. A análise dos resultados mostrou diferenças significativas na resposta espectral da cultura do algodão fertilizado com diferentes fontes (uréia, torta de pinhão, esterco de galinha e esterco bovino) e doses de nitrogênio (50, 100, 150 e 200 N kg.ha-1). O tratamento com uréia na dose de 150 N kg.ha-1 apresentou a melhor resposta espectral.

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Referências

ArcGIS. (2020). Conjunto de herramientas de Álgebra de mapas. https://bit.ly/30SDu5a.
Bartesaghi, C., Osmond, P., Peters, A. & Matthias, I. (2018). Understanding land surface temperature differences of local climate zones based on airborne remote sensing data. Ieee Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 11(8), 2724-2730. https://bit.ly/3dtBLWZ.
Burbano, C., y Peñaranda, G. (2020). Breve visión de los aspectos evolutivos de la agricultura de precisión como herramienta de gestión. Lumen Gentium, 4(1), 57-67. https://bit.ly/3cFg2v9.
Karydas, C., Latrou M., Kouretas, D., Patouna, A., Latrou G., Lazos, N., Gewehr, S., Tseni X., Tekos F., Zartaloudis, Z., Mainos, E. & Mourelatos, S. (2020). Prediction of antioxidant activity of cherry fruits from UAS multispectral imagery using machine learning. Journal of Antioxidants, 9(2), 156. Disponible en: https://bit.ly/3r29L4O.
Kharuf-Gutierrez, S., Hernández-Santana, L., Orozco-Morales, R., Díaz, A., y Delgado Mora, I. (2018). Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. Ingeniería Electrónica Automática y Comunicaciones, 39(2), 79-91. https://bit.ly/3xoq3Gr.
Ledesma M., Rodríguez C., Ledesma, C., Bonansea, M., Pinotti, L. P., Scavuzzo, C. M., y Ferral, A. (2020). Análisis de la distribución temporal de la concentración de Clorofila-a en el embalse Río Tercero, Córdoba, Argentina. Ab Intus, 3(5), 83-87. https://bit.ly/30P6NWX.
Macías-Duarte, R., Grijalva-Contreras, R. L., Robles-Contreras, F., Núñez-Ramírez, F., Cárdenas-Salazar, V. A., & Mendóza-Pérez, C. (2021). SPAD index, nitrates, and sorghum yield in response to nitrogen supply. Agronomía Mesoamericana, 32(1), 293-305. https://bit.ly/3DPU3O2.
Marín, J., Betancur, L., y Arguello, H. (2018). Modelo de muestreo comprimido multiespectral para radio cognitiva. Ingeniare. Revista chilena de Ingeniería, 26(2), 225-240. https://bit.ly/3l2WAx0.
Parrot Drone SAS. (2020). Manual, soporte y accesorio de uso de cámaras multiespectrales. Disponible en: https://bit.ly/3FyUwVc.
Pix4D SA. (2019). Pix4D Mapper. https://bit.ly/3nJgcrs.
Prando, A., Souza, T., de Oliveira, A., & Zucareli, C. (2019). Produtividade, índice de vegetação e clorofila de trigo em resposta à inoculação com Azospirillum brasilense e adubação nitrogenada em cobertura. Cultura Agronômica, 28(3), 329-342. https://bit.ly/3CFDSBq.
Xu, M., Liu, R., Chen, J., Liu, Y., Shang, R., Ju, W., Wu, Ch. & Huang, W. (2019). Retrieving leaf chlorophyll content using a matrix-based vegetation index combination approach. Remote Sensing of Environment, 224, 60-73. https://bit.ly/3pME11F.
Zhou, X., Huang, W., Kong, W., Ye, H., Dong, Y. & Casa, R. (2017). Assessment of leaf carotenoids content with a new carotenoid index: Development and validation on experimental and model data. International journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 57(5), 24-35. https://bit.ly/3Eux1wf.
Zhou, X., Huang, W., Zhang, J., Kong, W., Casa, R., & Huang, Y. (2019). A novel combined spectral index for estimating the ratio of carotenoid to chlorophyll content to monitor crop physiological and phenological status. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 76(3), 128-142. https://bit.ly/3IptC46.
Publicado
2022-02-24
Como Citar
Espinoza, J., & Pacheco, H. (2022). Uso de veículo aéreo não tripulado como alternativa para avaliação do estado nutricional da cultura do algodão. Revista Da Faculdade De Agronomia Da Universidade De Zulia, 39(1), e223919. Obtido de https://www.produccioncientificaluz.org/index.php/agronomia/article/view/37758
Secção
Produção Vegetal