Relação dos índices de vegetação com a produtividade de milho em áreas irrigadas no Rio Grande do Sul
Ano de defesa: | 2022 |
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Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Santa Maria
Colégio Politécnico da UFSM |
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Agricultura de Precisão
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Departamento: |
Agronomia
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: | |
Palavras-chave em Inglês: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/28592 |
Resumo: | The supply of food to the world’s population is a largely discussed topic, with the need to increase yield without increasing the field, prioritizing the sustainability of water resources, energy and the environment. Agriculture is highly technological and technified, seeks high productions and reduced costs, thus, the need for information after the crop is sown is of paramount importance for the planning of the crop. The present study objective to identify which vegetation index presents better correlation with corn yield, at different stages and under irrigated conditions in Rio Grande do Sul, using Sentinel-2 images. The study was carried out in five fields located in the cities of Catuípe and Cachoeira do Sul, which respectively, clay and sandy loam soils. The season evaluated were those of 2019/20 e 2020/21, using 25 MSI/Sentinel-2 images. The NDVI, SAVI, ARVI and EVI2 vegetation indices were calculated using Sentinel-2 spectral bands 2, 3 and 8. The image processing was performed in QGIS software. Principal components analysis was performed, the Pearson’s correlation and linear regression. The results showed that for the V6 to V10 stages, the ARVI and the NDVI presented a better determination for estimating corn yield, R² 0.73 and 0.71, respectively. In stage R1/R2 were SAVI with R² 0.67 and ARVI with 0.62 and in R4, NDVI with 0.50. For the R5 stage, the correlation with yield was very low, as the culture start senescence. The different types of soil did not show differences in vegetation index. |
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The NDVI, SAVI, ARVI and EVI2 vegetation indices were calculated using Sentinel-2 spectral bands 2, 3 and 8. The image processing was performed in QGIS software. Principal components analysis was performed, the Pearson’s correlation and linear regression. The results showed that for the V6 to V10 stages, the ARVI and the NDVI presented a better determination for estimating corn yield, R² 0.73 and 0.71, respectively. In stage R1/R2 were SAVI with R² 0.67 and ARVI with 0.62 and in R4, NDVI with 0.50. For the R5 stage, the correlation with yield was very low, as the culture start senescence. The different types of soil did not show differences in vegetation index.A oferta de alimentos para abastecer a população mundial é um tema amplamente discutido, com a necessidade de aumentar a produtividade sem aumentar a área, priorizando a sustentabilidade dos recursos hídricos, energéticos e do meio ambiente como um todo. A agricultura está altamente tecnológica e tecnificada almejando altas produções e custos reduzidos, com isso a necessidade de informações após cultura ser semeada, como em fases iniciais de cultivo é de suma importância para o planejamento da lavoura. O presente estudo tem como objetivo identificar qual índice de vegetação apresenta melhor correlação com a produtividade do milho, em diferentes estágios e em condições irrigadas no Rio Grande do Sul, utilizando imagens Sentinel-2. O trabalho foi realizado em cinco áreas localizadas nos municípios de Catuípe e Cachoeira do Sul, apresentam, respectivamente, solo argiloso e franco arenoso. As safras agrícolas avaliadas foram as de 2019/20 e 2020/21, utilizando 25 imagens MSI/Sentinel-2. Foram utilizadas as bandas 2, 3 e 8 e calculados os índices de vegetação NDVI, SAVI, ARVI e EVI2; o processamento das imagens foi realizado no software QGIS. Posteriormente realizou-se a análise dos componentes principais, seguido da correlação de Pearson e a regressão linear. Os resultados mostraram que para os estádios V6 a V10 o ARVI e o NDVI apresentaram uma melhor determinação para estimativa da produtividade de milho, R² 0,73 e 0,71, respectivamente. No estádio R1/R2 foram o SAVI com R² 0,67 e o ARVI com 0,62 e em R4, o NDVI com 0,50. Para o estádio R5 a correlação com a produtividade foi muito baixa, pois a cultura inicia a senescência. Os diferentes tipos de solo não apresentaram diferenças nos índices de vegetação.porUniversidade Federal de Santa MariaColégio Politécnico da UFSMPrograma de Pós-Graduação em Agricultura de PrecisãoUFSMBrasilAgronomiaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessÍndices de vegetaçãoEstimativa de produtividadeMilhoVegetation indexYield estimateCornCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIARelação dos índices de vegetação com a produtividade de milho em áreas irrigadas no Rio Grande do SulRelationship of vegetation index with corn yield in irrigated fields in Rio Grande do Sulinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisLacruz, María Silvia Pardihttp://lattes.cnpq.br/2806710628556901Gleriani, José MarinaldoMartins, Juliano Dalcinhttp://lattes.cnpq.br/3668153666169686Aires, Núbia Pentiado50010000000960060060060060007a88326-5e3c-414f-95c8-9639fb9368fab83fb544-e97a-427d-8595-e343f6f22526bdece67e-c182-4b91-bacb-5a39c234280d1a68e801-6f02-4592-a290-b6597951f51freponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/28592/2/license_rdf4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81956http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/28592/3/license.txt2f0571ecee68693bd5cd3f17c1e075dfMD53ORIGINALDIS_PPGAP_2022_AIRES_NÚBIA.pdfDIS_PPGAP_2022_AIRES_NÚBIA.pdfDissertação de mestradoapplication/pdf4181108http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/28592/1/DIS_PPGAP_2022_AIRES_N%c3%9aBIA.pdfeca84e5a29c4d87c12a1a80059167a4cMD511/285922023-04-10 14:16:26.188oai:repositorio.ufsm.br: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 Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2023-04-10T17:16:26Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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