Propriedades ópticas de folhas de milho em função de diferentes teores de pigmentos e estimativa não destrutiva do teor foliar de fósforo e da produtividade
| Ano de defesa: | 2020 |
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| Palavras-chave em Português: | |
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Resumo: | (Doutorado em Agronomia) - Programa de Pós-Graduação em Agronomia, Universidade Estadual do Centro-Oeste |
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Propriedades ópticas de folhas de milho em função de diferentes teores de pigmentos e estimativa não destrutiva do teor foliar de fósforo e da produtividadeOptical properties of maize leaves as a function of different pigment levels and non-destructive estimative of phosphorus leaf content and yielANÁLISE MULTIVARIADADeficiência nutricionalEspectrorradiômetro(Doutorado em Agronomia) - Programa de Pós-Graduação em Agronomia, Universidade Estadual do Centro-OesteOs avanços tecnológicos têm permitido estudos e busca por novas soluções no agronegócio, sendo que essas novas tecnologias, além de reduzirem o custo e o tempo na entrega de resultados, podem produzir resultados igualmente confiáveis. Nessa linha de pensamento, o sensoriamento remoto é capaz de extrair informações de um determinado alvo sem manter contato físico. Dentre os equipamentos capazes de captar a radiação refletida pelas plantas, destacam-se os espectrorradiômetros que, devido a capacidade de detectar pequenas diferenças nas características biofísicas e/ou bioquímicas das plantas, são promissores nessa área de estudo, podendo gerar informações precisas e úteis para a agricultura. Assim, o objetivo do estudo foi caracterizar o comportamento espectral do milho em função de diferentes teores foliares de antocianina, criar modelos de regressão por quadrados mínimos parciais (PLSR) e por vetores de suporte (SVR) para a predição do teor foliar de fósforo e criar um modelo de regressão por quadrados mínimos parciais para a predição da produtividade do milho. O trabalho foi conduzido durante dois anos (2018 e 2019) no município de Campo Mourão-PR em delineamento de blocos completos com tratamentos ao acaso, os tratamentos testados foram 0, 65, 200, 260 e 330 kg ha-1 de P2O5 em cinco repetições e as avaliações realizadas em quatro estádios fenológicos (V8, VT, R3 e R5). A leitura da radiação refletida pelas folhas foi feita com o espectrorradiômetro ASD Fieldspec 3 Jr. Em todas as analises estatísticas utilizou-se o software Unscrambler. Houve diferença no comportamento espectral do milho na faixa de 400- 800 nm entre os diferentes tratamentos, principalmente entre 500-600 nm com um pico de reflectância em 550 nm o qual se descolou para 520 nm na primeira derivada. A predição do teor foliar de fósforo apresentou melhor época no modelo PLSR em R3 e para o modelo SVR em VT sendo que o índice de acerto das classes de interpretação do teor foliar de fósforo do modelo PLSR foi de 86% e do modelo SVR foi de 93%. Verificou-se que a medida que aumentou-se a dose do fertilizante os teores de flavonoides e antocianinas foram menores e os de clorofila e carotenoides foram maiores. O modelo PLSR gerado a partir dos dados da primeira derivada para a predição de antocianina obteve os melhores parâmetros estatísticos. A melhor época para a predição da produtividade do milho foi VT e os parâmetros estatísticos observados na validação externa foram R20,60; RMSE 619,32; BIAS 117,87 e SE 629,36.Technological advances have allowed studies and the search for new solutions in agribusiness, producing reliable results with lower costs and delivery time. Remote sensing can extract information from a specific target without maintaining physical contact. Among the equipment capable of sensing the radiation reflected by plants, the spectroradiometers stand out, due its ability to detect small differences in the biophysical and/or biochemical characteristics of the plants, being able to generate accurate and useful information for agriculture. The aim of the study was to characterize the spectral behavior of maize as a function of different leaf anthocyanin levels, generating regression models, by partial least squares (PLSR) and support vectors(SVR, to predict leaf phosphorus content, also creating a regression model, by minimum squares, to predict maize yield. The study was carried out for two years (2018 and 2019) in the city of Campo Mourão, Paraná State. The experimental design was a randomized complete blocks, testing (0, 65, 200, 260 and 330 kg ha-1 of P2O5) with five replications. The evaluations were performed in four phenological stages (V8, VT, R3 and R5). The readings of the radiation reflected by the leaves were taken using the ASD Fieldspec 3 Jr. spectroradiometer. Unscrambler® software was used in all statistical analysis. The best period for the prediction of leaf phosphorus content, using the PLSR model, was at R3, and for the SVR model at VT. The success rate of interpretation classes for leaf phosphorus content with the PLSR model was 86% and 93 % using the SVR model. As the fertilizer rate increased, the levels of flavonoids and anthocyanins were lower and those of chlorophyll and carotenoids were higher. There was a spectral behavior difference in the 400-800 nm range due to the treatments, mainly between 500-600 nm, with a reflectance peak at 550 nm. In both first derivative, the reflectance peak shifted to the left (close to 520 nm). The PLSR model, generated from data of the first derivative, obtained the best statistical parameters to predict anthocyanins. The best period to predict maize yield was at VT, and the statistical parameters observed in the external validation were R2 0.60; RMSE 619.32; BIAS 117.87 and SE 629.36.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESAcesso AbertoSubmitted by Fabiano Jucá (fjuca@unicentro.br) on 2024-09-03T12:30:28Z No. of bitstreams: 1 Tese_Leandro Meert.pdf: 1737809 bytes, checksum: 081c41292515a145fd2f7d7f6f8aac1d (MD5) Made available in DSpace on 2024-09-03T12:30:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Leandro Meert.pdf: 1737809 bytes, checksum: 081c41292515a145fd2f7d7f6f8aac1d (MD5) Previous issue date: 2020-02-20Unicentro - Departamento de AgronomiaMÜLLER, Marcelo Marques LopesMEERT, Leandro2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf89 f.https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9566/acervo/detalhe/155347https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9566/acervo/detalhe/155347Cover: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9566/capa/capa?codigo=155347porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNICENTROinstname:Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)instacron:UNICENTROinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-09-16T16:17:38Zoai::155347Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.unicentro.br:8080/jspui/PUBhttp://tede.unicentro.br/tde_oai/oai3.phprepositorio@unicentro.br||fabianoqueiroz@yahoo.com.bropendoar:2025-09-16T16:17:38Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNICENTRO - Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)false |
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