Análise de discrepâncias entre vigor vegetativo e produtividade de grãos de milho com abordagem multisensor

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Souza, Gabrielly Carvalho de
• Orientador(a): Alves, Marcelo de Carvalho
• Banca de defesa: Noetzold, Rafael, Araújo, José Sérgio de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Agrícola
• Departamento: Departamento de Engenharia
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Agricultura de precisão; Sentinel-2; Landsat-8; Índices de vegetação; Remote sensing; Precision agriculture; Vegetation index
• Área do conhecimento CNPq: Engenharia Agrícola
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/58771

Imagens provenientes de sensores acoplados em satélites permitem análises de lavouras a baixo custo e têm sido alvo de estudos de correlação entre índices de vegetação e a produtividade. Os índices de vegetação obtidos a partir de plataforma orbital e mapas de colheita tem sido importantes ferramentas no contexto da popularização da agricultura de precisão. No entanto, são muitos os fatores que interferem na produtividade do milho e nos consequentes mapas de colheita obtidos. Com isso, nem sempre é obtida correlação entre índices de vegetação e produtividade. Tal fato abre espaço para metodologias de se identificar áreas de não correlação e investigar direcionadamente as possíveis causas. Diante o exposto, teve-se por objetivo utilizar imagens de satélite disponíveis gratuitamente, atrelada a dados de produtividade de colhedora de milho com intuito de se identificar áreas onde houve e não houve correlação da produtividade em função dos índices de vegetação. Nas áreas com correlação, foi obtido o modelo linear da produtividade em função do NDVI. Calculou-se um mapa de discrepâncias, em que na maior parte da lavoura houve correlação, com produtividade variando em torno de 2 ton ha−1 em relação ao modelo. Foram identificadas áreas com produtividades discrepantes, negativamente e positivamente em relação ao modelo, permitindo uma investigação localizada das possíveis causas do fenômeno.