Utilização de imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliar a variabilidade de fósforo e potássio na cultura da cana-de-açúcar

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Salvador Neto, Almir
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sensoriamento remoto
Agricultura de precisão
Cana-de-açúcar
Fósforo
Potássio
Remote sensing
Precision agriculture
Sugarcane
Potassium
Phosphorus
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/237343
Resumo: O objetivo do projeto de pesquisa foi utilizar imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliação da variabilidade espacial e temporal da produtividade da cana-de-açúcar, definição de zonas de manejo e avaliação da variabilidade de fósforo e potássio no solo e nos tecidos vegetais. Para atingir a proposta, uma área comercial de cana-de-açúcar foi monitorada ao longo de duas safras 2018/2019 e 2019/2020 com a utilização de um sensor multiespectral embarcado em drone, com o intuito de validar os índices de vegetação para a avaliação da variabilidade espacial e temporal da cultura da cana-de-açúcar, identificação de zonas de manejo e da variabilidade de fósforo e potássio. Os índices de vegetação GRVI, NDVI, NDRE, GNDVI, SAVI e RVI permitiram por meio das refletâncias avaliar a variabilidade espacial e temporal da produtividade da cultura da cana-de-açúcar, identificar as zonas de manejo, e por fim identificar a variabilidade dos nutrientes fósforo e potássio. O índice de vegetação RVI foi o mais preciso em combinação com o mapa de produtividade para definição das zonas de manejo, seguido pelo NDVI, NDRE, GNDVI, SAVI e GRVI. Além disso, permitiram identificar a fertilidade do solo nas respectivas zonas de manejo, a extração e exportação de P e K, as classes texturais, e por fim concluiu que os índices de vegetação são ferramentas precisas tanto para a delimitação de zonas de manejo quanto para o manejo adequado de fertilizantes.
id UNSP_7e5571b922e1644c70907dd165d57e7b
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/237343
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str
spelling Utilização de imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliar a variabilidade de fósforo e potássio na cultura da cana-de-açúcarUse of remote sensing images through a multispectral sensor to evaluate the variability of phosphorus and potassium in the sugarcane cropSensoriamento remotoAgricultura de precisãoCana-de-açúcarFósforoPotássioRemote sensingPrecision agricultureSugarcanePotassiumPhosphorusO objetivo do projeto de pesquisa foi utilizar imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliação da variabilidade espacial e temporal da produtividade da cana-de-açúcar, definição de zonas de manejo e avaliação da variabilidade de fósforo e potássio no solo e nos tecidos vegetais. Para atingir a proposta, uma área comercial de cana-de-açúcar foi monitorada ao longo de duas safras 2018/2019 e 2019/2020 com a utilização de um sensor multiespectral embarcado em drone, com o intuito de validar os índices de vegetação para a avaliação da variabilidade espacial e temporal da cultura da cana-de-açúcar, identificação de zonas de manejo e da variabilidade de fósforo e potássio. Os índices de vegetação GRVI, NDVI, NDRE, GNDVI, SAVI e RVI permitiram por meio das refletâncias avaliar a variabilidade espacial e temporal da produtividade da cultura da cana-de-açúcar, identificar as zonas de manejo, e por fim identificar a variabilidade dos nutrientes fósforo e potássio. O índice de vegetação RVI foi o mais preciso em combinação com o mapa de produtividade para definição das zonas de manejo, seguido pelo NDVI, NDRE, GNDVI, SAVI e GRVI. Além disso, permitiram identificar a fertilidade do solo nas respectivas zonas de manejo, a extração e exportação de P e K, as classes texturais, e por fim concluiu que os índices de vegetação são ferramentas precisas tanto para a delimitação de zonas de manejo quanto para o manejo adequado de fertilizantes.The objective of the research project was to use remote sensing images through a multispectral sensor to evaluate the spatial and temporal variability of sugarcane productivity, define management zones and evaluate the variability of phosphorus and potassium in soil and tissues. vegetable. To achieve the proposal, a commercial area of sugarcane was monitored over two harvests 2018/2019 and 2019/2020 with the use of a multispectral sensor embedded in a drone, in order to validate the vegetation indices for the evaluation of the spatial and temporal variability of the sugarcane crop, identification of management zones and the variability of phosphorus and potassium. The vegetation indices GRVI, NDVI, NDRE, GNDVI, SAVI and RVI made it possible, through the reflectances, to evaluate the spatial and temporal variability of the productivity of the sugarcane crop, to identify the management zones, and finally to identify the variability of the nutrients phosphorus and potassium. The RVI vegetation index was the most accurate in combination with the productivity map to define management zones, followed by NDVI, NDRE, GNDVI, SAVI and GRVI. In addition, they made it possible to identify soil fertility in the respective management zones, the extraction and export of P and K, the textural classes, and finally concluded that the vegetation indices are precise tools both for the delimitation of management zones and for proper management of fertilizers.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)2020/04486-9Universidade Estadual Paulista (Unesp)Corá, José Eduardo [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Salvador Neto, Almir2022-11-03T13:34:26Z2022-11-03T13:34:26Z2022-07-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/23734333004102001P4porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-01-05T06:27:03Zoai:repositorio.unesp.br:11449/237343Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-01-05T06:27:03Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Utilização de imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliar a variabilidade de fósforo e potássio na cultura da cana-de-açúcar
Use of remote sensing images through a multispectral sensor to evaluate the variability of phosphorus and potassium in the sugarcane crop
title Utilização de imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliar a variabilidade de fósforo e potássio na cultura da cana-de-açúcar
spellingShingle Utilização de imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliar a variabilidade de fósforo e potássio na cultura da cana-de-açúcar
Salvador Neto, Almir
Sensoriamento remoto
Agricultura de precisão
Cana-de-açúcar
Fósforo
Potássio
Remote sensing
Precision agriculture
Sugarcane
Potassium
Phosphorus
title_short Utilização de imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliar a variabilidade de fósforo e potássio na cultura da cana-de-açúcar
title_full Utilização de imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliar a variabilidade de fósforo e potássio na cultura da cana-de-açúcar
title_fullStr Utilização de imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliar a variabilidade de fósforo e potássio na cultura da cana-de-açúcar
title_full_unstemmed Utilização de imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliar a variabilidade de fósforo e potássio na cultura da cana-de-açúcar
title_sort Utilização de imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliar a variabilidade de fósforo e potássio na cultura da cana-de-açúcar
author Salvador Neto, Almir
author_facet Salvador Neto, Almir
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Corá, José Eduardo [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Salvador Neto, Almir
dc.subject.por.fl_str_mv Sensoriamento remoto
Agricultura de precisão
Cana-de-açúcar
Fósforo
Potássio
Remote sensing
Precision agriculture
Sugarcane
Potassium
Phosphorus
topic Sensoriamento remoto
Agricultura de precisão
Cana-de-açúcar
Fósforo
Potássio
Remote sensing
Precision agriculture
Sugarcane
Potassium
Phosphorus
description O objetivo do projeto de pesquisa foi utilizar imagens de sensoriamento remoto através de sensor multiespectral para avaliação da variabilidade espacial e temporal da produtividade da cana-de-açúcar, definição de zonas de manejo e avaliação da variabilidade de fósforo e potássio no solo e nos tecidos vegetais. Para atingir a proposta, uma área comercial de cana-de-açúcar foi monitorada ao longo de duas safras 2018/2019 e 2019/2020 com a utilização de um sensor multiespectral embarcado em drone, com o intuito de validar os índices de vegetação para a avaliação da variabilidade espacial e temporal da cultura da cana-de-açúcar, identificação de zonas de manejo e da variabilidade de fósforo e potássio. Os índices de vegetação GRVI, NDVI, NDRE, GNDVI, SAVI e RVI permitiram por meio das refletâncias avaliar a variabilidade espacial e temporal da produtividade da cultura da cana-de-açúcar, identificar as zonas de manejo, e por fim identificar a variabilidade dos nutrientes fósforo e potássio. O índice de vegetação RVI foi o mais preciso em combinação com o mapa de produtividade para definição das zonas de manejo, seguido pelo NDVI, NDRE, GNDVI, SAVI e GRVI. Além disso, permitiram identificar a fertilidade do solo nas respectivas zonas de manejo, a extração e exportação de P e K, as classes texturais, e por fim concluiu que os índices de vegetação são ferramentas precisas tanto para a delimitação de zonas de manejo quanto para o manejo adequado de fertilizantes.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-11-03T13:34:26Z
2022-11-03T13:34:26Z
2022-07-04
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/237343
33004102001P4
url http://hdl.handle.net/11449/237343
identifier_str_mv 33004102001P4
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1800401442269298688

Registros relacionados