XX SBSR
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Páginas
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Palavras-Chave
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Resumo
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A Reflectância Espectral (RE) de plantas caracteriza-se como método de monitoramento de safras, uma vez que demanda mão-de-obra reduzida e apresenta rapidez nos resultados. O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial da RE de milho, submetido a diferentes doses de fertilizante fosfatado, no monitoramento nutricional e estimativa de produtividade pelo método estatístico PLSR (Partial Least Square Regression). Dois experimentos compostos por doses de fertilizante fosfatado (0, 30, 60, 120 e 240 kg ha-1 P2O5) em milho foram conduzidos em delineamento de blocos ao acaso. Foram coletados dados de RE em estádio R3 para estimativa de fósforo (P) foliar e em V6 e V7 para estimativa de produtividade. Para predição de P foliar, o modelo justado apresentou R2 de 0,59, e para produtividade foram obtidos R2 de 0,51 e 0,68 para V6 e V7, respectivamente. Estes resultados sugerem potencial do uso de RE no monitoramento de P foliar e produtividade. ABSTRACT: Spectral Reflectance (SR) of plants is characterized as a crop monitoring method, since it is less time-consuming and faster technique compared to traditional methods. The objective of this work was to evaluate the potential of maize SR, submitted to different doses of phosphate fertilizer, in nutritional monitoring and yield estimation, using PLSR (Partial Least Square Regression). Two experiments composed of doses of phosphate fertilizer (0, 30, 60, 120 and 240 kg ha-1 P2O5) in maize were carried out in a randomized block design. SR data were collected at R3 stage to estimate foliar phosphorus (P) and at V6 and V7 to estimate yield. For leaf P prediction, the fitted model presented R2 of 0.59, and for yield R2 of 0.51 and 0.68 were obtained for V6 and V7, respectively. These results suggest the potential of using SR to monitor foliar P and yield.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
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