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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38408| Título: | Relação do NDVI e EVI da soja com eventos meteorologicos de uma estação |
| Título(s) alternativo(s): | Relationship of soybean NDVI and EVI with meteorological events of a station |
| Autor(es): | Silveira, Ronicleison da Silva |
| Orientador(es): | Felipetto, Henrique Dos Santos |
| Palavras-chave: | Cultivos agrícolas Vegetação - Mapeamento Soja Crops Vegetation mapping Soybean |
| Data do documento: | 14-Mai-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | SILVEIRA, Ronicleison da Silva. Relação do NDVI e EVI da soja com eventos meteorológicos de uma estação. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2025. |
| Resumo: | A crescente população mundial, estimada em 9,7 bilhões de pessoas até 2050 (ONU, 2023), exige um aumento sustentável na produção de alimentos. A soja (Glycine max), essencial para a indústria alimentícia e de rações, é uma das principais culturas impactadas pelas mudanças sazonais, que afetam diretamente sua produtividade. Nesse contexto o objetivo do presente trabalho foi analisar a relação entre os índices de vegetação NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) e EVI (Índice de Vegetação Aprimorado) com eventos meteorológicos, como radiação, temperatura, precipitação e umidade, ao longo de quatro safras recentes no Brasil, visando compreender como esses fatores influenciam o ciclo da cultura. O trabalho foi realizado em uma propriedade particular localizada a 10 km de Pato Branco - PR, durante as safras agrícolas de 2020/2021 a 2023/2024. A área experimental, de 4 hectares, apresenta solo Latossolo Vermelho Distroférrico e clima Cfa, favoráveis ao cultivo de soja. Foi utilizado o genótipo Pioneer 95Y02IPRO, a semeadura ocorreu em diferentes datas ao longo de quatro safras: 24 de setembro de 2020, 26 de setembro de 2021, 25 de novembro de 2022 e 8 de novembro de 2023. Já a colheita ocorreu em 18 de janeiro de 2021, 16 de janeiro de 2022, 19 de fevereiro de 2023 e 27 de janeiro de 2024, respectivamente. Os índices de vegetação foram obtidos pelo sistema SATVeg da Embrapa, e os dados climáticos vieram de uma estação meteorológica próxima. A correlação entre os dados foi analisada usando o método de Pearson no Excel para identificar tendências significativas. Tanto o NDVI quanto EVI, são ferramentas importantes para monitorar o crescimento da soja durante a safra. Este estudo mostrou que a radiação solar e a temperatura têm papel fundamental no desenvolvimento da cultura. O uso de imagens de satélite para acompanhar essas variáveis pode ajudar melhorar o manejo e ter uma produção mais eficiente. |
| Abstract: | The growing world population, estimated at 9.7 billion people by 2050 (ONU, 2023), requires a sustainable increase in food production. Soy (Glycine max), essential for the food and feed industry, is one of the main crops impacted by climate change, which directly affects its productivity. In this context, the objective of the present work was to analyze the relationship between the vegetation indices NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and EVI (Enhanced Vegetation Index) with meteorological events, such as radiation, temperature, precipitation and humidity, over four recent harvests in Brazil, aiming to understand how these factors influence the crop cycle. The work was carried out on a private property located 10 km from Pato Branco- PR, during the agricultural harvests from 2020/2021 to 2023/2024. The experimental area, measuring 4 hectares, has Distroferric Red Latosol soil and Cfa climate, favorable for soybean cultivation. The Pioneer 95Y02IPRO genotype was used, sowing took place on different dates over four seasons: September 24, 2020, September 26, 2021, November 25, 2022 and November 8, 2023. The harvest took place on November 18, 2020. January 2021, January 16, 2022, February 19, 2023 and January 27, 2024, respectively. Vegetation indices were obtained by Embrapa’s SATVeg system, and climate data came from a nearby meteorological station. Correlation between data was analyzed using the Pearson method in Excel to identify significant trends. Both NDVI and EVI are important tools for monitoring soybean growth during the harvest. This study showed that solar radiation and temperature play a fundamental role in the development of the crop. The use of satellite images to monitor these variables can help improve management and have more efficient production. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38408 |
| Aparece nas coleções: | PB - Agronomia |
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