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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31058| Título: | Avaliação da produtividade do milho (Zea mays) por índices de vegetação durante simulação do impacto da geada e do granizo |
| Título(s) alternativo(s): | Evaluation of the productivity of corn (zea mays) by vegetation indices during simulation of the impact of frost and hail |
| Autor(es): | Santos, Bruna Meireles Fragata dos |
| Orientador(es): | Miranda, Fabiani das Dores Abati |
| Palavras-chave: | Milho Sensoriamento remoto Climatologia agrícola Corn Remote sensing Crops and climate |
| Data do documento: | 6-Dez-2022 |
| Editor: | Agronomia |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | SANTOS, Bruna Meireles Fragata dos. Avaliação da produtividade do milho (Zea mays) por índices de vegetação durante simulação do impacto da geada e do granizo. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2022. |
| Resumo: | O objetivo deste trabalho foi analisar o potencial de diferentes índices de vegetação no estabelecimento de uma correlação com a produtividade do milho durante avaliação da simulação do impacto da geada e do granizo, por meio do acompanhamento de um experimento de simulação realizado na fazenda da UTFPRDV. O experimento foi conduzido em delineamento de blocos ao acaso, em esquema fatorial com parcelas subdivididas (6 x 2) com 4 repetições. Onde, o primeiro fator representa as subparcelas, compostas pelos estádios em que foram feitos os cortes nas plantas (V1, V2, V3, V4, V5) mais testemunha (sem corte), e o segundo fator, correspondente as parcelas principais, representando as épocas de plantio do híbrido VYHR 3016, realizadas em 24/08 e 14/09/2021. As imagens para análise foram feitas com drone DJI Phantom 4, equipado com câmera multiespectral Mapir Survey 3W RGN, nos estádios V6 e R1 na primeira época de plantio; V6, V10 e R2 na segunda época. Os planos de voo foram elaborados no aplicativo DroneDeploy, considerando os parâmetros de 25 m de altura, 2 m s1 de velocidade, 80% de sobreposição frontal e 75% de sobreposição lateral. Foram instalados e georreferenciados 9 pontos de apoio na área experimental. O processamento digital das imagens foi realizado nos softwares Mapir Camera Control e Agisoft Metashape (licença de avaliação 30 dias). O NDVI, NDWI, SAVI e IAF foram calculados no software QGIS. A produtividade foi obtida após coleta das espigas de cada parcela, pesagem dos grãos e correção para 13% de umidade. Para atribuir coordenadas aos valores de produtividade foram criados centroides nas parcelas e, posteriormente, foi utilizado a ferramenta Add Raster Values to Points para determinar os valores dos índices de vegetação referentes as coordenadas com valores de produtividade conhecidos. O mapa de produtividade foi gerado pelo método de interpolação IDW. Os dados dos índices e produtividade foram submetidos a correlação de Pearson e ao teste de significância T (1% de significância). Na primeira época de plantio, NDVI e SAVI apresentaram correlação de Pearson moderada e positiva, o NDWI e LAI apresentaram correlação negativa e moderada; o teste T foi significativo para todos os coeficientes de Pearson no voo de 08/10, em 10/11 apenas o NDWI apresentou significância no teste T. Para a segunda época, no voo de 22/10, o NDVI e SAVI apresentaram correlação positiva e forte, o NDWI negativa e fraca e o LAI negativa e forte; o resultado do teste T demonstrou significância para todos os coeficientes de Pearson. No voo de 10/11 NDVI e SAVI apresentaram correlação positiva e moderada, o NDWI e LAI apresentaram correlação negativa e moderada; o teste T não apresentou significância para nenhum dos coeficientes. Em 02/12 o NDVI e SAVI apresentaram correlação positiva e moderada, o NDWI e LAI negativa e fraca; o Teste T não apresentou significância para nenhum dos coeficientes. Os índices NDVI, NDWI e SAVI apresentaram relação com a produtividade apenas nos estádios iniciais da cultura; o LAI não foi capaz de representar adequadamente a área foliar das parcelas. |
| Abstract: | The objective of this work was to analyze the potential of different vegetation índices in establishing a correlation with corn yield during the evaluation of the simulation of the impact of frost and hail, through the monitoring of a simulation experimente conducted on the farm of UTFPRDV. The experiment was conducted in a randomized block design, in a factorial scheme with subdivided plots (6 x 2) with 4 repetitions. The first factor represents the subplots, composed of the stages in which the plants were cut (V1, V2, V3, V4, V5) plus the witness (without cutting), and the second factor, corresponding to the main plots, representing the planting seasons of hybrid VYHR3016, performed on 08/24 and 09/14/2021. The images for analysis were taken with a DJI Phantom 4 drone, equipped with a Mapir Survey 3w RGN multispectral camera, at the V6 and R1 stages in the first planting season; V6, V10 and R2 in the second season. The flight plans were prepared in the DroneDeploy application, considering the parameters of 25 m height, 2 m s1 speed, 80% forward overlap and 75% side overlap. Nine support points were installed and georeferenced in the experimental area. Digital image processing was performed in Mapir Camera Control and Agisoft Metashape software (evaluation license 30 days). NDVI, NDWI, SAVI and IAF were calculated in QGIS software. The yield was obtained after collecting the ears from each plot, weighing the grains and correcting for 13% humidity. To assign coordinates to the yield values centroids were created in the plots and then the tool add raster values to points was used to determine the values of the vegetation índices referring to coordinates with known yield values. The yield map was generated by the IDW interpolation method. The data of the indices and productivity were submitted to Pearson's correlation and the significance test T (1% significance). For the first planting season, NDVI and SAVI showed moderate and positive Pearson's correlation, NDWI and LAI showed negative and moderate correlation; the TTest was significant for all Pearson's coefficients in the 08/10 flight, in 10/11 only NDWI showed significance in the TTest. For the second season, in the 10/22 flight, NDVI and SAVI showed positive and strong correlation, NDWI negative and weak and LAI negative and strong; the TTest result showed significance for all Pearson's coefficients. On 10/11 flight NDVI and SAVI showed positive and moderate correlation, NDWI and LAI showed negative and moderate correlation; the TTest result showed no significance for any of the coefficients. On 02/12 the NDVI and SAVI showed positive and moderate correlation, the NDWI and LAI negative and weak; the TTest did not show significance for any of the coefficients. The NDVI, NDWI and SAVI indices showed a relationship with productivity only in the initial stages of the crop; LAI was not able to adequately represent the leaf area of the plots. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31058 |
| Aparece nas coleções: | DV - Agronomia |
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