MULTISPECTRAL REFLECTANCE AND GEOSTATISTIC METHODS TO ESTIMATE LEAF NITROGEN CONTENT AND COTTON YIELD
Imagens de satélite e geoestatística são ferramentas úteis na avaliação do estado nutricional de culturas, melhorando a compreensão da variabilidade da produtividade, em especial do algodoeiro no campo do produtor, dentro do modelo de experimentos onfarm da agricultura de precisão. O objetivo desse estudo foi a identificação espacial do índice NDVI e da distribuição espacial do nitrogênio foliar e da produtividade do algodoeiro em diferentes estádios fenológicos da cultura, utilizando métodos geoestatísticos no estado de Goiás, Brasil. O experimento foi realizado em campo comercial com 47,4 ha, em malha georreferenciada de 80x80m com 74 parcelas. Imagens multiespectrais de satélite com resolução espacial de 56 m foram coletadas em um campo de algodão plantado em sequeiro, em duas datas para monitorar o vigor das plantas, bem como foram coletadas amostras foliares para análises laboratoriais. As imagens de satélite do sensor AWiFS foram adquiridas em dois estádios fenológicos, durante as primeiras fases de floração e frutificação do algodoeiro, respectivamente, correspondendo a 70 e 120DAE (dias após a emergência). Medidas de refletância do dossel, altura da planta e teor de nitrogênio foliar foram determinadas e a produtividade do algodão foi obtida por colheita mecanizada em agosto de 2012. Os dados foram analisados por meio de estatística descritiva, correlação e análises geoestatísticas por meio da construção e configuração de semivariogramas e interpolação por krigagem ordinária. A melhor correlação foi encontrada entre NDVI e produtividade de algodão aos 120DAE. Na primeira floração, aos 70DAE, o NDVI e a produtividade do algodoeiro apresentaram forte dependência espacial, enquanto para 120DAE não houve dependência, provavelmente devido ao aumento da cobertura vegetada. Houve semelhanças na parte inferior esquerda da área com altos valores de NDVI 70DAE, assim como os maiores valores de produtividade de algodão devido ao excelente vigor da planta no florescimento do algodoeiro. Utilizando métodos geoestatísticos com dados de sensoriamento remoto obtidos por imagens de satélite de média resolução, foi possível identificar espacialmente as diferenças no desenvolvimento das plantas e também prever a produtividade do algodoeiro.
MULTISPECTRAL REFLECTANCE AND GEOSTATISTIC METHODS TO ESTIMATE LEAF NITROGEN CONTENT AND COTTON YIELD
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DOI: 10.22533/at.ed.77722230614
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Palavras-chave: Variabilidade espacial de nutrientes, agricultura de precisão, índice de vegetação da diferença normalizada, análises geoestatísticas
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Keywords: Nutrients spatial variability, precision agriculture, normalized difference vegetation index, geostatistical analysis
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Abstract:
Satellite images and geostatistics are useful tools to assess the nutritional status of plants, and thus, understanding the variability of cotton yield in farmers' fields, within the precision agriculture onfarm experiments. The objective of this study was the spatial identification of the NDVI index and spatial distribution of nitrogen contents and cotton yield through different phenological stages of the crop using geostatistical methods in Goiás state, Brazil. The experiment was carried out in a commercial field with 47.4 ha, in 80x80m georeferenced grid with 74 plots. Yield monitor data and multispectral satellite images at 56 m spatial resolution were collected in a rainfed cotton field in two dates to monitor the plant vigor, as well as leaf samples were collected for laboratory analysis. Satellite images of AWiFS sensor were acquired on two fenological states, during the first flowering and fruiting cotton stages, respectively, corresponding to 70 and 120DAE (days after emergence). Measures of canopy reflectance, plant height and leaf nitrogen content were determined and cotton yield was obtained by mechanical harvest in August, 2012. Data were analyzed using descriptive statistics, correlation and geostatistical analyses by building and setting semivariograms and ordinary kriging interpolation. Best correlation was found between NDVI and cotton yield at 120DAE. At first flowering at 70DAE, the NDVI and cotton yield showed strong spatial dependence, while for 120DAE there was no dependence, probably due to the enlargement of vegetated coverage. There were similarities in the bottom left of the area with high values of NDVI 70DAE, as well as the highest values of cotton yield due to excellent plant vigor in the cotton flowering stage. By using geostatistics methods with remote sensing data retrieved by satellite images of medium resolution, it was possible a spatial identification of differences in plant development and also to predict cotton yield.
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Número de páginas: 14
- Célia Regina Grego
- Lúcio André de Castro Jorge
- Rodolfo Correa Manjolin
- Ziany Neiva Brandão
