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ORCID:  http://orcid.org/0000-0002-3497-1206
Document type: Tese
Access type: Acesso Aberto
Title: Identificação aprimorada de seringais infestados por fitonematoides no município de Prata, MG, por sensoriamento remoto
Alternate title (s): Improved identification of rubber tree orchards infested by nematodes in the county of Prata, MG, by remote sensing
Author: Domingos Júnior, Fausto Antônio
First Advisor: Coelho, Lísias
First member of the Committee: Santos, Maria Amélia dos
Second member of the Committee: Lemes, Ernane Miranda
Third member of the Committee: Furtado, Edson Luiz
Fourth member of the Committee: Moreira, Édimo Fernando Alves
Summary: A seringueira é uma espécie arbórea de grande importância socioeconômica, por ser a principal fonte de borracha natural do mundo. Com a expansão da heveicultura, produtores têm se deparado com alguns problemas fitossanitários e os nematoides tem se destacado, sendo Meloidogyne exigua a espécie de maior relevância devido à alta capacidade de proliferação, ocasionando sintomas de deficiência nutricional, e levando à morte de seringueiras. Desta forma, objetivou-se desenvolver uma metodologia de diagnóstico de seringais infestados por nematoides de galha, em grande escala, aprimorando o NDVI com uma série temporal de imagens mais adequadas disponibilizadas pelo conjunto de satélites Sentinel-2A e 2B. Além disso, realizou-se a amostragem para a determinação da densidade e variedade de nematoides presentes nos seringais. A área de estudo foi o município de Prata, MG, e todos os seringais que já se encontravam com dossel fechado foram delimitados. Para a geração de pontos de treinamento, foram coletadas amostras georreferenciadas de solo e raiz em 2 áreas com histórico de infestação por M. exigua, onde realmente foi constatada a presença do patógeno. Por meio da plataforma Google Earth Engine foi elaborado um script para a verificação do comportamento dos valores de NDVI dos seringais de Prata, MG, com intuito de verificar a melhor série temporal a se classificar. Estabelecido o melhor período para aquisição das imagens, partiu-se para a criação do script de classificação. A classificação se baseou nos limites superiores e inferiores dos valores dos pixels, estabelecidos pela média e o desvio padrão dos valores de NDVI observados nos pontos de treinamento. Após a classificação foi realizado o levantamento dos pontos de verdade de campo para validação do mapa classificado e verificação da população de nematoides presentes nas áreas. A metodologia apresentou acurácia de 87,5% e índice Kappa de 0,75. A série temporal de imagens considerada mais adequada para aplicação da metodologia foi do período de janeiro a junho e o mês de outubro. Pratylenchus sp. esteve presente em todas as amostras, representando 77,58% da densidade populacional encontrada. Já Meloidogyne sp. foi observada em 18 amostras e representou 14,69% da densidade populacional. Os demais nematoides somados representaram apenas 7,72% da população. Estimou-se que 1.983,44 hectares têm indícios de infestação, correspondendo a 72,57% dos 2.733,06 hectares de seringueira avaliados no município.
Abstract: The rubber tree has great socio-economic importance being the main source of natural rubber in the world. Due to the expansion of heveiculture, some concern has risen due to phyto-sanitary problems, among which are the nematodes. Meloidogyne exigua has been the most important species in rubber tree plantations due to its high proliferation, leading to nutrition deficiency symptoms, and causing plant death. Thus, this study developed a large scale diagnosis method for orchards infested by the root-knot nematode, improving NDVI with a time series of images available by the satellites Sentinel-2A and 2B. Also, field samples were taken to determine nematode population density and diversity in the orchards. The study area was the county of Prata, MG, and all the rubber tree orchards with closed canopies were mapped. Soil and roots geo-referenced samples were collected in two areas with confirmed infestation by M. exigua where the presence of the pathogen was actually observed. A script was generated in the platform Google Earth Engine to confirm the behavior of NDVI values in the orchards in Prata, MG, to select the best time series for classification. Subsequently, the classification script was created. The classification was based on the upper and lower limits of pixel values, established by the average and standard deviation of NDVI values observe in the training points. Field truth points were sampled to validate the classification map and confirmation of nematode density in the orchards. The methodology presented an accuracy of 87.5% and Kappa index of 0.75. The image time series considered as most adequate for this methodology was from January to June, and the month of October. Pratylenchus sp. was found in every sample, representing 77.58% of the population density. In contrast, Meloidogyne sp. was observed in 18 samples, representing 14.69% of the total population density. All other plant parasite nematodes found in the area represented only 7.72% of the population. It was estimated that 1,983.44 hectares have infestation signs by M. exigua, corresponding to 72.57% of the 2,733.06 hectares of rubber tree orchards evaluated in the county.
Keywords: Hevea brasiliensis
Nematoide de galha
Sentinel-2
Google Earth Engine
Geoprocessamento
Root knot nematode
Geoprocessing
Agronomia
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA
Subject: Agronomia
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Agronomia
Quote: DOMINGOS JÚNIOR, Fausto Antônio. Identificação aprimorada de seringais infestados por fitonematoides no município de Prata, MG, por sensoriamento remoto. 2020. 124 f. Tese (Doutorado em Agronomia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2021.5007.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2021.5007
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32236
Date of defense: 23-Dec-2020
Appears in Collections:TESE - Agronomia

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