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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34752
ORCID: | http://orcid.org/0000-0001-9944-1161 |
Document type: | Dissertação |
Access type: | Acesso Aberto |
Embargo Date: | 2022-03-25 |
Title: | Imagens multiespectrais para discriminar fontes de adubo no cafeeiro |
Alternate title (s): | Multispectral images to discriminate sources of fertilizer in coffee trees |
Author: | Rezende, Camila Isabel Pereira |
First Advisor: | Assis, Gleice Aparecida de |
First coorientator: | Martins, George Deroco |
First member of the Committee: | Gallis, Rodrigo Bezerra de Araujo |
Second member of the Committee: | Carvalho, Fabio Janoni |
Summary: | A adubação do cafeeiro é um ponto fundamental para todo o desenvolvimento da planta e deve ser manejada em função do estádio fenológico da cultura. A fonte e a dose de fertilizante a ser utilizada é uma escolha importante, afetando não apenas a produtividade, mas também as propriedades químicas e biológicas do solo. O monitoramento remoto do manejo das lavouras cafeeiras faz-se necessário a uma demanda cada vez mais crescente nas tomadas de decisão, onde o intuito é promover o aumento da produção com base no manejo sustentável. Neste trabalho avaliou-se o potencial de imagens obtidas por sensores de baixo custo na discriminação de fontes de adubo mineral e organomineral em cafeeiro. O delineamento experimental utilizado foi em blocos casualizados, com cinco blocos e seis tratamentos, sendo: (TI) 100% do tratamento com organomineral, (T2) 70% do tratamento com organomineral, (T3) 50% do tratamento com organomineral, (T4) 100% da adubação mineral, (T5) 70% da adubação mineral e (T6) tratamento padrão da propriedade. Após o manejo utilizamos a câmera Mapir 3 Survey3W acoplada a uma ARP drone – Phantom4 para tomar imagens do experimento ao longo de período vegetativo de 12 meses. Concomitante a tomada de imagens coletamos parâmetros agronômicos de crescimento do cafeeiro e produtividade por duas safras e concluímos que diferentes doses de adubação não afetaram significativamente as características analisadas. A partir da classificação supervisionada de imagens multiespectrais foi possível discriminar tratamentos com maior grau de acurácia (86,66% de acerto) do que quando analisados parâmetros de crescimento do cafeeiro. |
Abstract: | Coffee fertilization is key for the entire plant development and must be managed according to the phenological stage of the crop. The source and dose of the fertilizer to be used is an important choice, as it affects not only productivity but also the chemical and biological properties of the soil. Remote monitoring of the management of coffee crops is necessary as the demand in decision-making, where the aim is to rise production based on sustainable management is in a constant growth. In this work, we evaluated the potential of images obtained by low-cost sensors in the discrimination of sources of mineral and organomineral fertilizers in coffee. The experimental design was in randomized blocks, with five blocks and six treatments, as follows: (TI) - 100% of the organomineral treatment; (T2) - 70% of the organomineral treatment; (T3) - 50% of the organomineral treatment; (T4) - 100% of mineral fertilization; (T5) - 70% of mineral fertilization (T6) - standard treatment of the farm. After management, we used the Mapir 3 Survey3W camera coupled to an ARP drone – Phantom4 to take images of the experiment over a 12-month vegetative period. Combined with image taking, we collected agronomic parameters of coffee growth and productivity for two crops and concluded that different fertilization doses did not significantly affect the analyzed characteristics. Based on the supervised classification of multispectral images, it was possible to discriminate treatments with a higher degree of accuracy (86.66% accuracy) than when analyzing coffee growth parameters. |
Keywords: | Coffea arabica L. manejo de adubação monitoramento remoto de baixo custo discriminação de tratamentos Coffea arabica L. fertilization management low-cost remote monitoring treatment discrimination |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLO::FERTILIDADE DO SOLO E ADUBACAO CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MANEJO E TRATOS CULTURAIS CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEODESIA::FOTOGRAMETRIA |
Subject: | Agronomia Café - Adubos e fertilizantes Fitotecnia Imagens multiespectrais |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Agricultura e Informações Geoespaciais |
Quote: | REZENDE, Camila Isabel Pereira. Imagens multiespectrais para discriminar fontes de adubo no cafeeiro. 2022. 32 f. Dissertação (Mestrado em Agricultura e Informações Geoespaciais) - Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2022. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.140. |
Document identifier: | http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.140 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34752 |
Date of defense: | 25-Mar-2022 |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Agricultura e Informações Geoespaciais (Monte Carmelo) |
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