Modelo para estimativa do potencial produtivo em trigo e cevada por meio do sensor GreenSeeker

Abstract

RESUMO:Áreas com diferentes potenciais de rendimento dentro de uma lavoura necessitam ser manejadas separadamente, para fins de aplicação da adubação nitrogenada em cobertura. O equipamento baseado em sensoriamento remoto terrestre (GreenSeeker) é um dos instrumentos utilizados para separar diferentes zonas de manejo. Para fazer isso, o sensor permite a definição de classes para estimar o potencial produtivo de forma ágil, precisa e em tempo real. Com o instrumento, foi desenvolvido um modelo para estimativa do potencial produtivo em trigo e cevada, correlacionando o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) com a biomassa seca acumulada na parte aérea, por ocasião da emissão da sexta folha do colmo principal. A base do modelo foi a formação de classes de potencial produtivo correspondentes a zonas específicas de manejo da lavoura. Essas classes não necessitam ser específicas para diferentes cultivares e/ou espécies, visto que não se detectaram diferenças que justificassem a formação de grupos para elas. As superfícies de fundo (resíduos de restevas de soja e milho) tiveram efeitos significativos nas leituras do sensor. O modelo continua válido mesmo se as leituras de NDVI forem feitas antes ou após o período recomendado para tal, podendo ser ajustado com sub ou superestimação. As análises de variabilidade espacial, futuramente, podem avaliar se, as zonas de potencial produtivo estimadas pelas classes de NDVI propostas pelo modelo, correspondem à flutuação espacial da biomassa, doses de N aplicadas e rendimento de grãos. PALAVRAS-CHAVE: agricultura de precisão, adubação nitrogenada em taxa variável, NDVI. MODEL FOR YIELD POTENTIAL ESTIMATION IN WHEAT AND BARLEY USING THE GREENSEEKER SENSORABSTRACT: Areas with different yield potential within a field need to be managed separately as for nitrogen application in small grain cereals. Terrestrial remote sensing-based equipment such as the GreenSeeker sensor is one of the tools available to handle different management zones. To do this, the sensor allows the definition of classes to estimate yield potential. A model which correlated the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to shoot dry biomass at the 6-leaf-stage was developed for estimating yield potential classes for wheat and barley. The model eliminated differences between species and cultivars as no correction for these factors is necessary. The effects of surface background (corn or soybean crop residues) were considered in this model. When readings are carried out before or after the recommended period, the model can be adjusted for under or overestimation. Spatial variability analysis may evaluate if yield potential zones estimated by the NDVI classes proposed in the model are related to spatial variability of shoot biomass, N rates applied and grain yield.

Use of active canopy sensors to discriminate wheat response to nitrogen fertilization under no-tillage

“…These results agree with the ones found by GROHS et al (2009) using the GreenSeeker sensor in wheat and barley crops, and RISSINI (2011) using Crop Circle sensor for the same phenological stage of the wheat crop. Wheat grain yield (x, in kg ha -1 ) was linearly correlated (P<0.01) with the readings of NDVI (ŷ) obtained by the GreenSeeker 505 (ŷ = 3332 + 2095x) and Crop Circle ACS -470 (ŷ = 4500 + 1333x) active sensors, but the coefficients of determination (R 2 ) were very low, 0.24 and 0.19, respectively.…”

“…Variations in color and plant growth can be identified through remote sensing (RAMBO et al, 2004). Land optical sensor as GreenSeeker (NTech Industries, Inc., Ukiah, CA) and Crop Circle (Holand Scientific Inc., Lincoln, NE) have been used for this purpose (POVH et al, 2008;GROHS et al, 2009). …”

Índice de vegetação no algodoeiro sob diferentes doses de nitrogênio e regulador de crescimento

“…A eficiência dos índices de vegetação obtidos através de sensores óticos para avaliação do estado nutricional é objeto de estudo de vários pesquisadores em diferentes culturas, como os realizados na cultura do algodão (ZHAO et al, 2005;MOTOMIYA;CHIAVEGATO, 2009), cana-de-açúcar (MOLIN et al, 2010, milho (SOUZA et al, 2009) e trigo (POVH et al, 2008;GROHS et al, 2009). …”

Capacidade de um sensor ótico em quantificar a resposta da cana-de-açúcar a doses de nitrogênio

“…Sabe-se que a deficiência de N causa mudanças no comportamento espectral da radiação refletida pelas folhas das plantas, em virtude das alterações sofridas na falta do nutriente (Tarpley et al, 2000), sendo possível, através da mensuração dessas alterações, realizar a recomendação e aplicação da adubação nitrogenada de acordo com a real demanda das culturas, fato que já vem ocorrendo em milho (Blackmer et al, 1996;Teal et al, 2006), trigo (Stone et al, 1996;Raun et al, 2002;Wright et al, 2004;Povh et al, 2008;Grohs et al, 2009), algodão (Sui et al, 2005;Motomiya et al, 2009), cevada (Kim et al, 2005;Povh et al, 2008;Grohs et al, 2009) e citros (Min & Lee, 2005), entre outras.…”