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dc.creatorDamian, Júnior Melo
dc.date.accessioned2017-08-07T15:20:46Z
dc.date.available2017-08-07T15:20:46Z
dc.date.issued2017-01-18
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/11313
dc.description.abstractThe no-tillage system (SPD) was one of the main innovations in Brazilian agriculture, but there are still discussions about how to achieve and maintain its quality and sustainability. The management of SPD areas through management zones presents great potential for this purpose, since it integrates different variables in order to facilitate and increase the technical and computerized management of agricultural practices and consequently the reduction of polluting potencies in environments. Among the main variables used to delimit management zones are the chemical attributes, yield maps and recently the NDVI index. In this sense, with Article I, the objective was to delimit management zones through yield maps and NDVIs derived from satellite images in historical series. To do this, in an area of 118 ha, three yield maps of different cultures between the years of 2010 to 2015 were selected and for each yield map we searched for the images from the Landsat 5 and 8 satellite that included a date in of the cycle of the crop in question from which the NDVI was calculated and also with the intention of verifying the stability of the NDVI generated in different crop cycles, four other satellite images were selected for four crops according to the historical of the study area, between the years 2007 and 2013. In article II, the objective was to verify the variability caused by the winter cover crop in the summer crop and if the NDVI index performed by land and with a RPAS is able to evidence this variability in the summer crop. In an area 73.96 there was applied a sampling grid of 70.71 x 70.71 m (0.5 ha), where soil sampling for chemical analysis and dry matter nutrients accumulated in the winter cover crop of black oats where soybean was sown in the summer, in which in the R5 and R5.5 stages evaluations were carried out with a portable sensor "by land" and with a RPAS for obtaining of the NDVI index and finally the grain yield of the soybean was determined, as well as the final population of plants. With the results, NDVI from satellite images can replace and/or compose the yield maps (article I) and that the dry mass and accumulated nutrients in the winter crop interfere with the yield of the summer crop and the NDVI index performed by land or with a RPAS was effective in expressing this variability (article II).eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAgricultura de precisãopor
dc.subjectCulturas de coberturapor
dc.subjectRendimento de grãospor
dc.subjectImagens de satélitepor
dc.subjectGreenSeekerpor
dc.subjectSistemas de aeronaves remotamente pilotadaspor
dc.subjectPrecision agricultureeng
dc.subjectCover cropseng
dc.subjectGrain yieldeng
dc.subjectSatellite imageseng
dc.subjectGreenSeekereng
dc.subjectRemotely piloted aircraft systemseng
dc.titleÍndice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) para definição de zonas de manejo e monitoramento da variabilidade da sucessão aveia preta/sojapor
dc.title.alternativeNormalized differential vegetation index (NDVI) for the definition of management zone and monitoring of variability of succession black oats / soybeaneng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoO Sistema Plantio Direto (SPD) foi uma das principais inovações na agricultura brasileira, contudo ainda há discussões sobre como alcançar e manter sua qualidade e sustentabilidade. A gestão de áreas sob SPD por meio de zonas de manejo, apresenta grande potencial para essa finalidade, pois integra diferentes variáveis afim de facilitar e incrementar a gestão tecnificada e informatizada das práticas agrícolas, e em consequência a redução de potencias poluidores no ambiente. Entre as principais variáveis utilizadas para delimitar zonas de manejo estão os atributos químicos, mapas de rendimento e recentemente o índice NDVI. Nesse sentido, com o artigo I objetivou-se delimitar zonas de manejo por meio de mapas de rendimento e NDVI oriundos de imagens de satélite em series históricas. Para isso, em uma área de 118 ha, selecionou-se três mapas de rendimento de diferentes culturas compreendidas entre os anos de 2010 a 2015 e para cada mapa de rendimento buscou-se selecionar as imagens satélite oriundas série Landsat que compreendessem uma data dentro do ciclo da cultura em questão a partir das quais procedeu-se o cálculo do NDVI e ainda com o intuito de verificar a estabilidade do NDVI gerado em diferentes ciclos de cultivo, foram selecionadas outras quatro imagens de satélites referentes a quatro cultivos, segundo o histórico de cultivo da área de estudo, compreendidos entre os anos de 2007 a 2013. Já no artigo II, o objetivo foi verificar a variabilidade causada pela cultura de cobertura de inverno na cultura de verão e se o índice de NDVI realizado “por terra” e com um RPAS é capaz de evidenciar essa variabilidade na cultura de verão. Em uma área 73,96 ha, aplicou-se uma malha amostral de 70,71 x 70,71 m (0,5 ha), onde realizou-se a amostragem de solo para a análise química e as avaliações de matéria seca e os nutrientes acumulados na cultura de cobertura inverno da aveia preta onde sobre esta, foi semeada no verão a cultura da soja, na qual nos estágios R5 e R5.5 foram realizadas avaliações com um sensor portátil “por terra” e com um RPAS para a obtenção do índice de NDVI e por final determinou-se o rendimento de grãos da soja, bem como, a população final de plantas. Com os resultados, constatou-se que O NDVI foi um bom parâmetro para delimitar duas zonas de manejo de alto e baixo potencial (artigo I) e que a matéria seca e os nutrientes acumulados na cultura de inverno interferem o rendimento da cultura de verão, sendo que o índice de NDVI realizado “por terra” ou com um RPAS foi eficaz em expressar essa variabilidade (artigo II).por
dc.contributor.advisor1Santi, Antônio Luis
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6223011493102530por
dc.contributor.referee1Bredemeier, Christian
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0364795290228832por
dc.contributor.referee2Breunig, Fabio Marcelo
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5926113161758766por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1280764013770824por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentAgronomiapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agronomia - Agricultura e Ambientepor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApor
dc.publisher.unidadeUFSM Frederico Westphalenpor


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