dc.creator | Avozani, Amanda | |
dc.date.accessioned | 2023-06-19T17:02:31Z | |
dc.date.available | 2023-06-19T17:02:31Z | |
dc.date.issued | 2023-03-15 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/29498 | |
dc.description.abstract | The development and productivity of maize crops depend crucially on water availability, making this variable extremely important for achieving high levels of productivity. In this regard,
the study aimed to investigate the influence of water supply on crop development and productivity, utilizing factorial multivariate analysis (FMA) and artificial neural networks (ANNs).
The study was conducted in two environments, one irrigated and one non-irrigated. Irrigation was carried out using a central pivot that applied a cumulative water depth of 36.25
mm throughout the growing cycle. Four microstations were installed in each environment,
equipped with soil moisture sensors and measurements of precipitation (rainfall and irrigation). During the phenological stages, remotely piloted aircraft flights and multispectral
sensors were conducted to generate vegetation indices. Data analysis showed that irrigation significantly altered the productive system, even with the application of just over 10% of
the recommended irrigation. In the relationships between variables in the non-irrigated environment, the influence of a severe water deficit from mid-November/21 to mid-January/22
was observed, reflected by stress-related vegetation indices (PSRI), low productivity, and
dependence on precipitation. In the irrigated environment, the addition of 36 mm through
three irrigations during the critical period caused significant changes. The plants exhibited
greater vegetative vigor and physiological activity, resulting in higher productivity of 7.81 t
ha−¹
, a 46.35% increase compared to the non-irrigated environment (4.19 t ha−¹
). ANNs
were used to estimate maize productivity, and their estimates were influenced by variables
such as soil water content measurement by sensors and the PSRI vegetation index. The
ANNs presented specific models for each environment in the maize production system, with
a (6-4-1) architecture consisting of 6 neurons, with a focus on the participation of soil sensor
variables in the 10cm and 30cm layers and the PSRI vegetation index in the input layers.
It was concluded that irrigation significantly altered the maize production system, and the
FMA analysis detected the influence of irrigation on the analyzed variables and productivity | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Agricultura de precisão | por |
dc.subject | Ciência de dados | por |
dc.subject | Aeronaves remotamente pilotadas | por |
dc.subject | Precision agriculture | eng |
dc.subject | Machine learning | eng |
dc.subject | Remotely piloted aircraft | eng |
dc.title | Suprimento hídrico e índices de vegetação para estimativa de produtividade de milho com machine learning | por |
dc.title.alternative | Water supply and vegetation indices for corn yield estimation with machine learning | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | O desenvolvimento e a produtividade da cultura do milho dependem crucialmente da disponibilidade hídrica, tornando essa variável de extrema importância para o alcance de altos
níveis de produtividade. Nesse sentido, o estudo teve como objetivo verificar a influência do aporte hídrico no desenvolvimento e produtividade da cultura, utilizando análise
multivariada fatorial (AF) e redes neurais artificiais (RNA). O estudo foi realizado em dois
ambientes, um irrigado e outro não irrigado. A irrigação foi realizada com um pivô central que aplicou uma lâmina acumulada de 36,25 mm em todo o ciclo. Foram instaladas
quatro microestações em cada ambiente, com sensores de umidade de solo e medidas de
precipitação (Chuva e Irrigação). Durante os estádios fenológicos, foram realizados voos
com aeronave remotamente pilotada e sensor multiespectral para a geração de índices
de vegetação. A análise de dados mostrou que a irrigação alterou significativamente o
sistema produtivo, mesmo com a aplicação de pouco mais de 10% da irrigação recomendada. Nas relações das variáveis no ambiente não irrigado, foi observada a influência do
forte déficit hídrico de meados de novembro/21 a meados de janeiro/22, refletido pelos índices de vegetação relacionados a estresse (PSRI), baixa produtividade e dependência da
precipitação.Já no ambiente irrigado, os 36 mm adicionados em três irrigações no período
crítico causaram alterações significativas. As plantas apresentaram maior vigor vegetativo
e atividade fisiológica, resultando em produtividade superior, de 7,81 t ha−¹
, 46,35% em
relação ao ambiente não irrigado, 4,19 t ha−¹
.A RNA foi utilizada para estimar a produtividade do milho e suas estimativas foram influenciadas por variáveis como a medição do
conteúdo de água no solo por sensores e o índice de vegetação PSRI. A RNA apresentou
modelos específicos para cada ambiente no sistema produtivo de milho, com a arquitetura (6-4-1) de 6 neurônios e com destaque para a participação das variáveis de sensores
de solo nas camadas de 10cm e 30cm e o índice de vegetação PSRI nas camadas de
entrada.Concluiu-se que a irrigação alterou significativamente o sistema produtivo de milho, e que a análise AF detectou a influência da irrigação nas variáveis analisadas e na
produtividade. | por |
dc.contributor.advisor1 | Amaral, Lúcio de Paula | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6612592358172016 | por |
dc.contributor.referee1 | Sebem, Elódio | |
dc.contributor.referee2 | Zamberlan, João Fernando | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/9210698210801913 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Agronomia | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Agricultura de Precisão | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA | por |
dc.publisher.unidade | Colégio Politécnico da UFSM | por |