Detecção de plantas daninhas em pré-semeadura com base em dados espectrais de campo
Abstract
Visto o conceito de agricultura de precisão e as novas tecnologias para a agricultura, tem-se a busca do aprimoramento de ferramentas de uma etapa de extrema importância no manejo de culturas agrícolas, que é a identificação e controle de plantas daninhas. Para tanto, a variabilidade espacial da distribuição das plantas daninhas não está sendo consideradas na decisão de seus manejos na maioria dos casos. Neste sentido, objetivou-se com este trabalho: (i) a utilização de sensor hiperespectral para identificar bandas espectrais mais eficazes na distinção de plantas daninhas em relação à outros alvos (solo arenoso, solo argiloso e resíduos vegetais) em pré-semeadura; (ii) calcular índices de vegetação para avaliação da acurácia da distinção de plantas daninhas e outros alvos. Foram utilizados dois bancos de dados, o primeiro provindo de experimento de campo realizado na Universidade Federal de Santa Maria para calibração do modelo, e o segundo banco de dados foi construído com leituras em fazenda de produtores rurais, para validação do modelo. Foi utilizado o espectrorradiômetro HandHeld 2, ASD®, com comprimentos de onda de 325-1075nm, para realizar leituras das curvas espectrais de espécies de plantas daninhas e outros alvos: solo argiloso, solo arenoso, e resíduos vegetais. Posteriormente foram agrupados os comprimentos de onda em bandas espectrais, bem como cálculo de índices de vegetação para análise dos dados. Os resultados demonstraram que os dados coletados no experimento de campo (calibração) e nas fazendas (validação) obtiveram curvas espectrais similares, onde as bandas espectrais do vermelho e do infravermelho próximo obtiveram maior acurácia comparado com as outras bandas. Os índices de vegetação utilizados aumentaram a acurácia da discriminação em relação à bandas espectrais isoladas. O trabalho fornece uma válida ferramenta para distinção de plantas daninhas de outros alvos com a utilização de sensor proximal em pré-semeadura de culturas agrícolas baseado em curvas espectrais.
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