RESUMO

Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.(AU)

A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.(AU)

Assuntos

RESUMO

Abstract Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.

Resumo A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados ​​por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.

Assuntos

RESUMO

Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.

A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.

Assuntos

RESUMO

Abstract Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.

Resumo A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.

RESUMO

Abstract Canga ecosystems are iron-rich habitats and pose a challenge for conservation and environmental governance in Brazil. They support high levels of biodiversity and endemism and, at the same time, have suffered intense losses and degradation due to large-scale iron ore mining. The Peixe Bravo River Valley in the Brazilian savanna is one of the last natural canga areas that has yet to face the irreversible impacts of mining. However, there are vast gaps in data on the vegetation cover, location, spatial distribution, and area of occurrence of this ecosystem. Therefore, more information is needed on the appropriate scale, without which it is difficult to establish conservation planning and strategies to prevent, mitigate or compensate for impacts on canga ecosystems. In this study, we provide the first map of canga ecosystems in Brazil using the U-Net deep learning model and Sentinel-2 images. In addition, we estimate the degree of direct threat faced by ecosystems due to the spatial overlap of the mapped cangas and the location of mining concession areas for iron ore exploitation. The deep learning algorithm identified and segmented 762 canga patches (overall accuracy of 98.5%) in an area of 30,000 ha in the Peixe Bravo River Valley, demonstrating the high predictive power of the mapping approach. We conclude that the direct threat to canga ecosystems is high since 99.6% of the observed canga patches are included in mining concession areas. We also highlight that the knowledge acquired about the distribution of cangas through the application of an effective method of artificial intelligence and the use of open-source satellite images is especially important for supporting conservation strategies and environmental public policies.

Resumo Os ecossistemas de Canga, habitats com elevadas concentrações de ferro, são um desafio para conservação e governança ambiental no Brasil. Eles sustentam uma alta biodiversidade e endemismo, e sofreram intensas perdas e degradações de áreas naturais devido à mineração de ferro em larga escala. O Vale do Rio Peixe Bravo, localizado no Cerrado brasileiro, é uma das últimas regiões com ecossistemas de canga que ainda não sofreu impactos irreversíveis da mineração. Mas ainda há ausência de dados sobre a cobertura vegetal, localização, distribuição geográfica e a área de ocorrência desse ecossistema. Portanto, a ausência de informações em escala adequada dificulta o planejamento em conservação e as estratégias para prevenir, mitigar ou compensar os impactos nos ecossistemas de canga. Neste estudo, nós fornecemos o primeiro mapa de ecossistemas de canga no Brasil elaborado a partir de deep learning segmentação U-Net e imagens de satélite Sentinel-2. Além disso, nós estimamos o grau de ameaça direta dos ecossistemas devido a sobreposição espacial das manchas de cangas preditas e a localização dos títulos de concessão minerária para exploração do minério de ferro. O algoritmo de aprendizado profundo identificou 762 manchas de canga (acurácia acima de 98,5%) em uma área de 30.000 ha no Vale do Rio Peixe Bravo, demonstrando o alto poder preditivo do método de mapeamento. Nós estimamos que há um alto grau de ameaça direta aos ecossistemas de canga, uma vez que 99,6% das manchas de cangas preditas estão incluídas em áreas de concessão de mineração. Nós também destacamos que o conhecimento adquirido sobre a distribuição das cangas por meio da aplicação de um método eficaz de inteligência artificial e do uso de imagens de satélite de código aberto é especialmente importante para apoiar estratégias de conservação e políticas públicas ambientais.

RESUMO

Sugarcane is a good source of renewable energy and helps reduce the emission of greenhouse gases. Nitrogen has a critical role in plant growth; therefore, estimating nitrogen levels is essential, and remote sensing can improve fertilizer management. This field study selects wavelengths from hyperspectral data on a sugarcane canopy to generate models for estimating leaf nitrogen concentrations. The study was carried out in the municipalities of Piracicaba, Jaú, and Santa Maria da Serra, state of São Paulo, in the 2013/2014 growing season. The experiments were carried out using a completely randomized block design with split plots (three sugarcane varieties per plot [variety SP 81-3250 was common to all plots] and four nitrogen concentrations [0, 50, 100, and 150 kgha-¹] per subplot) and four repetitions. The wavelengths that best correlated with leaf nitrogen were selected usingsparse partial least square regression. The wavelength regionswere combinedby stepwise multiple linear regression. Spectral bands in the visible (700-705 nm), red-edge (710-720 nm), near-infrared (725, 925, 955, and 980 nm), and short-wave infrared (1355, 1420, 1595, 1600, 1605, and 1610 nm) regions were identified. The R² and RMSE of the model were 0.50 and 1.67 g.kg-¹, respectively. The adjusted R² and RMSE of the models for Piracicaba, Jaú, and Santa Maria were 0.31 (unreliable) and 1.30 g.kg-¹, 0.53 and 1.96 g.kg-¹, and 0.54 and 1.46 g.kg-¹, respectively. Our results showed that canopy hyperspectral reflectance can estimate leaf nitrogen concentrations and manage nitrogen application in sugarcane.

A cana-de-açúcar se destaca como uma das fontes de energia renovável frente às estratégias para reduzir a emissão de gases causadores do efeito estufa. O nitrogênio é um dos mais significativos devido ao seu impacto no crescimento de folhas e colmos. Portanto, o monitoramento eficiente do nitrogênio aplicado é essencial e o sensoriamento remoto se apresenta como uma alternativa na melhoria do gerenciamento da adubação. O presente trabalho teve por objetivo selecionar comprimentos de onda a partir de dados hiperespectrais de dossel da cana-de-açúcar para geração de modelos na predição da concentração de Nitrogênio. O estudo foi realizado em experimentos de campo instalados nos municípios de Piracicaba, Jaú e Santa Maria da Serra, estado São Paulo, na safra 2013/2014. Cada experimento foi alocado em blocos ao acaso, com parcelas subdivididas e quatro repetições, com variedades de cana-de-açúcar na parcela (três variedades por local, sendo a SP 81-3250 comum à todos) e doses de nitrogênio (0, 50, 100 e 150 kg.ha-1) na subparcela. Na seleção dos comprimentos de onda que melhor se correlacionam com o TFN foi utilizada a metodologia sPLS. Posteriormente, foi realizada a combinação linear dos comprimentos de onda selecionados pela metodologia sPLS, por meio de Regressão Linear Múltipla por Stepwise (SMLR). Foram identificadas bandas importantes nas regiões do visível (700 a 705 nm), red-edge(710 a 720 nm), infravermelho próximo (725, 925, 955 e 980 nm) e infravermelho de ondas curtas (1355, 1420, 1595, 1600, 1605 e 1610 nm). O modelo de predição de TFN teve valores de R² de 0,50 e o RMSE de 1,67 g.kg-¹. Os modelos gerados para Piracicaba, Jaú e Santa Maria obtiveram R² ajustados e RMSE, respectivamente, de 0,31 considerado não confiável (1,30 g.kg-¹), 0,53 (1,96 g.kg-¹) e 0,54 (1,46 g.kg-¹). Os sensores hiperespectrais de dossel podem ser utilizados para predição do TFN e monitoramento de aplicação de nitrogênio em cana-de-açúcar.

Assuntos

RESUMO

Correlation between proximal sensing techniques and laboratory results of qualitative variables plus agronomic attributes was evaluated of a 3,0 ha vineyard in the county of Muitos Capões, Northeast of Rio Grande do Sul State, Brazil, in Vitis vinifera L. at 2017/2018 harvest, aiming to evaluate the replacement of conventional laboratory analysis in viticulture by Vegetation Indexes, at situations were laboratory access are unavailable. Based on bibliographic research, looking for vegetative indexes developed or used for canopy reflectance analysis on grapevines and whose working bands were within the spectral range provided by the equipment used, a total of 17 viable candidates were obtained. These chosen vegetation indices were correlated, through Pearson (5%), with agronomic soil attributes (apparent electrical conductivity, clay, pH in H2O, phosphorus, potassium, organic matter, aluminum, calcium, magnesium, effective CTC, CTC at pH 7.0, zinc, copper, sulfur and boron) for depths 0 -20 cm and 20-40 cm, and plant tissue (Nitrogen, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, sulfur, copper, zinc, iron, manganese and boron) , in addition to some key oenological and phytotechnical parameters for the quantification of wine production and quality. One hundred and thirty ninesignificant correlations were obtained from this cross, with 36 moderate coefficients between 19 parameter variables versus 12 of the indexes. We concluded that in cases where access or availability of laboratory analyzes is difficult or impracticable, the use of vegetation indices is possible if the correlation coefficients reach, at least, the moderate magnitude, serving as a support to decision making until the lack analytical structure to be remedied.

Avaliou-se a correlação entre as técnicas de sensoriamento proximal e os resultados laboratoriais de variáveis qualitativas, mais os atributos agronômicos do solo de um vinhedo de 3,0 ha no município de Muitos Capões, região nordeste do estado do Rio Grande do Sul, Brasil, na safra 2017/2018. Objetivou avaliar a substituição das análises laboratoriais convencionais em viticultura por Índices de Vegetação, em situações de indisponibilidade de acesso ao laboratório. Com base em pesquisa bibliográfica, buscaram-se índices vegetativos desenvolvidos ou utilizados para análise de refletância de dossel em videiras e cujas bandas de trabalho estavam dentro do intervalo espectral fornecido pelo equipamento utilizado, obtendo-se um total de 17 candidatos viáveis. Esses índices de vegetação escolhidos foram correlacionados, por meio de Pearson (5%), com atributos agronômicos do solo (condutividade elétrica aparente, argila, pH em H2O, fósforo, potássio, matéria orgânica, alumínio, cálcio, magnésio, CTC efetivo, CTC em pH 7,0, zinco, cobre, enxofre e boro) para profundidades de 0 - 20 cm e 20 - 40 cm, e tecido vegetal (nitrogênio, fósforo, potássio, cálcio, magnésio, enxofre, cobre, zinco, ferro, manganês e boro), além de alguns parâmetros enológicos e fitotécnicos essenciais para a quantificação da produção e qualidade do vinho. Deste cruzamento foram obtidas 139 correlações significativas, resultando 36 coeficientes moderados entre 19 variáveis de parâmetros versus 12 dos índices. Concluímos que nos casos em que o acesso ou disponibilidade de análises laboratoriais é difícil ou impraticável, a utilização de índices de vegetação é possível, desde que os coeficientes de correlação atinjam, pelo menos, a magnitude moderada, servindo como suporte para a tomada de decisão até a falta de estrutura analítica ser remediada.

Assuntos

RESUMO

The study evaluated the efficacy and soybean spectral responses to fifteen foliar fungicide mixtures labeled to control Asian soybean rust. Canopy level reflectance was measured using a multispectral camera onboard a multirotor drone before and two hours after each spray. The third application of fungicides improved control of soybean rust and increased yield. Nevertheless, up to three consecutive foliar fungicides applications did not affect the reflectance of soybean plants at visible and infrared wavelengths. Thus, drones can be a viable strategy for data acquisition regardless of the application of the fungicides.

Esse estudo avaliou a eficácia e as respostas espectrais de plantas de soja a quinze misturas de fungicidas utilizados no controle da ferrugem asiática da soja (FAS). A refletância do nível do dossel foi medida usando uma câmera multiespectral a bordo de um drone multirotor antes e duas horas após cada pulverização. A terceira aplicação de fungicidas melhorou o controle de FAS e aumentou a produtividade. Porém, três aplicações foliares consecutivas de fungicidas não afetaram a refletância de plantas de soja nos comprimentos de onda visível e infravermelho. Assim, drones podem ser uma estratégia viável para aquisição de dados independentemente da aplicação de fungicidas.

Assuntos

RESUMO

The objective of this study is to determine the vegetation indices (IV) as a means of identifying the nutritional status of corn, with respect to the soil nitrogen and potassium, using the aerial images received through an RGB camera loaded on an unmanned aerial vehicle. The images were obtained for an experiment of the nitrogen levels (0, 60, 120 and 180 kg ha-¹) and potassium levels (0, 50, 100 and 150 kg ha-¹), in the random block design, with a factorial scheme of 4 x 4, having three repetitions. Ten leaves were plucked per plot during the flowering phase to assess the total N (NF) and K+ leaf contents. The Pearson’s correlation analysis, as well as the analyses of variance and regression between the IV and the concentrations of N and K2O. NF, K+ and the grain yield, responded only to the soil N levels. A significant correlation was observed for the indices of Red Index, Normalized Difference Index and Visible Atmospherically Resistant Index with the NF, which endorses them as favorable in identifying the nutritional standing of corn, with respect to the N level. Not even a single one of the indices evaluated could detect the nutritional ranking of corn in the context of the potassium level.

O estudo teve como objetivo avaliar índices de vegetação (IV) para detecção do status nutricional do milho com relação ao nitrogênio e potássio por meio de imagens aéreas obtidas por câmera RGB embarcada em veículo aéreo não tripulado. As imagens foram adquiridas em ensaio de níveis de nitrogênio (0, 60, 120 e 180 kg ha-¹) e potássio (0, 50, 100 e 150 kg ha-¹), em blocos ao acaso, fatorial 4 x 4, com três repetições. Coletaram-se dez folhas por parcela na fase de florescimento para avaliação do teor foliar de N total (NF) e K+. Efetuou-se análise de correlação de Pearson, análise de variância e de regressão entre os IV e os níveis de N e de K2O. NF, K+ e a produtividade de grãos responderam apenas aos níveis de N no solo. Houve correlação significativa para os índices Excess Red Index, Normalized Difference Index e Visible Atmospherically Resistant Index com o NF, que os credencia como promissores na detecção do status nutricional do milho em relação ao N. Nenhum dos índices avaliados foi capaz de detectar o status nutricional do milho com relação ao potássio.

Assuntos

RESUMO

The objective of this study is to determine the vegetation indices (IV) as a means of identifying the nutritional status of corn, with respect to the soil nitrogen and potassium, using the aerial images received through an RGB camera loaded on an unmanned aerial vehicle. The images were obtained for an experiment of the nitrogen levels (0, 60, 120 and 180 kg ha-¹) and potassium levels (0, 50, 100 and 150 kg ha-¹), in the random block design, with a factorial scheme of 4 x 4, having three repetitions. Ten leaves were plucked per plot during the flowering phase to assess the total N (NF) and K+ leaf contents. The Pearsons correlation analysis, as well as the analyses of variance and regression between the IV and the concentrations of N and K2O. NF, K+ and the grain yield, responded only to the soil N levels. A significant correlation was observed for the indices of Red Index, Normalized Difference Index and Visible Atmospherically Resistant Index with the NF, which endorses them as favorable in identifying the nutritional standing of corn, with respect to the N level. Not even a single one of the indices evaluated could detect the nutritional ranking of corn in the context of the potassium level.(AU)

O estudo teve como objetivo avaliar índices de vegetação (IV) para detecção do status nutricional do milho com relação ao nitrogênio e potássio por meio de imagens aéreas obtidas por câmera RGB embarcada em veículo aéreo não tripulado. As imagens foram adquiridas em ensaio de níveis de nitrogênio (0, 60, 120 e 180 kg ha-¹) e potássio (0, 50, 100 e 150 kg ha-¹), em blocos ao acaso, fatorial 4 x 4, com três repetições. Coletaram-se dez folhas por parcela na fase de florescimento para avaliação do teor foliar de N total (NF) e K+. Efetuou-se análise de correlação de Pearson, análise de variância e de regressão entre os IV e os níveis de N e de K2O. NF, K+ e a produtividade de grãos responderam apenas aos níveis de N no solo. Houve correlação significativa para os índices Excess Red Index, Normalized Difference Index e Visible Atmospherically Resistant Index com o NF, que os credencia como promissores na detecção do status nutricional do milho em relação ao N. Nenhum dos índices avaliados foi capaz de detectar o status nutricional do milho com relação ao potássio.(AU)

Assuntos

RESUMO

Soybean is one of the main crop species grown in the world. However, there is a decline in productivity due to the various types of stress, including the nematodes Heterodera glycines and Pratylenchus brachyurus. The objectives were to determine the best spectral band for detecting H. glycines and P. brachyurus at the beginning of flowering (R1). Soil and root sampling was conducted at nine sampling sites in each of the five nematode-infested regions, totaling 45 sampling points. Flights were made at all regions using Phantom 4 Advanced, Sequoia and 14-band customized Sentera. For H. glycines, the red spectral band best explained the variability on soil and root nematode counts as well as the second stage of juveniles in soil. For P. brachyurus, Sentera RedEdge best explained the variability in root nematode counts and Sequoia NIR best explained soil juveniles. A multiple linear regression model using spectral data for detecting P. brachyurus and H. glycines improved R² compared to simple linear regressions. At flowering growth stage (R1), soybean spectral reflectance was associated with the number of H. glycines and P. brachyurus on soil and roots using low-cost and multispectral sensors.(AU)

A soja é uma das principais espécies de planta cultivadas no mundo. Todavia, perdas de produtividade são ocasionadas por vários tipos de estresses, incluindo os nematoides H. glycines e P. brachyurus. Como objetivo, buscou-se determinar a melhor banda espectral para a detecção do H. glycines e P. brachyurus com o uso de modelos de regressões lineares simples e definir um modelo matemático de regressão linear múltiplo para sua detecção, no início do florescimento (R1). Para isto, foram definidos nove pontos de coleta em cinco reboleiras, totalizando 45 pontos. As coletas foram feitas em um padrão específico de distâncias, de forma a ter amostras com tipos variados de populações de nematoides. Foram realizados voos com o Phantom 4 Advanced, Sequoia e Sentera sobre cada uma das reboleiras. O comprimento de onda do vermelho melhor explicou a variabilidade dos dados para H. glycines no solo e na raiz, bem como dos juvenis de segundo estádio no solo. Para P. brachyurus, a RedEdge da Sentera foi a que explicou melhor a variabilidade dos dados para nematoide na raiz e a NIR da Sequoia a que melhor explicou para juvenis no solo. Quando se utilizou um modelo matemático para a detecção do P. brachyurus e H. glycines, percebe-se uma grande melhora no R² e p-valor com relação às regressões lineares simples. No início da floração (R1), a refletância espectral da soja foi associada ao número de H. glycines e P. brachyurus no solo e nas raízes, usando sensores de baixo custo e multiespectrais.(AU)

Assuntos

RESUMO

RESUMO Objetivo avaliar a teleconsulta de forma síncrona no mapeamento do implante coclear (IC) como ferramenta de educação continuada para fonoaudiólogos em capacitação e treinamento. Métodos estudo prospectivo longitudinal, na modalidade de preceptorado clínico, com teleconsulta de forma síncrona direcionada ao atendimento de mapeamento dos usuários de IC. A educação continuada foi oferecida aos fonoaudiólogos aprimorandos em um hospital e o fonoaudiólogo tutor, em unidade remota. A plataforma utilizada permitiu ao tutor visualizar e realizar intervenções na tela de mapeamento do IC. Foram aplicados três questionários abrangendo os marcadores de ensino; qualidade e importância da teleconsulta; interação entre os profissionais e autoavaliação sobre a confiança na realização das etapas do mapeamento antes e após as teleconsultas. Resultados participaram sete fonoaudiólogos e foram analisados 268 atendimentos, ao longo de três anos. Os marcadores clínicos mostraram, na média e individualmente, que houve correlação estatística com diminuição do número de intervenções totais, nas intervenções do mapeamento do IC e raciocínio clínico, no decorrer das sessões. A média das notas nas avaliações da importância da teleconsulta foi 9,7 e a interação com o tutor, 9,3. Na autoavaliação, todos os aprimorandos responderam que estavam "nada/pouco confiantes" para as etapas do mapeamento antes da intervenção e, ao final do curso, responderam "moderadamente/muito confiantes" para as mesmas etapas. Conclusão o uso da teleconsulta síncrona foi viável e eficiente como ferramenta de ensino para fonoaudiólogos. Foi possível observar a diminuição do número de intervenções ao longo do tempo, evidenciando a curva de aprendizado.

ABSTRACT Purpose To evaluate the teleconsultation synchronously in the mapping of the cochlear implant (CI) as an ongoing professional development tool in training programmes for audiologists. Methods It was a prospective longitudinal study, in the form of clinical preceptor with teleconsultation in a synchronous way directed at assisting the mapping of CI users. Distance learning was offered to fellow audiologists in a hospital and the audiology tutor in the remote unit. The chosen platform allowed the tutor to view and perform interventions on the CI mapping screen. Three questionnaires covering teaching markers were applied; the quality and importance of teleconsultation; interaction between professionals; and self-assessment of confidence in carrying out the mapping steps before and after teleconsultations. Results Seven audiologists participated; 268 consultations were analyzed over three years. The clinical markers showed, on average and individually, that there is a statistical correlation with a decrease in the number of total interventions, in the interventions of CI mapping and clinical reasoning throughout the sessions. The average of the scores of the importance of teleconsultation was 9.7 and the interaction with the tutor was 9.3. In the self-assessment, all audiologists responded that they were "not at all/not very confident" for the mapping steps before the intervention, and at the end of the course they responded "moderately/very confident" for the same steps. Conclusion The use of synchronous teleconsultation was feasible and efficient as a teaching tool for audiologists. It was possible to observe the decrease in the number of interventions over time, evidencing the learning curve.

Assuntos

RESUMO

ABSTRACT: Soybean is one of the main crop species grown in the world. However, there is a decline in productivity due to the various types of stress, including the nematodes Heterodera glycines and Pratylenchus brachyurus. The objectives were to determine the best spectral band for detecting H. glycines and P. brachyurus at the beginning of flowering (R1). Soil and root sampling was conducted at nine sampling sites in each of the five nematode-infested regions, totaling 45 sampling points. Flights were made at all regions using Phantom 4 Advanced, Sequoia and 14-band customized Sentera. For H. glycines, the red spectral band best explained the variability on soil and root nematode counts as well as the second stage of juveniles in soil. For P. brachyurus, Sentera RedEdge best explained the variability in root nematode counts and Sequoia NIR best explained soil juveniles. A multiple linear regression model using spectral data for detecting P. brachyurus and H. glycines improved R² compared to simple linear regressions. At flowering growth stage (R1), soybean spectral reflectance was associated with the number of H. glycines and P. brachyurus on soil and roots using low-cost and multispectral sensors.

RESUMO: A soja é uma das principais espécies de planta cultivadas no mundo. Todavia, perdas de produtividade são ocasionadas por vários tipos de estresses, incluindo os nematoides H. glycines e P. brachyurus. Como objetivo, buscou-se determinar a melhor banda espectral para a detecção do H. glycines e P. brachyurus com o uso de modelos de regressões lineares simples e definir um modelo matemático de regressão linear múltiplo para sua detecção, no início do florescimento (R1). Para isto, foram definidos nove pontos de coleta em cinco reboleiras, totalizando 45 pontos. As coletas foram feitas em um padrão específico de distâncias, de forma a ter amostras com tipos variados de populações de nematoides. Foram realizados voos com o Phantom 4 Advanced, Sequoia e Sentera sobre cada uma das reboleiras. O comprimento de onda do vermelho melhor explicou a variabilidade dos dados para H. glycines no solo e na raiz, bem como dos juvenis de segundo estádio no solo. Para P. brachyurus, a RedEdge da Sentera foi a que explicou melhor a variabilidade dos dados para nematoide na raiz e a NIR da Sequoia a que melhor explicou para juvenis no solo. Quando se utilizou um modelo matemático para a detecção do P. brachyurus e H. glycines, percebe-se uma grande melhora no R² e p-valor com relação às regressões lineares simples. No início da floração (R1), a refletância espectral da soja foi associada ao número de H. glycines e P. brachyurus no solo e nas raízes, usando sensores de baixo custo e multiespectrais.

RESUMO

ABSTRACT: The objective of this study is to determine the vegetation indices (IV) as a means of identifying the nutritional status of corn, with respect to the soil nitrogen and potassium, using the aerial images received through an RGB camera loaded on an unmanned aerial vehicle. The images were obtained for an experiment of the nitrogen levels (0, 60, 120 and 180 kg ha-1) and potassium levels (0, 50, 100 and 150 kg ha-1), in the random block design, with a factorial scheme of 4 x 4, having three repetitions. Ten leaves were plucked per plot during the flowering phase to assess the total N (NF) and K+ leaf contents. The Pearson's correlation analysis, as well as the analyses of variance and regression between the IV and the concentrations of N and K2O. NF, K+ and the grain yield, responded only to the soil N levels. A significant correlation was observed for the indices of Red Index, Normalized Difference Index and Visible Atmospherically Resistant Index with the NF, which endorses them as favorable in identifying the nutritional standing of corn, with respect to the N level. Not even a single one of the indices evaluated could detect the nutritional ranking of corn in the context of the potassium level.

RESUMO: O estudo teve como objetivo avaliar índices de vegetação (IV) para detecção do status nutricional do milho com relação ao nitrogênio e potássio por meio de imagens aéreas obtidas por câmera RGB embarcada em veículo aéreo não tripulado. As imagens foram adquiridas em ensaio de níveis de nitrogênio (0, 60, 120 e 180 kg ha-1) e potássio (0, 50, 100 e 150 kg ha-1), em blocos ao acaso, fatorial 4 x 4, com três repetições. Coletaram-se dez folhas por parcela na fase de florescimento para avaliação do teor foliar de N total (NF) e K+. Efetuou-se análise de correlação de Pearson, análise de variância e de regressão entre os IV e os níveis de N e de K2O. NF, K+ e a produtividade de grãos responderam apenas aos níveis de N no solo. Houve correlação significativa para os índices Excess Red Index, Normalized Difference Index e Visible Atmospherically Resistant Index com o NF, que os credencia como promissores na detecção do status nutricional do milho em relação ao N. Nenhum dos índices avaliados foi capaz de detectar o status nutricional do milho com relação ao potássio.

RESUMO

Precision agriculture is a set of techniques that assist the monitoring of the agronomic performance of the maize crop by using vegetation indices. This study aimed to verify the relationship between vegetation indices, plant height, leaf N content, and grain yield of three maize varieties, grown under high and low N as topdressing. The experiment was carried out at the Fundação de Apoio à Pesquisa Agropecuária de Chapadão (Fundação Chapadão), located in the municipality of Chapadão do Sul, during the 2017/2018 season. The experiment consisted of a randomized block design with four replications, arranged in a 3x2 split-plot scheme. The first factor (plots) corresponded to three open-pollinated maize varieties (BRS 4103, BRS Gorotuba, and SCS 154), and the second factor (subplots) consisted of two N rates applied as topdressing (80 and 160 kg- 1). All the evaluated variables showed varieties x N interaction. Vegetation indices in maize varieties were influenced by the N rate applied as topdressing. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Soil-adjusted Vegetation Index (SAVI) showed a higher correlation with plant height. At the same time, Normalized Difference Red Edge (NDRE) had a stronger association with leaf N content.

A agricultura de precisão é um conjunto de técnicas que auxiliam no monitoramento do desempenho agronômico da cultura do milho utilizando índices de vegetação. Este trabalho teve como objetivo verificar a relação entre índices de vegetação, altura de planta, teor de N foliar e rendimento de grãos de três variedades de milho, cultivadas sob alto e baixo N, em cobertura. O experimento foi realizado na Fundação de Apoio à Pesquisa Agropecuária de Chapadão, localizada no município de Chapadão do Sul, na safra 2017/2018. O experimento consistiu de um delineamento de blocos casualizados com quatro repetições, dispostos em esquema de parcelas subdivididas 3x2. O primeiro fator (parcelas) correspondeu a três variedades de milho de polinização aberta (BRS 4103, BRS Gorotuba e SCS 154), e o segundo fator (subparcelas) consistiu de duas doses de N aplicadas como cobertura (80 e 160 kg-1). Todas as variáveis avaliadas apresentaram interação variedades x N. Os índices de vegetação nas variedades de milho foram influenciados pela dose de N aplicada como cobertura. Os índices NDVI e SAVI mostraram uma maior correlação com a altura da planta, enquanto o NDRE apresentou uma associação mais forte com o conteúdo de N foliar.

Assuntos

RESUMO

Crop phenology knowledge is relevant to a series of actions related to its management and can be accessed through vegetation indexes. Thus, this study aimed to evaluate the use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), from images of OLI and MODIS sensors, to obtain phenological information from corn crops. To this end, we evaluated two corn cropping areas, irrigated by a central pivot, and located western Bahia state, Brazil. These areas were managed with high technology and had no record of biotic and abiotic stresses. NDVI showed a well-defined temporal pattern throughout the corn cycle, with a rapid increase at the beginning, stabilization at intermediate stages, and decreases at the end of the cycle. Excellent fits for polynomial equations were obtained to estimate NDVI as a function of days after sowing (DAS), with R² values of 0.96 and 0.95 for images of OLI and MODIS sensors, respectively. This demonstrates that both sensors could characterize corn canopy changes over time. NDVI ranges were correlated with the main phenological stages (PE), using the direct relationship between both variables (NDVI and PE) with days after sowing (DAS). For the beginning and end of each phenological stage, NDVI ranges were validated through model identity testing. NDVI proved to be a suitable parameter to assess corn phenology accurately and remotely. Finally, NDVI was also an important tool for detecting biotic and abiotic stresses throughout the crop cycle, and hence for decision making based on corn phenology.(AU)

O conhecimento da fenologia das culturas é relevante para uma série de ações relacionadas ao seu manejo e pode ser acessada por meio de índices de vegetação. Portanto, objetivou-se com este trabalho avaliar o potencial do uso do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), calculado a partir de imagens dos sensores OLI e MODIS para obter informações fenológicas da cultura do milho. Para tanto, foram utilizadas duas áreas de cultivo de milho irrigadas por sistema de pivô central na região oeste do estado da Bahia, Brasil. Estas áreas foram manejadas com alta tecnologia e sem registro de ocorrência de estresses bióticos e abióticos. O NDVI apresentou um padrão temporal bem definido ao longo do ciclo de desenvolvimento, com rápido incremento no início do desenvolvimento, estabilização nos estádios intermediários, e decréscimos na parte final do ciclo. Excelentes ajustes para as equações polinomiais foram obtidos para estimar o NDVI em função dos dias após a semeadura (DAS), com R² de 0,96 e 0,95 para as imagens do sensor OLI e MODIS, respectivamente, demonstrando que os sensores são capazes de caracterizar temporalmente as modificações do dossel da cultura do milho ao longo do ciclo. Intervalos de valores de NDVI foram correlacionados com os principais estádios fenológicos (EF) da cultura do milho, utilizando a relação direta de ambas as variáveis (NDVI e EF) com os dias após a semeadura (DAS). Os intervalos de valores de NDVI para o início e final de cada estádio fenológico foram validados através do teste de identidade do modelo, tornando o NDVI uma variável adequada para ser utilizada no acesso a fenologia do milho com precisão de maneira remota. Por fim, esses valores também são uma importante ferramenta para detecção de problemas bióticos e abióticos ao longo do ciclo de cultivo e para tomadas de decisão baseadas na fenologia da cultura.(AU)

Assuntos

RESUMO

Reliable environmental monitoring and evaluation require high-quality maps of land use and land cover. For the Amazon biome, the TerraClass and MapBiomas projects apply different methodologies to create these maps. We evaluated the agreement between land cover and land use maps generated by TerraClass and MapBiomas (Collections 2 and 3) for the Brazilian Amazon biome, from 2004 to 2014. Specifically, we: (1) described both project legends based on the LCCS (Land Cover Classification System); (2) analyzed the differences between their classes; and (3) compared the mapping differences among the Brazilian states that are totally or partially covered by the Amazon biome. We compared the classifications with a per-pixel approach and performed an evaluation based on agreement matrices. The overall agreement between the projects was 87.4% (TerraClass x MapBiomas 2) and 92.0% (TerraClass x MapBiomas 3). We analyzed methodological differences to explain the disagreements in class identification. We conclude that using these maps together without a properly adapted legend is not recommended for the analysis of land use and land cover change. Depending on the application, one mapping system may be more suitable than the other.(AU)

O monitoramento e a avaliação ambiental confiáveis necessitam mapas de alta qualidade de uso e cobertura da terra. Para o bioma Amazônia, os projetos TerraClass e MapBiomas usam diferentes metodologias para criar esses mapas. Nós avaliamos a concordância entre os produtos gerados pelo TerraClass e pelo MapBiomas (Coleções 2 e 3) para o bioma Amazônia, de 2004 a 2014. Mais especificamente: (1) descrevemos as legendas dos projetos com base no LCCS (Land Cover Classification System); (2) analisamos as diferenças entre as classes; e (3) comparamos as diferenças de mapeamento entre os estados brasileiros total ou parcialmente incluídos no bioma Amazônia. As classificações foram comparadas em uma abordagem pixel a pixel e a avaliação foi baseada em matrizes de concordância. A concordância global entre os projetos foi de 87.4% (TerraClass x MapBiomas 2) e 92.0% (TerraClass x MapBiomas 3). Analisamos as diferenças metodológicas entre os projetos para explicar as discordâncias existentes na identificação das classes. Concluimos que a utilização dos produtos dos dois projetos de forma complementar, sem uma apropriada adaptação de legendas, não é recomendada para a análise de mudança de uso e cobertura da terra. Dependendo da aplicação, um sistema de mapeamento pode ser mais adequado do que o outro.(AU)

Assuntos

RESUMO

Nitrogen is the main nutrient required by corn crop, especially in Cerrado soils. Remote sensing techniques can be used to generate additional information now of nitrogen fertilization recommendation. This work investigated the association of plant height and dry matter phenological variables together with NDVI, REDEDGE, SAVI, and IV 760/550 vegetation indices (VIs) with corn grain yield, under different N doses. Sowing occurred in November 2016, at a spacing of 0.45 m between rows and a 60,000 ha-1 plant population. Four N doses (0, 80, 160, and 240 kg of N ha-1) were applied at phenological stage V4. The experimental design consisted of randomized blocks, containing four N doses in topdressing and 16 replications. The active optical sensor Crop Circle ACS-470 was used to obtain the VIs. The NDVI, SAVI, and RE indices have a high positive association with each other and with the variables plant height and dry matter. Polynomial regression equations were adjusted between the variables in response as doses of N. Afterwards, they were estimated as correlations between variables and results expressed through the network of correlations. Finally, a multivariate analysis of canonical variables was performed to understand the interrelationship between the variables and each dose of N applied. NDVI and RE have a positive relationship of moderate magnitude with grain yield in corn crops.

O nitrogênio (N) é o principal nutriente requerido pela cultura do milho, principalmente em solos do Cerrado. Técnicas de sensoriamento remoto podem ser usadas para gerar informações adicionais agora sobre a recomendação de fertilização nitrogenada. Este trabalho investigou a associação de variáveis fenológicas de altura de plantas e matéria seca com os índices de vegetação (IVs) NDVI, REDEDGE, SAVI e IV 760/550 com a produtividade de grãos de milho, sob diferentes doses de N. A semeadura ocorreu em novembro de 2016, com espaçamento de 0,45 m entre linhas e 60.000 ha-1 de população de plantas. Quatro doses de N (0, 80, 160 e 240 kg de N ha-1) foram aplicadas no estádio fenológico V4. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados contendo quatro doses de N em cobertura e 16 repetições. O sensor óptico ativo Crop Circle ACS-470 foi usado para obter os IVs. Equações de regressão polinomial foram ajustadas entre as variáveis em resposta como doses de N. Posteriormente, foram estimadas como correlações entre variáveis e resultados expressos através da rede de correlações. Por fim, foi realizada uma análise multivariada de variáveis canônicas para entender a inter-relação entre as variáveis e cada dose de N aplicada. Os índices NDVI, SAVI e RE apresentam alta associação positiva entre si e com as variáveis altura de planta e matéria seca. NDVI e REDEDGE têm uma relação positiva de magnitude moderada com a produtividade de grãos na cultura do milho.

Assuntos

RESUMO

O presente estudo objetivou apresentar uma avaliação independente do potencial de um modelo digital de elevação (MDE/SC), gerado por aerofotogrametria, para aplicações as quais demandem escalas detalhadas no Estado de Santa Catarina. Foram coletados 20 pontos de controle e comparados com valores altimétricos derivados do MDE/SC, SRTM v.4.1 e TOPODATA conforme especificações da PEC-PCD. O MDE/SC atendeu aos requisitos da escala 1:10.000 na classe C, enquanto os MDE SRTM v.4.1 e TOPODATA foram enquadrados na escala 1:50.000 classes A e B, respectivamente. A classificação do MDE/SC condiz com a informada no relatório do aerolevantamento e, assim, recomenda-se o emprego do MDE/SC em estudos e levantamentos os quais demandem escalas detalhadas no Estado de Santa Catarina.

This study aims to present an independent evaluation of the potential of a digital elevation model (DEM/SC), generated by aerophotogrammetry, for applications requiring detailed datasets in the state of Santa Catarina. A total of 20 control points were collected and compared with elevation values derived from DEM/SC, SRTM v.4.1 and TOPODATA according to PEC-PCD. The DEM/SC met the requirements for the 1:10,000 scale in class C, while the DEM SRTM v.4.1 and TOPODATA fitted with the scale 1:50,000 classes A and B, respectively. The DEM/SC classification is consistent with that informed in the aerial survey report. Therefore, one recommends using the DEM/SC in studies and surveys that require detailed elevation datasets in the state of Santa Catarina.

Assuntos

RESUMO

O presente estudo objetivou apresentar uma avaliação independente do potencial de um modelo digital de elevação (MDE/SC), gerado por aerofotogrametria, para aplicações as quais demandem escalas detalhadas no Estado de Santa Catarina. Foram coletados 20 pontos de controle e comparados com valores altimétricos derivados do MDE/SC, SRTM v.4.1 e TOPODATA conforme especificações da PEC-PCD. O MDE/SC atendeu aos requisitos da escala 1:10.000 na classe C, enquanto os MDE SRTM v.4.1 e TOPODATA foram enquadrados na escala 1:50.000 classes A e B, respectivamente. A classificação do MDE/SC condiz com a informada no relatório do aerolevantamento e, assim, recomenda-se o emprego do MDE/SC em estudos e levantamentos os quais demandem escalas detalhadas no Estado de Santa Catarina.(AU)

This study aims to present an independent evaluation of the potential of a digital elevation model (DEM/SC), generated by aerophotogrammetry, for applications requiring detailed datasets in the state of Santa Catarina. A total of 20 control points were collected and compared with elevation values derived from DEM/SC, SRTM v.4.1 and TOPODATA according to PEC-PCD. The DEM/SC met the requirements for the 1:10,000 scale in class C, while the DEM SRTM v.4.1 and TOPODATA fitted with the scale 1:50,000 classes A and B, respectively. The DEM/SC classification is consistent with that informed in the aerial survey report. Therefore, one recommends using the DEM/SC in studies and surveys that require detailed elevation datasets in the state of Santa Catarina.(AU)

Assuntos