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dc.contributor.authorCarvalho, Joyce de Aguiar-
dc.date.accessioned2024-01-16T15:57:37Z-
dc.date.available2024-01-16T15:57:37Z-
dc.date.issued2022-08-30-
dc.identifier.urihttps://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/15759-
dc.description.abstractO sorgo (Sorghum bicolor) é uma planta rústica que se destaca pela elevada produção de biomassa e tolerância ao déficit hídrico tornando-a uma boa alternativa de diversificação agrícola. Um fator latente que acarreta problemas na produção do sorgo é a presença de plantas daninhas, que competem por nutrientes e água com a cultura. O estudo da análise espectral das plantas pode ser uma ferramenta ideal para tomadas de decisão, obtendo resultados mais rápidos e de forma não-destrutiva para o manejo das culturas. O presente trabalho tem como objetivo identificar, de acordo com o comportamento espectral, as faixas espectrais que as plantas da cultura do Sorgo se diferenciam das plantas daninhas na região do visível, a partir da análise de componentes principais e recomendar faixas espectrais ideais para a distinção das espécies de plantas. O experimento foi realizado na UFRRJ, localizada em Seropédica RJ, em uma área de 1 ha de produção de sorgo. Foram analisados 40 pontos de controle em cinco diferentes datas de coleta das assinaturas espectrais das plantas. A análise espectral foi realizada para as plantas daninhas e para a cultura do sorgo por um espectroradiometro ASD FIELDSPEC® 4. No software Rstudio foi analisado a região do visível a partir da divisão do espectro em três faixas espectrais: azul (450 a 510 nm), verde (530 a 590 nm), vermelho (640 a 700 nm). Essas leituras espectrais foram analisadas com a análise de componentes principais (ACP), uma técnica da estatística multivariada, de modo a observar comportamentos espectrais diferentes das espécies de plantas da área nas faixas espectrais estudadas. Como resultado do estudo, foi observado que as plantas do sorgo, Brachiaria marandu e Cyperus rotundus apresentaram comportamentos diferentes para os cinco dias de coleta, principalmente na região do verde e do vermelho. A análise de componentes principais permitiu a redução da dimensão dos dados e a discriminação das faixas espectrais que diferenciaram os grupos de espécies de plantas daninhas e o Sorgo. A região do verde apresentou maior diferenciação entre as plantas para todas as coletas. As faixas espectrais ideais para a distinção das espécies na região do vermelho foram os comprimentos de onda 689-693nm para a primeira coleta, 650-662nm para a segunda coleta e 657-660nm para a última coleta e na região do verde de 570-580nm. Essa diferença espectral entre as plantas ocorre devido ao conteúdo do pigmento de cada espécie, como clorofila e carotenoides. Os resultados obtidos contribuíram para a discriminação das espécies de plantas daninhas e Sorgo na região espectral do visível, apresentando potencial de utilização para discriminar espécies, o que torna uma alternativa mais acessível.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropt_BR
dc.subjectAssinatura espectralpt_BR
dc.subjectSensoriamento Remotopt_BR
dc.subjectAnálise multivariadapt_BR
dc.subjectSpectral signaturept_BR
dc.subjectRemote Sensingpt_BR
dc.subjectMultivariate analysispt_BR
dc.titleCaracterização das respostas espectrais na região do visível de plantas daninhas na cultura do sorgo (sorghum bicolor)pt_BR
dc.title.alternativeCharacterization of spectral responses in the visible region of weeds in sorghum (sorghum bicolor)en
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description.abstractOtherSorghum (Sorghum bicolor) is a rustic plant that stands out for its high biomass production and tolerance to water deficit, making it a good alternative for agricultural diversification. A latent factor that causes problems in sorghum production is the presence of weeds, which compete for nutrients and water with the crop. The study of spectral analysis of plants can be an ideal tool for decision making, obtaining faster results and in a non-destructive way for crop management. The present work aims to identify, according to the spectral behavior, the spectral bands that the sorghum plants differ from the weeds in the visible region, from the analysis of principal components and to recommend ideal spectral bands for the distinction of plant species. The experiment was carried out at UFRRJ, located in Seropédica RJ, in an area of 1 ha of sorghum production. Forty control points were analyzed on five different dates for collecting the spectral signatures of the plants. The spectral analysis was performed for the weeds and for the sorghum crop using an ASD FIELDSPEC® 4 spectroradiometer. In the Rstudio software, the visible region was analyzed by dividing the spectrum into three spectral bands: blue (450 to 510 nm), green (530 to 590 nm), red (640 to 700 nm). These spectral readings were analyzed using principal component analysis (PCA), a technique of multivariate statistics, in order to observe different spectral behaviors of plant species in the area in the spectral ranges studied. As a result of the study, it was observed that sorghum plants, Brachiaria marandu and Cyperus rotundus showed different behaviors for the five days of collection, mainly in the green and red regions. Principal component analysis allowed the reduction of the data size and the discrimination of the spectral bands that differentiated the groups of weed species and Sorghum. The green region showed greater differentiation between plants for all collections. The ideal spectral ranges for species distinction in the red region were the wavelengths 689-693nm for the first collection, 650-662nm for the second collection and 657-660nm for the last collection and in the green region of 570-580nm. . This spectral difference between plants is due to the pigment content of each species, such as chlorophyll and carotenoids. The results obtained contributed to the discrimination of weed and sorghum species in the visible spectral region, showing potential for use to discriminate species, which makes it a more accessible alternative.en
dc.contributor.advisor1Barros, Murilo Machado de-
dc.contributor.advisor1ID064.940.796-28pt_BR
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0003-0378-4800pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4104434684776921pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Gelsleichter, Yuri Andrei-
dc.contributor.advisor-co1ID004.884.359-86pt_BR
dc.contributor.advisor-co1IDhttps://orcid.org/0000-0003-0869-3000pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9657254584315936pt_BR
dc.contributor.referee1Costa, Anderson Gomide-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0003-0594-8514pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6959807888629144pt_BR
dc.contributor.referee2Barros, Murilo Machado de-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0003-0378-4800pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4104434684776921pt_BR
dc.contributor.referee3Silva, Flávio Castro da-
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0003-1366-9806pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/0101052677830341pt_BR
dc.creator.ID159.311.947-03pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1892837248855327pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologiapt_BR
dc.publisher.initialsUFRRJpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola e Ambientalpt_BR
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dc.subject.cnpqEngenharia Agrícolapt_BR
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