Modelos univariados e multivariados para estimativa de características do crescimento e produtividade do tifton85 utilizando aeronave remotamente pilotada

Abstract

Com avanço tecnológico e a necessidade de aumentar a eficiência do processo produtivo, a agricultura de precisão surge como uma alternativa para melhor planejamento e manejo da produção, pois, fornece infinitos benefícios com boa produtividade, sustentabilidade e desenvolvimento econômico. Neste sentido, técnicas de sensoriamento remoto têm sido amplamente utilizadas de forma instantânea e baixo custo desempenhando importante papel em diagnósticos como a estimativa da produtividade e atributos da cultura. O objetivo desta pesquisa foi avaliar as respostas espectrais do Tifton85 em diferentes estágios de crescimento e gerar modelos capazes de estimar atributos da forrageira a partir de técnicas de sensoriamento remoto. O experimento ocorreu em um intervalo de 48 dias contados a partir do corte de uniformização da cultura, com coletas rotineiras totalizando 5 épocas de avaliação (EA). Em cada EA foram coletados em 39 pontos georreferenciados os seguintes atributos: índice de área foliar (IAF), altura e clorofila da planra. Concomitantemente foram obtidas imagens com uma aeronave remotamente pilotada DJI Phantom 4 Advanced com um sensor multiespectral a bordo e calculados os índices de vegetação (IVs) para cada ponto em cada EA. Ao final do período deste experimento foi coletada a biomassa da cultura em cada ponto. De forma univariada, os atributos da cultura foram relacionados aos graus-dias acumulados ao longo dos dias do experimento por meio de modelos de regressão. O coeficiente de Pearson foi utilizado para avaliar a correlação entre os IVs e atributo da cultura. Os IVs que apresentaram maior correlação foram selecionados para gerar modelos lineares de estimativa dos atributos da cultura. A biomassa final foi correlacionada com os IVs, obtidos em cada EA possibilitando avaliar a qualidade de modelos de estimativa da produtividade do Tifton85 antes da colheita. A biomassa final da cultura apresentou maior relação com o índice GNVI obtido aos 33 dias (3EA) de avaliação da cultura, demonstrando ser possível estimar a produtividade da cultura em períodos antes a colheita em campo. A partir da análise multivariada dos componentes principais foi avaliada a porcentagem explicativa de cada componente principal (CP) e a correlação dos índices espectrais com cada CP relevante com seus respectivos coeficientes. Os coeficientes associados aos CPs relevantes foram utilizados para compor um índice de crescimento da cultura que foi utilizado gerar modelos lineares de estimativa dos atributos da cultura. Os resultados demonstraram que de forma univariada, os modelos apresentaram melhor desempenho quando associados ao índice VARI para estimativa da clorofila (R2 =0,7202), índice GNDVI para estimativa da altura (R2 = 0,5744), índice NDVI para estimativa do IAF (R2 = 0,7539) e índice GNDVI (R2 = 0,5744). Ao avaliar de forma multivariada, foi possível reduzir o comportamento dos IVs em um único componente CP1 (poder explicativo de 99,94%). O índice de crescimento da cultura proposto e gerado a partir dos coeficientes associados ao CP1 demonstrou grande aplicabilidade, especialmente em lavouras onde devido à grande variabilidade os modelos univariados gerados pelos IVs apresentam baixa relação com os atributos da cultura.