Estimativa do índice de área foliar para cultura irrigada por meio de pivô central utilizando imagens de sensoriamento remoto e redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Rocha, Ivandro José de Freitas
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual de Goiás; UEG ::Coordenação de Mestrado em Engenharia Agrícola; Brasil; UEG; Programa de Pós-Graduação Stricto sensu em Engenharia Agrícola
• Palavras-chave em Português: Tomate industrial; Pontos georreferenciados; Landsat 8; Sentinel-2; Índice de Vegetação por Diferença Normalizada; Industrial tomato; Georeferenced points; Normalized Difference Vegetation Index; CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA; OUTROS
• Link de acesso: http://www.bdtd.ueg.br/handle/tede/1618

A irrigação tornou-se uma das principais ferramentas que possibilitaram o aumento da produtividade no mundo. O sistema de irrigação por pivô central é um dos mais utilizados no Estado de Goiás. São 3.326 equipamentos instalados no Estado, com uma área total irrigada de242.872,58 ha. As principais culturas cultivadas em pivô são: soja, milho, tomate industrial e outras culturas. Para o desenvolvimento deste trabalho foi escolhida uma área comercial de 35 ha de tomate industrial, irrigado por pivô central, no município de Vila Propício - GO. A escolha da cultura do tomate industrial deu-se por ela apresentar densa área foliar e ser de grande importância comercial para o Estado, que devido aos investimentos na produção de tomate industrial aumentou o volume de produção levando o Estado a ocupar, desde 2008, o 1o lugar no ranking nacional de produção de tomate. O objetivo do trabalho é a obtenção do Índice de Área Foliar(IAF) do tomateiro, característica fisiológica que está diretamente relacionada à capacidade produtiva. Foram comparados dois métodos de obtenção do IAF: O primeiro, por ajustes nos modelos de regressão entre o IAF coletado in loco e o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) obtido por meio de imagens de sensoriamento remoto. O segundo método,por Redes Neurais Artificiais (RNAs), no qual se utilizou os mesmos dados da regressão como variável de entrada no treinamento das redes. Para a coleta das amostras foi utilizando uma grade amostral de 60x60 m com 88 pontos georreferenciados, por dois meios: In loco utilizando uma armação com área de 1 m2 e por sensoriamento remoto utilizando imagens dos satélites Landsat8 e Sentinel-2. Os dados coletados in loco foram número de plantas e área foliar, ambos por m2,que serviram para calcular o IAF. Os dados coletados por sensoriamento remoto foram imagens georeferenciada, que foram tratadas com o objetivo de extrair valores para o cálculo do NDVI. O melhor modelo de regressão teve o Coeficiente de Determinação (R2) de 0,67 e o Erro Quadrático Médio (EQM) menor que 11%. A melhor rede treinada teve o R2geral de 0,74 e o EQM geral menor que 4%. Conclui-se que os valores de IAF do tomateiro, cultivado em pivô central, podem ser estimados por ambos os métodos: Modelo de regressão e RNA, ambos tendo como principal variável de entrada o NDVI derivado de sensoriamento remoto.