Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Martins, George Deroco [UNESP] |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/148760
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Resumo: |
Os nematoides são importantes fitoparasitas que se constituem em um problema sério para o cultivo do café no Brasil. Como a ocorrência de nematoides no sistema radicular do cafeeiro causa desequilíbrios nutricionais na planta que provocam variações na resposta espectral da folha e define uma configuração espacial característica às áreas infectadas, o objetivo desta pesquisa avaliar o potencial de dados de sensoriamento remoto adquiridos em multiescala para discriminar e mapear o café sadio, em estágio inicial de infecção e severamente infectado. A pesquisa foi desenvolvida em três áreas experimentais, localizadas no sul do estado de Minas Gerais, nas quais foi certificada a ocorrência de nematoides e realizadas medições de variáveis biofísicas e dados hiperespectrais na folha e sobre o dossel da planta. Os dados hiperespectrais também foram utilizados em simulação de bandas dos sensores do RapidEye e OLI/Landsat 8 para identificar as faixas espectrais mais sensíveis para a discriminação de patógenos em plantas de café. Nenhum dos parâmetros biofísicos avaliados discriminou eficientemente as folhas de plantas sadias e infectadas, mas a simulação de bandas indicou que os intervalos espectrais do vermelho, vermelho limítrofe e infravermelho próximos do RapidEye foram complementares para a discriminação de plantas de café sadio e dos dois níveis de infecção. Essas bandas, mais uma imagem NDVI, foram utilizadas na classificação das áreas infectadas por nematoides, a qual definiu a distribuição espacial de café sadio e dos dois níveis de infecção, com uma acurácia global de 78% e coeficiente kappa de 0,71. A classificação não supervisionada da imagem multiespectral OLI/Landsat 8 também definiu as três condições, porém com baixa confiabilidade (coeficiente kappa igual a 0,41). Por outro lado, uma inferência espacial quantitativa da concentração de nematoides/cm³ no solo, a partir de um modelo empírico baseado na imagem RapidEye, apresentou um erro consideravelmente alto (21,89%). |
