Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Barbosa, Priscila de Miranda |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/194280
|
Resumo: |
A cor do solo é reflexo, em parte, de seus constituintes minerais, que pode ser utilizado como indicador de nível, grau e intensidade de manejo do solo. A geoestatística, alinhada à modelagem matemática são capazes de auxiliar na tomada de decisões no campo. O Random Frost é uma linguagem de aprendizagem de máquina, na qual é possível delimitar áreas e estimar a produção. O objetivo deste estudo foi utilizar a espectroscopia de reflectância VIS-NIR na predição da produtividade de soja e no mapeamento de áreas de manejo. O estudo foi realizado em Alpinópolis – MG, no ano de 2016. Foram coletadas 100 amostras de solos na profundidade de 0-0,20 m para análises, em que foram quantificados os teores de areia, silte, argila, pH, matéria orgânica, saturação por bases e os teores de ferro cristalino e não cristalino. Os minerais da fração argila foram caraterizados por difração de raios - X (DRX). Por espectroscopia de reflectância VIS-NIR, obtiveram - - se os índices de cor (matiz, valor, croma, RGB e o índice de avermelhamento). A partir dos parâmetros de cor e da análise de Random Forest, estimou-se a produtividade da soja. Os resultados foram avaliados por estatística descritiva; e o padrão espacial, por análise geoestatística, para a elaboração dos mapas. As curvas da encosta convexa apresentam as concavidades mais acentuadas, indicando que, nessas regiões, há maior ocorrência de óxidos de ferro, pois estão bem representados os vales característicos dos minerais que são expressos na faixa do visível. A cor do solo obtida por espectroscopia de reflectância VIS-NIR foi eficiente na identificação de áreas com diferentes potenciais de produtividade da cultura da soja. A produtividade da soja respondeu ao comportamento das variáveis croma e IAV, sendo possível caracterizar 5 ambientes distintos de produção. A espectroscopia de reflectância VIS-NIR mostra-se viável como técnica indireta para definir zonas mínimas de manejo e auxilia nas tomadas de decisões táticas e operacionais que buscam incrementos na produtividade da soja. |
