Monitoramento e detecção da ferrugem asiática da soja por espectroradiometria e criação de modelo de predição para tomada de decisão do controle

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Negrisoli, Matheus Mereb
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento Remoto; Tecnologia de Aplicação; Phakopsora pachyrhizi; Fungicidas; Manejo integrado de doenças; Remote sensing; Application technology; Fungicides; Integrated disease management
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/236172

O monitoramento da ferrugem asiática da soja (FAS) por sensoriamento remoto pode otimizar a detecção da doença no campo e ser utilizado como base para tomada de decisão do controle, podendo influenciar na qualidade da aplicação e na eficácia do controle. Assim, o objetivo geral desse trabalho foi obter correlação entre o progresso da FAS na cultura da soja com os valores de refletância da cultura sob condições de níveis de severidade da doença e cultivares de soja, de modo a propor um modelo de predição da doença e utilizá-lo como método no monitoramento para tomada de decisão do uso do controle químico. O projeto de pesquisa foi conduzido entre 2018 e 2021 na Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA/UNESP), Botucatu, SP, divididos em três capítulos. Inicialmente foi avaliado à campo e em laboratório o efeito da FAS sobre cultivares de soja suscetível e parcialmente resistentes, em termos de severidade da doença, produtividade da cultura, fluorescência da clorofila, trocas gasosas, e a aplicabilidade do sensoriamento remoto para determinação desses efeitos. A seguir foi avaliada a detecção da ferrugem da soja por sensoriamento remoto e criação do modelo de predição e classificação da doença com base na refletância dos folíolos em diferentes níveis de severidade da FAS. Foram avaliadas diferentes técnicas estatísticas para redução da dimensionalidade dos dados e algoritmos de classificação. Posteriormente foi realizada a aplicação do modelo de predição da doença à campo, avaliando a aplicabilidade do modelo de previsão e comparando-o com métodos convencionais de monitoramento como fonte para tomada de decisão de controle (aplicações calendarizadas em um período pré-definido e no início do aparecimento dos sintomas). O efeito dos diferentes momentos de aplicação foram avaliados quanto à deposição de calda, cobertura da pulverização, eficácia de controle da doença e produtividade da cultura. Diferenças significativas no efeito da doença sobre os dois cultivares de soja foram constatadas, com redução dos efeitos negativos do patógeno sobre o cultivar de soja com resistência parcial. Foi possível distinguir plantas sadias e com FAS com base na refletância da cultura em diferentes níveis de severidade com até 93% de acurácia e precisão, e esses dados puderam ser utilizados na criação de um modelo de classificação e predição da doença. Os diferentes momentos de aplicação influenciaram na eficácia de controle e tecnologia de aplicação, no qual os tratamentos com aplicação em momentos de maior índice de área foliar obtiveram distribuição de calda menos uniforme. A utilização do modelo de predição proposto e as técnicas de sensoriamento remoto são eficazes e promissores para ser integrados a programas de manejo da doença.