Agronomic characteristics associated with vegetation index measured by active sensors of the canopy in soybean


Groff, E.C.; Nanni, M.R.; Povh, F.P.; Cezar, E.

Semina-Ciencias Agrarias 34(2): 517-525

2013


Soybean has always stood out for its economic importance in the national agricultural scenario with an increase in its cultivation throughout the Brazilian territory. With the increasing use of precision agriculture (PA) is of paramount importance to understand the variability of agronomic variables. Currently, spectral sensors in the ground-level have been used to establish relationships between spectral response and crop growth parameters. This is possible through the reading of vegetation indices such as Normalized Difference Vegetation Index using the green band (GNDVI). This study was conducted between October to 2008 and April to 2009, in Ponta Grossa - PR, with the objective of evaluating the spectral response of soybean through GNDVI and its correlation with some agronomic variables, such as: productivity of grain, productivity of dry mass, plant density and plant height. GNDVI readings were taken on six phenological stages using Crop Circle active optical sensor. Regression analyzes were used to determine which agronomic variables established relationship with the GNDVI. The GNDVI in soybean established significant correlations only with grain and MS productivity in EF V9. Thus, to establish the correlation of GNDVI with these variables it is recommended that the readings are carried out in this EF.

D01:
10.5433/1679-0359.2013v34n2p517
Características
agronómicas
associadas
com
índices
de
vegetaláo
medidos
por
sensores
ativos
de
dossel
na
cultura
da
soja
Agronomic
characteristics
associated
with
vegetation
index
measured
by
active
sensors
of
the
canopy
in
soybean
Edson
Cristiano
Groff
1
*;
Marcos
Rafael
Nanni
2
;
Fabrício
Pinheiro
Povh
3
;
Everson
Cezar
4
Resumo
A
soja
sempre
se
destacou
pela
sua
importáncia
económica
no
cenário
agrícola
nacional
tendo
sido
observado
aumento
do
seu
cultivo
em
todo
o
território
brasileiro.
Com
o
uso
crescente
da
agricultura
de
precisáo
(AP)
é
de
suma
importáncia
entender
a
variabilidade
das
variáveis
agronómicas.
Atualmente,
sensores
espectrais
em
nível
terrestre
vém
sendo
utilizados
para
estabelecer
rela9óes
entre
as
respostas
espectrais
e
parámetros
de
crescimento
da
cultura.
Isso
é
possível
por
meio
da
leitura
dos
índices
de
vegeta0o,
como
o
Índice
de
Vegetnáo
da
Diferen9a
Normalizada
utilizando
a
banda
verde
(GNDVI).
Este
estudo
foi
conduzido
entre
outubro
de
2008
e
abril
de
2009,
em
Ponta
Grossa
PR,
como
objetivo
de
avaliar
a
resposta
espectral
da
cultura
da
soja
por
meio
do
GNDVI
e
sua
correlnáo
com
algumas
variáveis
agronómicas,
como:
produtividade
de
gráos,
produtividade
de
massa
seca,
densidade
de
plantas
e
altura
de
plantas.
Leituras
do
GNDVI
foram
realizadas
em
seis
estádios
fenológicos
(EF)
utilizando
o
sensor
óptico
ativo
Crop
Circle.
Análises
de
regressáo
foram
utilizadas
para
determinar
quais
variáveis
agronómicas
estabeleciam
relnáo
com
o
GNDVI.
O
GNDVI
na
cultura
da
soja
estabeleceu
correla9óes
significativas
apenas
com
a
produtividade
de
gráos
e
a
produtividade
de
MS no
EF
V9.
Assim,
para
se
estabelecer
a
correlnáo
do
GNDVI
com
essas
variáveis
recomenda-se
que
as
leituras
sejam
realizadas
nesse
EF.
Palavras-chave:
Índice
de
vegeta4o,
resposta
espectral
e
sensoriamento
remoto
Abstract
Soybean
has
always
stood
out
for
its
economic
importance
in
the
national
agricultural
scenario
with
an
increase
in
its
cultivation
throughout
the
Brazilian
territory.
With
the
increasing
use
of
precision
agriculture
(PA)
is
of
paramount
importance
to
understand
the
variability
of
agronomic
variables.
Currently,
spectral
sensors
in
the
ground-level
have
been
used
to
establish
relationships
between
spectral
response
and
crop
growth
parameters.
This
is
possible
through
the reading
of
vegetation
indices
such
as
Normalized
Difference
Vegetation
Index
using
the
green
band
(GNDVI).
This
study
was
conducted
between
October
to
2008
and
April
to
2009,
in
Ponta
Grossa
PR,
with
the
objective
of
evaluating
the
spectral
response
of
soybean
through
GNDVI
and
its
correlation
with
some
agronomic
variables,
such
as:
productivity
of
grain,
productivity
of
dry
mass,
plant
density
and
plant
height.
GNDVI
readings
were
taken
on
six
phenological
stages
using
Crop
Circle
active
optical
sensor.
Regression
analyzes
were
used
to
determine
which
agronomic
variables
established
relationship
with
the
GNDVI.
The
GNDVI
1
Eng°
Agr°,
MSc.
em
Agronomia
pela
Universidade
Estadual
de
Maringá,
UEM,
Maringá,
PR.
E-mail:
2
Prof.
Dr.
Dept°
Agronomia, UEM/CCA,
Maringá,
PR.
E-mail:
3
Eng°
Agr°
Dr.
Coordenador
na
área
de
Agricultura
de
Precisáo
da
Fundagáo
ABC,
Castro,
PR.
E-mail:
org.br
4
Discente
de
Doutorado
em
Agronomia,
UEM,
PR.
E-mail:
Autor
para
correspondéncia
Recebido
para
publicagjo
12/09/11
Aprovado
em
21/12/12
517
Semina:
Ciencias
Agrarias,
Londrina,
v.
34,
n.
2,
p.
517-526,
mar./abr.
2013
Groff,
E.
C.
et
al.
in
soybean
established
significant
correlations
only
with
grain
and
MS
productivity
in
EF
V9.
Thus,
to
establish
the
correlation
of
GNDVI
with
these
variables
it
is
recommended
that
the
readings
are
carried
out
in
this
EF.
Key
words:
Vegetation
index,
spectral
responses,
remote
sensing
Introduyao
A
cultura
da
soja
(Glycine
max
L.
Merrill)
destaca-se
pela
grande
importáncia
económica
nacional
e
pelo
crescimento
do
cultivo
nos
últimos
anos
em
todo
território
brasileiro.
Na
safra
2011/2012,
a
área
cultivada
no
Brasil
foi
de
25,04
milhóes
de
hectares,
3,6%
superior
á
cultivada
na
safra
anterior
(CONAB,
2012).
A
utilizaQáo
de
técnicas
de
sensoriamento
remoto
na
agricultura
tem
sido
relatada
desde
a
década
de
60,
para
o
mapeamento
de
solos
e
a
previsáo
de
safras,
com
o
uso
de
fotografias
aéreas.
Posteriormente,
comeQaram
a
ser
utilizadas
imagens
de
satélites
no
monitoramento
das
áreas
(FONTANA
et
al.,
2002;
SUGAWARA;
RUDORFF;
ADAMI,
2008),
na
previsáo
de
safras
e
na
avaliaQáo
do
desenvolvimento
das
plantas
(MOTTA;
FONTANA;
WEBER,
2001;
ALMEIDA,
2008).
0
sensoriamento
remoto
tem
sido
considerado
uma
ferramenta
importante
em
vários
aspectos
relacionados
á
agronomia
principalmente
no
estudo
do
solo
e
da
vegetaQáo
(GENÚ;
DEMATTÉ;
FIORIO,
2010).
Atualmente,
também
sáo
utilizados
sensores
terrestres
que
permitem
estabelecer
relnóes
entre
as
respostas
espectrais
do
solo
(NANNI;
DEMATTÉ;
FIORIO,
2004),
da
cultura
e
os
parámetros
de
crescimento
das
plantas
(FORMAGGIO
e
EPIPHANIO,
1998).
Isto
é
possível
por
meio
da
leitura
de
índices
de
vegeta4o,
como
o
índice
de
vegetaQáo
da
diferenQa
normalizada
utilizando
a
banda
verde
(GNDVI)
conforme
prop5e
(SHANAHAN
et
al.,
2001).
Estes
índices
possibilitam
analisar
a
distribuiQáo
espacial
das
áreas
cultivadas,
mapear
as
diferenQas
de
vigor
das
plantas,
melhorar
o
direcionamento
das
amostragens
e
observa0es
de
campo
promovendo,
assim,
melhor
avaliaQáo
do
potencial
de
produQáo
(MACHADO,
2003).
Com
o
crescente
uso
da
agricultura
de
precisáo
(AP),
a
compreensáo
da
variabilidade
das
variáveis
agronómicas,
que
comp5em
o
sistema
de
produQáo
se
torna
fundamental.
Além
disso,
as
restriOes
ambientais
e
a
capacidade
de
uso
do
solo
geram
a
necessidade
de
adoQáo
de
tecnologias
que
possibilitem
maximizar
a
produtividade.
Neste
sentido,
o
trabalho
foi
conduzido
com
o
objetivo
de
avaliar
a
correlaQáo
do
GNDVI
com
as
variáveis
agronómicas,
produtividade
de
gráos,
produtividade
de
massa
seca
(MS),
densidade
de
plantas
e
altura
de
plantas
para
a
cultura
da
soja.
Material
e
Métodos
Área
de
estudo
O
trabalho
foi
realizado,
no
período
de
outubro
de
2008
a
abril
de
2009,
em
uma
propriedade
rural
no
município
de
Ponta
Grossa,
estado
do
Paraná.
O
clima,
segundo
o
sistema
de
Kóppen,
classifica-
se
como
Cfb,
temperado,
com
temperatura
média
no
més
mais
frio
abaixo
de
18°C
(mesotérmico),
veróes
frescos,
temperatura
média
no
més
mais
quente
abaixo
de
22
°C
e
sem
estaQáo
seca
definida
(CAVIGLIONE
et
al.,
2000).
0
solo
foi
classificado
como
CAMBIS
SOLO
HÚMICO
Aluminio
típico
(EMBRAPA,
2009).
Índices
pluviométricos
Os
índices
pluviométricos
foram
medidos
durante
a
conduQáo
do
trabalho,
utilizando
6
pluviómetros,
distribuídos
no
interior
da
área
estudo.
Sendo
que
o
total
pluviométrico
no
ciclo
da
cultura
foi
de
565
mm,
distribuídos
da
seguinte
forma,
35
mm
em
outubro,
48
mm
em
novembro,
80
mm
dezembro,
227
mm
janeiro,
125
m
fevereiro
e
50
mm
marco.
518
Semina:
Ciencias
Agrarias,
Londrina,
v.
34,
n.
2,
p.
517-526,
mar./abr.
2013
Características
agronómicas
associadas
com
índices
de
vegetagáo
medidos
por
sensores
ativos
de
dossel...
Implantacao
e
manejo
da
cultura
da
soja
A
cultura
da
soja
foi
implantada,
em
uma
área
de
7,50
ha,
utilizando-se
a
cultivar
BRS
133.
A
semeadura
foi
realizada
no
dia
18
de
outubro
de
2008,
em
sistema
de
semeadura
direta,
sobre
a
resteva
de
aveia
preta,
previamente
dessecada,
utilizando-se
o
espaQamento
entre
linhas
de
0,42
m
e
populaQáo
inicial
de
306.000
plantas
ha
-
'.
No
estabelecimento
da
cultura,
foram
retiradas
arrostras
de
solo
para
a
realiznáo
da
análise
química
conforme
resultados:
pH
(CaC1
2
):
5,0;
fósforo
(resina):
27
mg.dm
-3
;
H
+
Al:
6,2
cmol.
dm
-3
;
Al:
0,3
cmol.dm
-3
;
K:
0,2
cmol.dm
-3
;
Ca:
4,9
cmol.dm
-3
;
Mg
2,4
cmol.dm
-3
;
S.B.:
7,5
cmol.dm
-3
;
C.T.C.:
13,7
cmol.dm
-3
;
M.O.:
54
mg.dm
-3
.
E
com
base
nos
resultados,
foi
realizada
na
semeadura,
a
adubnáo
com
300
kg
ha
-
'
do
adubo
formulado
NPK
00-20-20
e
quarenta
dias
após
a
semeadura
efetuou-se
a
adubaQáo
de
cobertura
com
100
kg
ha
-
'
de
cloreto
de
potássio
seguindo-se
a
recomendnáo
proposta
pela
EMBRAPA
2001.
Avaliacao
do
índice
de
vegetacao
da
diferenca
normalizada
(GNDVI)
Foram
realizadas
seis
leituras
do
GNDVI
em
diferentes
estádios
fenológicos
(EF):
(12/12/08
EF
V5,
24/12/08
EF
V9,
06/01/09
EF
R1,
15/01/09
EF
R3,
29/01/09
EF
R6
e
26/03/09
EF
R8),
utilizando-
se
um
sensor
óptico
ativo,
modelo
Crop
Circle®
ACS-210
(Holland
Scientific),
instalado
na
barra
de
um
pulverizador
hidráulico
e,
acoplados
no
trator,
o
coletor
de
dados
modelo
GeoSCOUT
GLS-420
(com
cardo
de
memória
para
armazenamento
de
dados),
o
GPS
modelo
SR20
da
marca
Leica,
de
precisáo
métrica
(Figura
1)
e
a
antena
externa.
O
sensor
fornece
os
valores
de
GNDVI,
por
meio
da
mediQáo
da
reflectáncia
do
dossel
nos
comprimentos
de
onda
de
590
nm
(visível)
e
880
nm
(infravermelho
próximo).
Figura
1.
Sensor
óptico
ativo
acoplado
á
barra
de
pulverizacáo,
coletor
de
dados
e
receptor
GPS.
Fonte:
Elaboragáo
dos
autores.
As
leituras
foram
realizadas
com
passadas
a
cada
9
m,
respeitando-se
as
linhas
de
pulveriza4o.
A
velocidade
de
deslocamento
do
trator
foi
ajustada
a
fim
de
gerar
um
ponto
a
cada
1
m
totalizando,
aproximadamente,
4.000
pontos
na
área
total.
Estes
pontos
foram
interpolados
pelo
método
da
média
simples,
com
resoluQáo
espacial
de
5
x
5
m,
utilizando-se
o
programa
Spring
4.3.3.
Com
base
na
grade
regular
de
pontos,
gerados
pela
interpola4o,
amostrou-se,
em
torno
de
cada
ponto
georreferenciado,
nove
pontos
para
a
leitura
do
GNDVI.
Conforme
especifica4o
do
fabricante,
as
leituras
foram
realizadas entre
0,80
e
1,20
m
de
altura
do
dossel
(ápice
da
cultura),
pois,
neste
intervalo,
o
sensor
garante
a
qualidade
da
leitura
(HOLLAND
SCIENTIFIC,
2004).
Determinacao
das
variáveis
agronómicas
Produtividade
de
gráos
As
avalinóes
das
variáveis
agronómicas
seguiram
os
pontos
georreferenciados
distribuídos
aleatoriamente,
conforme
a
Figura
2.
519
Semina:
Ciencias
Agrarias,
Londrina,
v.
34,
n.
2,
p.
517-526,
mar./abr.
2013
72
22
6
°D
500400
UTM
SAD
69
51
°
W.G.
4
4t
4-
+
+
4-
4
-
4
N
-
72
22
60
°
600900
Fonte:
Elaboragáo
dos
autores.
Groff,
E.
C.
et
al.
Figura
2.
Pontos
georreferenciados
utilizados
na
coleta
de
amostras
para
as
variáveis
agronómicas:
produtividade
de
gráos,
produtividade
de
MS,
densidade
de
plantas
e
altura
de
plantas.
6.00400
600900
7223200
7223200
Na
data
de
colheita
de
gráos
(07/04/09)
efetuou-se
a
amostragem
para
a
determinnáo
da
produtividade.
Foram
colhidas
plantas
inteiras.
Para
tanto,
mediu-se
1
m
linear
em
cinco
pontos
distribuídos
aleatoriamente
em
um
raio
de
15
m,
em
torno
de
cada
ponto
georreferenciado.
Depois
de
colhidas,
as
amostras
foram
acondicionadas
em
sacos
de
náilon,
para
posterior
debulha.
Em
funQáo
da
quantidade
de
material,
a
debulha
foi
realizada
com
o
auxílio
de
uma
debulhadora
de
cereais
da
marca
NUX,
modelo
BC
80
II.
Posteriormente,
os
gráos
foram
pesados
em
balanQa
semi-analítica.
A
umidade
dos
gráos
foi
determinada
utilizando-
se
um
medidor
eletrónico,
portátil,
modelo
GEOLE-400.
Este
aparelho
possui
um
recipiente
onde
foi
realizada
a
pesagem
da
amostra.
Esta
amostra
foi
depositada
no
interior
do
medidor.
A
partir
do
valor
da
leitura
no
aparelho
foi
consultada
uma
tabela,
que
apresenta
uma
escala
denominada
"B"
Baixa
Umidade
em
que
se
identifica
a
umidade
dos
gráos.
O
princípio
da
determinnáo
é
de
capacitáncia
elétrica,
com
base
nas
propriedades
dielétricas
que
os
gráos
apresentam
em
diferentes
teores
de
umidade.
Posteriormente,
ajustou-se
a
umidade
para
o
padráo
de
13,5%
e,
em
seguida,
calculou-se
a
produtividade
de
gráos
(t
Produtividades
de
massa
seca
(MS)
A
avaliaQáo
da
produtividade
de
MS
foi
realizada
nos
48
pontos
georreferenciados,
seguindo-se
os
mesmos
critérios
descritos
na
coleta
de
amostras
para
a
produtividade
de
gráos.
As
amostragens
para
esta
variável
foram
realizadas
após
cada
leitura
do
GNDVI.
As
amostras
foram
pesadas
(em
dinamómetro)
e,
em
seguida,
retirada
uma
subamostra
para
secagem
em
estufa
com
circulaQáo
forQada
de
ar
á
temperatura
de
60°C
por,
aproximadamente,
72h.
Após
a
secagem,
o
material
foi
novamente
pesado
e
a
produtividade
de
MS
(t
ha
-
')
calculada.
Densidade
de
plantas
A
determinnáo
da
densidade
de
plantas
(plantas
por
metro
linear)
foi
realizada
em
tres
datas
de
leitura
do
GNDVI
(12/12/08,
24/12/08
e
26/03/09).
A
coleta
das
amostras
para
a
determinnáo
da
densidade
de
plantas
foi
efetuada
em
48
pontos
georreferenciados.
Mediu-se
1
m
linear
em
cinco
pontos
distribuídos,
aleatoriamente,
em
um
raio
de
15
m,
em
torno
de
cada
ponto
georreferenciado.
Altura
de
plantas
Em
todas
as
datas
de
leitura
do
GNDVI,
foi
medida
a
altura
das
plantas.
A
amostragem
foi
realizada
em
48
pontos
georreferenciados.
Foram
efetuadas
dez
medidas
de
altura,
em
torno
de
cada
ponto
georreferenciado,
distribuídas
em
um
raio
de
15
m.
A
mediQáo
foi
realizada,
com
o
auxílio
de
uma
trena,
considerando-se
a
altura
da
planta
do
solo
até
seu
ápice.
520
Semina:
Ciencias
Agrárias,
Londrina,
v.
34,
n.
2,
p.
517-526,
mar./abr.
2013
Características
agronómicas
associadas
com
índices
de
vegetagáo
medidos
por
sensores
ativos
de
dossel...
Análises
estatísticas
Realizou-se
a
análise
de
regressáo
entre
os
pontos
de
amostragem,
para
cada
variável
agronómica,
e
as
leituras
do
GNDVI
em
cada
data
de
avalia4o,
utilizando
o
programa
Statistica
8.0,
a
fim
de
verificar
quais
variáveis
agronómicas
estabeleciam
grau
de
relaQáo
como
GNDVI.
Em
seguida,
aplicou-
se
o
teste
F
com
níveis
de
significáncia
de
1
e
5%
para
o
ángulo
alfa,
da
equaQáo
de
regressáo,
para
verificar
quais
as
variáveis
agronómicas
poderiam
ser
quantificadas
por
meio
das
leituras
do
GNDVI.
Resultados
e
Discussáo
GNDVI
versus
produtividade
de
graos
De
acordo
com
Ma
et
al.
(2001),
Antuniassi;
Baio;
Sharp
(2007),
existe
correlaQáo
positiva
entre
a
reflectáncia
do
dossel
das
plantas,
expressa
em
valores
de
NDVI,
e
a
produtividade
das
culturas.
No
entanto,
no
presente
estudo,
com
base
nos
coeficientes
de
determinnáo
(r
2
),
observou-se
correlaQáo
entre
a
produtividade
de
gráos
e
o
GNDVI
somente
para
o
EF
V9.
Para
os
demais
EF,
a
correlaQáo
foi
pouco
expressiva,
como
pode
ser
verificado
na
Tabela
1.
Tabela
1.
Resultado
da
regressáo
entre
o
GNDVI
e
a
produtividade
de
gráos.
Variáveis
Equa913es
r
2
p
Dependente
Independente
Produtividade
GNDVI
V5
GNDVI
V9
GNDVI
R1
GNDVI
R3
GNDVI
R6
GNDVI
R8
y
=
2,8929x
+1,418**
y
=
7,5610x
-1,840**
y
=
4,5236x
-
0,234*
y
=
5,8861x-
1,406
y
=
6,4586x
-
1,8316*
y
=
1,2237x
+
2,476
0,16
0,59
0,09
0,04
0,10
0,01
0,00
0,00
0,03
ns
0,02
ns
ns:
nao-significativo.
*
e
**
Significativo
a
5
e
1%
de
probabilidade,
respectivamente.
Fonte:
Elaborac'áo
dos
autores.
No
EF
V5,
o
baixo
coeficiente
de
determinnáo
pode
ter
resultado
da
grande
interferéncia
do
solo
nesta
fase.
Conforme
Dalmolin
et
al.
(2005),
vários
elementos
que
comp5em
a
superficie
do
solo
(matéria
orgánica,
textura,
composkáo
mineralógica,
rugosidade
e
umidade)
podem
afetar
a
reflectáncia
do
dossel
e,
por
consequéncia,
o
GNDVI.
Esse
conjunto
de
elementos
é
denominado
de
"superficie
de
fundo"
(HUETE,
1985).
Esta
superficie
de
fundo,
presente
na
entre
linha
da
cultura
guando
a
mesma
ainda
nao
fechou
completamente,
interfere
na
resposta
espectral
do
dossel
que,
por
sua
vez,
afeta
a
determinnáo
do
GNDVI.
A
partir
do
EF
R1,
os
baixos
valores
encontrados
nos
coeficientes
de
determinnáo
podem
resultar
do
pleno
desenvolvimento
da
cultura,
que
faz
com
que
a
reflectáncia
torne-se
homogénea
saturando
o
GNDVI.
Esta
observaQáo
está
de
acordo
com
Myneni
et
al.
(2002)
que
analisaram
o
NDVI
para
diferentes
dosséis,
e
verificaram
que
a
saturaQáo
nao
permite
a
diferenciaQáo
de
zonas
que
caracterizem
a
variaQáo
do
dossel
e
que
possam
ser
correlacionadas
com
a
produtividade.
No
EF
V9,
o
coeficiente
de
determinnáo
observado
foi
de
0,59,
pois
nesse
estádio
a
cultura
encontrava-se
no
pleno
desenvolvimento
e
sem
a
presenta
de
flores
que
poderiam
influenciar
a
resposta
espectral
do
dossel.
Assim,
para
se
estabelecer
a
correlaQáo
das
medidas
de
GNDVI
com
a
produtividade
de
gráos,
recomenda-se
que
as
leituras
sejam
realizadas
neste
estádio
fenológico.
Esse
é
um
fator
que
limita
o
uso
deste
índice
para
a
estimativa
da
produtividade,
pois
eventos
que
ocorram
posteriormente
a
este
EF
nao
seráo
521
Semina:
Ciencias
Agrárias,
Londrina,
v.
34,
n.
2,
p.
517-526,
mar./abr.
2013
Equaceies
r
2
p
Y
-
2,8638x
+
3,6094
(*)
0,04
0,04
Y
-
12,485x
-
1,0747
(**)
0,28
0,00
Y
-
7,8714x
+
3,2841
0,04
ns
Y
-
14,197x
-
0,8292
0,02
ns
Y
-
20,688x
-
5,3701
0,10
ns
Y
=
6,3323x
+
7,0779
0,03
ns
Variáveis
Dependente
Independente
GNDVI
V5
GNDVI
V9
GNDVI
R1
GNDVI
R3
GNDVI
R6
GNDVI
R8
MS
Groff,
E.
C.
et
al.
quantificados,
como,
p.e.,
o
ataque
de
pragas,
as
doenQas
e
outros
danos
ocasionados
por
fenómenos
climáticos.
Batista;
Rudorff;
Oviedo
(1988)
avaliaram
duas
cultivares
de
soja
e
encontraram
coeficiente
de
determinnáo
superior
(0,76).
Ma
et
al.
(2001)
também
observaram
coeficiente
de
determinnáo
superior,
de
0,80
no
EF
R5.
Porém
Holzapfel
(2007),
avaliando
a
correlaQáo
entre
o
NDVI
e
a
produtividade
de
gráos
de
canola,
obteve
coeficientes
de
determina4o,
em
diferentes
EF,
variando
entre
0,00
e
0,63,
para
o
ano
de
2005
e
de
0,25
a
0,53
para
o
ano
de
2006,
mostrando
que
as
relaQ5es
variam
de
um
ano
para
o
outro
no
mesmo
EF.
Rudorff
et
al.
(2003)
avaliaram
o
NDVI
na
estimativa
da
produtividade
de
milho
e
observaram
que
náo
houve
relaQáo
direta
entre
o
NDVI
e
a
produtividade
de
gráos
para
produtividades
acima
de
5
t
ha'.
Estes
autores
atribuíram
a
limitaQáo
do
uso
do
NDVI,
na
estimativa
de
produtividades
superiores
a
5
t
ha
-
',
ao
elevado
índice
de
área
foliar
(IAF).
Entretanto,
isto
deve
ser
visto
com
cuidado
uma
vez
que
os
valores
de
IAF
variaram
de
2,0
a
4,5,
ou
seja,
aquém
da
saturnáo
do
NDVI
para
o
milho.
Macedo
e
Rudorff
(2003)
observaram
que
o
NDVI
explicou
54%
da
varináo
na
produtividade
de
gráos
do
milho
safrinha,
e
os
valores
de
NDVI
variaram
de
0,60
a
0,90
e
a
produtividade
de
0,5
a
5,0
t
ha
-
'.
GNDVI
versus
produtividade
de
massa
seca
De
acordo
com
os
coeficientes
de
determinnáo
(r
2
),
observou-se
melhor
correlaQáo
entre
a
produtividade
de
MS
e
o
GNDVI
somente
para
o
EF
V9
(Tabela
2),
assim
como
observado
para
a
produtividade
de
gráos
(Tabela
1).
No
entanto,
os
valores
de
correlaQáo
foram
menores.
Como,
de
certa
forma,
a
produtividade
de
gráos
depende
da
produtividade
de
MS,
era
de
se
esperar
que
ocorresse
o
mesmo
comportamento.
Santos
Júnior
et
al.
(2001)
observaram,
para
a
cultura
da
soja,
relaQáo
da
produtividade
de
massa
com
o
NDVI.
Tabela
2.
Resultado
da
regressáo
entre
o
GNDVI
e
a
produtividade
de
massa
seca
(MS).
ns:
nao-significativo.
*
e
**
Significativo
a
5
e
1%
de
probabilidade,
respectivamente.
Fonte:
Elaborac'áo
dos
autores.
Os
menores
coeficientes
de
determina4o,
principalmente
nos
estádios
mais
avanQados
de
desenvolvimento
da
cultura
(R1
em
diante),
devem-
se
ao
fato
que
a
soja,
nessas fases,
apresentar
saturnáo
do
GNDVI
e
a
reflectáncia
é
proveniente
apenas
das
folhas
superiores.
De
acordo
com
Moreira
(2007),
a
inserQáo
foliar
regula
o
grau
de
penetrnáo
da
radináo
no
interior
do
dossel
e
a
soja,
por
ser
uma
planta
de
inser4o
foliar
planófila
e/ou
intermediária,
após
determinado
estádio
fenológico,
a
reflectáncia
resulta
apenas
da
parte
superior
do
dossel,
o
que
gera
limitaQ5es
para
a
utilizaQáo
do
NDVI.
Porém
se
fosse
utilizado
o
índice
de
clorofila
proposto
por
Gitelson;
Kaufman;
Merzlyar
(1996),
talvez
melhores
relaQ5es
seriam
encontradas.
522
Semina:
Ciencias
Agrarias,
Londrina,
v.
34,
n.
2,
p.
517-526,
mar./abr.
2013
Características
agronómicas
associadas
com
índices
de
vegetagáo
medidos
por
sensores
ativos
de
dossel...
No
entanto,
Epstein
et
al.
(2005),
usando
imagens
de
satélite
para
mediQáo
do
NDVI
e
sua
relaQáo
com
a
produtividade
de
massa
de
gramíneas,
obtiveram
coeficiente
de
determinnáo
mais
elevado
(0,60)
que
os
obtidos
nesse
estudo.
Brandáo
et
al.
(2007)
utilizaram
imagens
de
satélite,
provenientes
do
LANDSAT,
para
avaliarem
a
relaQáo
entre
o
NDVI
e
a
massa
total,
de
quatro
tipos
de
vegetnáo
no
Estado
do
Ceará:
vegetnáo
semidensa,
densa,
nativa
e
rala,
e
encontraram
elevados
coeficientes
de
determina4o,
respectivamente,
0,90,
0,99,
0,80
e
0,74.
Lamb;
Trotter;
Schneider
(2009)
avaliaram
a
massa
de
sorgo
(Sorghum
bicolor),
usando
sensor
ativo
Crop
Circle
®
,
e
obtiveram
coeficiente
de
determinnáo
de
0,90.
Hancock
e
Dougherty
(2007),
avaliando
o
NDVI,
em
alfafa,
e
sua
relaQáo
com
a
MS
produzida
encontraram
r
2
de
0,58.
Nos
trabalhos
anteriormente
citados,
para
diversas
culturas,
encontrou-se
r
2
elevado,
assim,
pode-se
afirmar
que
existe
potencial
para
o
uso
do
NDVI
na
estimativa
da
produtividade
de
MS,
porém,
no
presente
trabalho,
para
a
cultura
da
soja,
isso
náo
foi
observado.
GNDVI
versus
densidade
de
plantas
Para
todos
os
EF
avaliados,
os
coeficientes
de
determinnáo
foram
baixos
(0,0036
a
0,0891)
o
que
está
de
acordo
com
Araújo
(2004),
que
obteve
r
2
de
0,0838
avaliando
a
relaQáo
entre
a
densidade
de
plantas
e
o
NDVI,
obtidos
por
videografia
aérea
para
a
cultura
da
soja.
De
acordo
com
Mercante
et
al.
(2009),
baixos
valores
para
a
cultura
da
soja
podem
ocorrer
em
funQáo
do
hábito
de
crescimento
indeterminado
e
da
alta
capacidade
de
compensar
falhas
no
estande,
pela
emissáo
de
ramos
laterais.
Sendo
assim,
este
fator
pode
limitar
a
percepOo
das
mudanQas
do
GNDVI,
guando
existe
varináo
na
densidade
de
plantas.
Phillips
et
al.
(2004)
utilizaram
os
valores
de
NDVI,
para
estimar
a
densidade
de
plantas
de
trigo,
e
obtiveram
r
2
de
0,74;
essa
correlnáo
foi
conseguida
apenas
até
a
populaQáo
de
1.000
plantas
m
-2
,
a
partir
dessa
popula4o,
o
NDVI
náo
foi
considerado
um
estimador
da
densidade.
Ma
et
al.
(2001),
estudando
tras
densidades
de
plantas
de
soja,
em
duas
texturas
de
solo
(arenosa
e
argilosa)
e
em
dois
anos
consecutivos,
concluíram
que
a
densidade
de
plantas
náo
apresenta
relaQáo
com
o
NDVI.
Ahmadi
e
Mollazade
(2009),
avaliando
o
NDVI,
obtido
por
imagens
de
satélite,
encontraram
boa
correlaQáo
para
a
densidade
de
plantas
de
soja
(r
2
=
0,87).
GNDVI
versus
altura
das
plantas
Para
a
altura
das
plantas,
os
coeficientes
de
determinnáo
foram
baixos
(0,00005
a
0,06600)
assim
como
observado
para
a
densidade
de
plantas.
Náo
houve
relaQáo
entre
o
GNDVI
e
a
altura
das
plantas
nos
EF
avaliados.
Araújo
(2004)
avaliando
o
NDVI
com
videografia
aérea
na
cultura
da
soja,
obteve
r
2
de
0,14
(p<0,01)
o
que
demonstra
a
limitaQáo
do
uso
do
NDVI
na
estimativa
da
altura
das
plantas.
Xavier
et
al.
(2006),
ao
avaliarem
a
altura
de
plantas
de
trigo,
encontraram
r
2
de
0,68,
na
fase
de
espigamento
da
cultura.
Motomiya;
Molin;
Chiavegato
(2009),
avaliando
a
relaQáo
entre
o
NDVI
e
a
altura
de
plantas
de
algodáo,
encontraram
r
2
de
0,74.
Isso
pode
estar
relacionado
ao
espaQamento
da
cultura,
uma
vez
que
para
o
algodáo
o
espaQamento
entre
linhas
é
maior
e,
assim,
a
cultura
náo
fecha
por
completo,
permitindo
que
a
reflectáncia,
maior
ou
menor,
seja
caracterizada
pelo
NDVI,
sendo
possível
estabelecer
relaOes
entre
este
e
a
altura,
o
que
náo
ocorreu
para
a
cultura
da
soja.
Concluseies
O
GNDVI
na
cultura
da
soja
estabeleceu
correlaQ5es
significativas
apenas
com
a
produtividade
de
gráos
e
a
produtividade
de
MS
no
523
Semina:
Ciencias
Agrarias,
Londrina,
v.
34,
n.
2,
p.
517-526,
mar./abr.
2013
Groff,
E.
C.
et
al.
EF
V9.
Assim,
para
se
estabelecer
a
correlacáo
do
GNDVI
com
essas
variáveis
recomenda-se
que
as
leituras
sejam
realizadas
nesse
EF.
Referéncias
AHMADI,
H.;
MOLLAZADE,
K.
Determination
of
soya
plant
population
using
NDVI
in
the
dasht
e
naz
agri-
industry.
Journal
of
Agricultural
Science,
Toronto,
v.
1,
n.
1
p.
112-120,
2009.
ALMEIDA,
T.
S.
Respostas
espectrais
da
soja
sob
diferentes
condicdes
hídricas
e
de
preparo
de
solo.
2008.
Dissertacáo
(Mestrado
em
Sensoriamento
Remoto)
Universidade
Federal
do
Rio
Grande
do
Sul,
Porto
Alegre.
ANTUNIASSI,
U.
R.;
BAIO,
E
H.
R.;
SHARP,
T.
C.
Agricultura
de
Precisáo.
In:
CONGRESSO
BRASILEIRO
DO
ALGODÁO,
6.,
2007,
Uberlándia.
Anais...
Uberlándia:
CNPA,
2007.
p.
11-21.
ARAÚJO,
J.
C.
Determinacdo
de
zonas
de
manejo
e
estimativa
da
produtividade
de
culturas
de
grdos
por
meio
de
videografia
aérea
digital
multiespectral.
2004.
Tese
(Doutorado
em
Irrigacáo
e
Drenagem)
Escola
Superior
de
Agricultura
Luiz
de
Queiroz,
Piracicaba.
BATISTA,
G.
T.;
RUDORFF,
B.
F.
T.;
OVIEDO,
A.
F.
P.
Resposta
espectral
da
soja
e
sua
relacáo
com
parámetros
agronómicos.
In:
SIMPÓSIO
BRASILEIRO
DE
SENSORIAMENTO
REMOTO,
5.,
1988,
Natal.
Anais...
Sáo
José
dos
Campos:
INPE,
1988.
p.
406-413.
BRANDÁO,
Z.
N.;
BEZERRA,
M.
V.
C.;
SILVA,
B.
B.
Uso
do
NDVI
para
determinacáo
da
biomassa
na
chapada
do
Araripe.
In:
SIMPÓSIO
BRASILEIRO
DE
SENSORIAMENTO
REMOTO,
13.,
2007,
Florianópolis.
Anais...
Florianópolis:
INPE,
2007.
p.
75-
81
CAVIGLIONE,
J.
H.;
KIIRL,
L.
R.
B.;
CARAMORI,
P.
H.;
OLIVEIRA,
D.;
GALDINO,
J.;
BORROZINO,
E.;
GIACOMINI,
C.
C.;
SONOMURA,
M.
G.
Y.;
PUGSLEY,
L.
Cartas
climáticas
do
Paraná.
Londrina:
IAPAR,
2000.
CD-ROM.
COMPANHIA
NACIONAL
DE
ABASTECIMENTO
CONAB.
Acompanhamento
de
safra
brasileira:
gráos,
décimo
segundo
levantamento,
setembro/2012.
Brasília:
Conab,
2012.30
p.
DALMOLIN,
R.
S.
D.;
GOWALVES,
C.
N.;
KLAMT,
E.;
DICK,
D.
P.
Relacáo
entre
os
constituintes
do
solo
e
seu
comportamento
espectral.
Ciéncia
Rural,
Santa
Maria,
v.
35,
n.
2,
p.
481-489,
2005.
EMBRAPA
BRASILEIRA
DE
PESQUISA
AGROPECUÁRIA.
Tecnologias
de
Producáo
de
Soja
Paraná
2001/2002
Embrapa
Soja.
Londrina:
Embrapa
Soja,
2001.
281
p.
(Documentos/Embrapa
Soja,
n.
166).
.
Ahializacáo
do
mapa
de
solos
SiBCS.
In:
Carta
de
solos
do
estado
do
Paraná.
Curitiba:
Embrapa
Solos,
2009.
EPSTEIN,
H.
E.;
WALKER,
D.
A.;
JIA,
G.
J.;
KELLEY,
A.
M.
Climate,
plant
biomass,
NDVI
and
LAI
relationships
along
the
full
arctic
bioclimate
gradient.
American
Geophysical
Union,
Washington,
v.
23,
n. 13,
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