Notícias

Banca de QUALIFICAÇÃO: THATIANE GOMES ANDRADE

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: THATIANE GOMES ANDRADE
DATA: 14/08/2020
HORA: 08:00
LOCAL: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/aderson-soares-de-andrade-junior
TÍTULO: Modelos para estimativa da produtividade da soja por sensoriamento remoto na região Sudoeste do Piauí
PALAVRAS-CHAVES: modelagem, previsão de safra, NDVI, geoestatística, regressão múltipla.
PÁGINAS: 40
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
SUBÁREA: Ciência do Solo
RESUMO:
Pesquisas recentes apontam para resultados promissores da utilização de geotecnologias para manejo adequado na produção de soja. Propostas de integração de dados orbitais utilizando o índice de vegetação NDVI, para monitorar e estimar a produtividade da soja tornou-se indispensáveis. Os objetivos do trabalho foram avaliar o uso do NDVI na identificação de zonas de produtividade de grãos em soja a nível de talhão comercial e a proposição de modelos de regressão linear múltipla para estimativa da produtividade de grãos com uso do índice NDVI. A pesquisa foi realizada na Fazenda Celeiro, município de Monte Alegre do Piauí, PI, sendo a área experimental utilizada de um talhão comercial de soja de 200 ha. Foram utilizadas cinco imagens com boa qualidade, sem a presença de nuvens, durante o ciclo de cultivo da soja, safra 2018-2019, sendo uma do Landsat 8 e quatro do Sentinel 2. Efetuou-se a análise de regressão linear múltipla com os valores de NDVI extraídos das imagens e os dados de produtividade de grãos obtidos dos mapas de colheita do talhão. Foram obtidos os indices estatísticos coeficiente de determinação (R2) e o erro padrão de estimativa (EPE) para cada uma das equações geradas. Os modelos foram gerados considerando-se diferentes tamanhos de áreas amostrais (50 x 50 m; 100 x 100 m; 150 x 150 m; 200 x 200 m e 250 x 250 m) A validação dos modelos se deu com a utilização dos valores de NDVI e da produtividade de grãos de áreas amostrais distintas às utilizadas para geração dos modelos. Utilizou-se como indicadores do grau de ajuste dos modelos os índices estatísticos raiz quadrada do erro quadrado médio (RMSE) e a raiz quadrada do erro quadrado médio normalizado (nRMSE) pela amplitude dos valores de produtividade da soja no talhão. O NDVI foi capaz de identificar três zonas de produtividade de grãos distintas dentro do talhão. Os modelos proporcionaram R2 elevados, variando de 0,97 a 0,99, e EPE oscilando de 562,7 a 622,0 kg ha-1 (com área amostral de 50 x 50 m), indicando que a produtividade de soja pode ser explicada pelos modelos ajustados. O modelo que utiliza os valores de NDVI obtidos nos estádios R2 a R5 é indicado como melhor modelo de regressão linear múltipla para estimativa da produtividade de grãos de soja (R2=0,99; EPE=562,7 kg ha-1). A validação dos modelos indica que os menores valores de RMSE foram observados em áreas amostrais de 100 x 100 m (RMSE=620,9 kg ha-1), enquanto os menores valores de nRMSE ocorreram nas áreas amostrais maiores (250 x 250 m), variando de 12,3 a 13,4%. O modelo que apresentou melhor ajuste para estimativa da produtividade de grãos de soja apresentou valores médios de PG=3.569,2 kg ha-1, com RMSE=656,6 kg ha-1 e nRMSE=22,0%. Para essa mesma condição (área amostral de 100 x 100 m), os valores médios de PG extraídos dos mapas de colheita em campo foram iguais a 3.787,6 kg ha-1, permitindo enquadrá-lo como de qualidade adequada.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 304.796.653-20 - ADERSON SOARES DE ANDRADE JUNIOR - EMBRAPA
Externo ao Programa - 2261234 - JOSE WELLINGTON BATISTA LOPES
Externo à Instituição - MELISSA ODA SOUZA - UESPI
Externo à Instituição - PAULO FERNANDO DE MELO JORGE VIEIRA - EMBRAPA
Notícia cadastrada em: 22/07/2020 16:15
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb04.ufpi.br.instancia1 06/12/2024 02:06