dc.contributor.author |
Marin, Diego Bedin |
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dc.contributor.author |
Alves, Marcelo de Carvalho |
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dc.contributor.author |
Pozza, Edson Ampélio |
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dc.contributor.author |
Gandia, Rômulo Marçal |
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dc.contributor.author |
Cortez, Matheus Luiz Jorge |
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dc.contributor.author |
Mattioli, Matheus Campos |
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dc.date.accessioned |
2022-02-08T13:38:53Z |
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dc.date.available |
2022-02-08T13:38:53Z |
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dc.date.issued |
2019 |
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dc.identifier.citation |
MARIN, D. B. et al. Sensoriamento remoto multiespectral na identificação e mapeamento das variáveis bióticas e abióticas do cafeeiro. Revista Ceres, Viçosa, v. 66, n. 2, p. 142-153, mar./abr. 2019. |
pt_BR |
dc.identifier.issn |
2177-3491 |
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dc.identifier.uri |
http://dx.doi.org/10.1590/0034-737X201966020009 |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/13301 |
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dc.description.abstract |
O sensoriamento remoto multiespectral apresenta-se como metodologia confiável e viável para auxiliar o produtor na decisão para melhores práticas de manejo, garantindo uma produção agrícola mais eficiente e sustentável. Objetivou-se, com este trabalho, identificar e mapear o estresse em lavoura cafeeira, causado por variáveis bióticas e abióticas, por meio de índices de vegetação derivados de imagens multiespectrais Landsat-5 Thematic Mapper (TM). A malha amostral foi composta por 67 pontos, sendo cada ponto amostral constituído por cinco plantas. As análises de incidência de cercosporiose e de infestação do bicho-mineiro, nas folhas, de pH, matéria orgânica e textura do solo e teores foliares de nutrientes foram realizadas em cada um dos pontos amostrais e correlacionadas com 16 índices de vegetação obtidos de imagens referentes à época das análises. Os índices de vegetação apresentaram distribuição espacial semelhante à distribuição espacial das variáveis agronômicas, na lavoura. Houve correlação positiva dos índices com a infestação do bicho-mineiro e com os teores de silte e argila no solo e concentrações de Mg, Cu, B e Mn nas folhas, e negativa, com a incidência de cercosporiose e com pH e teor de areia do solo. Com base nesses resultados, foi possível mapear e identificar as alterações na reflectância espectral dos cafeeiros, causadas por essas variáveis agronômicas. |
pt_BR |
dc.format |
pdf |
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dc.language.iso |
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pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Viçosa |
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dc.relation.ispartofseries |
Revista Ceres;v.66, n.2, 2019 |
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dc.rights |
Open Access |
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dc.subject |
Lansat-5 TM |
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dc.subject |
Agricultura de precisão |
pt_BR |
dc.subject |
Variáveis agronômicas |
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dc.subject |
Índices de vegetação |
pt_BR |
dc.subject |
Coffea arabica L. |
pt_BR |
dc.subject.classification |
Cafeicultura::Implantação e manejo da lavoura |
pt_BR |
dc.title |
Sensoriamento remoto multiespectral na identificação e mapeamento das variáveis bióticas e abióticas do cafeeiro |
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dc.type |
Artigo |
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