DSpace at My University ESUDER - Escola Superior de Desenvolvimento Rural ESUDER - Produção Agrícola
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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Validação do índice de área foliar e teor de água na copa estimados através de imagens sentinel-2 na cultura do milho (Zea mays L): estudo de caso do distrito de Vilankulo
Autor(es): Ibraimo, Déyril Marlon
Primeiro Orientador: Mananze, Sosdito Estêvão
Resumo: O conhecimento do estado das culturas no que diz respeito aos parâmetros biofísicos (PBFs), tais como o Índice de Área Foliar (IAF) e Teor de Água na Copa (TAC) é um aspecto fundamental para o alcance de uma óptima produtividade. A mensuração dos PBFs por métodos directos apresenta como desafio as limitações espaciais e temporais, para além de serem destrutivos. Portanto, Vários algoritmos para aplicações agrícolas têm sido desenvolvidos com base nas imagens Sentinel 2, incluindo modelos específicos Para a estimativa de Parâmetros biofisicos, dentre os quais, IAF e TAC. Contudo, a sua aplicação em contexto de sistemas agrícolas pouco intensivos requer uma prévia avaliação. Portanto, o presente estudo foi realizado com o objectivo de avaliar a aplicabilidade dos dados das imagens Sentinel-2 na estimativa de parâmetros biofisicos na culturas do milho. Para tal, foi conduzido um ensaio em uma área homogênea de 0,41 ha com o genótipo de milho Topo (KC9089) no Campus da Escola superior de Desenvolvimento Rural (ESUDER). Com frequência de 5 dias foram estimados o IAF e TAC com a resolução de 10 m e 20 m respectivamente em 4 parcelas de 20 m x 20m cada. Para a validação, foram implementados métodos directos, que consistiram em: medições alométricas e o uso do equipamento LAI 2200C para o IAF. Para TAC foi aplicado o método gravimétrico que consiste na obtenção da diferença entre os pesos fresco e seco. Os dados foram submetidos ao teste de correlação no pacote estatistico IBM SPSS e comparados através do coeficiente de determinação (R 2 ) e raiz quadrada do erro médio (RMSE). Para o IAF, correlação forte (R 2 = 0,67) foi obtida entre as estimativas por imagens Sentinel 2 e os dados alométricos, pese embora com o RMSE=1,4 m 2 /m2, evidenciando, desta forma, a precisão do Sentinel-2 na estimativa do IAF. Para o TAC Foi constatada uma correlação forte (R 2 =0,72), porem erros bastante elevados foram verificados (RMSE=4,3 g/m 2 ), o que revelou uma grande subestimativa dos valores do TAC por imagens Sentinel 2.
Abstract: The knowledge of the crop status about its biophysical parameteres, such as leaf area index (LAI) and canopy water content (CWC) is a fundamental aspect to reach good yields. The measurement of biophysical parameteres by direct methods presents challenges such as spatial and temporal limitations besides of being distructives, So alghoritms based os sentinel-2 images has been developed for agricutural applications, including specific models for biophysical parameteres estimations. However, its application in conetest of non intensive crop systems requires a preview evaluation. Therefore the present research was developed with the perpurse of evaluating the applicability of sentinel 2 imagerie data for estimating biophysical parameteres on Maize crop. The study took place at the campus of Rural Development School (ESUDER) in an area of 0,41 ha with the genotip of maize Topo (KC9089), with the frequency of 5 days LAI and CWC were esimated using 10 m and 20 m resolution respectively, with 4 plots of 20 x 20 metters each. For the validations were employed direct methods which consisted on the usage of allometric measurements and the usage of LAI 2200C equipment. For CWC was employed the gravimetric method which consisted on obteining the difference between fresh and dry weight. Correlation tests were performed using IBM SPSS and were compared using determination coefficient (R 2 ) and the root mean square error (RMSE). For LAI, strong correlation (R 2 =0,67) was obtained between allometric measurements data and sentinel 2 estimations, which demonstrate the accuracy of Sentinel-2 data in the estimations of LAI, however, errors (RMSE = 1,4 m 2 /m 2 ) were obtained. For CWC the estimations by Sentinel 2 demonstrated an high correlation with the gravimetric method data (R 2 =0,72), however high erros (RMSE = 4,03 g/m 2 ) were obtained. Which showed an high underestimation of CWC estimated based on Sentinel-2 imagerie data.
Palavras-chave: Milho
Detecção remota
Sentinel-2
Índice de Área foliar
Teor de água
Maize
Remote sensing
Leaf área index
Idioma: por
País: Moçambique
Editor: Universidade Eduardo Mondlane
Sigla da Instituição: UEM
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://monografias.uem.mz/handle/123456789/3343
Data do documento: 1-Jun-2023
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