USO DE AERONAVE REMOTAMENTE PILOTADA (ARP) NA ESTIMATIVA DE ALTURA, COBERTURA E MASSA DE FORRAGEM DE Urochloa Ruziziensis

Autores/as

  • Ricardo Guimarães Andrade Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA
  • Marcos Cicarini Hott Embrapa Gado de Leite
  • Walter Coelho Pereira de Magalhães Junior Embrapa Gado de Leite
  • Domingos Sávio Campos Paciullo Embrapa Gado de Leite
  • Carlos Augusto de Miranda Gomide Embrapa Gado de Leite
  • Wadson Sebastião Duarte da Rocha Embrapa Gado de Leite

DOI:

https://doi.org/10.28998/rca.22.16236

Palabras clave:

Geotecnologias, Sensoriamento Remoto, Pastagem de precisão, parâmetros biofísicos, características agronômicas

Resumen

Há um crescente interesse no uso de Aeronaves Remotamente Pilotada (ARP) para
monitorar o crescimento e o desenvolvimento das plantas. Nesse contexto, o presente estudo objetivou o uso da plataforma ARP e técnicas de geoprocessamento, para estimar altura, vigor/cobertura e produção de massa de forragem de Urochloa ruziziensis cvs. Kennedy e BRS Integra. A altura das plantas foi estimada a partir de técnicas de geoprocessamento aplicadas nas imagens captadas pelo sensor RGB e os índices de vegetação (NDVI e NDRE) foram gerados a partir das imagens captadas pelo sensor multiespectral. Os índices possibilitaram avaliar o vigor e a produção de massa
das cultivares. Os índices apresentaram bom desempenho e foram sensíveis na discriminação de classes em intervalos que indicam desde a exposição do solo e estresses por infestação de pragas (baixo vigor) até as condições em que a vegetação apresenta bom desenvolvimento, em intervalos de classes com elevados índices de vegetação. Além disso, ao relacionar o NDVI com os dados amostrais coletados em campo, foi possível gerar um modelo de regressão linear (R2 = 0,95) capaz de estimar a massa de forragem de Urochloa ruziziensis. De forma geral, as técnicas aplicadas se mostraram promissora para avaliar características agronômicas das plantas.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Andrade, R. G.; Hott, M. C.; Magalhães Junior, W. C. P. Estimation of Energy Flux and Biomass in Pasture Areas through Remote Sensing Techniques. International Journal of Advanced Engineering Research and Science, 2019a, 6, 59-65. https://dx.doi.org/10.22161/ijaers.6.4.6

Andrade, R. G.; Hott, M. C.; de Magalhães Junior, W. C. P.; Oliveira, P. D’Oliveira, J. Uso de veículo aéreo não tripulado (VANT) como plataforma para monitoramento da produção agropecuária: estudo de caso para o milho forrageiro. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, (Embrapa Gado de Leite. Documentos, 233). 2019b. 20p. ISSN 1516-7453. http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1108242

Andrade, R. G.; Hott, M. C.; Magalhães Junior, W. C. P.; Paciullo, D. S. C.; Gomide, C. A. M. Estimate of Vigor Classes of Brachiaria Ruziziensis using Sensors Boarded on UAV Platform. International Journal of Advanced Engineering Research and Science, 2021, 8, 365-370. https://dx.doi.org/ 10.22161/ijaers.812.37

Assmann, J. J.; Kerby, J. T.; Cunliffe, A. M.; Myers-Smith, I. H. Vegetation monitoring using multispectral sensors - best practices and lessons learned from high latitudes. Journal of Unmanned Vehicle Systems, 2019, 7, 1, 54-75. https://doi.org/10.1139/juvs-2018-0018

Ballesteros, R.; Ortega, J. F.; Hernandez, D.; Del Campo, A.; Moreno, M. A. Combined use of agro-climatic and very high-resolution remote sensing information for crop monitoring. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2018, 72, 66-75. https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.05.019

Barbosa, B. D. S.; Ferraz, G. A. S.; Gonçalves, L. M.; Marin, D. B.; Maciel, D. T.; Ferraz, P. F. P.; Rossi, G. RGB vegetation indices applied to grass monitoring: a qualitative analysis. Agronomy Research, 2019, 17, 349-357. https://doi.org/10.15159/AR.19.119

Barbosa, J. Z.; Consalter, R.; Pauletti, V.; Motta, A. C. Uso de imagens digitais obtidas com câmeras para analisar plantas. Revista de Ciências Agrárias, 2016, 39, 1, 15 - 24. https://doi.org/10.19084/RCA15006

Cohen, Y.; Alchanatis, V.; Saranga, Y.; Rosenberg, O.; Sela, E. E.; Bosak, A. Mapping Water Status Based on Aerial Thermal Imagery: Comparison of Methodologies for Upscaling from a Single Leaf to Commercial Fields. Precision Agriculture, 2017, 18, 5, 801-822. https://link.springer.com/article/10.1007/s11119-016-9484-3

Costa, J. A. A.; Queiroz, H. P. Régua de manejo de pastagens – edição revisada. Campo Grande, MS: Embrapa Gado de Corte, (Embrapa Gado de Corte. Comunicado técnico, 135). 2017. 7 p.

https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165094/1/Regua-de-manejo-de-pastagens.pdf

Croplife Brasil. Plano ABC+ 2020-2030. Disponível em: <https://croplifebrasil.org/noticias/conheca-o-plano-abc/>. Acesso em: 17 jul. 2023.

De Clercq, M.; Vats, A.; Biel, A. Agriculture 4.0: the future of farming technology, World Government Summit, 2018. 30p.

Davies, D.A., Futhergill, M., Morgam, C.T. Assessment of constrasting perenial ryegrasses with clover, under continuous stocking in the uplands. 5. Herbage production, quality and intake in years 4-6. Grass and Forage Science, 1993, 48, 213-222. https://doi.org/10.1111/j.1365-2494.1993.tb01854.x

Franco, V. R.; Hott, M. C.; Andrade, R. G.; Goliatt, L. Hybrid machine learning methods combined with computer vision approaches to estimate biophysical parameters of pastures. Evolutionary Intelligence (Print), 2022, 15, 1-14. https://link.springer.com/article/10.1007/s12065-022-00736-9

Ferreira, F. M.; Leite, R. V.; Malikouski, R. G.; Peixoto, M. A.; Bernardeli, A.; Alves, R. S.; Magalhães Junior, W. C. P.; Andrade, R. G.; Bhering, L. L.; Machado, J. C. Bioenergy elephant grass genotype selection leveraged by spatial modeling of conventional and high-throughput phenotyping data. Journal of Cleaner Production, 2022, 363, 132286. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.132286

Gonçalves, E. N.; Carvalho, P. C. F.; Devincenzi, T.; Lopes, M. L. T.; Freitas, F. K.; Jacques, A. V. A. Relações planta-animal em ambiente pastoril heterogêneo: padrões de deslocamento e uso de estações alimentares. Revista Brasileira de Zootecnia. 2009, 38, 11, 2121-2126. https://doi.org/10.1590/S1516-35982009001100008

Hodgson, J. Grazing management: science into practice. London: Longman Group, 1990. 200p.

Hott, M. C.; Andrade, R. G.; Magalhães Junior, W. C. P.; Benites, F. R. G. Classification of Cynodon spp. grass cultivars by UAV. International Journal of Advanced Engineering Research and Science, 2021, 8, 266-270. https://dx.doi.org/10.22161/ijaers.812.26

Lopes, A. A.; Andrade, R. G.; Teixeira, A. H. C. Uso do algoritmo SAFER na análise espaço-temporal da evapotranspiração em áreas de produção agropecuária do município de Maracaju, MS. Brazilian Journal of Animal and Environmental Research, 2020, 3, 3417-3426. https://doi.org/10.34188/bjaerv3n4-051

Macedo, M. C. M.; Araujo, A. R. de. Sistemas de integração lavoura-pecuária: alternativas para recuperação de pastagens degradadas. In: Bungenstab, D. J. (Ed.). Sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta: a produção sustentável. 2. ed. Brasília, DF: Embrapa, Capítulo 4. 2012. p. 27-48. https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/159847/1/Sistemas-de-integracao-lavoura-pecuaria-alternativas.pdf

MAPA - Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Plano ABC. Disponível em: <https://www.gov.br/agricultura/pt-br/assuntos/sustentabilidade/plano-abc>. Acesso em: 17 jul. 2023.

Paciullo, D. S. C.; Rodrigues, P. R.; Soares, N. A.; Gomide, C. A. M.; Sobrinho, F. S.; Morenz, M. J. F. Produção de forragem de Brachiaria ruziziensis cv. BRS Integra sob pastejo, ao longo do ano. Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, (Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 43). 2021. 23p. https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/222936/1/BOP-43-Produc807a771o-de-Forragem.pdf

Rauber, E. R.; Bordin, F.; Anschau, M.; Veronez, M. R.; Gonzaga Jr., L; FRAMARIM, C. Análise bibliográfica sobre as potencialidades da aquisição de imagens multi e hiperespectrais por VANTs no auxílio à inspeção de obras de arte especiais. Revista Brasileira de Geomática, 2018, 6, 1, 44-61. http://dx.doi.org/10.3895/rbgeo.v6n1.5924

Salman, A. K. D.; Soares, J. P. G.; Canesin, R. C. Métodos de amostragem para avaliação quantitativa de pastagens. Porto Velho: Embrapa Rondônia, (Embrapa Rondônia. Circular Técnica, 84). 2006. 6p. https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/24669/1/ct84-pastagem.pdf

Silva Neto, S. P.; Santos, A. C.; Garcia, R. N.; Dias, J. L. A.; Silva, Á. M.; Pereira, P. A. R. Variabilidade espacial da biomassa da forragem e taxa de lotação animal em pastagem de capim Marandu. Revista Agrogeoambiental, 2016, 8, 2, 119-130. https://doi.org/10.18406/2316-1817v8n22016856

Publicado

2024-12-11

Número

Sección

Produção Vegetal