Índices hiperespectrais de vegetação para a determinação do conteúdo de clorofila em dosséis de soja [Glycine max (L.) Merril]

AUTOR(ES)

Ferri, Clotilde Pinheiro, Formaggio, Antonio Roberto, Schiavinato, Marlene Aparecida

FONTE

Brazilian Journal of Plant Physiology

DATA DE PUBLICAÇÃO

2004-12

RESUMO

Os pigmentos fotossintéticos são essenciais ao desenvolvimento das plantas e sua quantificação em grandes extensões de culturas agrícolas é uma das metas mais importantes do sensoriamento remoto aplicado à agricultura. Essa informação pode ser utilizada para determinar, mais precisamente, o estado fisiológico das plantas, discriminar as espécies plantadas e estimar a produtividade. O presente trabalho teve como objetivos: (a) avaliar o acerto da estimativa do conteúdo de clorofila em dosséis de culturas, usando índices espectrais de bandas estreitas, e (b) comparar os desempenhos do Índice de Vegetação Diferença Normalizada (NDVI) em relação a dois índices de bandas estreitas (R750/700 e R750/550). Desenvolveu-se um experimento em condições de casa de vegetação cuja cultura da soja [Glycine max (L.) Merril] foi monitorada, durante o seu ciclo fenológico, com um espectrorradiômetro de alta resolução espectral (10 nm no intervalo de 365 a 1.126 nm). Determinaram-se os conteúdos de clorofila (a, b e total), semanalmente, em laboratório, e calcularam-se correlações estatísticas entre os índices de bandas estreitas e o conteúdo de clorofilas, obtendo-se coeficiente r² de 0,84, enquanto para o índice NDVI, obteve-se 0,51. Segundo as análises realizadas, as razões R750/700 and R750/550 constituem importantes índices para a determinação das clorofilas em dosséis, sendo mais efetivas em comparação ao NDVI, um dos índices de banda larga mais utilizados. Dessa forma, pode-se dizer que os índices avaliados (e outros que possam ser gerados) possuem grande potencial para estimar o conteúdo de pigmentos fotossintéticos em dosséis agrícolas.

ASSUNTO(S)

espectrorradiometria química de dossel sensoriamento remoto hiperespectral sensoriamento remoto em agricultura

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