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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.2022.tde-16052022-101524
Documento
Autor
Nombre completo
Felipe Oliva de Godoy
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 2022
Director
Tribunal
Aprilanti, Tamara Maria Gomes (Presidente)
Bernardi, Alberto Carlos de Campos
Rossi, Fabricio
Tech, Adriano Rogerio Bruno
Título en portugués
Índices de vegetação na avaliação agronômica da aveia preta (Avena strigosa Screb) irrigada com efluente tratado de abatedouro
Palabras clave en portugués
Adubação nitrogenada
NDVI
Reúso agrícola
Sensoriamento remoto
Resumen en portugués
O efluente de abatedouro mesmo após tratamento contém nutrientes com potencial para fertirrigar culturas agrícolas, como a exemplo da aveia preta (Avena strigosa Screb) considerada uma forrageira de inverno, dessa forma, esses nutrientes tornam-se uma fonte estratégica para a produção, em períodos de seca. O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos índices de vegetação e sua relação com o desempenho agronômico de plantas de aveia preta irrigadas com diferentes concentrações de efluente tratado de abatedouro (ETA). O delineamento experimental foi em blocos inteiramente casualizados, com 4 repetições, com medidas repetidas ao longo do tempo. Os cinco tratamentos foram: T1- irrigação com água de torneira com 100% de adubação nitrogenada (AN) recomendada, T2, T3, T4 e T5: irrigação com 100%, 75% e 50% e 25% de efluente tratado de abatedouro, respectivamente, sem AN. A avaliação biométrica ocorreu por meio das variáveis: massa fresca e seca da parte aérea e índice de área foliar. Os resultados das avaliações biométricas foram correlacionados com os índices relativo de clorofila (IRC), além dos índices de vegetação: NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), RVI (Ratio Vegetation Index) e IRVI (Inverse Ratio Vegetation Index), todos analisados no tempo. O efluente após tratamento apresentou alta concentração de nitrogênio total (101,68 ± 25,46 mg L-1) e baixo potencial salino (CE = 0,62 ± 0,05 dS m-1). O desempenho agronômico das plantas de aveia preta irrigadas com ETA não se diferenciou da testemunha, sugerindo o potencial no uso dessas águas como fonte de fertirrigação, com economia para o fertilizante nitrogenado sintético. Entretanto, devido à alta concentração deste elemento, em valores que podem superar a necessidade da cultura, deve-se optar pela diluição, evitando o risco de lixiviação de nitrato para às águas subterrâneas. No caso deste trabalho, a recomendação foi da dose de 25% de ETA, o que gerou uma economia de 100% do nitrogênio sintético. O comportamento dos índices de vegetação determinados seguiu a mesma tendência dos parâmetros agronômicos avaliados, ou seja, foram adequados, mas sem diferir entre si. No caso dos índices de vegetação estudados foram obtidas fortes correlações dos índices de vegetação com os parâmetros biométricos da cultura, na análise temporal foi possível a utilização dos índices de vegetação para diferenciar os estádios fenológicos da cultura da aveia preta, sugerindo a utilização dos índices como uma ferramenta de gestão na tomada de decisão nas práticas agrícolas como: momento de iniciar a adubação, rotação dos animais no pasto, estimativa de produtividade etc.
Título en inglés
Vegetation indices in the agronomic evaluation of black oat (Avena strigosa Screb) irrigated with treated slaughterhouse effluent
Palabras clave en inglés
Agricultural reuse
NDVI
Nitrogen fertilization
Remote sensing
Resumen en inglés
Slaughterhouse effluents, even after treatment, contain nutrients with the potential to fertilize agricultural crops, such as black oat (Avena strigosa Screb) considered a winter forage, thus, these nutrients become a strategic source for production in periods of drought. The objective of this work was to evaluate the performance of vegetation indices and their relationship with the agronomic performance of black oat plants irrigated with different concentrations of treated Slaughter effluent (TSE). The experimental design was randomized blocks, with 4 repetitions, with repeated measurements over time. The five treatments were: T1- irrigation with tap water with 100% of recommended nitrogen fertilization (N fertilization), T2, T3, T4 and T5: irrigation with 100%, 75%, 50% and 25% of treated abattoir effluent, respectively, without N fertilization. The biometric evaluation occurred through the variables: fresh and dry matter of the aerial part and leaf area index. The results of the biometric evaluations were correlated with the relative chlorophyll index (RCI), besides the vegetation indices: NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), RVI (Ratio Vegetation Index), and IRVI (Inverse Ratio Vegetation Index), all analyzed in time. The effluent after treatment showed a high concentration of total nitrogen (101.68 ± 25.46 mg L-1) and low salt potential (EC = 0.62 ± 0.05 dS m-1). The agronomic performance of black oat plants irrigated with TSE did not differ from the control, suggesting the potential in the use of this water as a source of fertigation, with economy for synthetic nitrogen fertilizer. However, due to the high concentration of this element, at values that may exceed the needs of the crop, consideration should be given to the dilution, avoiding the risk of nitrate leaching into the groundwater. In the case of this work, the recommendation was a dose of 25% TSE, which generated an economy of 100% synthetic NA. The behavior of the determined vegetation indices followed the same trend as the evaluated agronomic parameters, that is, they were adequate, but without differing from each other. In the case of the studied vegetation indices strong correlations of the vegetation indices with the biometric parameters of the crop were obtained, in the temporal analysis, it was possible to use the vegetation indices to differentiate the phenological stages of the black oat crop, suggesting the use of the indexes as a management tool in decision making in agricultural practices such as time to start fertilization, rotation of animals in the pasture, productivity estimation, etc.
 
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Fecha de Publicación
2022-05-17
 
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