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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.3.2018.tde-04102018-082013
Document
Author
Full name
Lucas Paulo Barbosa da Silva
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2018
Supervisor
Committee
Okamoto Junior, Jun (President)
Amaral, Lucas Rios do
Hirakawa, Andre Riyuiti
Title in Portuguese
Estimativa de distribuição de nutrientes de solo a partir de imagens de satélites.
Keywords in Portuguese
Agricultura de precisão
Imagem (Tratamento)
Mosaico
Nutrientes
Satélites
Sensoriamento remoto
Solos
Abstract in Portuguese
Imagens aéreas de campos cultivados tem sido uma importante ferramenta na agricultura de precisão desde o início do século XX. A partir delas, tem sido possível identificar macro padrões de crescimento na lavoura, gerando informações importantes para o gerenciamento da produção. As informações de intensidade em diferentes bandas do espectro eletromagnético podem indicar a presença ou ausência de nutrientes na região de interesse. Diferentes relações entre estas bandas podem gerar informações ainda mais detalhadas. O conhecimento dos indicadores destes nutrientes no solo e na planta durante o crescimento é uma enorme vantagem para o agricultor que pretende otimizar sua cultura. Os desafios na implementação desta tecnologia vão desde a obtenção de tais imagens,a partir de plataformas orbitais até a análise relacionando estas informações aos parâmetros agrícolas de interesse. Este trabalho propõe-se a obter imagens geradas por satélites e,em seguida, estimar parâmetros agrícolas no solo, tais como a concentração de Potássio,Fósforo,Boro,Manganês,entre outros, mapeando as variações destes parâmetros por sobre a área estudada, e compreendendo os impactos da resolução e momento de captação das imagens. Os resultados mostram que uma relação contínua e direta entre os níveis de nutrientes e a refletância e índices de vegetação não alcançariam a confiabilidade desejada. Porém com a aplicação de uma grade de níveis de concentração,o Fertigrama sugerido pelo laboratório responsável pelas análises químicas das amostras de solo, o mapa de variabilidade dos nutrientes se torna uma ferramenta importante para o pequeno produtor, descrevendo quais áreas merecem mais atenção em relação à distribuição por sobre a área de plantio de um determinado nutriente.
Title in English
Soil nutrients assessment based on satelite imagery.
Keywords in English
Mosaic
Nutrients
Precision agriculture
Remote sensing
Satelite
Soil
Abstract in English
Aerial imagery from crop fields have been an important tool inprecision agriculture since the dawn of the 20th century. It has allowed identifying patterns in crop yields, generating usefull information to the production management. Reflectance intensity data in dfferent ranges from the electromagnetic spectrum may indicate the presence or the absence of nutrients in the soil of an area. Different relations between these light bands may generate even more detailed information.The knowledge of these nutrients content in the soil or in the crop during its growth its a valuable asset to the farmer that seeks to optimize its yield. The challenges of implementing this technology ranges from the selection of the imagery,using orbital platforms to the extraction of the reflectance information from it and the analysis of its relationship with the parameters of interest. In this work, satelite imagery, is used to estimate some parameters, namely, the content of Potassium, Phosphorus, Boron, Manganese, among others, inthesoil, creating variability maps over the studied area, and understanding the impacts of the image resolution and sample time frame.The results show that a direct and continuous correlation between the nutrient content levels and the reflectance and vegetation indexes do not reach the desirable levels. However, with the aplication of nutrient content frame, the Fertigram suggested by the very laboratory who analyzed the soil samples, the variability maps become important tools for the small producer who seeks information about deficiency spots up on the crop area.
 
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Publishing Date
2018-10-09
 
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