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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Alves, Marcelo de Carvalho | - |
| Autor(es): dc.contributor | Noetzold, Rafael | - |
| Autor(es): dc.contributor | Araújo, José Sérgio de | - |
| Autor(es): dc.creator | Souza, Gabrielly Carvalho de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:13:05Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:13:05Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-01-11 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-01-11 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-01-11 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-02-28 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/58771 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1136165 | - |
| Descrição: dc.description | Imagery from sensors embedded in satellites enables low-cost crop analysis and has been the subject of correlation studies between vegetation indices and productivity. Vegetation indices obtained from orbital platforms and crop maps have been important tools in the context of popularizing precision agriculture. However, there are many factors that affect maize yields and the resulting harvest maps. As a result, correlations between vegetation indices and yields are not always obtained. This leaves a gap for methodologies to identify areas of non-correlation and investigate the possible causes in a targeted manner. The aim of this study was to use freely available satellite images, together with yield data from a maize harvester, to identify regions with and without a correlation between yields and vegetation indices. In areas with correlation, a linear model of yield as a function of NDVI was obtained. A map of discrepancies was calculated, in which most of the crop was correlated, with yields varying by around 2 ton ha−1 in relation to the model. Areas with discrepant yields were identified, both negatively and positively in relation to the model, enabling a localized investigation into the possible causes of the phenomenon and crop management. | - |
| Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
| Descrição: dc.description | Imagens provenientes de sensores acoplados em satélites permitem análises de lavouras a baixo custo e têm sido alvo de estudos de correlação entre índices de vegetação e a produtividade. Os índices de vegetação obtidos a partir de plataforma orbital e mapas de colheita tem sido importantes ferramentas no contexto da popularização da agricultura de precisão. No entanto, são muitos os fatores que interferem na produtividade do milho e nos consequentes mapas de colheita obtidos. Com isso, nem sempre é obtida correlação entre índices de vegetação e produtividade. Tal fato abre espaço para metodologias de se identificar áreas de não correlação e investigar direcionadamente as possíveis causas. Diante o exposto, teve-se por objetivo utilizar imagens de satélite disponíveis gratuitamente, atrelada a dados de produtividade de colhedora de milho com intuito de se identificar áreas onde houve e não houve correlação da produtividade em função dos índices de vegetação. Nas áreas com correlação, foi obtido o modelo linear da produtividade em função do NDVI. Calculou-se um mapa de discrepâncias, em que na maior parte da lavoura houve correlação, com produtividade variando em torno de 2 ton ha−1 em relação ao modelo. Foram identificadas áreas com produtividades discrepantes, negativamente e positivamente em relação ao modelo, permitindo uma investigação localizada das possíveis causas do fenômeno. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | - |
| Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-graduação em Engenharia Agrícola | - |
| Publicador: dc.publisher | UFLA | - |
| Publicador: dc.publisher | brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Departamento de Engenharia | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sensoriamento remoto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Agricultura de precisão | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sentinel-2 | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Landsat-8 | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Índices de vegetação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Remote sensing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Precision agriculture | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Vegetation index | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Agrícola | - |
| Título: dc.title | Análise de discrepâncias entre vigor vegetativo e produtividade de grãos de milho com abordagem multisensor | - |
| Título: dc.title | Analysis of discrepancies between vegetative vigor and corn grain yield with a multisensor approach | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | dissertação | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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