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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Alves, Marcelo de Carvalho | - |
| Autor(es): dc.contributor | Pozza, Edson Ampélio | - |
| Autor(es): dc.contributor | Alves, Marcelo de Carvalho | - |
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Felipe Oliveira e | - |
| Autor(es): dc.contributor | Volpato, Margarete Marin Lordelo | - |
| Autor(es): dc.creator | Marin, Diego Bedin | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:40:33Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:40:33Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-04-11 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-04-11 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-04-10 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2018-02-19 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/29014 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1144940 | - |
| Descrição: dc.description | O sensoriamento remoto, em conjunto com a cafeicultura de precisão, pode auxiliar o produtor a identificar as estratégias a serem adotadas, tornando a atividade mais competitiva, aumentando a produtividade e reduzindo o impacto ambiental. Face ao exposto, o objetivo do presente estudo foi avaliar o potencial do sensoriamento remoto multiespectral no monitoramento espacial e temporal da mancha aureolada (Pseudomonas syringae pv. garcae) e identificar e mapear variáveis bióticas e abióticas em uma lavoura cafeeira por meio de índices de vegetação, derivados de imagens multiespectrais Landsat 5/TM. No primeiro estudo, foi utilizado uma série temporal de 11 imagens multiespectrais Landsat 8 OLI/TIRS de janeiro a dezembro de 2014. A partir dessas imagens, calcularamse os índices de vegetação e a temperatura de brilho. De acordo com os resultados obtidos, os índices de vegetação possibilitaram monitorar o progresso espacial e temporal da mancha aureolada na lavoura, e dentre os índices estudados, o MCARI1 apresentou os maiores valores de correlações com a incidência (r = 0,76; p<0,05) e severidade (r = 0,52; p<0,05) da doença. Além disso, por meio da temperatura de brilho, mapeou-se áreas com condições ideias de temperatura para ocorrência da doença. No segundo estudo, as análises de incidência de cercosporiose e infestação do bicho-mineiro nas folhas, pH, matéria orgânica e textura do solo e teores foliares de macro e micronutrientes foram correlacionadas com índices de vegetação, derivados de imagens multiespectrais Landsat 5/TM, adquiridas em datas próximas às análises das variáveis ambientais. Os índices de vegetação apresentaram distribuição espacial semelhante à distribuição espacial das variáveis agronômicas na lavoura. Houve correlação positiva dos índices com a infestação do bicho-mineiro, teor de silte e argila no solo e concentração de Mg, Cu, B e Mn nas folhas, e negativas com a incidência de cercosporiose e pH e teor de areia no solo. Com base nestes resultados, foi possível mapear e identificar as alterações na reflectância espectral dos cafeeiros, causadas por estas variáveis agronômicas. | - |
| Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) | - |
| Descrição: dc.description | O sensoriamento remoto, em conjunto com a cafeicultura de precisão, pode auxiliar o produtor a identificar as estratégias a serem adotadas, tornando a atividade mais competitiva, aumentando a produtividade e reduzindo o impacto ambiental. Face ao exposto, o objetivo do presente estudo foi avaliar o potencial do sensoriamento remoto multiespectral no monitoramento espacial e temporal da mancha aureolada (Pseudomonas syringae pv. garcae) e identificar e mapear variáveis bióticas e abióticas em uma lavoura cafeeira por meio de índices de vegetação, derivados de imagens multiespectrais Landsat 5/TM. No primeiro estudo, foi utilizado uma série temporal de 11 imagens multiespectrais Landsat 8 OLI/TIRS de janeiro a dezembro de 2014. A partir dessas imagens, calcularamse os índices de vegetação e a temperatura de brilho. De acordo com os resultados obtidos, os índices de vegetação possibilitaram monitorar o progresso espacial e temporal da mancha aureolada na lavoura, e dentre os índices estudados, o MCARI1 apresentou os maiores valores de correlações com a incidência (r = 0,76; p<0,05) e severidade (r = 0,52; p<0,05) da doença. Além disso, por meio da temperatura de brilho, mapeou-se áreas com condições ideias de temperatura para ocorrência da doença. No segundo estudo, as análises de incidência de cercosporiose e infestação do bicho-mineiro nas folhas, pH, matéria orgânica e textura do solo e teores foliares de macro e micronutrientes foram correlacionadas com índices de vegetação, derivados de imagens multiespectrais Landsat 5/TM, adquiridas em datas próximas às análises das variáveis ambientais. Os índices de vegetação apresentaram distribuição espacial semelhante à distribuição espacial das variáveis agronômicas na lavoura. Houve correlação positiva dos índices com a infestação do bicho-mineiro, teor de silte e argila no solo e concentração de Mg, Cu, B e Mn nas folhas, e negativas com a incidência de cercosporiose e pH e teor de areia no solo. Com base nestes resultados, foi possível mapear e identificar as alterações na reflectância espectral dos cafeeiros, causadas por estas variáveis agronômicas. | - |
| 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 | acesso aberto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sensoriamento remoto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Índices de vegetação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de informação geográfica | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Variáveis bióticas | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Variáveis abióticas | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Café - Mancha aureloada | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Remote sensing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Vegetation indices | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Geographic information system | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Biotic variables | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Abiotic variables | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Coffea arabica L. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Agrícola | - |
| Título: dc.title | Monitoramento orbital multiespectral de lavouras em malhas amostrais de cafeicultura de precisão | - |
| Título: dc.title | Multispectral orbital monitoring of coffee plantations in samplings grids in precision coffee | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | dissertação | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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