ABSTRACT: The extension of the area occupied by the inter tussock stratum and tussock stratum in natural pastures is essential for the productive performance of grazing animals. Images obtained from unmanned remote sensors can provide useful information, especially because they have a high spatial resolution. Thus, this study evaluated the performance of the supervised adaptive classification applied to aerial images obtained from an onboard drone camera to map the area covered by tussocks in a natural pasture of the Pampa biome. The study was carried out in a natural pasture area managed since 1986 under different forage allowances, considering treatments of 8, 12, and 16 kg of dry matter per 100 kg live weight (% LW). An aerial image from September 2017, obtained with a Canon S100 camera onboard a drone at an altitude of 120 m, with a spatial resolution of 5 cm, was used. The random forest and support vector machine classifiers were tested associated with specific classification rules. False-color images showed considerable visual similarity in the large patterns of the vegetation distribution and the validation performed with independent samples when compared to the classified images. The tested classifiers were able to measure the area covered by the tussock stratum, which could be an indicator of the quality vegetation in a natural grassland of the Pampa biome.

RESUMO: A quantidade de área ocupada por estrato inferior e superior em pastagens naturais tem grande importância sobre o desempenho produtivo dos animais em pastejo. Imagens obtidas de sensores remotos não tripulados podem fornecer informações úteis, especialmente por possuírem alta resolução espacial. O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de classificação supervisionada adaptativa aplicada a imagem aérea obtida por câmera a bordo de drone, no mapeamento da área coberta por touceiras em pastagem natural do bioma Pampa. O estudo foi realizado em área de pastagem natural, manejada desde 1986 sob diferentes ofertas de forragem, tendo sido considerados os tratamentos 8, 12 e 16 kg de matéria seca por 100 kg de peso vivo (% PV). Foi utilizada uma imagem aérea, de setembro de 2017, obtida com uma câmera Canon S100, a bordo de um drone a 120 m de altitude, correspondendo a resolução espacial de 5 cm. Foram testados dois classificadores, Random Forest e Support Vector Machine associados a regras específicas de classificação. As imagens de falsa cor, quando comparadas às imagens classificadas, apresentaram considerável semelhança visual nos grandes padrões de distribuição da vegetação, bem como na validação feita com amostras independentes. Os classificadores testados foram capazes de mensurar a área coberta por estrato superior, podendo ser um indicador da qualidade da vegetação, em pastagem natural do bioma Pampa.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi a identificação das bandas espectrais, dos índices de vegetação e dos períodos do ciclo da canola em que a correlação entre os dados espectrais e os indicadores biofísicos (matéria seca total da parte aérea e rendimento de grãos) é mais significativa. Os experimentos foram conduzidos nas safras de 2013 e 2014, na Embrapa Trigo, no Estado do Rio Grande do Sul. Utilizou-se o delineamento experimental em blocos ao acaso, com quatro repetições, e os tratamentos foram cinco doses de nitrogênio em cobertura. Foram determinados a matéria seca das plantas, o rendimento de grãos e a fenologia. A resposta espectral da canola foi avaliada por medições de reflectância do dossel, com espectrorradiômetro, e, a partir desses dados, foram calculados os índices de vegetação SR, NDVI, EVI, SAVI e GNDVI. As correlações de Pearson entre as variáveis espectrais e biofísicas da canola mostraram que as melhores bandas para estimativa da matéria seca são as do vermelho (620 a 670 nm) e do infravermelho próximo (841 a 876 nm). O período vegetativo é o mais indicado para obtenção de correlações mais significativas para a canola. Todos os índices de vegetação utilizados são adequados para estimativas da matéria seca e do rendimento de grãos da canola.

Abstract: The objective of this work was to identify the spectral bands, vegetation indices, and periods of the canola crop season in which the correlation between spectral data and biophysical indicators (total shoot dry matter and grain yield) is most significant. The experiment was carried out during the 2013 and 2014 crop seasons at Embrapa Trigo, in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. A randomized complete block design was used, with four replicates, and the treatments consisted of five doses of nitrogen topdressing. Plant dry matter, grain yield, and phenology were measured. The canola spectral response was evaluated by measuring the canola canopy reflectance using a spectroradiometer, and, with this data, the SR, NDVI, EVI, SAVI, and GNDVI vegetation indices were determined. Pearson’s correlations between the spectral and biophysical variables of canola showed that the red (620 to 670 nm) and near-infrared (841 to 876 nm) bands were the best to estimate the dry matter. The vegetative period is the most indicated to obtain the most significant correlations for canola. All the used vegetation indices are adequate for estimating the dry matter and grain yield of canola.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi caracterizar a variabilidade da reflectância espectral e dos perfis temporais dos índices de vegetação de dosséis de canola, associada à adubação nitrogenada, aos períodos do ciclo da cultura e às condições meteorológicas no sul do Brasil. Foi instalado um experimento nas safras de 2013 e 2014, na EMBRAPA Trigo, em Passo Fundo, RS. O delineamento experimental foi de blocos casualizados com quatro repetições. Foram utilizados os tratamentos de cinco doses de nitrogênio em cobertura: 10, 20, 40, 80, 160kg ha-1. Foram realizadas medições com espectrorradiômetro, sobre o dossel, para compor curvas de reflectância espectral da canola e perfis temporais dos índices de vegetação SR, NDVI, EVI, SAVI e GNDVI. Também foram obtidos dados de matéria seca da parte aérea e feitas determinações de fenologia. Verificou-se que as curvas de reflectância espectral da canola mudaram com o crescimento e desenvolvimento do dossel. Os perfis temporais dos índices de vegetação apresentaram dois picos máximos, um antes e outro após o florescimento. Os índices SR, NDVI, EVI, SAVI e GNDVI foram capazes de caracterizar temporalmente as modificações do dossel da canola ao longo do ciclo, em função de fases fenológicas, condições meteorológicas e adubação nitrogenada. O crescimento e desenvolvimento das plantas, as variações de manejo da cultura e as condições ambientais afetam a resposta espectral da canola.

ABSTRACT: The objective of this study was to characterize the variability of spectral reflectance and temporal profiles of vegetation indices associated with nitrogen fertilization, crop cycle periods, and weather conditions of the growing season in canola canopies in southern Brazil. An experiment was carried out during the 2013 and 2014 canola growing seasons at EMBRAPA Trigo, Passo Fundo, state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiment was conducted in a randomized block design with four replications. Five doses of nitrogen top dressing were used as treatments: 10, 20, 40, 80, and 160kg ha-1. Measurements were obtained with the spectroradiometer positioned above the canopy, to construct spectral reflectance curves for canola and establish temporal profiles for several vegetation indices (SR, NDVI, EVI, SAVI, and GNDVI). In addition, data on shoot dry matter were obtained and phenological stages were determined. The spectral reflectance curves of canola were reported to change with canopy growth and development. Temporal profiles of vegetation indices showed two maximum peaks, one before flowering and other after flowering. The indices SR, NDVI, EVI, SAVI, and GNDVI were able to characterize changes in the canola canopy over time, as a function of phenological phases, weather conditions, and nitrogen fertilization, throughout the development cycle. Plant growth and development, variations in crop management, and environmental conditions affect the spectral response of canola.

RESUMO: O objetivo deste estudo foi parametrizar a interceptação de radiação fotossinteticamente ativa (RFA) pelas estruturas reprodutivas de canola de primavera, em função de doses de nitrogênio e híbridos. Dois experimentos de campo foram conduzidos, sendo um com diferentes híbridos (Hyola 61 e Hyola 432) e outro com doses de N de 10, 20, 40, 80, 160kg ha-1, aplicadas em cobertura. Eles foram conduzidos em Passo Fundo e Coxilha, RS, Brasil, em 2011 e 2014, respectivamente. As variáveis avaliadas foram: índice de área de estruturas reprodutivas, eficiência de interceptação de RFA e coeficiente de extinção dessas estruturas. A interceptação de RFA aumentou com a elevação do volume das estruturas reprodutivas. A eficiência de interceptação de RFA pelas estruturas reprodutivas variou de 45 a 80%, sendo maior no híbrido Hyola 61 e na maior dose de N aplicado. O coeficiente de extinção de estruturas reprodutivas foi de 0,44 em doses não limitantes de N.

ABSTRACT: The objective of this study was to adjust parameters related to the interception of photosynthetically active radiation (PAR) by reproductive structures of spring canola, with different nitrogen levels and hybrids. Two field experiments were conducted, being one with different sowing dates and hybrids (Hyola 61 and Hyola 432) and another with doses of 10, 20, 40, 80, 160kg ha-1 of N, applied in top dressing. They were conducted in Passo Fundo and Coxilha, RS, Brazil, in 2011 and 2014, respectively.The evaluated variables were: area index of reproductive structures, interception efficiency and extinction coefficient of these structures for PAR. PAR interception increased by increasing the reproductive structures volume. Interception efficiency of PAR by reproductive structures ranged from 45 to 80%. It was higher in the Hyola 61 hybrid and at the highest dose of N. The extinction coefficient of reproductive structures for PAR was 0.44 in non-limiting doses of N.

Um dos maiores desafios para a modelagem de rendimentos de grãos, no contexto das estimativas de safras feitas de forma operacional para grandes áreas, está relacionado à identificação no tempo dos períodos em que as culturas anuais apresentam maior suscetibilidade a estresses ambientais. Para a cultura da soja, cultivada no período de primavera-verão no sul do Brasil, o principal fator de risco é a ocorrência de estresse hídrico no florescimento e enchimento de grãos. Esses subperíodos ocorrem em períodos distintos ao longo da região de produção como consequência de práticas de manejo diferenciadas dos produtores. Este trabalho teve como objetivo relacionar o calendário agrícola da cultura da soja a perfis temporais do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI/MODIS), com intuito de apresentar/validar uma tecnologia de baixo custo e adequada acurácia para fins de monitoramento e previsão de safras. Para tanto, foram analisados os dados de calendário agrícola (subperíodos de floração, enchimento de grãos e maturação) da cultura da soja em regionais da EMATER (RS) e imagens NDVI do sensor MODIS. Os resultados mostraram que os perfis temporais de NDVI permitem acompanhar a evolução temporal da biomassa da cultura da soja e determinar a ocorrência dos subperíodos do ciclo. As diferenças no valor do NDVI entre safras, regionais e subperíodos do ciclo da cultura demonstram a sensibilidade deste índice em detectar as respostas das plantas de soja às condições ambientais. Como consequência dos dados de NDVI serem gerados a partir das imagens MODIS, é possível a espacialização da informação acerca dos subperíodos para todas as safras e em todo o Estado, o que permite maior detalhamento temporal e espacial comparativamente à atual disponibilidade dos dados.

A major challenge for grain yield modeling in the context of estimates made operationally for large areas is related to the identification of periods in which annual crops show greater susceptibility to environmental stress. For soybean grown in the spring-summer period in southern Brazil, the main risk factor is the occurrence of water stress during flowering and grain filling. These subperiods occur at different times across the production region due to differences in management practices of each farmer. This study aimed to relate the soybean crop calendar to the temporal profiles of normalized difference vegetation index (NDVI/MODIS), in order to present/validate a low cost technology with adequate accuracy for crop monitoring and harvest prediction. Thus, we analyzed data from soybean crop calendar (subperiods of flowering, grain filling and maturation) from EMATER (RS) regions and NDVI MODIS images. The NDVI temporal profiles allow monitoring the development of the soybean crop biomass and determining the occurrence of subperiods. Differences in NDVI values between harvests, regions and subperiods demonstrate the sensitivity of this index in detecting the responses of soybean plants to environmental conditions. Because NDVI data are generated from MODIS images, it is possible to create maps with information about the subperiods for all harvests and throughout the State, which enables greater temporal and spatial details compared to data currently available.