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Estimativa de severidade do mofo-branco em lavouras de feijão utilizando-se sensores hiper e multiespectral

Estimative of white mold severity in common bean crops using hyper and multispectral sensors

Neste estudo objetivou-se identificar comprimentos de onda e faixas espectrais provenientes de reflectâncias hiper e multiespectrais utilizando regressão PLS e promover avaliação comparativa desses métodos e de dez índices de vegetação, para determinar aqueles que melhor estimam níveis de severidade de mofo-branco em feijão. Foram implantados experimentos nos municípios de Viçosa e de Oratórios, estado de Minas Gerais. Reflectâncias hiperespectrais foram obtidas com espectroradiômetro cuja faixa útil de leitura adotada foi entre 440 e 900 nm. Reflectâncias multiespectrais foram obtidas de imagens de câmara constituídas de cinco bandas (vermelho, verde, azul, Red-edge e infravermelho). Os índices de severidade da doença foram baixos; em Viçosa a média foi de 5,8% e em Oratórios, 7,4%. Modelos matemáticos utilizando reflectâncias hiperespectrais tiveram melhor desempenho para estimar mofo-branco; a banda do red-edge apresentou os comprimentos de onda que melhor estimam a severidade do mofo-branco. Índices de vegetação resistentes a efeitos da reflectância de solo estimaram melhor o mofo-branco do que os demais índices.

regressão PLS; índice de vegetação; agricultura de precisão


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