ABSTRACT

O uso de plantas forrageiras adaptadas às condições climáticas da região é uma alternativa importante na produção agropecuária, especialmente em regiões áridas e semiáridas. A palma forrageira é uma cultura utilizada nessas regiões devido ao seu bom rendimento de biomassa fresca, elevado teor de água, boa aceitabilidade e baixo custo de produção. O sensoriamento remoto tem sido uma ferramenta utilizada no monitoramento agrícola, mas a sua adoção tem sido limitada devido às demandas por mapeamentos com resoluções espaciais em escalas centimétricas e a presença de nuvens. Recentemente, a popularização dos VANTs tem voltado a dar destaque a essa tecnologia por apresentar um potencial de aplicações e superar as dificuldades apresentadas pelo setor. Este projeto busca investigar a resposta espectral de índices de vegetação no visível da palma forrageira a partir de sensores RGB em veículos aéreos não tripulados (VANTs). A pesquisa foi feita em uma área experimental na Universidade Federal Rural de Pernambuco, Unidade Acadêmica de Serra Talhada, localizada no município de Serra Talhada-PE. Coletou-se as respostas dos índices de vegetação proposto em nível de pixel na planta fixa, Palma Orelha de Elefante Mexicana durante o período de avaliação a partir do qual realizou-se uma correlação com o índice de área do cladódio (IAC). Com os resultados obtidos até então, os índices GLA (Índice de folha verde); EXGR (Intensidade de verde e vermelho) e COM (Índice de vegetação combinado) apresentaram correlações acima de 0,5 com IAC e permitiram uma visualização da variabilidade espacial da palma. Na estimativa de modelos de regressão, testamos os modelos linear e quadrático, com intuito de verificar os índices de vegetação que possuíam uma melhor resposta espectral com IAC. Os resultados da regressão linear não apresentaram ajustes, com coeficiente de determinação (r²) na ordem 0,3 e P-valor entre 0,13 a 0,15 para todos os modelos. Dessa forma, não se adequa ao nível de 5% desejado e aceita-se hipótese nula da correlação na regressão linear. Por sua vez, considerando um modelo quadrático, há um ajuste para os índices EXGR e COM, com coeficientes de determinação de 0,74 e p-valor de 0,03, dentro do nível de significância considerado (5%). Portanto, a continuação dos estudos sugere a utilização dos índices EXGR e COM como bons preditores da área do índice do cladódio (IAC) em um modelo de regressão quadrático.