DESAFIOS NO USO DE ÍNDICES DE VEGETAÇÃO BASEADOS NO RGB PARA DIAGNÓSTICO DO STATUS DE NITROGÊNIO EM GRAMÍNEAS SOB PASTEJO

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Título

DESAFIOS NO USO DE ÍNDICES DE VEGETAÇÃO BASEADOS NO RGB PARA DIAGNÓSTICO DO STATUS DE NITROGÊNIO EM GRAMÍNEAS SOB PASTEJO

Autores:
  • Caio Augusto Bertolini

  • Adriano Rogério Bruno Tech

  • Murilo Mesquita Baesso

  • Fabrício Rossi

  • Lilian Elgalise Techio Pereira

DOI
  • DOI
  • 10.37885/211106788
    Publicado em

    28/12/2021

    Páginas

    74-93

    Capítulo

    6

    Resumo

    O uso de imagens digitais RGB para monitoramento do status nutricional de diversas culturas de interesse econômico tem se mostrado uma ferramenta promissora, devido ao baixo custo para aquisição das imagens, portabilidade dos dispositivos e disponibilidade de câmeras e sensores, incluindo-se para adaptação e uso de smartphones. Todavia, enquanto a pesquisa traz inúmeras ferramentas e métodos de análise de imagens para reconhecimento de assinaturas espectrais que caracterizam o status nutricional de culturas como milho (Zea mays), arroz (Oriza sativa) e trigo (Triticum spp.), uma enorme lacuna é percebida com relação à tais aplicações no monitoramento de gramíneas forrageiras utilizadas em pastagens, particularmente para as espécies tropicais perenes. Diante disso, o objetivo desta revisão é destacar os desafios atuais no uso da análise de imagens baseada no modelo de cores RGB para diagnóstico do status nutricional em nitrogênio (N) em gramíneas tropicais sob pastejo. Para tanto, são descritas as principais relações entre o N e as clorofilas e entre as assinaturas espectrais da vegetação e o status de N da planta. Em adição, são destacadas as particularidades do ecossistema pastagens com relação à dinâmica da população de plantas, e seus possíveis impactos nas variações dos valores médios de RGB obtidos a partir de imagens digitais. Finalmente, são elencados os pontos críticos durante o procedimento de aquisição de imagens, a fim de contribuir para o estabelecimento de protocolos padronizados e, que permitam maior acurácia na extração dos índices de vegetação.

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    Palavras-chave

    Análise de imagens, Clorofila, Deficiência Nutricional, Pastagens, Visão Computacional.

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