Clorofilometria Por Imagem Digital Para Adubação da Cultura do Milho

De Gean Lopes da Luz, Cristiano Reschke Lajús, Radamés Pereira e Monica Tissani De Toni Pereira

Quando procuramos compreender com maior profundidade um processo qualquer, usamos como métodos a especialização, a compartimentação, a divisão. Porém não podemos nos esquecer de fazer o caminho de volta. Resultados positivos são obtidos da interdisciplinaridade, da visão do todo.

Assim, o livro Clorofilometria por imagem digital para adubação da cultura do milho é oriundo de pesquisas realizadas em diversas áreas do conhecimento, como Computação, Agronomia, Química e Estatística.

Um método alternativo de clorofilometria por imagem digital para o milho é apresentado. Imagens das plantas, em diferentes níveis de nutrição, são analisadas por algoritmos de forma a se determinar os valores para vermelho, verde e azul, no sistema RGB. Os dados obtidos são comparados com os métodos de SPAD (Soil Plant Analysis Development) e de espectrofotometria, para, então, estimar o teor de clorofila total a partir dos valores obtidos para verde e azul no sistema RGB, demonstrando o funcionamento e a eficiência do emprego desse novo método de determinação da necessidade de adubação nitrogenada em cultivos agrícolas.

• Idioma: Português
• Editora: Editora Appris
• Data de lançamento: 17 de mai. de 2019
• ISBN: 9788547321895

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Desenvolvidas

Sumário

1 • INTRODUÇÃO

2 • SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA

3 • DADOS E INFORMAÇÃO

4 • MODELOS

5 • OS SOFTWARES DE SIG E A MODELAGEM EM SIG

5.1 Sistema de camadas cliente/servidor

5.2 Sistema de duas camadas (Two-Tier)

5.3 Sistema de três camadas (Three-Tier)

5.4 Sistemas multicamada (Multi-tier)

5.5 Sistemas de software SIG

5.6 Modelagem

6 • LINGUAGEM DE MODELAGEM UML

7 • OBJETOS E MODELOS DE GEODATABASE EM UML

8 • ANÁLISE DE DADOS ESPACIAIS

9 • AGRICULTURA DE PRECISÃO

10 • DADOS DE AGRICULTURA DE SANTA CATARINA

11 • FENOLOGIA DO MILHO

12 • ECOFISIOLOGIA DO MILHO

13 • MÉTODOS DE CLOROFILOMETRIA

13.1 Cartela de Cores

13.2 Clorofilômetro

13.3 Software e Métodos

14 • MÉTODOS E PATENTES

15 • PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS

15.1 Processamento de Imagens Coloridas

15.2 Software para manipulação de imagens digitais

16 • LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO E BIBLIOTECAS PARA MANIPULAÇÃO DE IMAGENS

16.1 Java

16.2 C++ e OpenCV

16.3 Ruby e ImageMagick

16.4 PHP e funções para manipulação de imagens

16.5 Clorofilometria por processamento de imagem

17 • EXPERIMENTAÇÃO COM CLOROFILOMETRIA POR IMAGEM DIGITAL

17.1 CLOROFILOMETRIA POR IMAGEM DIGITAL APLICADA À CULTURA DO MILHO

17.1.1 Quantificação dos valores de R, G e B

17.1.2 Resultados observados

17.2 FERTILIZAÇÃO NITROGENADA DA CULTURA DO MILHO POR IMAGEM DIGITAL – RGB

17.2.1 Escaneamento de lâminas foliares 

17.2.2 Elaboração de mapas

17.2.3 Resultados observados

CONSIDERAÇÕES FINAIS

REFERÊNCIAS

GLOSSÁRIO

1

INTRODUÇÃO

O milho é cultivado com o objetivo de utilizar o grão na dieta humana e na composição da ração animal. Em Magalhães e Souza (2011), a planta do milho (Zea mays L.) é definida como uma gramínea da família POACEAE e pertencente à tribo Maydeae, em que dois gêneros são nativos do hemisfério ocidental e cinco, da Ásia. A planta foi domesticada há cerca de 8 a 10 mil anos e estima-se que nos primórdios o milho tenha se originado do México.

O rendimento da produção de grãos é resultado da capacidade de assimilação da planta no processo de fotossíntese, das disponibilidades dos fatores ambientais do período, como CO2, luz, temperatura, aparato foliar, nutrientes do solo, status hídrico, além das pragas e moléstias que possam infligir dano à planta.

Conforme Gazola et al. (2014), o nitrogênio é nutriente presente em vários materiais orgânicos do solo, como os aminoácidos, e é parte da constituição das proteínas, importantes ao metabolismo vegetal, e dessa forma se relaciona significativamente com a produção das plantas. O nitrogênio está associado ao crescimento e ao desenvolvimento dos drenos vegetativos e reprodutivos do milho e participa na molécula de clorofila, que é indispensável à manutenção da atividade fotossintética, para a obtenção de energia das plantas, que, em resumo, é consumo de CO2 e emissão de O2 com a luz. A atividade fotossintética é complexa, incluindo reações químicas e fotoquímicas. Dessa forma, o monitoramento do nitrogênio, sendo um componente importante do metabolismo, é significativo para a construção do rendimento das plantas de milho nos seus estádios de desenvolvimento.

As modificações no ambiente, principalmente em consequência do avanço do fenômeno das mudanças climáticas das últimas décadas, também refletem no desenvolvimento das plantas. O estudo e desenvolvimento de métodos e ferramentas tecnológicas possibilitam acompanhar as variáveis ambientais e possibilitam correções para a diminuição dos riscos em vistas da produtividade.

Empregar tecnologias na agricultura, como para o manejo da fertilização com objetivo da correção localizada das propriedades químicas, físicas e biológicas do solo, define-se como Agricultura de Precisão (AP). Para acompanhamento das variáveis, registro e visualização de dados do ambiente, como da observação das características específicas de uma propriedade agrícola, são necessários programas apropriados, conhecidos como Sistemas de Informação Geográfica (SIG), que englobam, além da visualização das informações, a organização, armazenamento e processamento dos dados. São chamados sistemas porque são compostos por hardware, software (programas), informações e pessoas que atuam em conjunto no processamento de dados georreferenciados (MOLIN; TREVISAN, 2016). Segundo Bazzi, Souza e Betzek (2015), a evolução da agricultura de precisão deu-se com o desenvolvimento conjunto de tecnologias da informática, geoprocessamento, sistemas de posicionamento global (GPS) e sensores.

Na investigação das quantidades de nutrientes para as plantas em uma área de lavoura são utilizadas coletas de amostras para análise foliar com Imagens Processadas (IP) e/ou a análise de solo. A manipulação das amostras utiliza métodos e instrumentos apropriados para o diagnóstico por imagens, ou de análise físico-química em laboratório. Os resultados servem como parâmetro para a quantificação precisa de fertilizantes a cada subárea identificada em um gride. Os grides são quadrículas que delimitam espaços dentro de uma área de amostragem (lavoura) e que possuem pontos georreferenciados para identificação de em que foram coletadas amostras de solo ou de plantas para estudo. Os mapas do SIG, com informações georreferenciadas dos grides, são apresentados em formato de isolinhas. A apresentação nos mapas é obtida por interpolação e krigagem, em que são representadas as diferentes quantidades de nutrientes, como o nitrogênio, por exemplo. Nesse caso, o SIG permite identificar regiões distintas na superfície da Terra, com quantidades semelhantes de nutrientes e, também, o que está em uma dada localização.

Informações de imagens digitais obtidas em amostras determinam a quantificação dos elementos que se quer monitorar no espaço amostral. A menor unidade de informação da imagem digital é definida como picture element e daí deriva a palavra pixel. Segundo Moura et al. (2014), os índices RGB podem ser calculados para cada pixel da imagem digitalizada, sendo: vermelho (%Red), azul (%Blue) e verde (%Green). Séries temporais dos índices de cor (%R, %G e %B) apresentaram variações durante cada período de coleta de amostras de imagens e estudo, principalmente para %G e %B. Há grande potencial para o uso dos índices RGB obtidos por imagens digitais repetitivas para monitorar dados que representam alguma entidade ou fenômeno que esteja associado a uma localização na Terra, como a da densidade de nutrientes nos solos em áreas de cultivo, ou de preservação, por meio da coleta e processamento de imagens digitais e georreferenciamento (dados geoespaciais ou geodados).

Segundo Argenta et al. (2002 apud ROCHA et al., 2005), há comprovada relação do índice SPAD e os índices de N em relação ao rendimento de grãos de milho. Como diagnóstico, o teor relativo de clorofila na folha de milho está associado ao rendimento de grãos, assim como ao teor de N na folha.

Em Pereira (2016) as análises de imagens digitais foram processadas a partir da leitura dos índices RGB e foram correlacionados com o valor SPAD de amostras de imagens digitalizadas das amostras de folhas de milho na cultura.

Esse método demonstra potencial para geração de tecnologia de baixo custo com georreferenciamento