Nova abordagem para fertilizantes, recomendação de nitrogênio de taxa variável na produção de trigo através de imagens de VANTs.
A aplicação de fertilizantes nitrogenados é a principal abordagem para superar a limitação de rendimento das culturas. Entretanto, é também a principal fonte de poluição agrícola, que agrava alguns problemas ambientais em sequência, como:
- acidificação do solo
- emissões de gases de efeito estufa
- eutrofização da água
Desse modo, há necessidade de fazer aplicação de fertilizantes nitrogenados de forma precisa, melhorando a eficiência no uso do fertilizante e, ao mesmo tempo, aumentando os rendimentos dos produtores. Vale destacar que a aplicação uniforme de fertilizantes geralmente leva ao uso excessivo em parte da cultura e aporte insuficiente em outras áreas.
O sensoriamento remoto pode ser usado para obter de forma rápida e não destrutiva o status de nitrogênio da cultura, por meio dos Índices de Vegetação incorporados em várias bandas espectrais como vermelho, red-edge (RE) e infravermelho próximo (NIR).
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Essa abordagem tecnológica contribuiu para o desenvolvimento do índice de vegetação de abordagens de recomendação de nitrogênio de taxa variável baseadas em sensoriamento remoto |
Devido a necessidade de otimizar cada vez mais o uso de fertilizantes e aliar as tecnologias disponíveis para agilizar os processos, cientistas da Nanjing Agricultural University em conjunto com a University of Nebraska-Lincoln realizaram uma pesquisa de campo para testar o uso de VANTs na otimização da aplicação de nitrogênio a taxas variadas . Os resultados foram publicados na revista científica Precision Agriculture e você pode ler abaixo os principais achados.
No geral, os objetivos deste estudo foram:
compreender melhor as características dos dados espectrais derivados de VANTs de asa fixa e seus quantitativos relações com parâmetros de crescimento de trigo e
ampliar o conhecimento sobre como os dados espectrais podem ser aplicados à implementação do nitrogênio a taxa variada com referência ao algoritmo de índice de suficiência.
No experimento, a amostragem manual e fotografias de VANTS foram realizadas em estágios chave de crescimento do trigo. Um algoritmo de Índice de Suficiência Modificado por dados espectrais coletados por VANTS foi desenvolvido usando Índices de Vegetação para à Taxa Variável de recomendação de nitrogênio.
Os resultados sugeriram que o índice de vegetação red – edge ajustado ao solo rendeu a maior precisão na construção de captação de nitrogênio da planta através do modelo de monitoramento (R2=0,78) e das curvas dinâmicas do espectro dos veículos aéreos não tripulados (R2>0,95).
Comparado com locais que receberam fertilizações nitrogenadas comuns, o Algoritmo de Índice de Suficiência Modificado deu uma taxa de recomendação precisa de N de acordo com o estado de crescimento do trigo, com índice de colheita e eficiência agronômica do nitrogênio aumentada em média 3,1% e 11,9%, respectivamente. Além disso, reduziu-se em 15,4% a entrada de nitrogênio e o retorno de rendimento não foi diminuído.
Os dados de imagem fornecidos por VANTs de asa fixa para diagnosticar não destrutivamente o status de N do trigo e orientar a cobertura a taxa variada na estação para a produção regional de trigo demonstram confiabilidade nos resultados.
Sugere-se que o índice de vegetação red edge ajustado ao solo foi mais sensível ao status de N do trigo do que outros índices de vegetação durante todo o crescimento, com bom desempenho no aumento da eficiência de uso de fertilizantes nitrogenados e, mantendo os níveis atuais de rendimento e reduzindo o uso excessivo deste composto químico.
Como tal, uma combinação de algoritmo de índice de suficiência modificado e imagens aéreas permitiria implementar a geração rápida de mapas de prescrição para fazendas de pequeno e médio porte. Outras melhorias estão na avaliação abrangente dos custos na condução da fertilização nitrogênio a taxa variada e seus retornos em finanças e na área ambiental.
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As informações desta matéria foram retiradas do artigo “In‑season variable rate nitrogen recommendation for wheat precision production supported by fixed‑wing UAV imagery“
