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http://hdl.handle.net/10174/31711
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Title: | Utilização de dados do satélite Sentinel-2 e de espectroscopia NIR para a quantificação de nutrientes na nogueira-comum (Juglans regia L.) |
Authors: | Mendes, Maria Beatriz Aresta Pires |
Advisors: | Rato, Ana Elisa Sousa, Adélia |
Keywords: | Nogueira Nutrientes Deteção remota FT-NIR Sentinel-2 Walnut Nutrients Remote sensing FT-NIR Sentinel-2 |
Issue Date: | 2-Mar-2022 |
Publisher: | Universidade de Évora |
Abstract: | A determinação do teor de nutrientes em culturas agrícolas obriga a colheitas periódicas de amostras foliares que serão futuramente analisadas em laboratórios creditados. Desta forma, são disponibilizadas aos agricultores recomendações de fertilização baseadas nos resultados das análises foliares. Este processo é moroso já que desde a recolha das amostras até à obtenção dos resultados podem decorrer algumas semanas. A existência de metodologias alternativas que permitam obter a informação acerca do teor de nutrientes em culturas agrícolas de forma rápida, será uma mais-valia importante na gestão da nutrição vegetal.
Este trabalho tem por objetivo encontrar metodologias para avaliar o nível nutricional (teor de azoto, cálcio e potássio) de um pomar de nogueiras, recorrendo a informações do satélite de observação da Terra, Sentinel-2.
A realização deste trabalho decorreu num pomar de nogueiras, localizado no Alentejo, onde foram recolhidas amostras em diferentes datas. Foram determinados, pelos métodos analíticos de referência, os teores de azoto, cálcio e potássio nas amostras foliares recolhidas e estes valores foram comparados com a informação das bandas espectrais disponibilizados pelo satélite Sentinel-2 e dos índices calculados. Utilizou-se a regressão linear múltipla como técnica estatística para a obtenção de modelos de predição das variáveis resposta (teor de azoto, cálcio e potássio) a partir das variáveis independentes ou preditoras (informação espectral do satélite Sentinel-2).
A utilização dos dados obtidos através da deteção remota possibilitou a construção de modelos relativamente robustos que podem ser utilizados não só para o diagnóstico do estado nutricional, mas como também para criar soluções de gestão da fertilização das culturas; Use of Sentinel-2 satellite data and NIR spectroscopy for nutrients quantification in walnut trees (Juglans regia L.)
Abstract:
The determination of nutrient content in agricultural crops requires periodic collection of leaf samples that will be further analyzed in accredited laboratories. According to the results of foliar analysis, fertilizer recommendations are provided to farmers. This process takes a long time to be completed, usually a few weeks are necessary from sample collection until the final results. The existence of alternative methodologies that will allow to obtain information about the nutrient content of agricultural crops, will be an important step in the management of plant nutrition.
This work aims to find methodologies to assess the nutritional level (nitrogen, calcium and potassium content) of a walnut orchard, using information from the Earth observation satellite, Sentinel-2.
The walnut orchard is, located in Alentejo region and leaf samples were collected at different time points. The levels of nitrogen, calcium and potassium in leaf samples were determined by analytical methods and these values were compared with the information of nine spectral bands and two calculated indices, provided by the satellite Sentinel-2. Multiple linear regression was used as a statistical technique to obtain models for predicting response variables (nitrogen, calcium and potassium content) from independent or predictive variables (spectral information from the Sentinel-2 satellite).
The use of data obtained through remote sensing enabled the construction of relatively robust models that can be used not only for the diagnosis of nutritional status of the walnut trees, but also creating management solutions for crop fertilization. |
URI: | http://hdl.handle.net/10174/31711 |
Type: | masterThesis |
Appears in Collections: | BIB - Formação Avançada - Teses de Mestrado
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