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The objective of this work is to develop a system to identify areas cultivated with coffee using ANNs having as input variables descriptors Haralick. We used the training algorithm Back-propagation and Levenberg -Marquardt method. There were two cases of study: in the first step, the ANN was trained with representative samples of each class of interest (coffee, forest, water, bare soil, and urban area), thus verifying the potential to discriminate output classes; in the second step the objective was to classify the coffee plantations accordingly with the age. For the evaluation of the classification performance of ANNs was employed a reference map and land use through the Geographic Information System. The concordance between the thematic maps, classified by ANN, and the reference map was evaluated by Kappa index. It was verified that Kappa index for discriminating the coffee region of the other class of interest was 0,652 in the first case study, performance as very good. To classify the coffee plantations accordingly with the age, Kappa index was variable (0.675 to 0.4783), very good for Itatiaia farm and reasonable to Pedra Redonda farm. O objetivo neste trabalho foi desenvolver um sistema para identificar áreas cultivadas com café utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs) tendo como variáveis de entrada os descritores de textura de Haralick. Utilizou-se o algoritmo de treinamento do tipo retro-propagação do erro (backpropagation) e o método de Levenberg-Marquardt. Foram realizados dois estudos de casos: no primeiro, as RNAs foram desenvolvidas para discriminar entre as classes café, mata, água, solo exposto, pastagem e área urbana; no segundo, as RNAs foram desenvolvidas para classificar as plantações de café de acordo com a idade e com a data de recepa. Para a avaliação do desempenho de classificação das RNAs empregou-se um mapa de referência de uso e ocupação do solo elaborado por meio do Sistema de Informações Geográficas. A concordância entre os mapas temáticos, classificados pela RNA, e o mapa de referência foi avaliada pelo coeficiente Kappa. Verificou-se que o coeficiente Kappa para discriminar a região cafeeira das outras classes temáticas foi de 0,652 no primeiro estudo de caso, desempenho considerado muito bom. Para classificar os plantios de café em função da idade e data de recepa o índice Kappa foi variável (0,675 a 0,4783), sendo considerado muito bom para a fazenda Itatiaia e razoável para a fazenda Pedra Redonda.

Está faltando o link de acesso ou o DOI. Neste trabalho, objetivou-se estudar a resposta espectral de plantas de feijoeiro à infecção por Sclerotinia sclerotiorum, fungo causador do mofo-branco. Foram conduzidos dois ensaios, no delineamento em blocos ao acaso, com cinco tratamentos e quatro repetições, no primeiro ensaio, e seis tratamentos e quatro repetições, no segundo. Medidas de reflectância espectral do dossel do feijoeiro, entre os comprimentos de ondas de 400 a 850 nm, foram tomadas aos 60, 71, 91 e 102 dias após a emergência (DAE), no primeiro ensaio, e aos 13, 27, 34, 56, 71 e 91 DAE, no segundo. Os dados espectrais foram transformados em índices de vegetação: da diferença normalizada (NDVI), da diferença de verde normalizado (GNDVI) e ajustado para o solo (SAVI). A severidade do mofo-branco foi avaliada, visualmente, aos 102 DAE, no primeiro ensaio, e aos 92 DAE, no segundo. Houve correlação significativa apenas no segundo ensaio, entre a severidade da doença e o NDVI, aos 71 DAE. A resposta espectral do feijoeiro pode ser utilizada para a detecção da ocorrência do mofo-branco e, consequentemente, como ferramenta no manejo integrado. The objective of this work was to study the spectral response of bean plants infected by Sclerotinia sclerotiorum, the causal agent of white mold. Two experiments were conducted using a randomized block design with five treatments and four replications in the first trial and six treatments and four replications in the second. Measurements of canopy spectral reflectance of wavelengths between 400 and 850 nm were taken at 60, 71, 91 and 102 days after emergence (DAE) in the first trial and at 13, 27, 34, 56, 71 and 91 DAE in the second. Spectral data were transformed into vegetation indices: the normalized difference (NDVI), the green normalized difference (GNDVI) and the soil adjusted (SAVI). The white mold severity was visually assessed at 102 DAE in the first trial and at 92 DAE in the second. A significant correlation between disease severity and NDVI was found only at 71 DAE in the second trial. The bean crop spectral response can be used to detect white mold occurrence and, consequently, as an integrated management tool.

This study aimed to develop classifiers based on different combinations of spectral bands and vegetation indices from original, segmented and reflectance images in order to determine the levels of leaf nitrogen and chlorophyll in the bean, and to define the best time and best variables. A remote-sensing system was used, consisting of a helium balloon and two small-format digital cameras. Besides the individual spectral bands, four vegetation indices were tested: simple ratio, normalized difference, normalized difference in the green band, and modified-chlorophyll absorption. The classifiers proved to be efficient in determining levels of leaf nitrogen and chlorophyll. The best time for determining leaf N content was at 13 DAE (stage V4). The best classifiers for that time used as input variables two indices from segmented reflectance images, one index related to the canopy structure and the other related to chlorophyll, with a Kappa ranging from 0.26 to 0.31. The best time to discriminate leaf chlorophyll content was 21 DAE (stage V4). The best classifier used as input variables two original images, one in the red band and one in the blue with a Kappa of 0.47. Objetivou-se desenvolver classificadores com base em diferentes combinações de bandas e índices de vegetação espectrais de imagens originais, segmentadas e reflectâncias, para discriminação de teores de nitrogênio e clorofila foliares do feijoeiro, definindo a melhor época e as melhores variáveis. Foi utilizado um sistema de sensoriamento remoto constituído por um balão a gás hélio e duas câmeras digitais de pequeno formato. Além das bandas isoladamente, foram testados quatro índices de vegetação: da razão simples, da diferença normalizada, da diferença normalizada utilizando a banda do verde e o da absorção de clorofila modificado. Os classificadores demonstraram serem eficientes na discriminação de teores de nitrogênio e clorofila foliares. A melhor época para discriminar teor de nitrogênio foliar foi aos 13 DAE (estádio V4). Os melhores classificadores para esta época utilizaram como entrada dois índices em imagens reflectância segmentada, um índice relacionado com a estrutura do dossel e outro relacionado com a clorofila, com Kappa variando entre 0,26 a 0,31. Para discriminar teor de clorofila foliar, a melhor época foi aos 21 DAE (estádio V4). O melhor classificador utilizou como entrada duas imagens originais, uma da banda vermelha e outra da banda azul, com Kappa de 0,47.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A preocupação dos produtores de café na atualidade não se limita apenas a produtividade das lavouras, pois fatores que visam agregar valor ao produto final também estão sendo levados em consideração dentro do sistema de produção da cultura. O café é um dos poucos produtos agrícolas que tem seu valor acrescido significativamente com a melhoria da qualidade dos frutos. Dentre os diversos fatores que afetam a qualidade do café o estágio de maturação dos frutos tem sido o mais importante, dessa forma, a colheita dos frutos completamente maduros é essencial para se obter cafés com qualidade superior. Por tanto, em sistemas em que se visa a produção de cafés especiais, monitorar a maturação dos frutos de café nas plantas se torna indispensável. Atualmente, metodologias para o monitoramento da maturação dos frutos de café no campo ainda são escassas. O monitoramento da maturação é feito de forma destrutiva com colheitas de algumas plantas no talhão, que, muitas vezes não é representativo. Uma alternativa seria o uso de sensores remotos a bordo de aeronaves remotamente pilotadas (ARPs). As ARPs têm ganhado destaque nos últimos anos, pois, permitem a aquisição de imagens com elevada resolução espacial e resolução temporal ajustável as necessidades do usuário. No entanto, para a aquisição de informações espectrais confiáveis, questões como a calibração radiométrica das imagens devem ser tratadas com muita atenção. O método de calibração mais usado para imagens obtidas por ARPs é o método da linha empírica, este método usa alvos de reflectância conhecidas para ajustar modelos de calibração e assim transformar o número digital da imagem em reflectância. Contudo, um dos empasses para este método é o elevado custo dos alvos de reflectância comerciais. Neste caso, a alternativa seria a construção de alvos a partir de materiais alternativos. Dessa forma, esse trabalho teve como objetivos: (1) avaliar o uso de materiais de baixo custo e de fácil acesso para calibração de imagens multiespectrais obtidas por sensores acoplados a ARPs visando monitorar pequenas lavouras de café na região da Zona da Mata Mineira; (2) avaliar o potencial de um sensor multiespectral de baixo custo, montado em uma ARP, para monitorar o processo de maturação dos frutos de cafeeiro, em lavouras cultivadas na região montanhosa da Zona da Mata Mineira. Para atender o primeiro objetivo foram testados quatro diferentes materiais alternativos para a confecção dos alvos: madeira compensada pintados com tinta fosca; napa sintética cujo material base de construção é Polyvinyl chloride (PVC); Ethylene Vinyl Acetate (EVA) e painéis de lona de PVC. Foi determinada a vida útil de cada um dos materiais, assim como, o erro associado à calibração radiométrica. Em seguida, mapas de índices de vegetação de um talhão cultivado com café foram gerados com a finalidade de avaliar a diferença gerada pelo uso dos quatro materiais na confecção dos painéis de calibração. Os painéis feitos de madeira pintados com tinta fosca e os de madeira revestidos com napa, foram os que apresentaram menores erros no processo de calibração radiométrica, já os painéis de madeira revestido com lona de PVC foram os que resultaram em erros mais elevados de calibração. Os painéis construídos com EVA apresentaram baixa resistência ao uso, visto que sua vida útil foi inferior aos demais, já a madeira pintada foi o material mais resistente sendo assim o mais indicado para uso na calibração radiométrica de imagens multiespectrais. Já para atender o segundo objetivo, um experimento foi montado e cinco talhões distintos cultivados em café arábica foram avaliados. Durante o período de maturação do café quatro voos foram realizados para adquirir informações espectrais do dossel da cultura. Neste trabalho a câmera multiespectral Mapir Survey3W foi usada para adquirir imagens multiespectrais. Após a aquisição das imagens oito índices de vegetação foram calculados. A análise de componentes principais foi utilizada para inferir sobre a importância dos índices para monitorar a maturação do café. As imagens multiespectrais obtidas pelo sensor de baixo custo foram capazes de registrar as mudanças espectrais ocorridas nas plantas de café com o avanço da maturação na maioria dos talhões estudados, no entanto, observou-se que a produtividade e o volume de copa das plantas de café influenciaram no monitoramento da maturação do café. Palavras-chave: Sensoriamento remoto. Câmeras fotográficas. Cafeicultores. The concern of coffee producers today is not just limited to the productivity of crops since factors that aim to add value to the final product are also being taken into account within the production system. Coffee is one of the few agricultural products that has its value-added significantly by improving the quality of the fruits. Among several factors that affect coffee quality, the stage of fruit maturation has been the most important. Therefore, the harvesting of fully ripe fruits is essential to obtaining superior quality coffee. Thus, in production systems where the production of specialty coffees is aimed, monitoring the maturation of coffee fruits is essential. Currently, methodologies for monitoring the maturation of coffee fruits in the field are still scarce. The monitoring of fruit maturation is done in a destructive way with harvests of some plants in the field, which is often not representative. An alternative would be the use of remote sensors coupled on remotely piloted aircraft (RPAs). RPAs have gained great prominence in recent years, as they allow the acquisition of images with high spatio-temporal resolution adjustable to the user's needs. However, for the acquisition of reliable spectral information, issues such as radiometric calibration of images must be dealt with care. The most used calibration method for images obtained by RPAs is the empirical line method. This method uses known reflectance panels to adjust calibration models and, thus transforming the digital number of the image into reflectance. However, one of the drawbacks of this method is the high cost of commercial reflectance targets. In this case, the alternative would be to build calibration panels from alternative materials. Thus, this work was aimed at: (1) evaluating the use of low- cost and easily accessible materials for calibrating multispectral images obtained by sensors coupled on RPAs to monitor small coffee crops in the Zona da Mata Mineira region; and (2) to evaluate the potential of a low-cost multispectral sensor, coupled on a RPA to monitor the maturation process of coffee fruits, in coffee crops grown in the mountainous region of Zona da Mata Mineira. To meet the first objective, four different alternative materials were tested for making the panels: plywood painted with matte paint; synthetic Nappa whose base construction material is Polyvinyl chloride (PVC); Ethylene Vinyl Acetate (EVA) and PVC canvas panels. The evaluation consisted of determining the useful life of each material, as well as, the error associated with the radiometric calibration. Then, maps of vegetation indices from a coffee crop field were generated to evaluate the difference generated by the use of the four materials used in the manufacture of the calibration panels. Panels made of wood painted with matte paint and those coated with Nappa showed the lowest errors in the radiometric calibrations, whereas those panels coated with PVC canvas resulted in the highest calibration errors. Panels made of EVA showed low resistance to use, since its useful life was shorter than the others, whereas the wood panel painted with matte paint was the most resistant, thus being the most suitable for using in the radiometric calibration of multispectral images. To meet the second objective, an experiment was set up and five different fields grown with arabica coffee were evaluated. During the coffee fruit maturation period, four flights were made to acquire spectral information from the crop canopy. In this study, the Mapir Survey3W multispectral camera was used to acquire the multispectral images. After the acquisition of the images, eight vegetation indexes (VI) were calculated. Then, a principal component analysis was used to infer the importance of the VI to monitor coffee fruit maturation. The multispectral images obtained by the low-cost sensor were able to register the spectral changes that occurred in the coffee plants with the advance of maturation in most of the studied fields. However, it was observed that the productivity and the canopy volume of the coffee plants influenced maturation monitoring. Keywords: Remote sensing. Photo cameras. Coffee producers.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior O sistema de navegação global por satélites (GNSS) é a base para manejo localizado no campo de produção pois permitem o georreferenciamento dos dados coletados e a consequente geração de mapas pelos diferentes sistemas que compõem a Agricultura de Precisão. Existe uma demanda por sistemas de orientação de baixo custo para viabilizar a utilização desses sistemas na agricultura. Uma das formas de coletar dados para a agricultura de precisão é o sensoriamento remoto. O sensoriamento remoto é uma forma de aquisição de dados onde não existe contato entre o sensor e a substância a ser medida. As aplicações de sensoriamento remoto na agricultura baseiam-se na interação da radiação eletromagnética com o solo ou o material vegetal. Essa interação pode ser mensurada e analisada através dos chamados índices de vegetação. Os índices de vegetação são importantes parâmetros de sensoriamento remoto para monitoramento de ecossistemas e processos da superfície terrestre. No Capítulo 1 dessa dissertação, objetivou-se integrar um módulo GNSS de baixo custo à um computador de placa única utilizando o filtro de Kalman na obtenção dos dados de navegação. Para avaliar o sistema foram conduzidos um experimento estático e dois cinemáticos, com três repetições cada. No estático o erro médio foi de 3,25 m com raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) de 3,73 m. No primeiro experimento cinemático observou-se menor oscilação lateral dos dados na velocidade de 1,39 m s -1 . No segundo experimento cinemático o erro médio foi de 1,26 e 1,13 m, com RMSE de 1,45 e 1,27 m, para os dados antes e após a aplicação do filtro de Kalman, respectivamente. Concluiu-se que o sistema eliminou oscilações bruscas lateralmente, devido a erros aleatórios do sinal GNSS, mantendo um comportamento linear, podendo ser utilizado em determinadas aplicações agrícolas em que não seja necessária uma acurácia submétrica, como por exemplo amostragem de solo e monitoramento de produtividade. No Capítulo 2 dessa dissertação, foi desenvolvido um sistema sensor para aquisição de alguns índices de vegetação (NDVI, SR, WDRVI, SAVI, OSAVI). Esse sistema sensor foi construído utilizando a Beaglebone Black para processar os dados e fototransistores como elementos sensores. Foi realizada a calibração do sistema sensor proposto para ajustar seus valores aos de um espectroradiômetro e por último foi realizada a análise de desempenho dos índices de vegetação obtidos com o sistema sensor. Assim, nas condições analisadas, o sistema sensor proposto pode ser utilizado na determinação de todos os índices de vegetação abordados. Uma vez que seus índices apresentaram alta e significativa correlação com os índices do espectroradiômetro. The Global Navigation Satellite System (GNSS) is the basis for management located in the field of production because they allow the georeferencing of the data collected and the consequent generation of maps by the different systems that make up Precision Agriculture. There is a demand for low-cost guidance systems to enable the use of these systems in agriculture. One of the ways to collect data for precision agriculture is remote sensing. Remote sensing is a form of data acquisition where there is no contact between the sensor and the substance to be measured. Remote sensing applications in agriculture are based on the interaction of electromagnetic radiation with soil or vegetation. This interaction can be measured and analyzed through so-called vegetation indices. Vegetation indices are important remote sensing parameters for monitoring ecosystems and terrestrial surface processes. In Chapter 1 of this dissertation, the objective was to integrate a low-cost GNSS module into a single board computer using the Kalman filter to obtain navigation data. To evaluate the system were conducted a static experiment and two kinematics, with three replications each. In static, the mean error was 3.25 m with root mean square error (RMSE) of 3.73 m. In the first kinematic experiment, less lateral oscillation of the data was observed at a velocity of 1.39 m s -1 . In the second kinematic experiment the average error was 1.26 and 1.13 m, with RMSE of 1.45 and 1.27 m, for the data before and after the application of the Kalman filter, respectively. It was concluded that the system eliminated abrupt oscillations laterally due to random errors of the GNSS signal, maintaining a linear behavior and could be used in certain agricultural applications where sub-metric accuracy is not required, such as soil sampling and crop yield monitoring.

A agricultura brasileira enfrenta o grande desafio de disseminação de tecnologias e seus usos apropriados para continuar aumentando a produtividade e conservar recursos. Para melhorar a eficiência dos sistemas de produção agrícola, a agricultura de precisão pressupõe que os campos e as culturas não são uniformes. Assim é necessário avaliar as variabilidades espaciais e temporais dos fatores de produção para otimizar a dosagem de insumos visando o retorno financeiro. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi explorar a utilização de imagens orbitais de média resolução para estimar a variabilidade espacial da produtividade de soja, delimitando zonas de manejo utilizando índices de vegetação provenientes de imagens orbitais e mapas de produtividade. A área de estudo possui área de 95 hectares e está localizada em uma fazenda situada no município de Iepê no estado de São Paulo. Foram utilizados dados de produtividade adquiridos de monitores instalados em duas máquinas colhedoras. Os dados são referentes as safras de 2015/2016 e 2016/2017 do cultivo de soja. Foi estabelecido um procedimento para filtragem dos dados de produtividade que consiste em três etapas: a primeira é a remoção de dados com valores fora da realidade utilizando limiares de produtividade de soja. A segunda etapa é a remoção de dados discrepantes globais, que foram identificados utilizando os limiares de 2,5 desvio padrão ± média. Os pontos localizados fora destes limiares foram submetidos a um filtro local e removidos quando diferiram em 25% da média dos vizinhos. Na terceira etapa foi implementado o índice de Moran para remoção dos discrepantes locais. O processamento dos dados permitiu a remoção de discrepantes elevando a qualidade dos mapas de produtividade, removendo um percentual de pontos 5,9% e 6,8% do conjunto de dados de cada safra. Os dados de produtividade filtrados foram interpolados pelo método de krigagem por blocos utilizando variogramas locais. Os mapas de produtividade obtidos da interpolação foram utilizados nas análises de correlação entre seis índices de vegetação e também foram utilizados para delinear zonas de manejo. As imagens orbitais foram adquiridas em duas datas para cada safra, e assim foram gerados índices de vegetação. A correlação espacial dos índices de vegetação foi obtida com o índice de Moran bivariado. Para isso, foram retiradas 30 amostras de 50 pontos aleatórios, com o objetivo de evitar interpretação errônea do p- valor. Foram utilizados os índices de vegetação com correlação espacial significativa com a produtividade, assim permitindo agregar informações para delineamento de zonas de manejo. As zonas de manejo delineadas foram comparadas com as zonas de manejo obtidas de mapas de produtividade utilizando o índice Kappa. Os índices de vegetação estudados foram capazes de inferir as diferenças na variabilidade da soja, e assim podem ser utilizados para delinear zonas de manejo. Classes de manejo delineadas com o NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) apresentaram valores similares de Kappa aos obtidos pela combinação de índices. No entanto, é provável que a saturação do NDVI afete os resultados obtidos pelo índice no meio do ciclo do cultivo. Imagens orbitais de média resolução espacial podem ser utilizadas para detectar a variabilidade do cultivo de soja. A utilização de índices de ambas as datas, tende a apresentar valores do índice Kappa similares aos maiores valores observados em datas individualmente. Sendo uma fonte de informações de boa qualidade e baixo custo. Este estudo demonstrou que o grau de concordância com a variabilidade captada pelos mapas de produtividade varia de 5% a 67% dependendo do número de zonas delineadas. Os índices de vegetação MSR e GCVI obtidos no meio do ciclo da cultura foram significativos apenas em uma safra. Já os índices obtidos próximos a colheita, apenas o SIWSI apresentou correlação significativa para as duas safras analisadas. Este estudo demonstrou que o grau de concordância com a variabilidade captada pelos mapas de produtividade variou de 5% a 67% dependendo do número de zonas delineadas. Os maiores valores de Kappa foram observados quando a área foi delineada em até três zonas. Brazilian agriculture faces the great challenge of disseminating technologies and their appropriate uses to continue to increase productivity and conserve resources. To improve the efficiency of agricultural production systems, precision agriculture assumes that fields and crops are not uniform. Thus, it is necessary to evaluate the spatial and temporal variability of the factors of production to optimize the input dosage aiming financial returns. The objective of this work was to develop a low cost system for the delimitation of management zones using yield maps and vegetation indices from orbital images. The study area covers an area of 95 hectares and is located at a farm situated in the municipality of Iepê in the state of São Paulo. Yield data acquired from monitor installed on a combine harvester were used. Data refer to the 2015/2016 and 2016/2017 soybean crop seasons. A filtering procedure has been established that consists of three steps: the first step is the removal of data with values out of reality using soybean yield thresholds. The second step is the removal of global discrepant data, which were identified using the mean ± 2.5 standard deviation thresholds. The points located from these thresholds were submitted to a local filter and removed when they differed by 25% from the median of the neighbors. In the third step Moran index was implemented to remove the local discrepancies. The processing allowed the removal of discrepant data improving the quality of the yield maps, the percentage of removed points were 5.9% and 6.8% of the data set of each crop season. The filtered yield data were interpolated by the block kriging method using local variograms. The yield maps obtained from the interpolation were used in the spatial correlation analysis between vegetation indexes and were also used to delineate management zones. The orbital images were acquired in two dates for each crop season, and thus vegetation indices were generated. Spatial correlation of vegetation indices was obtained with the bivariate Moran index. For this, 30 samples of 50 random points were taken, in order to avoid erroneous interpretation of the p-value. Vegetation indexes were used with significant spatial correlation with yield, thus allowing the addition of information for delineating of management areas. The delineated management zones were compared to the management zones obtained from yield maps using the Kappa index. The vegetation indices studied were able to infer the differences in soybean variability, and thus can be used to delineate management areas. Management classes delineated with the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) showed similar values of Kappa to those obtained by the index combination. However, saturation of NDVI is likely to affect the results obtained by the index in the middle of the crop cycle. Orbital images of medium spatial resolution can be used to detect the variability of the soybean crop. The use of indices from both dates tends to present Kappa index values similar to the higher values observed on individual dates. Orbital images are a source of quality and low cost information. The vegetation indexes MSR and GCVI obtained in the middle of the crop cycle were significant only in one crop. The indexes obtained near the harvest date, only the SIWSI showed a significant correlation for the two crop seasons analyzed. This study demonstrated that the degree of agreement with the variability captured by the productivity maps ranged from 5% to 67% depending on the number of delineated areas. The highest kappa values were observed when the area was delineated in up to three zones.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico O presente trabalho pretende testar a hipótese de que é possível detectar precocemente doenças fúngicas em feijoeiro, utilizando reflectâncias foliares. Para isso, foram feitas análises diárias do comportamento espectral de folhas infectadas com os fungos Colletotrichum lindemuthianum ou Fusarium oxysporum f. sp. phaseoli, causadores da antracnose e murcha-de-fusário, respectivamente, construção de classificadores baseados em redes neurais artificiais para detecção de folhas infectadas, teste de modelos existentes (índices de vegetação) e seleção de comprimentos de onda mais representativos para a detecção das folhas infectadas e nível de conídios por mililitros, utilizando análise por componentes principais. Foram implantados dois experimentos em casa de vegetação. Os dois experimentos (um de antracnose e um de murcha-de-fusário) foram instalados em casa de vegetação, em Viçosa, Minas Gerais. As cultivares de feijão foram Rudá (carioca), RBS Supremo (preto) e Vermelhinho (vermelho). Nestes experimentos, as concentrações de conídios/mL foram: para a antracnose [zero (controle), 1,2 x 10 4 (baixa), 1,2 x 10 5 (média) e 1,2 x 10 6 (alta) conídios/mL]; e para a murcha-de-fusário [zero (controle), 1,0 x 10 4 (baixa), 1,0 x 10 5 (média) e 1,0 x 10 6 (alta) conídios/mL]. O delineamento experimental foi o inteiramente casualizado (DIC), com seis repetições para cada doença. Cada experimento foi repetido duas vezes. Medidas de reflectância hiperespectral foram obtidas por espectrorradiômetro com resolução de 1nm. A faixa útil de leitura utilizada foi entre 400 e 900 nm. Para as medidas das reflectâncias foliares utilizou-se uma sonda de contato, que possui uma lâmpada de halogênio integrada de 100 W, que foi ligada 90 minutos antes de cada coleta de dados para sua estabilização. A calibração do espectrorradiômetro utilizando a referência do branco, com placa de Spectralon, foi feita no início de cada coleta de dados e depois a intervalos regulares de 15 minutos. O tempo de medida de cada leitura foi ajustado para 544 ms, sendo que cada coleta de reflectância, em cada folha, foi a média de 10 leituras efetuadas pelo espectrorradiômetro. As severidades da antracnose e da murcha-de-fusário foram avaliadas, diariamente, por interpretação visual por pesquisador experimentado nesta atividade. Dos dados de reflectância foram retiradas cinco bandas espectrais: azul (440 – 510 nm), verde (520 – 590 nm), vermelho (630 – 685 nm), red edge (690 – 730 nm) e infravermelho próximo (760 – 850 nm). Análise por componentes principais foi aplicada aos dados dessas cinco bandas para uma redução da dimensão dos dados originais, com o primeiro componente principal de cada banda espectral foram gerados os valores dos escores, que serviram como vetores de entrada da rede neural artificial. A acurácia da classificação foi feita pelo índice Kappa. A discriminação das folhas infectadas e sadias obteve índice Kappa de 0,36 a 0,53 e exatidão global de 81,3% a 85,4%, um dia após a inoculação do fungo C. lindemuthianum e três dias antes dos primeiros sintomas da doença tornarem-se visíveis. Medidas de reflectâncias e índices de vegetação provenientes de reflectâncias hiper e multiespectrais foliares foram utilizados nos dois experimentos. Os índices de vegetação utilizados foram NDVI, DVI, GNDVI, MCARI, RDVI e TCARI. O classificador mais eficiente utilizou o índice DVI multiespectral como variável de entrada e dois neurônios na camada escondida. Esse classificador obteve coeficiente Kappa de 0,32 e exatidão global de 79,3%. O classificador detectou a antracnose três dias antes que os primeiros sintomas característicos se tornassem visíveis. Os resultados indicaram que o uso de dados hiperespectrais não apresentou melhora significativa na classificação, quando comparado com dados multiespectrais. O classificador não detectou folhas infectadas com o fungo F. oxysporum f. sp. phaseoli precocemente. O classificador se mostrou eficiente na discriminação, depois que os primeiros sintomas se tornaram visíveis. O classificador obteve coeficiente Kappa de 0,21 na classificação um dia após o surgimento dos primeiros sintomas característicos da doença. Os resultados nos dois experimentos indicaram que as mudanças nas respostas espectrais, relacionados com cada doença, são dependentes do comprimento de onda. O método de seleção de variáveis baseado em análise por componentes principais e os índices de vegetação com base em medidas hiperespectrais apresentaram melhor desempenho. A região espectral do red edge apresentou os comprimentos de onda que melhor discriminaram folhas infectadas para ambas as doenças. Os resultados das combinações dos índices DVI com GNDVI, MCARI ou TCARI mostraram maior sensibilidade na detecção de folhas infectadas e níveis de severidade para as duas doenças. This paper aims to test the hypothesis that it is possible to detect early fungal diseases in bean plants using leaf reflectance. We made daily analysis of the spectral behavior of the leaves infected with Colletotrichum lindemuthianum or fungi Fusarium oxysporum f. sp. phaseoli, causing anthracnose and fusarium wilt, respectively, construction of a classifier based on artificial neural networks for the detection of infected leaves, test existing models (Vegetation Index) and selecting the most representative wavelengths for the detection of infected leaves and severity level using principal component analysis. Two experiments were implanted in a greenhouse. The two experiments (one of anthracnose and a wilt fusarium) were installed in a greenhouse, located on the premises of the Agricultural Research Corporation of Minas Gerais - EPAMIG, Regional Unit Epamig Zona da Mata (UREZM) and on the premises of the Federal University of Viçosa (UFV), in Viçosa, Minas Gerais. The bean cultivars used in both experiments were Rudá (carioca trade group), RBS Supremo (black trade group) and Vermelhinho (red trade group). In these experiments, th three concentrations of conidia/mL were to anthracnose [zero (control), 1.2 x 10 4 (low), 1.2 x 10 5 (medium) and 1.2 x 10 6 (high) conidia/mL]; and for Fusarium wilt [zero (control), 1.0 x 10 4 (low), 1.0 x 10 5 (medium) and 1.0 x 10 6 (high) conidia / mL]. The experimental design was completely randomized (DIC), with four treatments and six repetitions for each disease. Each experiment was repeated twice. Hyperspectral reflectance measurements were obtained by spectroradiometer with a resolution of 1 nm. Useful range of used reading was between 400 and 900 nm. For reflectance measurements of leaf used a contact probe, which features an integrated halogen lamp of 100 W, which was connected 90 minutes before each data collection for stabilization. The calibration of the spectroradiometer using the white reference plate with Spectralon, was taken at the beginning of each data collection and later at regular intervals of 15 minutes. The measuring time for each reading was set to 544 ms, and each collection reflectance in each leaf was the average of 10 readings performed by the spectroradiometer. The severities of anthracnose and fusarium wilt were evaluated, daily, for visual interpretation by researcher experienced in this activity. From the reflectance data were taken five spectral bands: blue (440 - 510 nm), green (520 - 590 nm), red (630 - 685 nm), red edge (690 - 730 nm) and near infrared (760 - 850 nm). Principal component analysis was applied to the data of these five bands for a reduction in the size of the original data, with the first principal component of each spectral band were generated the score values, which served as input vectors of artificial neural network. The classification accuracy was taken by Kappa index. The discrimination of infected and healthy leaves obtained Kappa index 0.36 to 0.53 and overall accuracy of 81.3% to 85.4%, a day after the inoculation of the fungus C. lindemuthianum and three days before the first symptoms of disease become visible. Reflectance measurements and vegetation indices from hyper and multispectral reflectance leaf were used in both experiments. Vegetation indices used were NDVI, DVI, GNDVI, MCARI, RDVI and TCARI. The most efficient classifier used the DVI multispectral index as input variable and two neurons in the hidden layer. This classifier obtained Kappa coefficient of 0.32 and overall accuracy of 79.3%. The classifier detected anthracnose three days before the first characteristic symptoms become visible, for the three cultivars. The results indicated that the use of hyperspectral data showed no significant improvement in ranking when compared with multispectral data. The classifier does not detect the leave infected with the fungus F. oxysporum f. sp. phaseoli early. The classifier was efficient in discrimination after the first symptoms become visible. The classifier obtained Kappa coefficient value of 0.21 in the classification one day after the appearance of the first symptoms characteristic of the disease. The results of the two experiments indicated that the changes in spectral responses, associated with each disease, are dependent on the wavelength. The variable selection method based on principal component analysis and vegetation indices based on hyperspectral measurements showed better performance. The spectral region of red edge presented wavelengths that best discriminated infected leaves of both diseases. The results of the combinations of the indices DVI with DVI, MARI or TCARI showed greater sensitivity in detecting infected leaves and severity levels for the two diseases.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior The global energy scenario has pointed out the importance of renewable sources. Therefore, bioenergy crops have been increasingly investigated. In BraziL macaw palm has been highlighted by high productivity and adaptability. It is known that genetic Variability, morphology and environmental factors directly affect crop yield. Understanding the interaction of these Variables With the growing environment can optimize the exploration. The macaW palm shows slow initial growth and morphological characteristics that are difñcult to be measured, such as plant size, the area occupied by the canopy, among others. In this sense, studies about crop development using remote sensing techniques could assist the understanding of crop's physiology. The aim of this study Was to detect morphological and phenological correspondence of macaW With physico-chemical characteristics of the soil and the chemical composition of plants, using remote sensing and digital images analysis. The development characterization of macaW palm Was performed using plants of, one, two and four years old, belonging to the germplasm bank of Federal University of Viçosa. In this study Were used for each age, ñve families (p1ants from the same origin) containing three to ñve plants. It Was used physico-chemical analysis of soil, foliar analysis and determination of morphological changes, to investigate the relationships at three different ages. All assessments Were performed at three different times - Time 0 (start), Time 5 (after ñve months) and Time 9 (nine months). The correspondence among morphology and the ñrst yield Was evaluated at the end of study. It Was used Pearson's correlation for the results analysis. The results for the occupied plant canopy area Were used to characterize the growth proñle in different age groups in the adaptive period of crop. Plants of one to four years of age showed more speciñc relations With chemical soil characteristics on the plant canopy development than those of tWO years. The results indicated that macaW palm showed sensitivity to the density of the soil to plants only in the initial stage of development (one year-old); the development of plant canopy over the age of four years Was strongly inñuenced by macro-elements K and P and the micro-elements Mn and Zn; plant age inñuences the chemical composition of the sheet; plants older than four years had lower levels of P and K in the leaves; the content of P in leafs does not present an inñuence pattern on the plants development at the age of four years. It Was also observed that the adjustment period (age close to one year) is not suitable to perform agronomic's inferences and the morfological Variables height and canopy area are strongly correlated With the macaW palm's age. The morphological differentiation of macaw's canopy tended to decrease after the onset of fruiting, pointing to the genetic Variability and phenological stage as factors that directly affect the correlations between morphological Variables and the crop yield. O cenário energético mundial tem apontado a importância de fontes renováveis. Portanto, as culturas bioenergéticas têm sido cada Vez mais investigadas. A crescente demanda no cenário mundial por fontes de energia renovável Vêm fazendo com que as culturas bioenergéticas sejam cada Vez mais investigadas. No Brasil, a macaúba tem se destacado pela elevada produtividade e adaptabilidade no território. Sabe-se que, a Variabilidade genética, a morfologia e os fatores ambientais interferem diretamente na produtividade das culturas. Conhecer a interação dessas Variáveis com o ambiente de cultivo pode melhorar a eficiência da exploração. A macaúba apresenta desenvolvimento inicial lento e características morfológicas difíceis de serem mensuradas, como porte da planta, a área ocupada pelo dossel, e outras. Nesse sentido, estudos acerca do desenvolvimento da cultura utilizando técnicas de sensoriamento remoto poderia contribuir para melhorar o entendimento da fasiologia da cultura. O objetivo deste trabalho foi detectar correspondências morfológicas e fenológicas da macaúba com as características físico-químicas do solo e com a composição química das plantas, utilizando o sensoriamento remoto e análises de imagens digitais. A caracterização do desenvolvimento foi realizada utilizando plantas com um, dois e quatro anos de idade, pertencentes ao banco de germoplasma de macaúba da Universidade Federal de Viçosa. Os estudos utilizaram para cada idade, cinco famílias (p1antas de mesma origem) contendo de três a cinco indivíduos. Por meio de análises físico-químicas do solo, de análises foliares e da determinação das Variações morfológicas, investigaram-se as relações em três diferentes idades. Todas as avaliações foram realizadas em três épocas distintas - Tempo 0 (início), Tempo 5 (após cinco meses) e Tempo 9 (após nove meses). Ao final do estudo avaliou-se a correspondência morfológica da cultura com a primeira produção de frutos. Utilizou-se a correlação linear de Pearson para a análise dos resultados. Os resultados relativos à área ocupada pelo dossel das plantas permitiram caracterizar o perfil de crescimento em diferentes idades, em especial o período adaptativo da cultura. Plantas com um e quatro anos de idade apresentaram relações mais específicas com as características químicas do solo sobre o desenvolvimento em dossel que plantas de dois anos. Os resultados indicaram que a macaúba apresentou sensibilidade à densidade do solo apenas para plantas em estádio inicial de desenvolvimento (um ano de idade); o desenvolvimento do dossel das plantas com idade acima de quatro anos foi fortemente influenciado pelos macroelementos K e P e pelos microelementos Mn e Zn; a idade das plantas influenciou a composição química das folhas; plantas com idade superior a quatro anos apresentaram menores teores de P e K nas folhas; o teor de P foliar não apresentou um padrão de influência sobre o desenvolvimento de plantas com idade superior a quatro anos. Observou-se também que o período de adaptação da macaúba (idade próxima a um ano) não foi adequado para realizar inferências agronômicas e que as Variáveis alométricas - altura e área ocupada pelo dossel foram fortemente correlacionadas com a idade da macaúba. A diferenciação morfológica do dossel da macaúba tendeu a reduzir após o início da frutiñcação apontando a Variabilidade genética bem como o estádio fenológico como fatores que interferiram diretamente nas correlações entre Variáveis morfológicas e a produção da cultura.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico This study was conducted with the aim of using remote sensing techniques to detect fungal diseases of common bean: white mold and angular leaf spot. Four experiments were conducted with different doses of fungicides to favor the occurrence of different levels of disease severity. In the four experiments were used a randomized complete block design with different replicates and treatments (fungicides and different doses plus the control). In Experiment 1 and 4 was used the cultivar Madrepérola ; in Experiment 2, the cultivar BRSMG Majestoso ; and in Experiment 3, the Ouro Vermelho cultivar. For measurements of the spectral reflectance factors, it was used a system of dual-fiber, with two spectroradiometers, obtaining data at wavelengths between 400 nm to 850 nm, covering the visible and near infrared bands. Images were acquired of the bean canopy at 3.0 m height on the centerlines of the plot. It was used an imaging system consists of two cameras (one color and one monochrome), they grabbed two images simultaneously of the same scene. In the monochrome camera was attached an optical filter that blocks the visible spectral range for near-infrared (NIR) image acquisition. Thus it was covered the four interested bands: R, G and B with one of the cameras and NIR with the other. In Experiments 2, 3 and 4 digital numeric value images were converted to reflectance values images based on three calibration equations (one for each spectral band of interest: green, red, and near-infrared). It was tested a method for radiometric calibration of the digital numeric values of the images using panels with different gray levels. Estimates of chlorophyll content and leaf area index (LAI) in each plot were measured indirectly by using a portable chlorophyll meter SPAD and a ceptometer, respectively, both measured simultaneously with the reflectance factor acquisition and the images. Graphics were generated with the spectroradiometer values: mean canopy reflectance versus wavelength for each treatment and on each time of data collection, in order to display the spectral progress of disease severity. The values of reflectance factors were used to calculate vegetation indices: NDVI, GNDVI, SAVI, OSAVI, and MCARI1 MCARI2. It was performed a correlation analysis of vegetation indices with disease severity and yield for each date. It also was performed a correlation analysis of SPAD values and LAI with disease severity and yield. The remote sensing techniques can be used for detection of white mold and angular leaf spot in common bean. It was possible to study the spectral behavior of the common bean crop with severity different levels of white mold and angular leaf spot. Assuming a significance level of 10% at 71 DAE, the four experiments found a significant correlation with NDVI and severity of disease. The tested method of radiometric calibration was done, but it was not possible to discriminate between the calibrated and no calibrated image. The results of the correlations between vegetation indices and grain yield are also promising, because in experiments 1 and 2, at 71 DAE, significant correlation was found between the GNDVI and bean yield, and, at 91 DAE, all indices had significant correlation with yield. Este trabalho foi realizado com o objetivo de utilizar técnicas de sensoriamento remoto para detectar as doenças fúngicas do feijoeiro: mofo-branco e mancha-angular. Foram conduzidos quatro experimentos com diferentes doses de fungicidas para propiciar a ocorrência de diferentes níveis de severidade das doenças. Nos quatro experimentos foi utilizado o delineamento em blocos casualisados, com repetições e tratamentos diferentes (diferentes fungicidas e doses diferentes mais a testemunha). No Experimento 1 e 4 foi utilizada a cultivar Madrepérola; no Experimento 2, a cultivar BRSMG Majestoso; e, no Experimento 3, a cultivar Ouro Vermelho. Para as medidas dos fatores de reflectância espectral, foi utilizado um sistema dual-fiber , com dois espectrorradiômetros, obtendo dados nos comprimentos de onda compreendidos entre 400 nm a 850 nm, abrangendo a região do visível e infravermelho próximo. Foram adquiridas imagens do dossel do feijoeiro a uma altura de 3,0 m, sobre as linhas centrais da parcela. Nos Experimentos foi utilizado um sistema de aquisição de imagens composto por duas câmeras (uma colorida e uma monocromática), que capturavam duas imagens, simultaneamente, da mesma cena. Na câmera monocromática foi acoplado um filtro óptico que bloqueava a faixa do espectro visível, sensibilizando o sensor da câmera na faixa do infravermelho próximo (IVP), sendo possível assim, abranger as quatro bandas de interesse: R, G e B com uma das câmeras e IVP com a outra. Nos Experimentos 2, 3 e 4 as imagens foram convertidas em imagens de reflectância baseadas em três equações de calibração (uma para cada banda espectral de interesse: verde, vermelha, e infravermelha próxima). Foi testado um método de calibração dos valores numéricos dos pixels das imagens utilizando painéis com diferentes níveis de cinza. Estimativas do teor de clorofila foliar e do índice de área foliar (IAF) foram obtidas em cada parcela de forma indireta, utilizando-se um medidor portátil de clorofila SPAD e um ceptômetro, respectivamente, ambos mensurados simultaneamente à aquisição de medidas dos fatores de reflectância espectral e às imagens. Foram gerados gráficos com valores do espectrorradiômetro: comprimento de onda versus reflectância média do dossel para cada tratamento e em cada data de coleta de dados, com a finalidade de visualização do comportamento espectral do progresso da severidade das doenças. Com os valores dos fatores de reflectâncias, foram calculados os índices de vegetação: NDVI, GNDVI, SAVI, OSAVI, MCARI1 e MCARI2. Foi realizada uma análise de correlação entre os índices de vegetação, para cada época de coleta de dados, com a severidade de doença e a produtividade do feijoeiro. Também foi realizada uma análise de correlação dos valores de SPAD e o índice de área foliar com a severidade da doença e a produtividade do feijoeiro. Analisando os resultados obtidos é possível concluir que técnicas de sensoriamento remoto podem ser utilizadas para detecção de mofo-branco e mancha-angular no feijoeiro. Foi possível estudar o comportamento espectral da cultura do feijoeiro com diferentes níveis de severidade de mofo-branco e de mancha-angular. Considerando um nível de significância de 10%, aos 71 DAE, nos quatro experimentos foi encontrada correlação significativa com NDVI e a severidade das doenças. O teste de um método de calibração radiométrica foi feito, mas não foi possível uma distinção entre a imagem calibrada e a imagem não calibrada. Os resultados das correlações entre os índices de vegetação e produtividade do feijoeiro também são promissores, pois nos experimentos 1 e 2, aos 71 DAE, foi encontrada correlação significativa entre o GNDVI e a produtividade do feijoeiro e aos 91 DAE, todos os índices obtiveram correlação significativa com a produtividade.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico The value of the coffee is set depending on their quality and this is dependent on the characteristics of where this is produced. The differentiation of coffee through the notion of terroir to determine potential areas for the production of specialty coffees and coffee characterize the type characteristic of these areas, exploring its potential. The study of terroirs is related to the understanding of a small territory, in which different local factors provide different qualities of products. The aim of this study was to characterize and define terroirs production of coffee plantations in the municipality of Araponga - MG, define the influence of climatic variables, soil and topography on the terroirs and quality, and use an artificial vision system for estimating quality of the drink. Data were collected at four farms in the municipality of Araponga - MG, which were chosen considering the significant differences between them, especially in respect of the same altitude. Samples were collected from cherry fruit in each of the plots of each crop, which were used to determine the overall quality of coffee and their sensory characteristics. These fruits were measured the total soluble solids (º Brix) using a portable refractometer, the spectral behavior using a spectroradiometer with artificial lighting and the colorimetric characteristics through images taken with digital cameras. The influence of climate on the terroirs and the quality of coffee was evaluated as a function of relative humidity, temperature, solar radiation and average number of hours of light. The soil of terroirs was characterized based on their physical attributes and textural about their training and material. The coffee quality was evaluated by analyzing their physical and sensory analysis, according to the rules of national and international competitions of the Specialty Coffee Association of America (SCAA). The definition of the terroirs of coffee production was made from the notes of the global coffee farms as well as its peculiar characteristics. The farm's cap stood out over others based on the average overall quality and also the average values of sweetness and flavor of coffee. The Araponga District - MG has more of a terroir of coffee production is characterized by two different extracts of altitude and exercise influence on the natural quality of coffee harvested, making them distinguishable. The coffee quality is dependent on the terroir, and this, in turn, altitude, position and characteristics of the crop microclimate. The overall quality of coffee has significant correlation with the values of R band and reflectance of fruits. ° Brix values showed no significant correlation with the quality of coffee. You can use the values of R band and reflectance in the band of red cherry fruit to the estimation of overall quality of coffee, and feasible to adopt a simplified system for image acquisition. O café é um produto que tem seu valor estipulado em função da sua qualidade e esta é dependente das características do local onde esse é produzido. A diferenciação dos cafés através da noção de terroir permite determinar áreas potenciais para a produção de cafés especiais e caracterizar o tipo de café característico dessas áreas, explorando suas potencialidades. O estudo dos terroirs está relacionado à compreensão de um território comumente pequeno, em que diferentes fatores locais conferem qualidades distintas aos produtos. O objetivo desse trabalho foi caracterizar e delimitar terroirs de produção de café de lavouras no município de Araponga MG, definir a influência de variáveis climáticas, de solo e da topografia sobre os terroirs e a qualidade, e utilizar um sistema de visão artificial para estimar a qualidade da bebida. Os dados foram coletados em quatro lavouras do município de Araponga MG, as quais foram escolhidas considerando as diferenças significativas entre si, principalmente no que diz respeito a altitude das mesmas. Foram coletadas amostras de frutos cereja em cada um dos talhões de cada lavoura, as quais foram utilizadas para determinar a qualidade global do café e suas características sensoriais peculiares. Desses frutos mediram-se o teor de sólidos solúveis (º Brix) com auxílio de um refratômetro portátil, o comportamento espectral utilizando um espectroradiômetro com iluminação artificial e as características colorimétricas através de imagens digitais obtidas com câmeras fotográficas. A influência do clima sobre os terroirs e sobre a qualidade do café foi avaliada em função da umidade relativa do ar, temperatura, radiação solar e número médio de horas de luz. O solo dos terroirs foi caracterizado com base em seus atributos físicos texturais e quanto à sua formação e material de origem. A qualidade do café foi avaliada por meio da análise de suas características físicas e pela análise sensorial, segundo as regras de competições nacionais e internacionais da Associação Americana de Cafés Especiais (SCAA). A definição dos terroirs de produção de café foi feita à partir das notas globais dos cafés das fazendas e também de suas características peculiares. A fazenda do Boné se destacou em relação às demais com base na qualidade global média e também nos valores médios de doçura e sabor dos cafés. O município de Araponga MG possui mais de um terroir de produção de café caracterizado por dois distintos extratos de altitude e que exercem influencia singular sobre a qualidade dos cafés colhidos, tornando-os diferenciáveis. A qualidade do café é dependente do terroir, e este, por sua vez, da altitude, da posição da lavoura e das características microclimáticas. A qualidade global do café apresenta correlação significativa com os valores de Banda R e reflectância dos frutos. Os valores de º Brix não apresentaram correlação significativa com a qualidade do café. É possível utilizar os valores de Banda R e de reflectância na banda do vermelho dos frutos cereja para a estimativa dos valores de qualidade global do café, sendo viável a adoção de um sistema simplificado para aquisição das imagens.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico The search for sustainable agriculture, with production of food at competitive cost and less impact to the environment, has led many producers to adopt techniques related to precision agriculture. The use of methods that provides rapid diagnosis of the nutritional status of plants is a need for a recommendation for optimal fertilization. The main objective of this work was to evaluate, under field conditions, the spectral response of bean canopy subjected to different nitrogen rates. Two experiments were conducted where data were obtained from the randomized block design with three replicates, distributed in a factorial 5 x 6. The treatments consisted of five nitrogen (N) rates applied at planting and six N rates applied as sidedress using urea-based fertilizers. For each experiment, there were seven measurements using a spectrometer. Parallel to the radiometric data, in each parcel readings were made using a portable chlorophyll meter (SPAD). For the same leaves used for the determination of SPAD values, the levels of leaf nitrogen were determined. The yield and yield components of number of pods per plant, number of grains per pod and one hundred grain mass were determined. From the radiometric data were calculated average values of reflectance and generated vegetation indices. The experiments were divided into two stages, before and after sidedressing nitrogen. Before the sidedressing for each date, the regression analysis was made between the N rates applied at planting and the SPAD values, leaf nitrogen and vegetation indices. To visualize the spectral reflectance of the bean canopy, average spectral response graphics were generated for each N rates applied. The quantity of relationship between variables leaf nitrogen, SPAD values and average values of vegetation indices was evaluated by correlation analysis. After sidedressing, the existence of a functional relationship between of N rates applied before and after sidedressing and the SPAD values, leaf nitrogen, vegetation indices, yield beans and your components, were made by regression analysis. The evaluation of the relationship between the group of vegetation indices and yield beans and your components was made by canonical correlation analysis. Studies conducted before sidedressing have concluded that the use of SPAD values and leaf nitrogen may be used to evaluate the rates of nitrogen fertilizer if the soil is of low natural fertility. Variations in the amount of biomass of the canopy changed the spectral response of the bean. The vegetation indices WDRVI and SAVI were more efficient in identifying the functional relationship between N rates applied at planting and the average vegetation indices, when compared with the index NDVI. The vegetation indices studied showed no significant correlation with the values of leaf nitrogen. Only for the soil is of low natural fertility, after sidedressing the use of SPAD values, leaf nitrogen and vegetation indices could discriminate N rates applied at planting and sidedressing. For that soil, the N rates applied at planting and sidedressing increased significantly the yield, the number of pods per plant and the number of grains per pod. Through analysis of canonical correlation was identified that for the soil is of high fertility, the groups the average values vegetation indices and the group bean yield components were independent. For the soil is of low natural fertility, the groups considered were not independent. A busca por uma agricultura sustentável, com produção de alimentos a custos competitivos e menor impacto ao meio ambiente, vem levando vários produtores a adotarem técnicas relacionadas à agricultura de precisão. Assim, o uso de métodos que propiciam a rápida diagnose do estado nutricional das plantas é uma necessidade para uma recomendação de adubação otimizada. O principal objetivo deste trabalho foi avaliar, em condições de campo, a resposta espectral do feijoeiro submetido a diferentes doses de nitrogênio. Foram conduzidos dois experimentos (safras seca e inverno de 2007) onde os dados foram obtidos do delineamento em blocos casualizados, com três repetições, distribuídos em esquema fatorial 5 x 6. Os tratamentos foram constituídos por cinco doses de nitrogênio (N) aplicadas na semeadura e seis doses de N aplicadas em cobertura, na forma de uréia. Para cada experimento, foram realizadas sete campanhas radiométricas com uso de espectroradiômetros. Em cada parcela, paralelamente aos dados radiométricos, foram feitas leituras com uso de um clorofilômetro portátil (SPAD). Das mesmas folhas utilizadas para as leituras dos valores SPAD foram determinados os teores de nitrogênio foliar (NF). Foram determinados, também, a produtividade e seus componentes de rendimento número de vagens por planta (NVP), número de grãos por vagem (NGV) e massa de cem grãos (MCG). A partir dos dados radiométricos foram calculados os valores médios de reflectância e extraídos os índices de vegetação. Os experimentos foram divididos em duas etapas, antes e após da adubação em cobertura. Antes da adubação em cobertura, para cada época, foram feitas análises de regressão entre as doses de N aplicadas na semeadura e os valores SPAD, NF e índices de vegetação. Para visualização do comportamento espectral do dossel do feijoeiro, foram gerados, para cada dose aplicada, gráficos médios da resposta espectral. O grau de relacionamento entre as variáveis NF, valores SPAD e valores médios de índices de vegetação, foi avaliado por meio de análise de correlação. Após à adubação em cobertura, a existência de uma relação funcional entre as doses de N aplicadas na semeadura e em cobertura e os valores SPAD, NF, índices de vegetação, produtividade e componentes de rendimento do feijoeiro, foram feitas por meio de análises de regressão. A avaliação da relação entre o grupo índices de vegetação e componentes de rendimento do feijoeiro foi feita por meio de análise de correlação canônica. Os estudos conduzidos antes da adubação em cobertura permitiram concluir que o clorofilômetro portátil SPAD 502 e a análise do teor de nitrogênio foliar podem ser utilizados para avaliação dos níveis de adubação nitrogenada desde que o solo seja de baixa fertilidade natural. As variações na quantidade de biomassa do dossel alteraram a resposta espectral do feijoeiro. Os índices SAVI e WDRVI mostraram-se mais eficientes na identificação da relação funcional entre doses de N aplicadas na semeadura e os valores médios dos índices de vegetação, quando comparados com o índice NDVI. Os índices de vegetação estudados não apresentaram correlação significativa com os valores de NF. Após a adubação em cobertura foi possível discriminar doses de nitrogênio aplicadas na semeadura e em cobertura com uso dos valores SPAD, NF e índices de vegetação, apenas para o solo de baixa fertilidade natural. Para esse mesmo solo, as doses de adubação nitrogenada na semeadura e em cobertura incrementaram significativamente a produtividade, o NVP e o NGV. Por meio de análise de correlação canônica foi possível identificar que, para o solo de alta fertilidade, os grupos valores médios dos índices de vegetação e o grupo produtividade do feijoeiro e seu componentes de rendimento foram independentes. Para o solo de baixa fertilidade natural, os grupos considerados não se mostraram independentes.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico The images classification of satellites subsidizes in the information identification and extraction making possible the production of new maps with specific information that assists in environmental researches related to distinct research lines. All classification executes a spatial generalization, however, the temporal generalization, where a classifier is trained with distant samples in time, is little known and it can be sufficiently useful in the irrigation, analysis of culture cycles, use analysis and land occupation, among others. In this context, this study aimed to test the performance of the spectral- temporal generalization of supervised networks MLP (Multilayer Perceptron) to classify the use and land occupation, especially the agricultural crops in Miguelópolis-SP. 10 scenes ETM +/Landsat 7 and TM/Landsat-5 of 2001 and 2002 were used, where the images of 2001 were rectified to the base scene of 2002 corrected atmospherically.Two groups had been separated, one of these images rectified and another one only with reflectance with the objective that both tests were done. The register processes, rectification, NDVI generation and reflectance images were performed in SPRING - Geographical Information Systems software, and to establish the network architecture and training was used SNNSStuttgart Neural Network Simulator software, using a multilayer perceptron, that was trained with the algorithm of backpropagation error, expecting exit error of 0.01. First the classification of the 2001 scenes was done, with s collected samples in the same scene; immediately afterwards the classification was done by the spectral-temporal approach, classifying the 2001 scenes with a trained network from the 2002 samples and then the classification was done through the 2002 scenes with a trained network from the 2001 samples. The bands 3, 4 and 5 and NDVI - Normalized Difference Vegetation Index had been used as entrance parameters, trying to distinguish in the images eight classes: beans of first crop, beans of second crop, corn, sorghum, sugarcane of year and a half, sugarcane harvested in the year, water and other uses, which include constructions, forests areas that are few in the rectangle that involves the study area. The evaluations of the classifications had been made by Kappa (K) statistic and Z statistic (Z) to analyze through these values the necessity of the radiometric rectification in the spectral-temporal classification in the rectified images and in the reflectance images, being verified if the calibration is sufficient in the scenes radiometric standardization in the classifications. The rectification was capable to normalize the spectral response of the targets in the images, however, (K) values had been low in all classifications, mainly in the spectral-temporal classification, fact that can be related to the complexity of the study area in identifying the agricultural crops that present different phenological stadiums and a great variation in cultivate periods. By NDVI, it was possible to trace according to the days of 2001, the productive cycle of the crops, evidencing the complexity of these that influences in the classification of the space and time. (Z) tests had shown a significant decrease in the accuracy of the trained network with data of 2001 to classify the scenes of 2002 and in the trained one with the data of 2002 to classify the scenes of 2001, but the classification with trained and classified data in a same date presented results over the time classifications. The use of reflectance images of 2001 resulted in a classification that did not differ statistically from the rectified images, so the rectification procedure in this work would not be necessary because it requires time and it is complex. In the study area, it is possible to verify ahead of the classifications, the great amount of pivots for irrigation, the irrigated agriculture generally substitutes the ciliar forest, directly related to the water quality, causing innumerable problems, therefore works for these analyses are necessary and the classification of the images helps in the information acquisition for possible taking of decisions. A classificação de imagens de satélites subsidia na identificação e extração de informações possibilitando a produção de novos mapas contendo informações específicas, que auxiliam em pesquisas ambientais relacionadas às distintas linhas de pesquisas. Toda classificação executa uma generalização espacial, no entanto, a generalização temporal, aonde um classificador é treinado com amostras distantes no tempo é pouco conhecido e pode ser bastante útil na irrigação, análise de ciclos da cultura, análise do uso e ocupação do solo, dentre outros. Neste contexto, este trabalho teve o objetivo de testar o desempenho da generalização espaço-temporal de redes supervisionadas MLP (Multilayer Perceptron) para classificar o uso e ocupação do solo, especificamente as culturas agrícolas no município de Miguelópolis - SP. Foram utilizadas 20 cenas ETM+/ Landsat 7 e TM/Landsat-5 do ano de 2001 e do ano de 2002, onde as imagens de 2001 foram retificadas com a cena base do ano de 2002. Foram separados dois grupos, um destas imagens retificadas e o outro destas imagens apenas com reflectância para ambos os testes serem feitos. Os processamentos de registro, retificação, geração do NDVI e imagens reflectância foram realizados no software de Sistemas de Informações Geográficas - SPRING e para estabelecer a arquitetura da rede e treinamento foi utilizado o software Stuttgart Neural Network Simulator - SNNS empregando o algoritmo de retropropagação do erro, esperando erro de saída de 0,01. Primeiramente foi feita a classificação das cenas de 2001, com amostras coletadas na mesma cena; logo em seguida a classificação foi feita pela abordagem espectro-temporal, classificando as cenas de 2001 com uma rede treinada a partir de amostras de 2002 e depois a classificação foi feita através das cenas do ano de 2002 com uma rede treinada a partir de amostras do ano de 2001. Foram utilizados como parâmetros de entrada as bandas 3, 4 e 5 e o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada - NDVI, procurando distinguir nas imagens oito classes: feijão de primeira safra, feijão de segunda safra, milho, sorgo, cana de ano e meio, cana colhida no ano, água e outros usos, que englobam edificações, áreas de florestas que são poucas no retângulo que envolve a área de estudo. As avaliações das classificações foram feitas por meio da estatística Kappa (K) e da estatística Z (Z) para analisar através destes valores a necessidade da retificação radiométrica na classificação espectro-temporal nas imagens retificadas e nas imagens reflectância, verificando se a calibração é o suficiente na uniformização radiométrica das cenas nas classificações. A retificação foi capaz de normalizar a resposta espectral dos alvos nas imagens, entretanto, os valores do (K) foram baixos em todas as classificações, principalmente na classificação espectro- temporal fato que pode estar relacionado à complexidade da área de estudo em identificar as culturas agrícolas que apresentam diferentes estádios fenológicos e grande variação nas épocas de cultivos. Através do NDVI, foi possível traçar em relação aos dias do ano de 2001, o ciclo produtivo das culturas, evidenciando a complexidade destes que influem na classificação no espaço e no tempo. Os testes (Z) mostraram uma queda significativa na exatidão da rede treinada com dados de 2001 para classificar as cenas do ano de 2002 e na treinada com dados de 2002 para classificar as cenas de 2001, mas a classificação com dados treinados e classificados em uma mesma data apresentou resultados aquém das classificações no tempo. A utilização de imagens refletância do ano de 2001 resultou em uma classificação que não diferiu estatisticamente das imagens retificadas, logo o procedimento de retificação neste trabalho não seria necessário, visto que ele requer tempo e é complexo. Na área de estudo, é possível verificar diante das classificações, a grande quantidade de pivôs para irrigação. A agricultura irrigada, geralmente substitui a mata ciliar, relacionada diretamente com a qualidade da água, gerando inúmeros problemas, portanto, análises neste tocante são necessárias, já que as classificações das imagens auxiliam na aquisição de informações para possíveis tomadas de decisões.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais The present work was developed with the goal of using remote sensing techniques to detect variations in nutritional status in Brachiaria decumbens. The experimental plots were formed in a pasture area. The data was evaluated usinging a statistical model of a completely randomized design, with five doses of nitrogenous (0, 50, 100, 150 e 200 kg.ha-1), with six repetitions. Two remote sensing systems were used for the evaluations. The systems were composed of digital cameras, wires, a framegrabber and microcomputers. One system set the camera at three meters above ground using a metal framework and the other used one helium-gas balloon to lift the cameras to the heights of 15, 20, 25 and 30 meters. Since the systems can aquire images in two spectral bands simultaneously, the tested pairs of bands were: NIR (monochrome camera with a near infrared high-pass band filter) and R (red band of color camera), NIR and G (green band of color camera), NIR and R (monochrome camera with red pass band filter) and NIR and G (monochrome camera with green pass band filter). The data was acquired in two periods. The first began with the five nitrogenous dose application (N) in February, and the second began after the pasture cutting and the reapplication of the five N doses at the end of March. In the first period, the images acquisition, the SPAD measurements and the nitrogen content in the leaves were determined at 15, 21 and 32 days after fertilization (DAF). In the second period, the same evaluations were done at 28, 36, 45 and 53 DAF. In both periods the vegetation indices NDVI, GNDVI and SAVI mono and color were evaluated using the bands from monochrome cameras with filters and color cameras, respectively. The results using the metal framework in the first period showed that SPAD and leaf N content at 15 DAF and the NDVImono and SAVImono at 21 and 32 DAF were not able to detect the different nutricional status of N. The GNDVImono obtained, in general, the highest values of correlation with leaf N content, SPAD and MS (dry mass) in all dates using the metal framework. Thus, GNDVImono was considered the most indicated index to detect the nutritional variations in this period. In the second period and using the metal framework, all the tested variables were influenced by the different doses of N, and the GNDVIcolor was generally the index that obtained the best correlation with SPAD, leaf N content and MS. The balloon remote sensing system was used only at 28 DAF in the first period at 51 DAF in the second. The three indices NDVIcolor, GNDVIcolor and SAVIcolor at the four tested heights adjusted the linear models of first or second degree and therefore were capable of detecting the effects of the doses of N. The GNDVIcolor was the index with the highest values of correlation with SPAD, leaf N content and MS in the two periods of acquisition at the four tested heights. The best correlations between the indices color and SPAD, leaf N content and MS in the first experimental period were obtained with images acquired at thirty meters of height. The indices using green band showed better relationship with the leaf chlorophyll estimation, the leaf N content and the dry mass productivity than those using the red band in all the periods and tested systems. Both remote sensing systems were capable of detecting the different nutritional status of the forage in the two experimentals periods. O presente trabalho foi desenvolvido com o objetivo de utilizar técnicas de sensoriamento remoto para detectar variação nos status nutricionais em Brachiaria decumbens. Foram demarcadas parcelas em uma área de pastagem, submetidas a cinco doses de nitrogênio (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1) com 6 repetições cada, avaliadas em delineamento inteiramente casualizado. Para as avaliações, foram utilizados dois sistemas de sensoriamento remoto (SR). Os sistemas de SR foram compostos por câmeras digitais, cabos, placa de digitalização de imagens e microcomputadores, sendo que um sistema utilizou uma haste com três metros de altura e o outro um balão, a gás hélio, para levantamento das câmeras nas alturas de 15, 20, 25 e 30 m. Como os sistemas podem adquirir imagens em duas bandas espectrais simultaneamente, foram testados os seguintes pares de bandas: NIR (câmera monocromática com filtro passa alta para a banda do infravermelho próximo) e R (banda vermelha da câmera colorida), NIR e G (banda verde da câmera colorida), NIR e R (câmera monocromática com filtro passa banda para a banda do vermelho) e NIR e G (câmera monocromática com filtro passa banda para a banda do verde). Os dados foram coletados em duas fases, a primeira teve início com uma adubação em cobertura das plantas com cinco doses de nitrogênio (N). Nesta primeira fase, a aquisiçãos das imagens, a mediação dos valores de SPAD e a amostragem das folhas para medição do teor de N foram realizadas aos 15, 21 e 32 dias após a adubação (DAA), no período de fevereiro a março de 2006. Na segunda fase, após a reaplicação das doses de N, as mesmas avaliações foram realizadas aos 28, 36, 45 e 53 DAA no período de março a maio de 2006. Em ambas as fases foram utilizados os índices de vegetação NDVI, GNDVI e SAVI mono e color , com os índices formados pelas câmeras monocromáticas acopladas com filtros e pela câmera colorida, respectivamente. Os resultados encontrados na primeira fase pelo sistema de SR com haste mostraram que SPAD e N foliar aos 15 DAA e os índices NDVImono e SAVImono aos 21 e 32 DAA não foram capazes de detectar os diferentes status nutricionais proporcionados pela aplicação de N. O índice GNDVImono apresentou, no geral, os maiores valores de correlação com o N foliar, SPAD e MS em todos os períodos após a adubação utilizando o sistema da haste, sendo considerado o índice mais indicado para detectar as variações nutricionais nesta fase. Na segunda fase de avaliação, utilizando o sistema de SR com haste, todas as variáveis testadas foram influenciadas pelas diferentes doses de N, e dentre todas as variáveis o GNDVIcolor foi o índice que proporcionou os maiores valores de correlação com SPAD, N foliar e MS. Já no sistema de SR do balão, cujas coletas das imagens foram somente aos 28 DAA, na primeira fase, e aos 51 DAA na segunda, os três índices NDVIcolor, GNDVIcolor e SAVIcolor, nas quatro alturas testadas, ajustaram a modelos lineares de primeiro ou segundo grau e, portanto, foram capazes de detectar os efeitos das doses de N. O GNDVIcolor foi o índice com os maiores valores de correlação com SPAD, N foliar e MS nos dois períodos de aquisição e nas quatro alturas testadas. As maiores correlações entre os índices color e SPAD, N foliar e MS, na primeira fase experimental, foram obtidas com imagens capturadas a 30 m de altura. Os índices formados com a banda verde se mostraram mais eficientes na relação com a estimativa nutricional foliar, com o teor de N foliar e com a produtividade de matéria seca do que os índices utilizando a banda vermelha em todas as fases e sistemas testados. Os dois sistemas de SR propostos foram capazes de detectar os diferentes status nutricionais na forrageira nas duas fases experimentais.