Delineamento de zonas de manejo e avaliação de experimentação on-farm para diferentes populações de sementes utilizando sensoriamento remoto e proximal na cultura do algodão.
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O Estado de Mato Grosso lidera a produção nacional de algodão, destacando-se por investimentos em tecnologia e práticas de manejo. O uso de agricultura de precisão e digital é fundamental nesse avanço, especialmente no processo de delineamento de zonas de manejo baseado em dados espectrais. O sensoriamento remoto e a experimentação on-farm são essenciais para a gestão eficiente da lavoura, reduzindo custos e impactos ambientais. Neste contexto, o estudo teve como objetivos utilizar índices de vegetação para definir zonas de manejo e determinar períodos de desenvolvimento da cultura mais adequados para estimar a produtividade do algodão, em função de variações na densidade populacional. Para isso, o sensoriamento remoto, utilizando o histórico de imagens orbitais dos últimos cinco anos, foi crucial para a definição de zonas de manejo com diferente potencial produtivo. Experimentos on-farm com níveis de densidade populacional, direcionados às zonas de manejo identificadas, mostraram que as imagens coletadas no período de 30 a 60 dias são as que melhor representam a variabilidade da população de plantas. Os períodos mais indicados para estimativas mais acuradas da produtividade variaram entre as zonas de manejo, sendo mais precoce (120 a 150 dias) na zona mais argilosa do que na zona arenosa (mais de 150 dias).
Edição técnica: Christian Bredemeier e Leandro Maria Gimenez. ConBAP 2024.
Edição técnica: Christian Bredemeier e Leandro Maria Gimenez. ConBAP 2024.
Palabras clave
Índices de vegetação, Florestas Aleatórias, Quadrado Latino, Agricultura digital, Random Forest, Digital agriculture, Algodão, Agricultura de Precisão, Sensoriamento Remoto, Remote sensing, Cotton, Precision agriculture, Vegetation index