Espectrorradiometria na agricultura de precisão: estudo de caso em solos de terras baixas, Capão do Leão, RS, Brasil.
A espectrorradiometria de reflectância, seus princípios básicos e antecendetes, apresentam-se como potencial aplicação para agricultura de precisão. No entanto, seu uso ainda é limitado, seja pela quantidade de dados gerados ou pela natureza sofisticada da sua interpretação. Apresentou?se também um estudo de caso com amostras de solos de terras baixas, coletadas em malha regular e analisadas por métodos químicos convencionais e via espectrorradiometria. O objetivo do estudo de caso foi relacionar e simular as variáveis fisicoquímicas em função das bandas espectrorradiométricas. O processo estatístico multivariado aplicado envolveu várias etapas: (1) análise fatorial; (2) análise das dependências; (3) análise de agrupamentos; (4) modelos de regressão. Cinco variáveis físico-químicas (Al, Ca, K, MO e P) foram modeladas com 90% da variância explicada em cada caso, para o maior agrupamento. Um provável processo de automação poderá ser desenvolvido considerando os princípios apresentados.
| Main Authors: | , , , , , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Parte de livro biblioteca |
| Language: | Portugues pt_BR |
| Published: |
2021-03-16
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| Subjects: | Espectrorradiometria, Agricultura de Precisão, Pedologia, Análise de Dados, Espectrometria, |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1130731 |
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| Summary: | A espectrorradiometria de reflectância, seus princípios básicos e antecendetes, apresentam-se como potencial aplicação para agricultura de precisão. No entanto, seu uso ainda é limitado, seja pela quantidade de dados gerados ou pela natureza sofisticada da sua interpretação. Apresentou?se também um estudo de caso com amostras de solos de terras baixas, coletadas em malha regular e analisadas por métodos químicos convencionais e via espectrorradiometria. O objetivo do estudo de caso foi relacionar e simular as variáveis fisicoquímicas em função das bandas espectrorradiométricas. O processo estatístico multivariado aplicado envolveu várias etapas: (1) análise fatorial; (2) análise das dependências; (3) análise de agrupamentos; (4) modelos de regressão. Cinco variáveis físico-químicas (Al, Ca, K, MO e P) foram modeladas com 90% da variância explicada em cada caso, para o maior agrupamento. Um provável processo de automação poderá ser desenvolvido considerando os princípios apresentados. |
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