PREDIÇÃO DE FÓSFORO (P) E CÁLCIO (Ca) ATRAVÉS DO MÉTODO DE PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION PARA PLANTAS DE MILHO.

Vol 20, 2023. - 155875
Anais / Proceedings XX SBSR
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Abstract

Com o avanço do cenário agrícola atual, aspectos como a otimização dos métodos de avaliação e monitoramento de teores nutricionais das culturas se torna indispensável para garantir maior sustentabilidade ao sistema produtivo. Com isso, técnicas de sensoriamento remoto aliada a análise estatística multivariada vem sendo aplicadas para obtenção de informações de forma rápida e menos destrutivas quando comparado com os métodos laboratoriais. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar modelos de predição de P e Ca por meio da modelagem estatística a partir do método PLSR utilizando medidas hiperespectrais e teores nutricionais foliares obtidas de plantas de milho. Este trabalho revelou que é possível realizar a predição dos teores nutricionais foliares para fósforo, entretanto, para cálcio não foi possível realizar a predição.

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Institutions
  • 1 Universidade Estadual de Maringá
Track
  • 26. Hyperspectral remote sensing
Keywords
Sensoriamento remoto; quimiometria; teor nutricional; Predição