Anais do XX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto

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.