ESTIMATIVA DO POTÁSSIO FOLIAR NA CULTURA DA SOJA COMBINANDO IMAGEM AÉREA MULTISPECTRAL E MODELO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA

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Abstract

Os métodos tradicionais para a estimativa de potássio foliar (K+) em plantas de soja é um processo demorado e caro, pois envolve coleta foliar e análise laboratorial. Essa análise é realizada geralmente quando a cultura se encontra nos estádios reprodutivos, não permitindo o manejo corretivo via adubação. Portanto, esse estudo aponta uma maneira rápida para monitorar o K+ foliar na cultura da soja utilizando imagem multiespectral aérea coletada com drone e modelo de aprendizado de máquina. O experimento foi realizado durante a safra 2022/2023 na fazenda experimental da Embrapa Soja em Londrina – PR. Foram realizados os imageamentos e as coletas foliares para estimativa do K+ nos estádios V10, R3 e R5.1. Os resultados mostraram que, o modelo Random Forest alcançou um R2 de 0,49 e um RMSE de 3,92 g/kg. Conclui-se que ao utilizar imagem multiespectral e o modelo RF foi possível predizer o K+ foliar de forma aceitável.

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Institutions
  • 1 Universidade Estadual de Maringá
  • 2 University of Florida
  • 3 Embrapa Soja
Track
  • 1. Agriculture and livestock
Keywords
Imagem multiespectral
Nutrição foliar
Glycine max (L.) Merril
Deficiência foliar de potássio
Modelagem de dados