Publicação
Fruticultura de precisão: avaliação e modelação da variabilidade espacial do crescimento e produtividade da amendoeira por deteção remota
| Resumo: | Os objetivos desta dissertação incidem na avaliação da variabilidade espacial da produtividade e qualidade do miolo num pomar de amendoeiras, bem como na eficácia dos dados obtidos no campo e dos índices vegetativos obtidos por deteção remota na modelação da produtividade. O pomar escolhido para o estudo tem uma área aproximada de 5 ha e foi plantado no ano de 2013 com um compasso de 7x5m. O porta-enxerto utilizado na plantação foi o porta-enxerto Garnem garantindo à planta um bom enraizamento e um elevado vigor. De referir ainda que o ano de 2016 foi o segundo ano de produção do pomar em que se obtiveram cerca de 572 kg de miolo/ha. Durante o estudo foram recolhidos dados de 65 árvores de um pomar de amendoeiras. Após a recolha dos dados, estes foram processados e confrontados com informação recolhida através de deteção remota. Essa informação foi recolhida com a ajuda de um sensor instalado num avião que captou fotografias aéreas, no visível (RGB) e infra-vermelho, para o cálculo dos, já mencionados, índices vegetativos. Relativamente à variabilidade espacial da parcela, a produção de cada árvore foi, em média, dois quilogramas de miolo. No âmbito da qualidade do miolo, observaram-se valores médios de 4,76% e de 13,47 mm para os indicadores da humidade e do calibre médio, respetivamente. O coeficiente de variação referente a estes indicadores foi de 37%, 10,53% e 3,22% para a produtividade de cada árvore (kg miolo/árvore), para a humidade e para o calibre médio, respetivamente. Numa fase final do estudo, através da melhor modelação dos dados, obtiveram-se resultados que conseguiram explicar, entre 22% e 39% da variabilidade da produtividade do miolo, sendo que esta variabilidade foi melhor explicada com o conjunto dos dados de campo e de deteção remota no mesmo modelo |
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| Autores principais: | Medeiro, Francisco Manuel Emílio |
| Assunto: | agricultura de precisão amendoeira deteção remota índices de vegetação variabilidade espacial |
| Ano: | 2017 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | Os objetivos desta dissertação incidem na avaliação da variabilidade espacial da produtividade e qualidade do miolo num pomar de amendoeiras, bem como na eficácia dos dados obtidos no campo e dos índices vegetativos obtidos por deteção remota na modelação da produtividade. O pomar escolhido para o estudo tem uma área aproximada de 5 ha e foi plantado no ano de 2013 com um compasso de 7x5m. O porta-enxerto utilizado na plantação foi o porta-enxerto Garnem garantindo à planta um bom enraizamento e um elevado vigor. De referir ainda que o ano de 2016 foi o segundo ano de produção do pomar em que se obtiveram cerca de 572 kg de miolo/ha. Durante o estudo foram recolhidos dados de 65 árvores de um pomar de amendoeiras. Após a recolha dos dados, estes foram processados e confrontados com informação recolhida através de deteção remota. Essa informação foi recolhida com a ajuda de um sensor instalado num avião que captou fotografias aéreas, no visível (RGB) e infra-vermelho, para o cálculo dos, já mencionados, índices vegetativos. Relativamente à variabilidade espacial da parcela, a produção de cada árvore foi, em média, dois quilogramas de miolo. No âmbito da qualidade do miolo, observaram-se valores médios de 4,76% e de 13,47 mm para os indicadores da humidade e do calibre médio, respetivamente. O coeficiente de variação referente a estes indicadores foi de 37%, 10,53% e 3,22% para a produtividade de cada árvore (kg miolo/árvore), para a humidade e para o calibre médio, respetivamente. Numa fase final do estudo, através da melhor modelação dos dados, obtiveram-se resultados que conseguiram explicar, entre 22% e 39% da variabilidade da produtividade do miolo, sendo que esta variabilidade foi melhor explicada com o conjunto dos dados de campo e de deteção remota no mesmo modelo |
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