Vegetation indices for predicting the growth and harvest rate of lettuce

Autor: Ana Luisa Alves Ribeiro
Přispěvatelé: Maciel, Gabriel Mascarenhas, Sala, Fernando Cesar, Siquieroli , Ana Carolina Silva
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UFU
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
instacron:UFU
Popis: A cultura da alface (Lactuca Sativa L.) apresenta ciclo curto tornando um desafio a determinação do ponto ideal de colheita. A determinação do ponto de colheita é realizada de forma visual resultando em desperdício e prejuízos importantes. O uso de imagens digitais e índices de vegetação têm sido utilizados em diversas culturas para caracterizar variáveis quantitativas e qualitativas, mas de forma insipiente em alface. Objetivou-se com este trabalho avaliar diferentes índices de vegetação para predição da taxa de crescimento e ponto de colheita em alface. Foram avaliados vinte e cinco genótipos de alface verde biofortificadas. A partir de imagens capturadas durante o desenvolvimento das plantas a 1, 8, 18, 24 e 36 dias após o transplantio (DAT), calculou-se os índices de vegetação GLI, NGRDI, SI e HUE. O diâmetro e área foliar média das plantas foram mensurados com o auxílio de software QGIS. Em campo foram mensuradas a massa verde, diâmetro de planta, diâmetro de haste e número de folhas. As médias foram comparadas pelo teste Scott- knott (p ≤ 0,05) e gerados modelos de regressão linear simples visando o monitoramento da taxa de crescimento. A dissimilaridade genética foi representada por dendrograma obtido pelo método de agrupamento UPGMA e a validação entre os dados coletados no campo versus dados obtidos por imagem foi realizada por meio de correlações de Pearson. Os genótipos avaliados apresentaram dissimilaridade genética. Os índices de vegetação e as variáveis extraídas por meio das imagens foram eficientes para monitorar a taxa de crescimento e determinar o ponto de colheita em diferentes genótipos de alface. As variáveis agronômicas mensuradas no campo e os dados extraídos das imagens apresentaram alta correlação. Os índices de vegetação SI, GLI e NGRDI foram eficientes para monitorar a taxa de crescimento e determinar o ponto de colheita em diferentes genótipos de alface verde. Lettuce (Lactuca Sativa L.) culture has a short cycle. As a result, determining the ideal harvest point is challenging. Harvest point is determined visually, causing waste and important losses. Digital images and vegetation indices have been used to characterize quantitative and qualitative variables in diverse cultures; however, these indices have not been appropriately employed for lettuce. The objective of this study was to evaluate different vegetation indices to predict the growth rate and harvest point of lettuce. Twenty-five genotypes of biofortified green lettuce were evaluated. The vegetation indices GLI, NGRDI, SI, and HUE were calculated from images captured during plant development 1, 8, 18, 24, and 36 days after transplanting (DAT). The diameter and average leaf area of plants were measured using QGIS software. Green mass, plant diameter, stem diameter, and number of leaves were measured in the field. The means were compared using the Scott- Knott test (p ≤ 0.05) and simple linear regression models were generated to monitor the growth rate. Genetic dissimilarity was depicted using a dendrogram obtained by the UPGMA grouping method. Furthermore, validation between data collected in the field versus data obtained by imaging was performed using Pearson correlations. The evaluated genotypes showed genetic dissimilarity. Vegetation indices and the variables extracted through images were efficient for monitoring the growth rate and determining the harvest point for different lettuce genotypes. The agronomic variables measured in the field and the data extracted from the images had a high correlation. Overall, the vegetation indices SI, GLI, and NGRDI were efficient for monitoring the growth rate and determining the harvest point of different green lettuce genotypes. Dissertação (Mestrado)
Databáze: OpenAIRE
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