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Resposta de Sensores Remotos a Doses Variáveis de Fertilizante Azotado em Culturas Forrageiras de Inverno sob Clima Mediterrânico
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 2.44 MB | Adobe PDF |
Authors
Abstract(s)
A intensificação sustentável da produção forrageira em regiões de clima mediterrânico
exige soluções tecnológicas que optimizem a utilização de factores de produção agrícola.
O presente estudo teve como objetivo avaliar o desempenho de sensores ópticos de
proximidade na recomendação e monitorização da fertilização azotada em taxa variável
(VRA) em forrageiras de inverno, cultivadas sob clima mediterrânico no Alentejo,
Portugal. Foram utilizados o sensor Greenseeker® (GS), o sensor multiespectral (MSI)
embarcado em drone e o sensor Augmenta, baseados no índice de diferença normalizada
(NDVI) e em inteligência artificial (IA), para a prescrição em tempo real da adubação
azotada.
Os sensores foram avaliados quanto à correlação com parâmetros agronómicos como
massa verde (MV), matéria seca (MS), teor de azoto (%N), proteína bruta (%PB),
produtividade de proteína bruta (PByield) e eficiência de utilização do azoto (NUp). O
sensor Augmenta destacou-se ao promover uma redução de 15,23% na dose total de
fertilizante azotado aplicado em comparação com a dose fixa de 150 kg ha−1, resultando
numa economia de 34,35 kg de fertilizante numa área de 1,5 ha, sem comprometer a
produtividade da cultura.
Além disso, o NDVI_Augm apresentou correlações moderadas com MV (R
2 = 0,52), PB
(R2 = 0,38), Nyield (R
2 = 0,33) e NUp (R
2 = 0,33), confirmando a sua eficiência na
prescrição de adubação com base no vigor vegetativo. O MSI-II apresentou correlações
ainda mais expressivas com parâmetros como PB (R
2 = 0,58), Nyield (R
2 = 0,53) e NUp
(R
2 = 0,53), indicando a sua sensibilidade às alterações fisiológicas induzidas pela
adubação. O sensor GS®, embora de leitura pontual, também se revelou eficaz, com
correlação significativa com NUp (R
2 = 0,55) e PByield (R
2 = 0,53). Conclui-se que a
integração dos sensores permite tanto a prescrição precisa de factores de produção
como a monitorização eficiente da resposta fisiológica das plantas, promovendo
economia, sustentabilidade e maior eficiência agronómica. A adopção desta abordagem
representa uma alternativa viável para a intensificação sustentável da produção de
forragens em regiões mediterrânicas.
The sustainable intensification of forage production in Mediterranean climates requires technological solutions that optimize the use of agricultural inputs. This study aimed to evaluate the performance of proximal optical sensors in recommending and monitoring variable rate nitrogen fertilization (VRA) in winter forage crops cultivated under Mediterranean conditions in Alentejo, Portugal. The GreenSeeker® (GS), a multispectral MSI drone sensor, and the Augmenta sensor based on NDVI and artificial intelligence, were used to generate real-time nitrogen application prescriptions. The sensors were assessed for their correlation with agronomic parameters such as fresh biomass (MV), dry matter (MS), nitrogen content (%N), crude protein (%PB), crude protein yield (PByield) and nitrogen use efficiency (NUp). The Augmenta sensor stood out by promoting a 15.23% reduction in the total nitrogen fertilizer applied compared to a fixed dose of 150 kg ha−1, saving 34.35 kg of fertilizer over 1.5 ha without compromising crop productivity. Additionally, NDVI_Augm showed moderate correlations with MV (R 2 = 0.52), PB (R 2 = 0.38), Nyield (R 2 = 0.33), and NUp (R 2 = 0.33), confirming its effectiveness in prescription based on vegetative vigor. MSI-II (NDVI-UAV after fertilization) showed even stronger correlations with PB (R 2 = 0.58), Nyield (R 2 = 0.53), and NUp (R 2 = 0.53), highlighting its sensitivity to physiological responses induced by nitrogen fertilization. Although GreenSeeker operates via point readings, it also proved effective, with significant correlation to NUp (R 2 = 0.55) and PByield (R 2 = 0.53). It is concluded that integrating sensors enables both precise input prescription and efficient monitoring of plant physiological responses, fostering cost-effectiveness, sustainability, and improved agronomic efficiency. This approach offers a viable strategy for sustainable forage production intensification in Mediterranean regions.
The sustainable intensification of forage production in Mediterranean climates requires technological solutions that optimize the use of agricultural inputs. This study aimed to evaluate the performance of proximal optical sensors in recommending and monitoring variable rate nitrogen fertilization (VRA) in winter forage crops cultivated under Mediterranean conditions in Alentejo, Portugal. The GreenSeeker® (GS), a multispectral MSI drone sensor, and the Augmenta sensor based on NDVI and artificial intelligence, were used to generate real-time nitrogen application prescriptions. The sensors were assessed for their correlation with agronomic parameters such as fresh biomass (MV), dry matter (MS), nitrogen content (%N), crude protein (%PB), crude protein yield (PByield) and nitrogen use efficiency (NUp). The Augmenta sensor stood out by promoting a 15.23% reduction in the total nitrogen fertilizer applied compared to a fixed dose of 150 kg ha−1, saving 34.35 kg of fertilizer over 1.5 ha without compromising crop productivity. Additionally, NDVI_Augm showed moderate correlations with MV (R 2 = 0.52), PB (R 2 = 0.38), Nyield (R 2 = 0.33), and NUp (R 2 = 0.33), confirming its effectiveness in prescription based on vegetative vigor. MSI-II (NDVI-UAV after fertilization) showed even stronger correlations with PB (R 2 = 0.58), Nyield (R 2 = 0.53), and NUp (R 2 = 0.53), highlighting its sensitivity to physiological responses induced by nitrogen fertilization. Although GreenSeeker operates via point readings, it also proved effective, with significant correlation to NUp (R 2 = 0.55) and PByield (R 2 = 0.53). It is concluded that integrating sensors enables both precise input prescription and efficient monitoring of plant physiological responses, fostering cost-effectiveness, sustainability, and improved agronomic efficiency. This approach offers a viable strategy for sustainable forage production intensification in Mediterranean regions.
Description
Keywords
Agricultura de precisão Eficiência de utilização do azoto NDVI Sensores ópticos Taxa variável. Precision agriculture Variable rate application Optical sensors Nitrogen use efficiency.