LEAA Laboratório de Estudos em Agricultura e Agrometeorologia RENDIMENTO DE GRÃOS
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- Mafalda Macedo Caires
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1 RENDIMENTO DE GRÃOS
2 Modelagem de rendimento Representação simplificada da relação existente entre a cultura e o ambiente: solo (características físicas e químicas); manejo (cultivar, espaçamento,...); meteorológicas (hídricas, térmicas,...)
3 Modelagem do rendimento Categorias: Modelos estatísticos empíricos; Modelos de simulação; Modelos de relação clima-planta (agrometeorológicos)
4 Modelos de relação clima-planta Relações do crescimento e desenvolvimento da vegetação com variáveis que descrevam as condições meteorológicas durante o ciclo; As funções consideram as diferenças de sensibilidade das culturas aos estresses ao longo do ciclo. Para a maioria das culturas de primavera-verão, as variáveis meteorológicas são, especialmente, aquelas que caracterizam as condições hídricas no período do estabelecimento e no florescimento e enchimento de grãos.
5 Abordagem agrometeorológica-espectral Indicador da influência dos elementos meteorológicos sobre o rendimento. Indicador da influência dos elementos meteorológicos e de outros elementos (manejo, pragas, doenças...) sobre o rendimento.
6 Exemplos históricos de aplicação no Rio Grande do Sul Liu e Kogan (2002) Melo (2003) Rizzi (2005)
7 Liu e Kogan (2002) RS, SC, PR MT, MS, GO MG, SP Período: 13 anos (1985 a 1998) NOAA AVHRR Para o RS: Y = 59,88 + 0,3539(V5) 2 + 0,00387(T7) 2 VCI = ( NDVI NDVI min ) ( NDVI NDVI ) max min Índice da condição da vegetação *100% TCI = ( BTmax BT ) ( BT BT ) max min *100% Índice da condição da temperatura Rio Grande do Sul R 2 = 0,29 (0,92MG 0,35BR)
8 Melo (2001) Modelagem agrometeorológica-espectral Y = a o + a 1 TA+ a 2 TE Termo Agrometeorológico Termo Espectral Dados: 18 anos (1982 a 2000) Região maior produtora de soja Rendimentos IBGE
9 Termo Agrometeorológico Modelo multiplicativo de Jensen(1968) modificado por Berlato(1987) TA= Rendimento máximo Y m n i= 1 ETr ETo λ Evapotranspiração relativa i i Sensibilidade relativa Período
10 ETr/ETo e rendimento de soja 1,000 Coeficiente de co orrelação 0,800 0,600 0,400 0,200 0,310 0,408 0,736 0,514 0,609 0,199 0,060 0,000 Nov Dez Jan Fev Mar Abr Mai Meses
11 ETr/ETo e Y/Ym 1,0 0,8 0,6 Y/Ym 0,4 0,2 0,0 Linha 1:1 Baixo Risco Médio Risco Alto Risco 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 ETr/ETo
12 Termos espectral NDVI (AVHRR/NOAA) 1,000 0,800 Coeficiente de corre elação 0,600 0,400 0,200 0,000-0,200-0,400 0,178 0,424 0,517 0,224 0,001 0,075-0,266 Nov Dez Jan Fev Mar Abr Mai Meses
13 1982* * Rendimento (kg/ha) * 1991* * Rendimentos de soja (kg/ha) estimados pelo MAE
14 R 2 = 0,91 r = 0,94 AJUSTE VALIDAÇÃO Rendimentos de soja observados e estimados (MAE)
15 Re endimentos (kg/ha) TA AE Obs Anos Estimativas do rendimento da cultura da soja no Rio Grande do Sul: Termo Agrometeorológico (TA); Modelo agrometeorológico-espectral (AE); rendimento observado (Obs)
16 Rizzi (2005) Modelo agrometeorológico-espectral: Período: 3 anos (2001 a 2003) Área cultivada: imagens landsat Rendimento: Doorenbos e Kassam (1979) Y Y m 1 β 1 ET = r ET m com IAF estimado a partir do NDVI MODIS
17 Produtiv vidade (Kg/ha) IBGE corr MAE MA 2000/ / /03 Ano-safra Fonte: Rizzi (2005) Rendimentos de soja observados e estimados
18 Modelo agrometeorológico Safra: Modelo agrometeorológico espectral
19 Modelo agrometeorológico Safra: Modelo agrometeorológico espectral
20 Máscaras de cultivo Construção baseada na evolução temporal das lavouras, diferenciada de outros tipos de alvos Imagens MODIS
21 Modelagem agrometeorológica-espectral no Rio Grande do Sul/UFRGS Arroz regressão linear com seleção de variáveis por stepwise Trigo regressão linear com seleção de variáveis induzida (relação clima-planta) Soja - regressão linear, com termo agrometeorológico proposto por Jensen (1968)
22 ARROZ IRRIGADO Klering et al. (2012)
23 Região Orizícola do Estado do Rio Grande do Sul. Região 1- Fronteira Oeste Região 2- Campanha Região 3- Depressão Central Região 4- Planície Costeira Interna à Lagoa do Patos Região 5- Planície Costeira Externa à Lagoa dos Patos Região 6- Zona Sul
24 EXEMPLO Área RGB (1000 ha) 400 d = 0,95 r = 0,90* Distribuição espacial da área cultivada com arroz irrigado, estimada através de imagens MODIS, na região orizícola do Rio Grande do Sul durante a safra de 2009/ Fronteira Oeste Campanha Depressão Central Planície Externa Planície Interna Zona Sul Área IBGE (1000 ha) Relação entre a área cultivada com arroz irrigado nas regiões orizícolas do Rio Grande do Sul, estimada através de composições em RGB de NDVI (Área RGB) e a área oficial fornecida pelo IBGE (Área IBGE). Período: 2000/2001 a 2009/2010. * significativo a 5% de probabilidade pelo teste t-student.
25 Correlações entre a radiação solar global e o rendimento corrigido de arroz irrigado nas diferentes regiões orizícolas do RS, período 2000/01 a 2009/10 Região orizícola Radiação Solar Setembro Outubro Novembro Dezembro Janeiro Fevereiro Março Abril ,62** 0,17 0,67** 0,40-0,23 0,02-0,09-0,22-0,07 0,36 0,44* 0,59** 0,07-0,08 0,19 0,15 0,11 0,10 0,92*** 0,77*** -0,24 0,28 0,64** -0,01 0,47* 0,17 0,64** 0,35 0,31 0,68** 0,33 0,28 0,05 0,04 0,62** 0,43* 0,34-0,13 0,39 0,20 0,43-0,08 0,40 0,46* -0,39 0,01-0,02 0,17 1. Fronteira Oeste; 2. Campanha; 3. Depressão Central; 4. Planície Interna; 5. Planície Externa; 6. Zona Sul; RS. Rio Grande do Sul
26 Correlações entre o número de dias com temperatura mínima igual ou inferior a 15 C e o rendimento corrigido de arroz irrigado nas diferentes regiões orizícolas do RS, período ND Tmin 15 C Setembro Outubro Novembro Dezembro Janeiro Fevereiro Março Abril Região orizícola 1 0,04 0,15 0,42 0,43 0,18-0,26-0,37-0,35 2 0,27 0,36 0,37 0,45* 0,27-0,26-0,51* -0,38 3 0,03-0,13 0,52* 0,39 0,42-0,01-0,02-0,20 4 0,77*** 0,05 0,34 0,45* 0,57** 0,22-0,12-0,27 5-0,03-0,47* 0,66** -0,14 0,19-0,19 0,11 0,15 6 0,66** 0,06 0,19-0,09 0,18-0,41-0,73*** -0,60** 1. Fronteira Oeste; 2. Campanha; 3. Depressão Central; 4. Planície Interna; 5. Planície Interna; 6. Zona Sul; RS. Rio Grande do Sul.
27 Modelo de rendimento para arroz Erro Padrão Região Modelo R2 Significância (t ha-1) Seleção Stepwise Termo agrometeorológico: Radiação e/ou Tmin Termo espectral: NDVI 1 Y = 27,78-36,93NDVINov1-0,31TminabsDez1-0,13TminabsFev2 0,93 0,001 0,279 (4%)* 2 Y = 12,00+ 8,42NDVISet1-15,19NDVIMar2 0,75 0,008 0,417 (7%)* 3 Y = -9, ,46NDVIFev1-0,10 TminabsMar1 0,76 0,013 0,421 (7%)* 4 Y = -5,77 + 6,37 NDVIJan2 + 0,001RaJan1 0,88 0,001 0,221 (4%)* 5 Y = -7,38-12,51NDVINov1 + 6,13 NDVIDez2 + 16,78 NDVIFev2 + 0,10TminabsNov2 0,95 0,005 0,249 (4%)* 6 Y = 13,66-9,63NDVINov2-4,0 NDVIDez1 + 11,66 NDVIDez2-0,001RaJan1 0,96 0,001 0,199 (3%)* RS Y = 3,66-6,57NDVINov1 + 2,13 NDVIDez2 + 0,16TminabsOut2 0,70 0,001 0,445 (7%)*
28 8 r = 0, r = 0, Rendimento oficial (kg ha-1) Planície Interna - modelo 1 Rendimento estimado (kg ha-1) r = 0, Rendimento oficial Planície Externa - modelo 1 r = 0, Rendimento oficial (kg ha-1) 8 4 (kg ha-1) Rendimento estimado (kg ha-1) 8 5 Depressão Central - modelo 1 r = 0, Rendimento estimado (kg ha-1) 8 Campanha - modelo 1 Rendimento estimado (kg ha-1) Fronteira Oeste - modelo 1 Rendimento estimado (kg ha-1) Rendimento estimado (kg ha-1) Rendimento oficial Zona Sul - modelo 1 r = 0, (kg ha-1) Rendimento oficial 7 (kg ha-1) Rendimento oficial (kg ha-1) Modelo de rendimento para arroz 8
29 TRIGO JUNGES et al. (2011)
30 Erechim Santa Rosa Ijuí PF Rendimento Caxias 3000 Rio Grande do Sul kg ha-1 (CV =19%) Caxias do Sul kg ha-1 (CV =8%) Erechim kg Rendimento médio (kg ha-1) ha-1 (CV =14%) Passo Fundo kg ha-1 (CV =14%) Ijuí kg ha-1 (CV =28%) Santa Rosa kg ha-1 (CV =36%)
31 Erechim Santa Rosa Ijuí PF Caxias Caxias do Sul Classes 2008 Máscara (limiar aplicado à imagem diferença) Máscara (classificação classe 2)
32 Modelos agrometeorológicos-espectrais de estimativa de rendimento de grãos de trigo Equação: Y = *IG 3*PREC *NDVI Santa Rosa IG_soma_ago_set, Prec_soma_ago_set, NDVI_soma_ago_set Equação: Y = *IG 2,8*PREC + 617*NDVI_T *NDVI Ijuí IG_soma_ago_set, Prec_soma_ago_set, NDVI_tempo, NDVI_soma_ago_set Equação: Y = *IG - 1,8*PREC *NDVI IG_soma_ago_set, Prec_soma_ago_set, NDVI_diferença Equação: Y = *IG -1,8*PREC+ 4063*NDVI IG_set2, Prec_soma_set1_out1, NDVI_diferença Equação: Y = ,87*PREC *NDVI Prec_soma_set_out; NDVI_soma_out Passo Fundo Erechim Caxias do Sul
33 Santa Rosa Passo Fundo Ijuí y = 0,989x R² = 0,84 R² corrigido= 0,74 Erro padrão = 285 kg ha-1 y = 0,993x R² = 0,88 R² corrigido= 0,79 Erro padrão = 210 kg ha Rendimento de grãos estimado (kg ha-1) Rendimento de grãos estimado (kg ha-1) 3000 y = 1,004x R² = 0,87 R² corrigido= 0,79 Erro padrão= 124 kg ha Rendimento de grãos oficial (kg ha-1) Rendimento de grãos oficial (kg ha-1) Erechim y = 0,998x R² = 0,92 R² corrigido= 0,90 Erro padrão= 66 kg ha y = 0,998x R² = 0,83 R² corrigido= 0,73 Erro padrão = 151 kg ha Rendimento de grãos estimado (kg ha-1) 2700 Caxias do Sul Rendimento de grãos estimado (kg ha-1) Rendimento de grãos estimado (kg ha-1)
34 TRIGO Steinmetz et al. (1990)
35 STEINMETZ, S. ; GUERIF, M. ; DELECOLLE, R. ; BARET, F.. Spectral estimates of the absorbed photosynthetically active radiation and light use efficiency of a winter wheat crop subjected to nitrogen and water deficiencies. International Journal of Remote Sensing, v. 11, n.10, p , Eficiência de conversão de Rg em Matéria seca Matéria seca MS = ε sε iε c Sdt t Fração PAR da Rg NDVI Radiação solar - Rg Fração interceptada da Rg
36 Soja Fontana et al. (2009)
37 Modelo de rendimento para soja Termo espectral: NDVI (fev-mar) Seleção induzida de variáveis Y = ao + a1 TA + a2 TE Termo agrometeorológico: Evapotranspiração relativa (nov-mar) (Jensen, 1968) λi ETr TA = Ym i =1 ETo i n Série de ajuste ( )
38 Modelo de rendimento para soja 3000 Rendimento observado IBGE (kg/ha) Y = -1, ,66 TA + 2,78 TE 0 0 R2=0, Rendimento estimado MAE (Kg/ha) 3000
39 Considerações Finais Dados espectrais, especialmente os índices de vegetação obtidos de imagens orbitais, são indicadores das condições de crescimento e desenvolvimento das plantas; Os modelos de estimativa de rendimento envolvendo o uso de imagens de satélite são robustos; Os métodos são de simples aplicação, atendendo à demanda por operacionalização de ações (informações para grandes regiões, em tempo hábil e compatível com cronograma dos levantamentos oficiais); Quais são as principais carências? DADOS
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