Diagnose do estado nutricional de nitrogênio, potássio e cálcio em Urochloa brizantha cv. Marandu utilizando-se técnicas de machine learning (2021)
- Authors:
- Autor USP: BET, JESSICA ANGELA - FZEA
- Unidade: FZEA
- Sigla do Departamento: ZAZ
- DOI: 10.11606/T.74.2021.tde-29112021-171742
- Subjects: ADUBAÇÃO; PASTAGENS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; NUTRIÇÃO VEGETAL
- Keywords: RGB
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: As concentrações de nutrientes no tecido vegetal têm estreita relação com a produção das plantas forrageiras, que manifestam desordens nutricionais através de um padrão simétrico. Em Urochloa brizantha cv. Marandu diagnosticar deficiências através de análise de imagens, baseadas na manifestação de sintomas visuais, e determinar a relação do estado nutricional com as características produtivas resultará em informações práticas sobre aspectos relativos a nutrição e produção da forrageiras bem como estratégias de manejo inovadoras para uso no campo. Esta pesquisa foi desenvolvida com o objetivo de avaliar a influência dos macronutrientes nitrogênio (N), potássio (K) e cálcio (Ca) sobre a composição química, crescimento e determinação da eficiência da análise de imagens no diagnóstico do status nutricional para N, K e Ca. A Urochloa brizantha cv. Marandu foi cultivada em casa de vegetação sob cultivo hidropônico. Os tratamentos foram as seguintes concentrações de cada nutriente na solução nutritiva: 6%, 20%, 100% e 200%. As avaliações foram realizadas durante 3 ciclos de crescimento. Ao final de cada ciclo foram determinados os seguintes parâmetros da cultura: altura, índice de vegetação (NDVI), índice SPAD, massa seca da parte aérea e número e tipo de perfilhos (aéreos ou basais). Em cada ciclo, as folhas diagnósticas (folha +1 e folha +2) foram escaneadas, avaliadas através de imagens para os macronutrientes estudados e quimicamente para macro e micronutrientes bem comoclorofila através de SPAD. Foram calculados os níveis críticos dos nutrientes. Ao final da pesquisa foram realizadas as avaliações de desenvolvimento de raízes e determinados os teores de nutrientes nas mesmas. Conclue-se que a disponibilidade de N, K e Ca na solução nutritiva afeta a absorção de nutrientes no capim marandu, sendo possível quantificar um padrão de remoção de nutrientes. É possível detectar o estado nutricional de N, Ca e K em capim-marandu usando técnicas de classificação de aprendizado de máquina a partir de imagens RGB, com diferença de desempenho entre as metodologias e métodos utilizados
- Imprenta:
- Publisher place: Pirassununga
- Date published: 2021
- Data da defesa: 31.08.2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
BET, Jessica Angela. Diagnose do estado nutricional de nitrogênio, potássio e cálcio em Urochloa brizantha cv. Marandu utilizando-se técnicas de machine learning. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Pirassununga, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74131/tde-29112021-171742/. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Bet, J. A. (2021). Diagnose do estado nutricional de nitrogênio, potássio e cálcio em Urochloa brizantha cv. Marandu utilizando-se técnicas de machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Pirassununga. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74131/tde-29112021-171742/ -
NLM
Bet JA. Diagnose do estado nutricional de nitrogênio, potássio e cálcio em Urochloa brizantha cv. Marandu utilizando-se técnicas de machine learning [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74131/tde-29112021-171742/ -
Vancouver
Bet JA. Diagnose do estado nutricional de nitrogênio, potássio e cálcio em Urochloa brizantha cv. Marandu utilizando-se técnicas de machine learning [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74131/tde-29112021-171742/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.74.2021.tde-29112021-171742 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
