CORRELAÇÃO ENTRE ÍNDICES ESPECTRAIS E A PRODUTIVIDADE DA SOJA EM DIFERENTES ESTÁDIOS FENOLÓGICOS
Correlation between spectral indices and soybean yield at different phenological stages
AUTORES/AUTHORS
Laura da Silva Camargo1; Luiz Gustavo Kern1; André Müllich1; Luiz Felipe Silveira Pavão1; Marcelo S. Farias1; Luciano Z. Pes 1; Ivan C. Maldaner1; Jaqueline Sgarbossa1
RESUMO
Este estudo teve como objetivo analisar a correlação entre índices de vegetação (IV’s) obtidos por sensoriamento remoto orbital e a produtividade da soja (Glycine max (L.) Merrill) em diferentes estádios fenológicos. O experimento foi conduzido em dois talhões agrícolas em Santa Maria, RS. Foram utilizadas imagens do satélite Sentinel-2 (sensor MSI) para o cálculo dos IV’s NDVI, GNDVI e NDMI, enquanto os dados de produtividade foram obtidos por colhedora equipada com o sistema Yieldtrakk®. A análise baseou-se no coeficiente de correlação de Pearson (95% de confiança). No talhão Diogo, o estádio R4 apresentou as maiores correlações para os três índices, o que caracteriza essa época como uma etapa crítica para o monitoramento espectral. No talhão Barragem, observou-se correlações no estádio R5 para NDVI e GNDVI e em R7 para NDMI, fator determinante para assumir maior variabilidade espacial neste talhão, possivelmente associada aos fatores edáficos e de manejo. Conclui-se que os IV’s apresentam potencial para apoiar práticas de Agricultura de Precisão e recomenda-se a continuidade de estudos em diferentes safras.
Palavras-chave: Predição. Sensoriamento remote. Índices Espectrais.
ABSTRACT
The present study aimed to analyze the relationship between vegetation indices (VIs) obtained from orbital remote sensing and soybean (Glycine max (L.) Merrill) yield at different phenological stages. The experiment was conducted in two fields located in Santa Maria, RS, Brazil. Sentinel-2 (MSI sensor) imagery was used to calculate the VIs NDVI, GNDVI, and NDMI, while yield data were collected using a combine harvester equipped with the Yieldtrakk® system. The analysis was based on Pearson’s correlation coefficient (95% significance level). In Field 1, stage R4 showed the highest correlations for the three indices, representing a critical phase for spectral monitoring. In Field 2, correlations were observed at R5 for NDVI and GNDVI and at R7 for NDMI, reflecting greater spatial heterogeneity possibly associated with edaphic and management factors. It is concluded that VIs have potential to support precision agriculture practices, and further studies under different crop seasons are recommended.
Keywords: Prediction. Remote sensing. Spectral indices.
