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dc.creatorTurcatto, Luiza Martins-
dc.date.accessioned2019-07-09T17:07:59Z-
dc.date.available2018-09-12-
dc.date.available2019-07-09T17:07:59Z-
dc.date.issued2018-09-12-
dc.identifier.citationTURCATTO, Luiza Martins. Variabilidade da produtividade da cultura do milho utilizando imagens do satélite Landsat 8 em uma propriedade na região Noroeste do Mato Grosso. 2018. 34f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Agrícola e Ambiental) – Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais, Sinop, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://bdm.ufmt.br/handle/1/1276-
dc.description.abstractThe mapping of spatial variability of plants and soil is used as a fundamental tool for agricultural management in the field of precision agriculture. It was initially intended (Chapter 1) to investigate Pearson's linear correlation between maize crop productivity and NDVI generated from satellite images in a 64 ha plot with a mean yield of 101.16 sc.ha-1 and coefficient of variation of 11.31%, located in Tabaporã, northwest region of MT. The first evaluation process was carried out as follows: gross productivity map filtering, Landsat 8 satellite imagery selection, point-to-point NDVI pixel value extraction, based on productivity data and correlation analysis. The correlation result was 0.6 tested through the T test with significance of 1%. Considered by the authors a satisfactory result, a new work (Chapter 2) was conducted in which the objective was to evaluate the spatial variability of maize productivity, as well as the linear correlation between productivity and NDVI, in 3 consecutive harvests, 2015 , 2016 and 2017 on the same property in question. The Matlab program (2018A) was used to evaluate the correlation between variables. The coefficients of variation of productivity were relatively low (<10%) and productivity increased from 2015 to 2017. By 2016, 70% of the stands had correlation coefficients (between productivity and NDVI) above 0.3 tested at 1% significance (T test), where a greater number of stands were found in the ideal phenological stage (VT and R1) to identify the variability of productivity. The use of Landsat 8 satellite images was efficient in identifying the spatial variability of maize yield with a significant correlation coefficient of up to 0.78. However, satellite scanning time and cloudfree images limited the evaluation of plots with available yield data.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Shirlei Silva (shirleialexandra@hotmail.com) on 2019-06-12T15:06:04Z No. of bitstreams: 1 TCC-2018-LUIZA MARTINS TURCATTO .pdf: 985979 bytes, checksum: aa763fa3b32da13a34c6f47f9420dae0 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Carolina Rabelo (bibliotecacus@gmail.com) on 2019-07-09T17:07:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC-2018-LUIZA MARTINS TURCATTO .pdf: 985979 bytes, checksum: aa763fa3b32da13a34c6f47f9420dae0 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-07-09T17:07:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TCC-2018-LUIZA MARTINS TURCATTO .pdf: 985979 bytes, checksum: aa763fa3b32da13a34c6f47f9420dae0 (MD5) Previous issue date: 2018-09-12en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Mato Grossopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleVariabilidade da produtividade da cultura do milho utilizando imagens do satélite Landsat 8 em uma propriedade na região Noroeste do Mato Grossopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Zandonadi, Rodrigo Sinaidi-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6295556460400914pt_BR
dc.contributor.referee1Zandonadi, Rodrigo Sinaidi-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6295556460400914pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2522605007142503pt_BR
dc.description.resumoO mapeamento da variabilidade espacial de plantas e solo é utilizado como ferramenta fundamental para o gerenciamento agrícola no âmbito da agricultura de precisão. Objetivou-se inicialmente (Capítulo 1) investigar a correlação linear de Pearson entre a produtividade da cultura do milho e o NDVI gerado a partir de imagens de satélite, em um talhão de 64 ha com produtividade média de 101,16 sc.ha-1 e coeficiente de variação de 11,31%, localizado em Tabaporã, região noroeste do MT. O primeiro processo de avaliação foi conduzido da seguinte maneira: filtragem do mapa de produtividade bruto, seleação das imagens do satélite Landsat 8, extração do valor de pixel do NDVI ponto a ponto, partindo dos dados de produtividade e analise de correlação. O resultado da correlação foi de 0,6 testado através do teste T com significância de 1%. Considerado pelos autores um resultado satisfatório, foi conduzido um novo trabalho (Capítulo 2) em que a objetivou-se avaliar em batelada, a variabilidade espacial da produtividade do milho, bem como a correlação linear entre produtividade e NDVI, em 3 safras consecutivas, 2015, 2016 e 2017 na mesma propriedade em questão. Utilizou-se o programa Matlab (2018A) para a avaliação da correlação entre as variáveis. Obteve-se coeficientes de variação da produtividade relativamente baixos (<10%) e aumento da produtividade do ano 2015 para 2017. Para o ano de 2016, 70 % dos talhões apresentaram coeficientes de correlação (entre produtividade e NDVI) acima de 0,3 testado a 1 % de significância (teste T), onde se encontrou maior número de talhões no estágio fenológico ideal (VT e R1) para identificação da variabilidade da produtividade. O uso de imagens do satélite Landsat 8 mostrou-se eficiente na identificação da variabilidade espacial da produtividade de milho apresentando coeficiente de correlação significativo de até 0,78. Porém o tempo de varredura do satélite e imagens livres de nuvens limitou a avaliação de talhões com dados de produtividade disponíveis.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Agrárias e Ambientais (ICAA) – Sinoppt_BR
dc.publisher.initialsUFMT CUS - Sinoppt_BR
dc.publisher.programEngenharia Agrícola e Ambiental - CUSpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApt_BR
dc.subject.keywordAgricultura de Precisãopt_BR
dc.subject.keywordVariabilidade de produtividadept_BR
dc.subject.keywordLandsat8pt_BR
dc.subject.keyword2Precision Agriculturept_BR
dc.subject.keyword2Productivity Variabilitypt_BR
dc.subject.keyword2Landsat8pt_BR
Aparece na(s) coleção(ções):Engenharia Agrícola e Ambiental - Sinop

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