Detection of the effect of nitrogen fertilization in the Brachiaria decumbens using remote sensing techniques

O presente trabalho foi desenvolvido com o objetivo de utilizar técnicas de sensoriamento remoto para detectar variação nos status nutricionais em Brachiaria decumbens. Foram demarcadas parcelas em uma área de pastagem, submetidas a cinco doses de nitrogênio (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1) com 6 repetições cada, avaliadas em delineamento inteiramente casualizado. Para as avaliações, foram utilizados dois sistemas de sensoriamento remoto (SR). Os sistemas de SR foram compostos por câmeras digitais, cabos, placa de digitalização de imagens e microcomputadores, sendo que um sistema utilizou uma haste com três metros de altura e o outro um balão, a gás hélio, para levantamento das câmeras nas alturas de 15, 20, 25 e 30 m. Como os sistemas podem adquirir imagens em duas bandas espectrais simultaneamente, foram testados os seguintes pares de bandas: NIR (câmera monocromática com filtro passa alta para a banda do infravermelho próximo) e R (banda vermelha da câmera colorida), NIR e G (banda verde da câmera colorida), NIR e R (câmera monocromática com filtro passa banda para a banda do vermelho) e NIR e G (câmera monocromática com filtro passa banda para a banda do verde). Os dados foram coletados em duas fases, a primeira teve início com uma adubação em cobertura das plantas com cinco doses de nitrogênio (N). Nesta primeira fase, a aquisiçãos das imagens, a mediação dos valores de SPAD e a amostragem das folhas para medição do teor de N foram realizadas aos 15, 21 e 32 dias após a adubação (DAA), no período de fevereiro a março de 2006. Na segunda fase, após a reaplicação das doses de N, as mesmas avaliações foram realizadas aos 28, 36, 45 e 53 DAA no período de março a maio de 2006. Em ambas as fases foram utilizados os índices de vegetação NDVI, GNDVI e SAVI mono e color , com os índices formados pelas câmeras monocromáticas acopladas com filtros e pela câmera colorida, respectivamente. Os resultados encontrados na primeira fase pelo sistema de SR com haste mostraram que SPAD e N foliar aos 15 DAA e os índices NDVImono e SAVImono aos 21 e 32 DAA não foram capazes de detectar os diferentes status nutricionais proporcionados pela aplicação de N. O índice GNDVImono apresentou, no geral, os maiores valores de correlação com o N foliar, SPAD e MS em todos os períodos após a adubação utilizando o sistema da haste, sendo considerado o índice mais indicado para detectar as variações nutricionais nesta fase. Na segunda fase de avaliação, utilizando o sistema de SR com haste, todas as variáveis testadas foram influenciadas pelas diferentes doses de N, e dentre todas as variáveis o GNDVIcolor foi o índice que proporcionou os maiores valores de correlação com SPAD, N foliar e MS. Já no sistema de SR do balão, cujas coletas das imagens foram somente aos 28 DAA, na primeira fase, e aos 51 DAA na segunda, os três índices NDVIcolor, GNDVIcolor e SAVIcolor, nas quatro alturas testadas, ajustaram a modelos lineares de primeiro ou segundo grau e, portanto, foram capazes de detectar os efeitos das doses de N. O GNDVIcolor foi o índice com os maiores valores de correlação com SPAD, N foliar e MS nos dois períodos de aquisição e nas quatro alturas testadas. As maiores correlações entre os índices color e SPAD, N foliar e MS, na primeira fase experimental, foram obtidas com imagens capturadas a 30 m de altura. Os índices formados com a banda verde se mostraram mais eficientes na relação com a estimativa nutricional foliar, com o teor de N foliar e com a produtividade de matéria seca do que os índices utilizando a banda vermelha em todas as fases e sistemas testados. Os dois sistemas de SR propostos foram capazes de detectar os diferentes status nutricionais na forrageira nas duas fases experimentais.The present work was developed with the goal of using remote sensing techniques to detect variations in nutritional status in Brachiaria decumbens. The experimental plots were formed in a pasture area. The data was evaluated usinging a statistical model of a completely randomized design, with five doses of nitrogenous (0, 50, 100, 150 e 200 kg.ha-1), with six repetitions. Two remote sensing systems were used for the evaluations. The systems were composed of digital cameras, wires, a framegrabber and microcomputers. One system set the camera at three meters above ground using a metal framework and the other used one helium-gas balloon to lift the cameras to the heights of 15, 20, 25 and 30 meters. Since the systems can aquire images in two spectral bands simultaneously, the tested pairs of bands were: NIR (monochrome camera with a near infrared high-pass band filter) and R (red band of color camera), NIR and G (green band of color camera), NIR and R (monochrome camera with red pass band filter) and NIR and G (monochrome camera with green pass band filter). The data was acquired in two periods. The first began with the five nitrogenous dose application (N) in February, and the second began after the pasture cutting and the reapplication of the five N doses at the end of March. In the first period, the images acquisition, the SPAD measurements and the nitrogen content in the leaves were determined at 15, 21 and 32 days after fertilization (DAF). In the second period, the same evaluations were done at 28, 36, 45 and 53 DAF. In both periods the vegetation indices NDVI, GNDVI and SAVI mono and color were evaluated using the bands from monochrome cameras with filters and color cameras, respectively. The results using the metal framework in the first period showed that SPAD and leaf N content at 15 DAF and the NDVImono and SAVImono at 21 and 32 DAF were not able to detect the different nutricional status of N. The GNDVImono obtained, in general, the highest values of correlation with leaf N content, SPAD and MS (dry mass) in all dates using the metal framework. Thus, GNDVImono was considered the most indicated index to detect the nutritional variations in this period. In the second period and using the metal framework, all the tested variables were influenced by the different doses of N, and the GNDVIcolor was generally the index that obtained the best correlation with SPAD, leaf N content and MS. The balloon remote sensing system was used only at 28 DAF in the first period at 51 DAF in the second. The three indices NDVIcolor, GNDVIcolor and SAVIcolor at the four tested heights adjusted the linear models of first or second degree and therefore were capable of detecting the effects of the doses of N. The GNDVIcolor was the index with the highest values of correlation with SPAD, leaf N content and MS in the two periods of acquisition at the four tested heights. The best correlations between the indices color and SPAD, leaf N content and MS in the first experimental period were obtained with images acquired at thirty meters of height. The indices using green band showed better relationship with the leaf chlorophyll estimation, the leaf N content and the dry mass productivity than those using the red band in all the periods and tested systems. Both remote sensing systems were capable of detecting the different nutritional status of the forage in the two experimentals periods.Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerai

Mapping of weed cover using digital images and geostatistics

O objetivo deste trabalho foi mapear o percentual da cobertura de plantas daninhas utilizando técnicas de processamento de imagens digitais e de geoestatística em lavouras com cultivo em linha. Para obter este mapeamento foram realizados dois experimentos. O primeiro foi conduzido em uma área experimental de 0,8 hectares, pertencente à Universidade Federal de Viçosa (UFV) na cidade de Coimbra – MG, cuja área estava sob manejo de irrigação constituído por um pivô central. A cultura implantada foi feijão, cultivar ouro vermelho, sob os sistemas de plantio direto e convencional, cada um ocupando metade da área. O segundo experimento foi conduzido em uma área de propriedade particular de aproximadamente 1,2 hectares, cultivada com girassol, sem nenhum sistema de irrigação, localizada em Aguilar de Bureba na Província de Burgos, Espanha. No primeiro estudo construiu-se um sistema de visão artificial composto por duas câmeras digitais, acopladas a estrutura móvel do pivô central, e um DGPS (Trimble Pathfinder Pro XRS). Aproveitou-se o movimento de rotação do pivô para percorrer toda a área de estudo. Uma câmera adquiriu imagens coloridas, nas bandas do visível (RGB), e a outra adquiriu imagens na banda do infravermelho próximo (NIR). Estas câmeras capturavam as imagens simultaneamente e pertencentes à mesma cena. O DGPS capturava as coordenadas de uma posição e a esta foi assumida estar no centro da área comum das duas imagens. Estas imagens adquiridas representavam amostras da área, em uma malha regular de pontos. As imagens foram processadas para estimar a porcentagem da cobertura das plantas daninhas. De posse destes valores georreferenciados foi possível construir mapas usando técnicas de geoestatística. Os mapas gerados pelas imagens coloridas foram mais adequados, do que os das imagens NIR, para detectar a infestação de plantas daninhas, em ambos os sistemas de plantio, pois apresentaram melhor contraste entre plantas e o fundo da imagem. No segundo experimento o sistema utilizou duas câmeras digitais, com diferentes resoluções espaciais, e um GPS. Todos estes equipamentos foram acoplados em um trator, simulando a altura de um pivô central. As duas câmeras capturavam imagens coloridas da mesma cena e na mesma altura, mas com resoluções espaciais diferentes. Assumiu-se novamente que as coordenadas capturadas pelo GPS eram as do centro das imagens. As amostras da área pelas imagens foram adquiridas em uma malha regular de pontos, com as câmeras posicionadas a 3 e 4 m de altura, aos 37 e 46 dias após o plantio (DAP). As imagens foram processadas para estimativa da infestação de plantas daninhas para cada posição. Logo, os mapas referentes aos tipos de câmeras, alturas de posicionamento das câmeras e estádios de crescimento da cultura foram construídos pelo sistema desenvolvido. A câmera de maior resolução apresentou melhor desempenho para mapear a porcentagem da cobertura de plantas daninhas e identificar a variabilidade de infestação destas plantas na área de estudo, em ambas as alturas e estádios de crescimento da cultura avaliados, pois apresentaram melhor contraste entre plantas e solo do que às imagens da outra câmera. Os mapas nos dois estádios de crescimento apresentaram similaridade para ambas as alturas e câmeras testadas.The objective of this study was to map weed percent coverage using techniques of digital image processing and geostatistics in row crops. Two experiments were performed. The first was conducted in a 0.8 hectare experimental area belonging to the Universidade Federal de Viçosa (UFV) in the city of Coimbra, MG, Brazil, whose area was irrigated with a central pivot system. The area was planted with common beans, Ouro Vermelho cultivar, where half of the area was crop in tillage system and the other half in no-tillage. The second experiment was conducted on a private property of approximately 1.2 hectares cultivated with sunflower, with no irrigation system, located in Aguilar de Bureba, Burgos province, Spain. In the first study, a machine vision system was built, with two digital cameras and a DGPS(Trimble Pathfinder Pro XRS) set up on the central pivot structure. The central pivot moved to sample the entire area of study. One camera acquired color images in the visible bands (RGB), and the other acquired images in the near infrared band (NIR). These cameras captured images simultaneously of the same scene. The scene coordinates were acquired by the DGPS, and it was assumed to be in the center of the common area of the two images. These images were acquired in a grid pattern.The images were processed for the percentage of weed cover estimation. Once it was acquired all the georeferenced weed percentage values, it was possible to construct maps using geostatistical techniques. The system performance was access for the two cameras and for the two tillage systems. The maps generated by using color images were more reliable than those using NIR images for weed infestation detection in both tillage systems since they presented a better contrast between plants and background. In the second experiment, the system used two different digital color cameras, with different image resolutions, and a GPS. All equipments were set on a tractor, simulating height of a central pivot. The two cameras captured color imagesof the same scene and at the same height, but with different spatial resolutions. It was again assumed that the GPS coordinates referred to the image center. Sample images of the area were acquired in a grid pattern at camera heights of 3 and 4 m, and at 37 and 46 days after planting (DAP). The images were processed for weeds infestation estimation for each position. Thus, maps for camera, height and date were built by the developed system. The higher resolution camera was presented better performance to map the percentage of weed coverage and identify variability of these plants in the area under study, at both heights and growth stages since it presented better contrast between plants and soil than the other camera. The maps at both stages of growth presented similarity for both tested heights and cameras.Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerai

A Novel Approach to Charcoal Fine Waste: Sustainable Use as Filling of Polymeric Matrices

Most composites produced come from fossil fuel sources. Renewable strategies are needed for the production of composites. Charcoal fines are considered waste and an alternative for the production of biocomposites. The charcoal fines resulting from the pyrolysis of any biomass are an efficient alternative for the production of green composites. Studies to understand how the pyrolysis parameters influence the properties of this material for the production of biocomposites are necessary. Charcoal has a high carbon content and surface area, depending on final production temperatures. This study aims to evaluate charcoal fines as potential reinforcing agents in biocomposites. This study investigated for the first time charcoal fines from three pyrolysis temperatures (400, 600, and 800 °C) to identify the most suitable charcoal for use as a raw material in the production of carbon biocomposites with 30% by weight incorporated into a polyester matrix composite. Apparent density, porosity, morphology, and immediate chemical composition and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) of charcoal fines were evaluated. The charcoal fines produced at 800 °C showed interesting potential as polymeric matrix fillers due to their higher porosity (81.08%), fixed carbon content (96.77%), and hydrophobicity. The biocomposites were analyzed for flexural and tensile strength and scanning electron microscopy. The results revealed an improvement in resistance at elevated temperatures, especially at 800 °C, with higher breaking strength (84.11 MPa), modulus of elasticity (4064.70 MPa), and traction (23.53 MPa). Scanning electron microscopy revealed an improvement in morphology, with a decrease in roughness at 800 °C, which caused greater adhesion to the polyester matrix. These results revealed a promising new biocomposite compared to other natural lignocellulosic polymeric composites (NLFs) in engineering applications

Detecção do efeito da adubação nitrogenada em Brachiaria decumbens Stapf. utilizando um sistema de sensoriamento remoto Detection of the nitrogen fertilization effect in Brachiaria decumbens using a remote sensing system

Objetivou-se com este trabalho utilizar técnicas de sensoriamento remoto para detectar diferentes status nutricionais em pastagem de Brachiaria decumbens Stapf. Os tratamentos consistiram de cinco doses de nitrogênio (0, 50, 100, 150 e 200 kg ha-1), com seis repetições, avaliadas em delineamento inteiramente casualizado. Foi utilizado um sistema de sensoriamento remoto composto por câmeras digitais, cabos, placa de digitalização de imagens e microcomputador, com uma haste de três metros de altura para posicionamento das câmeras. O sistema adquiriu imagens em duas bandas espectrais simultaneamente em duas fases. A primeira fase foi aos 15, 21 e 32 dias após a adubação, realizada no período de fevereiro a março de 2006, e a segunda aos 28, 36, 45 e 53 dias após a reaplicação das doses de N, no período de março a maio de 2006. Das imagens originais foram determinados diferentes índices de vegetação, os quais foram submetidos às análises de regressão e correlação. Também foram adquiridos valores estimados do teor de clorofila pelo medidor de clorofila SPAD 502 e valores do teor de N foliar. Foi possível ajustar modelos de primeiro ou segundo grau aos dados experimentais para todos os períodos estudados. Os índices calculados com a banda verde mostraram-se mais eficientes na relação com a estimativa de clorofila foliar, com o teor de N foliar e com a produtividade de matéria seca do que aqueles que utilizaram a banda vermelha, em todos os períodos estudados. Dessa maneira, a técnica de sensoriamento remoto utilizada permitiu a detecção dos diferentes efeitos das doses de nitrogênio na forrageira.<br>The objective of the present work was the detection of different nutritional statuses in Brachiaria decumbens pasture using remote sensing techniques. The area was treated with five rates of nitrogen fertilizer (0, 50, 100, 150 and, 200 kg ha-1) with six repetitions and evaluated in a completely randomized statistical design. A remote sensing system composed of digital cameras, cables, a framegrabber and a computer was used with a three meter metallic support to position the cameras. The system acquired images in two spectral bands simultaneously in two phases. The first phase occurred from February to March 2006 at 15, 21 and, 32 days after fertilization and the second from March to May of 2006 at 28, 36, 45 and, 53 days after reapplication of the same N rates. Vegetation indices were evaluated from the original images, and the data was submitted to regression and correlation analyses. Estimate values of chlorophyll content using the chlorophyll meter SPAD 502 and values of the leaf N content were also acquired. First or second degree models were adjusted to the experimental data for all periods. The indices using the green band proved more efficient to detect the relationship with the estimated chlorophyll values, the leaf N content and the dry mass yield than the red band in all studied periods. Thus, the used remote sensing system technique allowed for the identification of different effects of nitrogen fertilization in the forage