Abstract

RESUMO Tradicionalmente, a avaliação da severidade das doenças, como a ferrugem asiática, é realizada por inspeções visuais de tecidos infectados, utilizando escalas diagramáticas. Contudo, esses métodos demandam custos elevados e estão sujeitos a análises subjetivas devido a possíveis erros dos avaliadores. Com isso, o objetivo deste estudo foi analisar os dados de imagens obtidas por câmera NIR, buscando-se através do NDVI, correlacionar os dados das imagens com a severidade e desfolha obtidas no campo. Foram realizados 03 ensaios na fazenda escola da Universidade Estadual de Londrina, na safra 2016/2017, coordenadas geográficas S: 23º20’34,4” O: 51º12’41,3” e altitude de 570 m, no município de Londrina, Paraná. A cultivar utilizada foi a DM6563 IPRO, com densidade populacional de 260 mil plantas por hectare. O delineamento experimental foi de blocos ao acaso, com quatro repetições, sendo cada repetição constituída por parcelas de seis linhas com espaçamento de 0,45 metros, com comprimento de 6 metros. Os ensaios foram compostos por uma testemunha e diversos tratamentos com diferentes aplicações de fungicidas que apresentavam as melhores eficácias para o controle da ferrugem asiática da soja no período de estudo. Os ensaios foram denominados de Consfit, Expert e STCK e o gradiente de intensidade da ferrugem foi gerado por meio da aplicação de diferentes fungicidas em diferentes estágios fenológicos e números de aplicações variados. Observou-se nos resultados bons índices de correlação (acima de 90%) com pixels de 3,4 cm e observou-se que conforme aumentava o tamanho do pixel, reduzia a correlação obtida tanto em severidade da doença quanto em desfolha. Os resultados sugerem que é possível utilizar imagens aéreas com câmeras NIR em VANTs para estimar a severidade e desfolha de Phakopsora pachyrhizi na cultura da soja. Isso pode permitir um monitoramento mais eficaz das doenças e uma tomada de decisão mais precisa em relação ao manejo fitossanitário da cultura, contribuindo assim para a redução do uso de agroquímicos e para a otimização dos rendimentos.

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