RESUMO

Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.(AU)

A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.(AU)

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Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.

A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.

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Abstract Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.

Resumo A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.

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Abstract Water magnetization and geoprocessing are increasingly utilized tools in weed management. Our objective was to study the influence of water magnetization on herbicide efficiency and to verify whether there is a relationship between control scores and the normalized difference vegetation index (NDVI). In the laboratory experiment, water was subjected to magnetization and evaluated with respect to four characteristics. In the field experiment, plots of Brachiaria grass were subjected to treatments in a factorial scheme (6 × 2 + 1). Six herbicidal factors (doses of glyphosate and glyphosate + 2,4-D) and the magnetization or absence of magnetization of the spray solution were evaluated and compared against the control treatment (without spraying). Weed control assessments were carried out six times. Images were obtained using an embedded multispectral camera to determine the NDVI values. Data related to water characteristics were analyzed using the t test. Weed control and NDVI data were subjected to analysis of variance and are presented in regression graphs. Dispersion analysis of NDVI data was performed according to the control scores. The magnetization process decreased the pH of the water and increased the surface tension, but it did not influence the control scores or the NDVI. As the glyphosate dose was increased, the control scores were higher and the NDVI values were lower. Magnetized water did not affect the biological efficiency of the herbicides, and there was a strong correlation between the control scores and the NDVI values.

Resumo A magnetização da água e o geoprocessamento são ferramentas cada vez mais utilizadas no manejo de ervas daninhas. Nosso objetivo foi estudar a influência da magnetização da água na eficiência do herbicida e verificar se existe uma relação entre os escores de controle e o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI). No experimento de laboratório, a água foi submetida à magnetização e avaliada em relação a quatro características. No experimento de campo, parcelas de capim-braquiária foram submetidas a tratamentos em esquema fatorial (6 × 2 + 1). Seis fatores herbicidas (doses de glyphosate e glyphosate + 2,4-D) e a magnetização ou ausência de magnetização da calda foram avaliados e comparados com o tratamento controle (sem pulverização). Avaliações de controle de plantas daninhas foram realizadas seis vezes. As imagens foram obtidas usando uma câmera multiespectral incorporada para determinar os valores de NDVI. Os dados relacionados às características da água foram analisados ​​por meio do teste t. O controle de plantas daninhas e os dados de NDVI foram submetidos à análise de variância e são apresentados em gráficos de regressão. A análise de dispersão dos dados NDVI foi realizada de acordo com os escores de controle. O processo de magnetização diminuiu o pH da água e aumentou a tensão superficial, mas não influenciou nos escores de controle ou no NDVI. Conforme a dose de glyphosate foi aumentada, os escores de controle foram maiores e os valores de NDVI foram menores. A água magnetizada não afetou a eficiência biológica dos herbicidas, e houve uma forte correlação entre os escores de controle e os valores de NDVI.

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Abstract Canga ecosystems are iron-rich habitats and pose a challenge for conservation and environmental governance in Brazil. They support high levels of biodiversity and endemism and, at the same time, have suffered intense losses and degradation due to large-scale iron ore mining. The Peixe Bravo River Valley in the Brazilian savanna is one of the last natural canga areas that has yet to face the irreversible impacts of mining. However, there are vast gaps in data on the vegetation cover, location, spatial distribution, and area of occurrence of this ecosystem. Therefore, more information is needed on the appropriate scale, without which it is difficult to establish conservation planning and strategies to prevent, mitigate or compensate for impacts on canga ecosystems. In this study, we provide the first map of canga ecosystems in Brazil using the U-Net deep learning model and Sentinel-2 images. In addition, we estimate the degree of direct threat faced by ecosystems due to the spatial overlap of the mapped cangas and the location of mining concession areas for iron ore exploitation. The deep learning algorithm identified and segmented 762 canga patches (overall accuracy of 98.5%) in an area of 30,000 ha in the Peixe Bravo River Valley, demonstrating the high predictive power of the mapping approach. We conclude that the direct threat to canga ecosystems is high since 99.6% of the observed canga patches are included in mining concession areas. We also highlight that the knowledge acquired about the distribution of cangas through the application of an effective method of artificial intelligence and the use of open-source satellite images is especially important for supporting conservation strategies and environmental public policies.

Resumo Os ecossistemas de Canga, habitats com elevadas concentrações de ferro, são um desafio para conservação e governança ambiental no Brasil. Eles sustentam uma alta biodiversidade e endemismo, e sofreram intensas perdas e degradações de áreas naturais devido à mineração de ferro em larga escala. O Vale do Rio Peixe Bravo, localizado no Cerrado brasileiro, é uma das últimas regiões com ecossistemas de canga que ainda não sofreu impactos irreversíveis da mineração. Mas ainda há ausência de dados sobre a cobertura vegetal, localização, distribuição geográfica e a área de ocorrência desse ecossistema. Portanto, a ausência de informações em escala adequada dificulta o planejamento em conservação e as estratégias para prevenir, mitigar ou compensar os impactos nos ecossistemas de canga. Neste estudo, nós fornecemos o primeiro mapa de ecossistemas de canga no Brasil elaborado a partir de deep learning segmentação U-Net e imagens de satélite Sentinel-2. Além disso, nós estimamos o grau de ameaça direta dos ecossistemas devido a sobreposição espacial das manchas de cangas preditas e a localização dos títulos de concessão minerária para exploração do minério de ferro. O algoritmo de aprendizado profundo identificou 762 manchas de canga (acurácia acima de 98,5%) em uma área de 30.000 ha no Vale do Rio Peixe Bravo, demonstrando o alto poder preditivo do método de mapeamento. Nós estimamos que há um alto grau de ameaça direta aos ecossistemas de canga, uma vez que 99,6% das manchas de cangas preditas estão incluídas em áreas de concessão de mineração. Nós também destacamos que o conhecimento adquirido sobre a distribuição das cangas por meio da aplicação de um método eficaz de inteligência artificial e do uso de imagens de satélite de código aberto é especialmente importante para apoiar estratégias de conservação e políticas públicas ambientais.

RESUMO

Sugarcane is a good source of renewable energy and helps reduce the emission of greenhouse gases. Nitrogen has a critical role in plant growth; therefore, estimating nitrogen levels is essential, and remote sensing can improve fertilizer management. This field study selects wavelengths from hyperspectral data on a sugarcane canopy to generate models for estimating leaf nitrogen concentrations. The study was carried out in the municipalities of Piracicaba, Jaú, and Santa Maria da Serra, state of São Paulo, in the 2013/2014 growing season. The experiments were carried out using a completely randomized block design with split plots (three sugarcane varieties per plot [variety SP 81-3250 was common to all plots] and four nitrogen concentrations [0, 50, 100, and 150 kgha-¹] per subplot) and four repetitions. The wavelengths that best correlated with leaf nitrogen were selected usingsparse partial least square regression. The wavelength regionswere combinedby stepwise multiple linear regression. Spectral bands in the visible (700-705 nm), red-edge (710-720 nm), near-infrared (725, 925, 955, and 980 nm), and short-wave infrared (1355, 1420, 1595, 1600, 1605, and 1610 nm) regions were identified. The R² and RMSE of the model were 0.50 and 1.67 g.kg-¹, respectively. The adjusted R² and RMSE of the models for Piracicaba, Jaú, and Santa Maria were 0.31 (unreliable) and 1.30 g.kg-¹, 0.53 and 1.96 g.kg-¹, and 0.54 and 1.46 g.kg-¹, respectively. Our results showed that canopy hyperspectral reflectance can estimate leaf nitrogen concentrations and manage nitrogen application in sugarcane.

A cana-de-açúcar se destaca como uma das fontes de energia renovável frente às estratégias para reduzir a emissão de gases causadores do efeito estufa. O nitrogênio é um dos mais significativos devido ao seu impacto no crescimento de folhas e colmos. Portanto, o monitoramento eficiente do nitrogênio aplicado é essencial e o sensoriamento remoto se apresenta como uma alternativa na melhoria do gerenciamento da adubação. O presente trabalho teve por objetivo selecionar comprimentos de onda a partir de dados hiperespectrais de dossel da cana-de-açúcar para geração de modelos na predição da concentração de Nitrogênio. O estudo foi realizado em experimentos de campo instalados nos municípios de Piracicaba, Jaú e Santa Maria da Serra, estado São Paulo, na safra 2013/2014. Cada experimento foi alocado em blocos ao acaso, com parcelas subdivididas e quatro repetições, com variedades de cana-de-açúcar na parcela (três variedades por local, sendo a SP 81-3250 comum à todos) e doses de nitrogênio (0, 50, 100 e 150 kg.ha-1) na subparcela. Na seleção dos comprimentos de onda que melhor se correlacionam com o TFN foi utilizada a metodologia sPLS. Posteriormente, foi realizada a combinação linear dos comprimentos de onda selecionados pela metodologia sPLS, por meio de Regressão Linear Múltipla por Stepwise (SMLR). Foram identificadas bandas importantes nas regiões do visível (700 a 705 nm), red-edge(710 a 720 nm), infravermelho próximo (725, 925, 955 e 980 nm) e infravermelho de ondas curtas (1355, 1420, 1595, 1600, 1605 e 1610 nm). O modelo de predição de TFN teve valores de R² de 0,50 e o RMSE de 1,67 g.kg-¹. Os modelos gerados para Piracicaba, Jaú e Santa Maria obtiveram R² ajustados e RMSE, respectivamente, de 0,31 considerado não confiável (1,30 g.kg-¹), 0,53 (1,96 g.kg-¹) e 0,54 (1,46 g.kg-¹). Os sensores hiperespectrais de dossel podem ser utilizados para predição do TFN e monitoramento de aplicação de nitrogênio em cana-de-açúcar.

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Correlation between proximal sensing techniques and laboratory results of qualitative variables plus agronomic attributes was evaluated of a 3,0 ha vineyard in the county of Muitos Capões, Northeast of Rio Grande do Sul State, Brazil, in Vitis vinifera L. at 2017/2018 harvest, aiming to evaluate the replacement of conventional laboratory analysis in viticulture by Vegetation Indexes, at situations were laboratory access are unavailable. Based on bibliographic research, looking for vegetative indexes developed or used for canopy reflectance analysis on grapevines and whose working bands were within the spectral range provided by the equipment used, a total of 17 viable candidates were obtained. These chosen vegetation indices were correlated, through Pearson (5%), with agronomic soil attributes (apparent electrical conductivity, clay, pH in H2O, phosphorus, potassium, organic matter, aluminum, calcium, magnesium, effective CTC, CTC at pH 7.0, zinc, copper, sulfur and boron) for depths 0 -20 cm and 20-40 cm, and plant tissue (Nitrogen, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, sulfur, copper, zinc, iron, manganese and boron) , in addition to some key oenological and phytotechnical parameters for the quantification of wine production and quality. One hundred and thirty ninesignificant correlations were obtained from this cross, with 36 moderate coefficients between 19 parameter variables versus 12 of the indexes. We concluded that in cases where access or availability of laboratory analyzes is difficult or impracticable, the use of vegetation indices is possible if the correlation coefficients reach, at least, the moderate magnitude, serving as a support to decision making until the lack analytical structure to be remedied.

Avaliou-se a correlação entre as técnicas de sensoriamento proximal e os resultados laboratoriais de variáveis qualitativas, mais os atributos agronômicos do solo de um vinhedo de 3,0 ha no município de Muitos Capões, região nordeste do estado do Rio Grande do Sul, Brasil, na safra 2017/2018. Objetivou avaliar a substituição das análises laboratoriais convencionais em viticultura por Índices de Vegetação, em situações de indisponibilidade de acesso ao laboratório. Com base em pesquisa bibliográfica, buscaram-se índices vegetativos desenvolvidos ou utilizados para análise de refletância de dossel em videiras e cujas bandas de trabalho estavam dentro do intervalo espectral fornecido pelo equipamento utilizado, obtendo-se um total de 17 candidatos viáveis. Esses índices de vegetação escolhidos foram correlacionados, por meio de Pearson (5%), com atributos agronômicos do solo (condutividade elétrica aparente, argila, pH em H2O, fósforo, potássio, matéria orgânica, alumínio, cálcio, magnésio, CTC efetivo, CTC em pH 7,0, zinco, cobre, enxofre e boro) para profundidades de 0 - 20 cm e 20 - 40 cm, e tecido vegetal (nitrogênio, fósforo, potássio, cálcio, magnésio, enxofre, cobre, zinco, ferro, manganês e boro), além de alguns parâmetros enológicos e fitotécnicos essenciais para a quantificação da produção e qualidade do vinho. Deste cruzamento foram obtidas 139 correlações significativas, resultando 36 coeficientes moderados entre 19 variáveis de parâmetros versus 12 dos índices. Concluímos que nos casos em que o acesso ou disponibilidade de análises laboratoriais é difícil ou impraticável, a utilização de índices de vegetação é possível, desde que os coeficientes de correlação atinjam, pelo menos, a magnitude moderada, servindo como suporte para a tomada de decisão até a falta de estrutura analítica ser remediada.

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The study evaluated the efficacy and soybean spectral responses to fifteen foliar fungicide mixtures labeled to control Asian soybean rust. Canopy level reflectance was measured using a multispectral camera onboard a multirotor drone before and two hours after each spray. The third application of fungicides improved control of soybean rust and increased yield. Nevertheless, up to three consecutive foliar fungicides applications did not affect the reflectance of soybean plants at visible and infrared wavelengths. Thus, drones can be a viable strategy for data acquisition regardless of the application of the fungicides.

Esse estudo avaliou a eficácia e as respostas espectrais de plantas de soja a quinze misturas de fungicidas utilizados no controle da ferrugem asiática da soja (FAS). A refletância do nível do dossel foi medida usando uma câmera multiespectral a bordo de um drone multirotor antes e duas horas após cada pulverização. A terceira aplicação de fungicidas melhorou o controle de FAS e aumentou a produtividade. Porém, três aplicações foliares consecutivas de fungicidas não afetaram a refletância de plantas de soja nos comprimentos de onda visível e infravermelho. Assim, drones podem ser uma estratégia viável para aquisição de dados independentemente da aplicação de fungicidas.

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The objective of this study is to determine the vegetation indices (IV) as a means of identifying the nutritional status of corn, with respect to the soil nitrogen and potassium, using the aerial images received through an RGB camera loaded on an unmanned aerial vehicle. The images were obtained for an experiment of the nitrogen levels (0, 60, 120 and 180 kg ha-¹) and potassium levels (0, 50, 100 and 150 kg ha-¹), in the random block design, with a factorial scheme of 4 x 4, having three repetitions. Ten leaves were plucked per plot during the flowering phase to assess the total N (NF) and K+ leaf contents. The Pearsons correlation analysis, as well as the analyses of variance and regression between the IV and the concentrations of N and K2O. NF, K+ and the grain yield, responded only to the soil N levels. A significant correlation was observed for the indices of Red Index, Normalized Difference Index and Visible Atmospherically Resistant Index with the NF, which endorses them as favorable in identifying the nutritional standing of corn, with respect to the N level. Not even a single one of the indices evaluated could detect the nutritional ranking of corn in the context of the potassium level.(AU)

O estudo teve como objetivo avaliar índices de vegetação (IV) para detecção do status nutricional do milho com relação ao nitrogênio e potássio por meio de imagens aéreas obtidas por câmera RGB embarcada em veículo aéreo não tripulado. As imagens foram adquiridas em ensaio de níveis de nitrogênio (0, 60, 120 e 180 kg ha-¹) e potássio (0, 50, 100 e 150 kg ha-¹), em blocos ao acaso, fatorial 4 x 4, com três repetições. Coletaram-se dez folhas por parcela na fase de florescimento para avaliação do teor foliar de N total (NF) e K+. Efetuou-se análise de correlação de Pearson, análise de variância e de regressão entre os IV e os níveis de N e de K2O. NF, K+ e a produtividade de grãos responderam apenas aos níveis de N no solo. Houve correlação significativa para os índices Excess Red Index, Normalized Difference Index e Visible Atmospherically Resistant Index com o NF, que os credencia como promissores na detecção do status nutricional do milho em relação ao N. Nenhum dos índices avaliados foi capaz de detectar o status nutricional do milho com relação ao potássio.(AU)

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The objective of this study is to determine the vegetation indices (IV) as a means of identifying the nutritional status of corn, with respect to the soil nitrogen and potassium, using the aerial images received through an RGB camera loaded on an unmanned aerial vehicle. The images were obtained for an experiment of the nitrogen levels (0, 60, 120 and 180 kg ha-¹) and potassium levels (0, 50, 100 and 150 kg ha-¹), in the random block design, with a factorial scheme of 4 x 4, having three repetitions. Ten leaves were plucked per plot during the flowering phase to assess the total N (NF) and K+ leaf contents. The Pearson’s correlation analysis, as well as the analyses of variance and regression between the IV and the concentrations of N and K2O. NF, K+ and the grain yield, responded only to the soil N levels. A significant correlation was observed for the indices of Red Index, Normalized Difference Index and Visible Atmospherically Resistant Index with the NF, which endorses them as favorable in identifying the nutritional standing of corn, with respect to the N level. Not even a single one of the indices evaluated could detect the nutritional ranking of corn in the context of the potassium level.

O estudo teve como objetivo avaliar índices de vegetação (IV) para detecção do status nutricional do milho com relação ao nitrogênio e potássio por meio de imagens aéreas obtidas por câmera RGB embarcada em veículo aéreo não tripulado. As imagens foram adquiridas em ensaio de níveis de nitrogênio (0, 60, 120 e 180 kg ha-¹) e potássio (0, 50, 100 e 150 kg ha-¹), em blocos ao acaso, fatorial 4 x 4, com três repetições. Coletaram-se dez folhas por parcela na fase de florescimento para avaliação do teor foliar de N total (NF) e K+. Efetuou-se análise de correlação de Pearson, análise de variância e de regressão entre os IV e os níveis de N e de K2O. NF, K+ e a produtividade de grãos responderam apenas aos níveis de N no solo. Houve correlação significativa para os índices Excess Red Index, Normalized Difference Index e Visible Atmospherically Resistant Index com o NF, que os credencia como promissores na detecção do status nutricional do milho em relação ao N. Nenhum dos índices avaliados foi capaz de detectar o status nutricional do milho com relação ao potássio.

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