Detecção de gomose no cultivo de laranja lima Tahiti (Citrus latifólia tanaka) com diferentes índices de vegetação.
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v18.6.p4663-4679Palavras-chave:
sensoriamento remoto, ortofoto, classificador estatístico, NDVIResumo
A utilização do sensoriamento remoto vem apresentando resultados promissores para detecção de plantas doentes de forma rápida e eficiente em pequenas e grandes áreas geográficas. Com o uso dos índices de vegetação é possível diagnosticar a saúde do plantio. Baseado nesse contexto, o objetivo deste estudo foi analisar a aplicabilidade de diferentes índices de vegetação obtidos por sensoriamento remoto para detecção de problemas fitossanitários em um plantio de lima-ácida “Tahiti”. O trabalho foi realizado em uma propriedade rural no município de Castanhal, foram usados drones para aquisição de ortofotos para aplicação do índice NDVI, as imagens foram processadas e avaliadas, posteriormente foi proposto um classificador estatístico levando em consideração o coeficiente de variação (CV) dos valores de NDVI. Constatou-se a eficiência do índice na identificação de problemas no plantio. O NDVI permitiu identificar uma planta com problema antes da doença se manifestar visivelmente. O classificador estatístico mostrou-se eficiente na determinação de plantas saudáveis e doentes. As informações geradas pelo VANT através dos índices de vegetação mostram-se de grande valia, uma vez que auxilia na gestão da área produtiva, colaborando para a tomada de decisão preventiva, trazendo produtividade e lucratividade.
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Referências
Abdulridha, J; Ehsani, R; Abd-Elrahman, A; Ampatzidis, Y. (2019). A remote sensing technique for detecting laurel wilt disease in avocado in presence of other biotic and abiotic stresses. Computers and Electronics in Agriculture. 156, 549 -557. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.018.
Al-Sadi, A. M., Al-Ghaithi, A. G., Al-Fahdi, N., & Al-Yahyai, R. (2014). Characterization and pathogenicity of fungal pathogens associated with root diseases of citrus in Oman. International Journal of Agriculture and Biology, 16(2), 371-376.
Álvares, C. A.; Stape, L. J.; Sentelhsas, P.C.; Gonçalves, J. L. M. Sparovek, G. (2013). Koppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift. 22(06). https://doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507.
Ampatzidis, Y., De Bellis, L., Luvisi, A. (2017). iPathology: robotic applications and management of plants and plant diseases. Sustainability, 9(6), 1010. https://doi.org/10.3390/su9061010.
Ampatzidis, Y., Partel, V., Meyering, B., & Albrecht, U. (2019). Citrus rootstock evaluation utilizing UAV-based remote sensing and artificial intelligence. Computers and Electronics in Agriculture, 164, 104900. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.104900.
Barros, P. P. da S., Rosalen, D. L., Iost Filho, F. H., Martins, G. D., & Di Leo, N. (2021). Monitoramento Fitossanitário Utilizando Sensoriamento Remoto: Avanços e Desafios. Revista Brasileira De Cartografia, 73(2), 489–515. https://doi.org/10.14393/rbcv73n2-56597
Bassanezi, R. B., Silva Junior, G. J., Feichtenberger, E., Belasque Júnior, J., Behlau, F., Wulff, N. A. (2016). Doenças dos citros. In L. Amorim, J. A. M. Rezende, A. Bergamin Filho e L. E. A. Camargo (Orgs.).Manual de fitopatologia, (Vol. 2, pp. 271-306). Agronômica Ceres.
Brito, A. A., da Trindade Lelis, A., de Araújo Gomes, M. D., Costa, G. G., da Silva, F. L., & Palma, M. C. M. M. (2022). Classificação do coeficiente de variação em experimentos com Macrobrachium amazonicum. Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais,13(8), 249-257. https://doi.org/10.6008/CBPC2179-6858.2022.008.0020.
Coelho, Y. da S.; Cunha Sobrinho, A. P. da; Magalhães, A. F. de J.; Passos, O. S.; Nascimento, A. S. do; Santos Filho, H. P.; Soares Filho, W. dos S. (1998). Coleção Plantar Limão Taiti. Embrapa Mandioca e Fruticultura. 2° Edição. Brasília - DF.
Costa, N. H. D. A. D., Seraphin, J. C., & Zimmermann, F. J. P. (2002). Novo método de classificação de coeficientes de variação para a cultura do arroz de terras altas. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 37(3), 243-249. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2002000300003.
Crommelinck, S., Bennett, R., Gerke, M., Yang, M., Vosselman, G. (2017). Contour detection for UAV-based cadastral mapping. Remote Sensing, 9(2). 171. https://doi.org/10.3390/rs9020171.
Dwiastuti, M. E. (2020). Citrus foot rot disease (Phytophthora spp.) control in Indonesia using good agricultural practices efforts green agroindustry. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 484(1), 012097. doi:10.1088/1755-1315/484/1/012097.
Fadli, A., Benyahia, H., Hussain, S., Khan, R. I., Rao, M. J., Ahmed, T., Ancona, V. & Khalid, M. F. (2022). Phytophthora-citrus interactions and management strategies: a review. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 46(5), 730-742. https://doi.org/10.55730/1300-011X.3038.
Fang, X., Zhu, Q., Ren, L., Chen, H., Wang, K., & Peng, C. (2018). Large-scale detection of vegetation dynamics and their potential drivers using MODIS images and BFAST: A case study in Quebec, Canada. Remote Sensing of Environment, 206(1), 391-402. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.11.017.
Faria Filho, D. E. D., Jaruche, Y. D. G., & Leal, D. H. V. (2016). Classificação de coeficientes de variação na experimentação com coelhos no Brasil. Ciência Animal Brasileira, 17(4), 519-526. https://doi.org/10.1590/1089-6891v17i424460.
Feichtenberger, E. (2020). Gomose de Phytophthora dos Citros: importância, etiologia, ecologia, epidemiologia e manejo. In: 53° Curso de Habilitação de Responsáveis Técnicos para Emissão de CFO/CFOC, 2020. Campinas: MAPA, CDA/SAA, IB/APTA/SAA, 15p.
Feichtenberger, E., & Spósito, M. B. (2004). Doenças fúngicas dos citros: manejo integrado. Visão Agrícola, 2, 44-47. USP, ESALQ.
Ferreira, J. P.; Schmildt, E. R.; Schmildt, O.; Cattaneo, L. F.; Alexandre, R. S.; Cruz, C. D. (2016). Comparison of methods for classification of the coefficientof variation in papaya. Revista Ceres. 63(2). http://dx.doi.org/10.1590/0034-737X201663020004.
Franzé, G. P. J., Woiski, E. R., Góes, L. C. S. (2017). HSV and NDVI Color Space Analysis and Sampling Procedure for Counting of Seedlings in Eucalyptus spp Plantations from High Definition Aerial Images. International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI), 77, 456-462. doi: 10.1109/CSCI.2017.77.
Gillespie, T. W., Ostermann-Kelm, S., Dong, C., Willis, K. S., Okin, G. S., & MacDonald, G. M. (2018). Monitoring changes of NDVI in protected areas of southern California. Ecological indicators, 88, 485-494. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.01.031
Chandel, A. K., Khot, L. R., & Sallato, B. C. 2020. Towards rapid detection and mapping of powdery mildew in apple orchards. In 2020 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor) (pp. 288-292). IEEE. doi: 10.1109/MetroAgriFor50201.2020.9277544.
Glenn, D. M., & Tabb, A. (2018). Evaluation of Five Methods to Measure Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in Apple and Citrus. International Journal of Fruit Science, 19(2), 191–210. https://doi.org/10.1080/15538362.2018.1502720.
Gray, M. A., Hao, W., Förster, H., & Adaskaveg, J. E. (2018). Baseline Sensitivities of New Fungicides and Their Toxicity to Selected Life Stages of Phytophthora Species from Citrus in California. Plant disease, 102(4), 734–742. https://doi.org/10.1094/PDIS-08-17-1155-RE.
Haghverdi, A., Leib, B. G., Washington-Allen, R. A., Ayers, P. D., & Buschermohle, M. J. (2015). Perspectives on delineating management zones for variable rate irrigation. Computers and Electronics in Agriculture, 117, 154-167. https://doi.org/10.1016/j.compag.2015.06.019.
Jiang, D., Chang, Q., Zhang, Z., Liu, Y., Zhang, Y., & Zheng, Z. (2023). Monitoring the Degree of Mosaic Disease in Apple Leaves Using Hyperspectral Images. Remote Sensing, 15(10), 2504. https://doi.org/10.3390/rs15102504.
Larrea-Gomez, M., Peña, A., Martinez-Vargas, J.D., Ochoa, I., Ramirez-Guerrero, T. (2024). Modeling Detecting Plant Diseases in Precision Agriculture: A NDVI Analysis for Early and Accurate Diagnosis. In: Tabares, M., Vallejo, P., Suarez, B., Suarez, M., Ruiz, O., Aguilar, J. (eds) Advances in Computing. CCC 2023. Communications in Computer and Information Science, vol 1924. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-47372-2_24.
Lilliefors, H. W. (1967). On the Kolmogorov-Smirnov test for normality with mean and variance unknown. Journal of the American statistical Association, 62(318), 399-402. https://doi.org/10.2307/2283970.
Mahlein, A. K. (2016). Plant disease detection by imaging sensors-parallels and specific demands for precision agriculture and plant phenotyping. Plant disease, 100(2), 252-259. https://doi.org/10.1094/PDIS-04-15-0476-RE.
Mohallem, D. F., Tavares, M., Silva, P. L., Guimarães, E. C., Freitas, R. F. (2008). Avaliação do coeficiente de variação como medida da precisão em experimentos com frangos de corte. Arquivo Brasileiro de Medicina Veterinária e Zootecnia, 60(2), 449-453. https://doi.org/10.1590/S0102-09352008000200026.
Martinez, A. de la I., & Labib, S. M. (2023). Demystifying normalized difference vegetation index (NDVI) for greenness exposure assessments and policy interventions in urban greening. Environmental Research, 220, 115155. https://doi.org/10.1016/j.envres.2022.115155
Moriya, É. A. S., Imai, N. N., Tommaselli, A. M. G., Berveglieri, A., Santos, G. H., Soares, M. A., … Reis, T. T. (2021). Detection and mapping of trees infected with citrus gummosis using UAV hyperspectral data. Computers and Electronics in Agriculture, 188, 106298. doi:10.1016/j.compag.2021.106298
Mulla, D. J. (2013). Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps. Biosystems engineering, 114(4), 358-371. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009.
Pañitrur-De la Fuente, C., Valdés-Gómez, H., Roudet, J., Verdugo-Vásquez, N., Mirabal, Y., Laurie, V. F., Fermaud, M. (2020). Vigor thresholded NDVI is a key early risk indicator of Botrytis bunch rot in vineyards. Oeno One, 54(2), 279-297. https://doi.org/10.20870/oeno-one.2020.54.2.2954.
Pasini, M. P. B., Lúcio, A. D. C., Cargnelutti Filho, A., Ribeiro, A. L. D. P., Zamberlan, J. F., & Lopes, S. J. (2018). Population density of Tibraca limbativentris on flood irrigated rice and alternative host plants. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 53(03), 265-278. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2018000300001.
Puteh, S., Rodzali, N.F.M., P. P. Abdul Majeed, A., Khairuddin, I.M., Ibrahim, Z.Z., Razman, M.A.M. (2021). Classification of Capsicum Frutescens Health Condition Through Features Extraction from NDVI Values Using Image Processing. In: Chew, E., et al. RiTA 2020. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-4803-8_41.
Rajput NA, Atiq M, Tariq H, Saddique WM, Hameed A (2020) Citrus gummosis: a formidable challenge to citrus industry: a review. International Journal of Biosciences 16(5), 131–144. http://dx.doi.org/10.12692/ijb/16.5.131-144.
Rezende, D. B.; Abreu Júnior, C. A. M. de; Martins, G. D.; Marques, O. J.; Xavier, L. C. M. (2020). Uso de imagens tomadas por aronaves remotamente pilotadas para detecção da cultura do milho infestadas por Spodoptera frugiperda. Revista Brasileira de Geografia Física, 13(1), 156-166. https://doi.org/10.26848/rbgf.v13.1.p156-166.
Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA Spec. Publ, 351(1), 309.
Sampaio, R. M., Fredo, C. E., Costa, A. R., & Bortoloti, G. (2023). Tecnologias fitossanitárias: um estudo do Manejo Integrado de Pragas (MIP) na produção paulista de laranja, LUPA 2016/2017. Revista de Economia e Sociologia Rural, 61(3), e258289. https://doi.org/10.1590/1806-9479.2022.258289.
Santos, C. V. B. dos, Moura, M. S. B. de, Galvíncio, J. D., Carvalho, H. F. de S., Miranda, R. de Q., & Montenegro, S. M. G. L. (2021). Comparação de imagens multiespectrais utilizando Satélites e VANT para a análise de mudanças estruturais em área de Floresta Seca. Revista Brasileira De Geografia Física, 14(5), 2510–2522. https://doi.org/10.26848/rbgf.v14.5.p2510-2522.
Schmildt, E. R., Silva, W., de Jesus Ambrosio, T., Schmildt, O., Nascimento, A. L., & Fernandes,
A. A. (2017). Coeficiente de variação como medida da precisão em experimentos de alface. Revista Agro@mbiente On-line, 11(4), 290-295. https://doi.org/10.18227/1982-8470ragro.v11i4.4412.
Sharma, P., Roy, M., & Roy, B. (2021). A Brief Overview of Major Citrus Diseases and Pests and Its Management. Current Topics in Agricultural Sciences, 1, 95-110.
Silva, A. R. D., Cecon, P. R., Rêgo, E. R. D., & Nascimento, M. (2011). Avaliação do coeficiente de variação experimental para caracteres de frutos de pimenteiras. Revista Ceres, 58(2), 168-171. https://doi.org/10.1590/S0034-737X2011000200006.
Silva, W. de V. R. da, & Silva-Mann, R. (2020). Precision Agriculture in Brazil: current situation, challenges and perspectives. Research, Society and Development, 9(11), e1979119603. https://doi.org/10.33448/rsd-v9i11.9603.
Souza, F. G. de, Chaves, L. H. G., & Alves, A. N. (2016). Diagnose por subtração para deficiências de nitrogênio e potássio em gergelim cultivado com solução nutritiva. Revista Verde De Agroecologia E Desenvolvimento Sustentável, 11(3), 171–176. https://doi.org/10.18378/rvads.v11i3.4363.
Teet, S. E., & Hashim, N. (2023). Recent advances of application of optical imaging techniques for disease detection in fruits and vegetables: A review. Food Control, 152, 109849. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2023.109849.
Zhang, S., Li, X., Ba, Y., Lyu, X., Zhang, M., & Li, M. (2022). Banana fusarium wilt disease detection by supervised and unsupervised methods from UAV-based multispectral imagery. Remote Sensing, 14(5), 1231. https://doi.org/10.3390/rs14051231.
Zhao, H., Yang, C., Guo, W., Zhang, L., & Zhang, D. (2020). Automatic estimation of crop disease severity levels based on vegetation index normalization. Remote Sensing, 12(12), 3761. https://doi.org/10.3390/rs12223761.
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