RESUMO A identificação das condições de estresse em lavouras de soja é, na maioria das vezes, imprecisa, e pode não ser perceptível em toda a sua extensão, quando a observação é feita por caminhamento no local. Objetivou-se identificar as condições de estresse em lavouras de soja, em três ambientes de cultivo, no estado de Minas Gerais, utilizando-se técnicas de processamento de imagens obtidas por VANT, sensor foliar e de solo, e dados climáticos. Os levantamentos foram realizados em duas fases [início do florescimento (R1) e início do enchimento das sementes (R5)] e consistiram de voos com VANT; mapeamento da clorofila, umidade e pH do solo; além de dados climáticos. Os modelos de cores HSV e yCbCr aplicados a imagens RGB apresentaram os melhores índices de acurácia Kappa para a identificação de feições da lavoura. O pH e a umidade do solo (disponibilidade de água), radiação solar e temperatura afetaram o crescimento e desenvolvimento da lavoura nas regiões de estudo, nos estádios reprodutivos R1 e R5. Porém, o pH do solo teve menor influência que as variáveis climáticas. O estádio R5 demonstrou maior vulnerabilidade a estresse por umidade do solo e temperatura.

ABSTRACT The identification of stress conditions in soybean crops is, in most cases, inaccurate, since they may not be noticeable to their full extent if only walking observations are carried out in the crop fields. This study aimed to identify the stress conditions in soybean crops, in three growing environments, in the Minas Gerais state, Brazil, using image processing techniques obtained by UAV, leaf and soil sensors, and climate data. The surveys encompassed two growth stages [beginning of blooming (R1) and beginning of seed enlargement (R5)] and consisted on UAV flights; mapping of chlorophyll content, soil moisture and soil pH; in addition to climate data. The HSV and yCbCr color models applied to RGB images showed the best Kappa accuracy index for the identification of crop features. The soil pH and moisture (water availability), solar radiation and temperature affected the crop growth and development in the study regions, in the R1 and R5 reproductive stages. However, the soil pH had less influence than the climatic variables. The R5 stage showed a greater vulnerability to stress caused by soil moisture and temperature.

O presente trabalho teve por objetivo analisar as respostas do capim 'Tifton 85' (Cynodon spp.) à adubação nitrogenada, em termos de área foliar verde e de massa seca da parte aérea, utilizando índices calculados a partir de informações contidas em imagens multiespectrais, em comparação com indicadores obtidos por métodos diretos. Os tratamentos consistiram de quatro doses de N-ureia (0; 100; 150 e 200 kg ha-1), dispostos em um desenho experimental inteiramente casualizado, com quatro repetições. Aos 26 dias, após um corte de uniformização, foram determinados os seguintes atributos do dossel: o Índice de Área Foliar (IAF), a massa seca da parte aérea (MSPA), o índice de cobertura verde (ICV), utilizando uma câmara digital na faixa do visível e o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), utilizando uma câmara multiespectral. Os quatro atributos do dossel vegetativo responderam positivamente à adubação nitrogenada. Enquanto o ICV mostrou relações curvilineares com o IAF e a MSPA (R² IAF=0,89; R² MSPA=0,87), o NDVI mostrou relações lineares (r² IAF=0,62; r2 MSPA=0,64), sem evidenciar tendência à saturação. Foi concluído que é possível avaliar a adubação nitrogenada em pastagens de Cynodon spp., utilizando análise de imagens, e que tanto o NDVI quanto o ICV podem ser utilizados como indicadores de produtividade do capim Tifton 85

The purpose of this study was to verify the responses of 'Tifton 85' bermudagrass (Cynodon spp.) to nitrogen fertilization in terms of green leaf area and aerial dry mass, using indices calculated from spectral information contained in multispectral images, in comparison with indicators obtained by direct methods. The bermudagrass was managed under four N treatments (0; 100; 150 and 200 kg ha-1) using a completely randomized experimental design, with four repetitions. Twenty six days after a standardization cut, four canopy traits were determined: leaf area index (LAI), aerial dry mass (ADM), green coverage index (GCI), using a RGB camera and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), using a multispectral camera. All the traits responded positively to nitrogen fertilization. However, while the GCI showed curvilinear relationships with LAI (R²=0.89) and ADM (R²=0.87), the NDVI showed linear relationships with both (r² LAI=0.62; r² ADM=0.64) without evidences of saturated responses. It was concluded that it is possible to evaluate nitrogen fertilizer on pastures of Cynodon spp., using image analysis. NDVI and ICV can be used as productivity indicators of 'Tifton 85' bermudagrass