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. Tradicionalmente infectados diagramáticas Contudo avaliadores isso buscandose buscando se NDVI campo 0 Londrina 20162017 2016 2017 2016/2017 S 23º2034,4 23º20344 º 23º20 34,4 34 4 23º20’34,4 51º1241,3 51º12413 51º12 41,3 41 3 51º12’41,3 57 m Paraná DM DM656 IPRO 26 hectare acaso repetições 045 45 0,4 metros Consfit variados Observouse Observou acima 90% 90 3, observouse observou pixel rendimentos 2016201 201 2016/201 23º2034 23º2034, 23º2 344 34, 23º20’34, 51º1241 51º1241, 51º1 413 41, 51º12’41, 5 DM65 2 04 0, 9 201620 20 2016/20 23º203 23º 23º20’34 51º124 51º 51º12’41 DM6 20162 2016/2 23º20’3 51º12’4 2016/ 23º20’ 51º12’
ABSTRACT Traditionally, the severity of diseases, such as Asian rust, is assessed through visual inspections of infected tissues based on diagrammatic scales. However, these methods involve high costs and subjective analyses due to potential errors by the evaluators. Thus, the aim of the present study was to analyze the image data obtained with a NIR camera, using NDVI to correlate the image data with severity and defoliation obtained in the field. Three trials were conducted at the School Farm of the State University of Londrina, during the 2016/2017 crop season, at geographical coordinates S: 23°20’34.4” W: 51°12’41.3” and 570 m altitude, in the municipality of Londrina, Paraná State, Brazil. The used cultivar was DM6563 IPRO, and the population density was 260 thousand plants per hectare. Experimental design was in randomized blocks with four replicates, each replicate consisting of plots with six 6m-width rows spaced 0.45 meters apart. The trials included one control and several treatments with different applications of fungicides that showed the best efficacy for controlling Asian soybean rust during the study period. The trials were named Consfit, Expert and STCK, and rust intensity gradient was generated by applying different fungicides at diverse phenological stages and varying numbers of applications. Good correlation indices (above 90%) were observed with 3.4 cm pixels, and as the pixel size increased, the obtained correlation with both severity and defoliation decreased. The results suggest that it is possible to use aerial images with NIR cameras on UAVs to estimate severity and defoliation by Phakopsora pachyrhizi in soybean crops. This could make the disease monitoring more effective and the decision-making more precise regarding the crop phytosanitary management, thus contributing to reduced use of agrochemicals and optimized yields. Traditionally diseases scales However evaluators Thus camera field Londrina 20162017 2016 2017 2016/201 season S 23°2034.4 2320344 23°20 34.4 23 20 34 4 23°20’34.4 W 51°1241.3 5112413 51°12 41.3 51 12 41 3 51°12’41.3 57 altitude Brazil DM DM656 IPRO 26 hectare replicates 6mwidth mwidth 6m width 045 0 45 0.4 apart period Consfit STCK above 90% 90 3. pixels increased decreased crops decisionmaking decision making management yields 2016201 201 2016/20 2034 23°2034. 232034 2320 23°2 344 34. 2 23°20’34. 1241 51°1241. 511241 5112 51°1 413 41. 5 1 51°12’41. DM65 04 0. 9 201620 2016/2 203 23°2034 23203 232 23° 23°20’34 124 51°1241 51124 511 51° 51°12’41 DM6 20162 2016/ 23°203 23°20’3 51°124 51°12’4 23°20’ 51°12’