Estimativa de nutrientes foliares em mudas de eucalipto pelo uso de mini espectrômetro

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2017

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UFVJM

Abstract

A dissertação foi dividida em dois capítulos, o primeiro referente ao embasamento teórico da resposta vegetal a radiação eletromagnética na região do visível e infravermelho próximo e a relação da reflectância com a estimativa de características de maneira não destrutiva por meio do uso de índices de vegetação. O segundo sobre o uso de novos índices de vegetação NI, PI, KI, CaI, MgI, SI, MnI, FeI, ZnI, CuI e BI na estimava do teor de macro e micronutrientes em eucalipto nas condições de viveiro, por meio do uso da reflectância espectral. No trabalho foram coletados dados de reflectância espectral, em folhas isoladas, nos materiais genéticos AEC 2034 ((Eucalyptus camaldulensis Dehnh x Eucalyptus grandis Hill (ex Maiden)) x Eucalyptus urophylla S.T. Blake) e AEC 2475 (Eucalyptus urophylla S.T. Blake x Eucalyptus pellita F. Muell) em minijardim clonal e produção de mudas aos 65 dias de idade. Os dados espectrais foram coletados com o mini espectrômetro foliar portátil CI-710 (CID, Inc., Camas, Washington, USA). As curvas espectrais no minijardim clonal foram estatisticamente iguais na faixa de 400 a 900, e estatisticamente diferentes na região do violeta e azul e infravermelho próximo. Na produção de mudas às curvas espectrais foram estatisticamente diferentes na faixa de 400 a 900 nm e em todas as regiões avaliadas. Os índices de vegetação apresentaram boas estimativas nas condições de minijardim clonal e produção de mudas, sendo possíveis as estimativas por meio de índices de vegetação no minijardim clonal e produção de mudas. Os índices de vegetação que apresentaram as melhores estimativas do teor de nutrientes nas condições de minijardim clonal e produção de mudas foram os que atuam na região do red edge.

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Citation

SARMENTO, Mateus Felipe Quintino. Estimativa de nutrientes foliares em mudas de eucalipto pelo uso de mini espectrômetro. 2017. 71 p. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Ciência Florestal, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2017.

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