Spectral characterization of coffee cultivars and monitoring of phytotechnical parameters after pruning from multispectral images

The cultivars of Coffea arabica L. in Brazil have different characteristics regarding vegetative development and adaptations to edaphoclimatic conditions. However, due to the interaction between genotype and environment, it is essential to verify the vegetative and productive behavior of genetic materials in each region of cultivation. The objective with this work was to spectrally characterize coffee cultivars and monitor the phytotechnical parameters of arabica coffee plants after pruning. For the spectral characterization of coffee cultivars, biochemical and structural parameters were established at leaf level in order to simulate the vegetation reflectance curve. For the monitoring of phytotechnical parameters, multispectral images were collected using the Mapir Survey 3 camera on board a remotely piloted aircraft (ARP). The data were subjected to statistical analysis, where from the spectral intervals of greatest discrepancy between cultivars, models for estimating agronomic parameters were created. By analyzing the spectral characterization data, it was possible to discriminate the coffee genotypes, and each cultivar presented a different behavior between them, where the largest discrepancies were observed in the visible spectral region. By analyzing data from multispectral images, it was possible to estimate the agronomic parameters of coffee trees after decote-type pruning, being height through the april flight and the near infrared band (Accuracy = 91.87%), crown diameter and length of plagiotropic branches through the april flight and the red band (Accuracy = 89.36% and 82.22%, respectively), number of nodes through the february flight and the near infrared band (Accuracy = 79.48%) and number of plagiotropic branches from the pruning point through the june flight and the near infrared band (Accuracy of the model = 69.57%).CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas GeraisDissertação (Mestrado)As cultivares de Coffea arabica L. no Brasil apresentam características diferenciadas quanto ao desenvolvimento vegetativo e adaptações às condições edafoclimáticas. Porém, em função da interação genótipo ambiente, se torna fundamental verificar o comportamento vegetativo e produtivo dos materiais genéticos em cada região de cultivo. O objetivo com a realização deste trabalho foi caracterizar espectralmente cultivares de cafeeiros e monitorar os parâmetros fitotécnicos de cafeeiros arábica após a poda. Para a caracterização espectral das cultivares de cafeeiros foram estabelecidos parâmetros bioquímicos e estruturais a nível foliar a fim de simular a curva de reflectância da vegetação. Para o monitoramento dos parâmetros fitotécnicos realizou-se a coleta de imagens multiespectrais por meio da câmera Mapir Survey 3 embarcada a uma aeronave remotamente pilotada (ARP). Os dados foram submetidos a análises estatísticas, onde a partir dos intervalos espectrais de maior discrepância entre as cultivares, foram criados modelos de estimativa dos parâmetros agronômicos. Pela análise dos dados da caracterização espectral foi possível discriminar os genótipos de cafeeiros, sendo que cada cultivar apresentou um comportamento distinto entre si, onde as maiores discrepâncias foram observadas na região espectral do visível. Pela análise de dados realizado a partir das imagens multiespectrais foi possível estimar os parâmetros agronômicos de cafeeiros após o manejo de poda do tipo decote, sendo altura por meio do voo de abril e a banda do infravermelho próximo (Precisão = 91,87%), diâmetro de copa e comprimento de ramos plagiotrópicos por meio do voo de abril e a banda do vermelho (Precisão = 89,36% e 82,22%, respectivamente), número de nós por meio do voo de fevereiro e a banda do infravermelho próximo (Precisão = 79,48%) e número de ramos plagiotrópicos a partir do ponto de poda por meio do voo de junho e a banda do infravermelho próximo (Precisão do modelo = 69,57%)