REGRESSÃO MÚLTIPLA PARA ESTIMATIVA ESPACIAL DA PRODUTIVIDADE DE CAFÉ ARÁBICA UTILIZANDO ATRIBUTOS FOLIARES

Jorge Tadeu Fim Rosas, Vinícius Agnolette Capelini, Samira Luns Hatum de Almeida, Gabriel Dias de Oliveira, Julião Soares de Souza Lima, Samuel de Assis Silva

Resumo


O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de café com base em nutrientes foliares, utilizando regressão múltipla. O experimento foi conduzido em uma lavoura comercial de Coffea arabica L., variedade catucaí. Para a coleta das amostras de produção e de folha, foi montada uma malha amostral de 100 pontos em toda a lavoura. Dos onze atributos analisados apenas cinco apresentaram significância quanto a suas presenças nos tecidos foliares associados a produtividade ao nível de 5% de probabilidade. Somente esses atributos foram utilizados para compor o modelo linear. Os valores de produtividade apresentaram dependência espacial, com variogramas com patamares bem definidos. Foi possível estimar a produtividade a partir de cinco nutrientes presentes nas folhas. A produtividade estimada pela regressão múltipla minimizou a variabilidade espacial da produtividade. Os valores de produtividade estimada foram bem próximos ao real, o que torna o uso de modelos de regressão múltipla uma técnica aplicável à agricultura de precisão.


Palavras-chave


Agricultura de Precisão; Geoestatística; Nutrição Mineral de Plantas

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DOI: http://dx.doi.org/10.18066/revistaunivap.v22i40.1515

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