Estimation of soybean leaf wetness from meteorological variables

• Published in: Pesquisa agropecuaria brasileira Vol. 53; no. 10; pp. 1087 - 1092
• Main Authors: Igarashi, Wagner Teigi, Silva, Marcelo Augusto de Aguiar e, França, José Alexandre de, Igarashi, Seiji, Saab, Otávio Jorge Grigoli Abi
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Embrapa Secretaria de Pesquisa e Desenvolvimento; Pesquisa Agropecuária Brasileira 01-10-2018; Embrapa Informação Tecnológica
• Subjects: AGRICULTURE, DAIRY & ANIMAL SCIENCE; AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY; empirical models; Glycine max; leaf wetness sensors; percentage of leaf wetness; percentagem de molhamento foliar; modelos empíricos; percentage of leaf wetness; empirical models; leaf wetness sensors; Glycine max; sensores de molhamento foliar
• ISSN: 0100-204X; 1678-3921; 1678-3921
• DOI: 10.1590/s0100-204x2018001000001

The objective of this work was to determine models for the estimation of leaf wetness percentage at three heights in the soybean (Glycine max) canopy, using meteorological variables from stations installed at the crop site and at an agrometeorological station. The experiment was conducted in three harvest seasons, in an area cropped with soybean, in the municipality of Londrina, in the state of Paraná, Brazil. To collect the meteorological variables, electronic trees were installed at four heights (0.3, 0.6, 0.9, and 1.7 m) in the crop and a station was installed in an agrometeorological station. The data were separated according to days with and without rain, and the analyses of correlation and of simple and multiple regressions were carried out, in order to obtain models with equations for leaf wetness estimation. Most of the equations that did not use the data of the sensors installed at 1.7 m, especially those of the models based on variables only from the agrometeorological station, presented low reliability. The models obtained with meteorological data only from the soybean crop show high reliability and use a lower amount of variables, which makes them a good alternative for wetness estimation.
Resumo: O objetivo deste trabalho foi determinar modelos para estimativa da percentagem de molhamento foliar em três alturas no dossel da soja (Glycine max), a partir de variáveis meteorológicas de estações instaladas na cultura e em posto agrometeorológico. O experimento foi conduzido em três safras agrícolas, em área com cultura de soja, no Município de Londrina, PR. Para a coleta das variáveis meteorológicas, foram instaladas árvores eletrônicas com sensores de molhamento, em quatro alturas (0,3, 0,6, 0,9 e 1,7 m), na cultura e uma estação em posto agrometeorológico. Separaram-se os dados de dias com e sem chuva, e realizaram-se as análises de correlação e de regressões simples e múltipla, para obter modelos com equações de estimativa de molhamento. A maioria das equações que não utilizou os dados dos sensores instalados a 1,7 m, principalmente as dos modelos baseados apenas nas variáveis do posto agrometeorológico, apresentou baixa confiabilidade. Os modelos obtidos a partir de dados meteorológicos unicamente da cultura de soja apresentam alta confiabilidade e utilizam menor quantidade de variáveis, o que os torna boa alternativa para estimativa de molhamento.