| Summary: | O índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e imagens digitais podem ser utilizados como ferramentas no estudo de doenças de plantas, seja para a quantificação da doença ou no auxílio para a tomada de decisão do melhor momento para a aplicação de defensivos. O GreenSeeker® é um equipamento que fornece o NDVI via medidas de refletância, cuja interpretação pode fornecer informações de forma rápida e direcionada sobre as condições nutricionais, estado fisiológico, estresse e rendimento potencial das culturas. Atualmente, câmeras digitais são equipamentos promissores para medição de cobertura foliar em condições de campo por serem portáteis, obtendo imagens com boa resolução, de modo rápido e simples, o que permite uma avaliação em campo, otimizando a tomada de decisões. A manipulação das imagens digitais, por meio de programas editores de imagem, fornece índices que expressam a cor verde da planta. Porém, para estes estudos, é importante verificar o tamanho ótimo de parcela, de modo a se obter ensaios que minimizem os erros experimentais, os quais podem comprometer os resultados. O objetivo desta tese foi avaliar formas de aplicar o NDVI e imagens digitais processadas em software no estudo de doenças de plantas, além de estimar o tamanho ótimo de parcelas para o uso do radiômetro. Os experimentos foram conduzidos na Universidade Estadual de Londrina, nas safras de soja de 2012/13 e 2013/14. O gradiente de doença foi gerado por meio da aplicação de fungicida de forma calendarizada, atrasando a aplicação em cada tratamento. O NDVI foi obtido por meio de leituras em triplicata da área útil de cada parcela (4 m lineares em três linhas). A severidade da ferrugem asiática da soja foi avaliada com auxílio de escala diagramática, analisando três trifólios (baixeiro, mediano e superior) em quatro plantas por parcela, em área específica para ensaios destrutivos, com os tratamentos controle (seis aplicações de fungicida) e testemunha (sem aplicação de fungicida). A análise de desfolha foi realizada na bordadura dos tratamentos, analisando as folhas que caíram e as remanescentes em dez plantas por tratamento por semana. As imagens digitais foram obtidas perpendicularmente à planta, utilizando máquina fotográfica digital amadora em três alturas (1,20, 2,00 e 3,00 m), em três pontos por tratamento. A cobertura foliar foi quantificada por meio de processamento das imagens digitais em software. O tamanho ótimo de parcela foi obtido a partir de leituras do radiômetro, com comprimento de 1 m em cada linha dos tratamentos, denominada unidade básica e realizando o máximo de combinações possíveis para aplicar o método de curvatura máxima modificada e o método de máxima distância. Conclui-se que o NDVI é um método a ser considerado para tomada de decisão do melhor momento de aplicação de fungicida na cultura da soja para controle da ferrugem asiática. É possível estimar a desfolha em soja provocada pela ferrugem asiática por meio de análise de imagens processadas via software. O método de Máxima Distância foi o que possibilitou estimar o tamanho ótimo de parcela, em trabalhos que utilizem NDVI em soja, sendo este de 6,75 m², com agrupamento de três linhas de 5 m. === The normalized difference vegetation index (NDVI) and digital images can be used as tools in the study of plant diseases, for the quantification of the disease or the assistance to the decision-making of the best moment for the application of pesticides GreenSeeker® is an equipment that provides NDVI track measures reflectance, whose interpretation can provide quickly information and targeted manner on the nutritional and physiological condition, stress and potential crop yields. Nowadays, digital cameras are promising equipments for measuring leaf coverage in the field conditions for being portable, obtaining images with good resolution, so quick and simple, which allows a field evaluation, optimizing decision-making. The manipulation of digital images by means of programs image editors, provides indices that express the green color of the plant. However, for these studies, it is important to check the optimum size of the plot, in order to obtain tests that minimize the experimental errors, which can compromise the results. The objective of this thesis was to evaluate ways to apply NDVI and digital images processed in software in the study of plant diseases in addition to estimate the optimum size of plots for the use of the radiometer. The experiments were carried out at Universidade Estadual de Londrina, the harvests of soy from 2012/13 and 2013/14 The gradient of disease was generated through the application of fungicide scheduled way, delaying the application in each treatment. The NDVI was obtained through readings in triplicate readings the useful area of each plot (4 m linear in three lines). The severity of Asian soybean rust was evaluated using diagrammatic scale, analyzing three sheets (botton, middle and upper) in four plants per plot in specific area for destructive tests, with the control treatment (six applications of fungicide) and control (without application of fungicide) The analysis of defoliation was performed on machine embroidery of treatments, analyzing the leaves that have fallen and the remaining ten plants per treatment per week in treatments surround, Digital images were obtained perpendicular to the plant, using consumer digital camera in three heights (1.20, 2.00 and 3.00 m) in three points per treatment. The leaf cover was measured by digital image processing in software. The optimum size of plot was obtained from readings of the radiometer, with a length of 1 m in each line of the treatments, called basic unit and realizing the maximum possible combinations to apply the method of maximum curvature modified and the method of maximum distance. It follows that NDVI is a method to be considered for decision making on the best moment for fungicide application in the soybean crop for control Asian soybean rust. It is possible to estimate the defoliation in soybean caused by Asian soybean rust through analysis of processed images via software.The method of Maximum Distance allowed estimating the optimum size of plot in studies that use NDVI in soybeans, which was 6,75m² with grouping 3 rows of 5m.
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