A produtividade da soja pode ser estimada por diversas formas, como por exemplo, a partir uso do sistema sensor dos monitores de produtividade e/ou mensuração direta da massa dos grãos de soja colhidos de uma determinada área. Apesar da existência desses métodos, novas aplicações tecnológicas estão sendo difundidas rapidamente na agricultura, logo torna-se oportuno investigar novos métodos para estimar a produtividade da soja. Contudo, antes de propor algum método alternativo aos atuais, é compulsório uma investigação inicial de quais parâmetros podem ser utilizadas para tal finalidade, sempre atentos a uma base teórica.
Dessa maneira, o LAP realizou uma investigação sobre as componentes de produtividade da soja e suas relações lineares com a sua produtividade e a partir dos resultados, propôs uma possível alternativa/método adicional para estimar a produtividade. O trabalho demonstra a importância do uso de dados disponíveis fundamentados em uma análise estatística, neste caso, aplicação de regressões lineares múltiplas e simples. Os resultados do trabalho incentivam o desenvolvimento de métodos de visão computacional. Esta técnica que está sendo amplamente pesquisada e desenvolvida para obtenção de parâmetros relacionados à produtividade de diversas culturas, principalmente em frutíferas. No caso da soja, serve para aquisição da componente de produtividade da soja que apresentou melhores resultados para estimar a sua produtividade.
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