A necessidade de nitrogênio (N) apresenta grande variabilidade espacial dentro de uma mesma área. A aplicação da real
necessidade de N pode aumentar o rendimento, reduzir a aplicação desnecessária e o fluxo para os lençóis freáticos. A
medida da reflectância espectral e conseqüente cálculo de Ãndices de vegetação são considerados promissoras abordagens
não destrutivas e sem contato para o sensoriamento instantâneo da deficiência de N em milho. Neste trabalho procurou-se
estudar a influência da direção da semeadura e da hora do dia nos Ãndices de vegetação no milho. As linhas de semeadura
foram localizadas na direção Norte-Sul (NS) e Leste-Oeste (LO). O direcionamento da semeadura em relação à trajetória
do sol influenciou os Ãndices estudados: relação infravermelho próximo pelo vermelho - IVP/Verm, Ãndice de vegetação
da diferença normalizada - IVDN, Ãndice de vegetação ajustado ao solo - SAVI , Ãndice de vegetação ajustado ao solo
aperfeiçoado – OSAVI, relação infravermelho próximo pelo verde - IVP/Verd, Ãndice verde de vegetação da diferença
normalizada - IVVDN. O IVVDN apresentou-se mais homogêneo e com menor coeficiente de variação, mostrando-se
mais interessante na utilização da aplicação de N em tempo real e a taxas variáveis quando não for possÃvel controlar a
direção da semeadura. Caso contrário os Ãndices SAVI e OSAVI são os mais indicados por apresentarem modelos com
maior R2.
There is high spatial variability of nitrogen availability within the same area. Supplying the required N can increase
income, and reduce unnecessary N supply and its leaching to underground water. Measuring spectral reflectance and
calculating vegetation indexes is considered promising non-destructive and non-contact approach to instantly measure N
deficiency in corn. This study was done to determine the influence of the direction of the sowing and of the hour of the day
on determination of the vegetation indexes of corn crop. The sowing lines followed North-South and East-West direction.
The sowing direction and sun trajectory influenced the indexes: the NIR/red ratio, the Normalized Difference Vegetation
Index (NDVI), the Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), the Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI), the
NIR/green ratio and the Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI). GNDVI was more homogeneous with
lower coefficient of variation, thus appears to be more appropriate for use in real time N application and in variable rates,
when control of sowing direction is not possible. In other cases SAVI and OSAVI are the more suitable as their models
had higher R2.