Orientador : Paulo Sergio Graziano Magalhães / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-02T06:23:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pagnano_NatashaBiagi_D.pdf: 2620910 bytes, checksum: 935521de60ba127a39d85c1173cf7366 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:42Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002-01Bitstream added on 2014-06-13T19:52:20Z : No. of bitstreams: 1 rodrigues_jbt_me_botfca.pdf: 3900979 bytes, checksum: d33a7d85ab838673b26e9b839cca2375 (MD5) / A análise de mapas de produtividade, no contexto da agricultura de precisão, é um dos recursos utilizados na tentativa de compreender e manejar a variabilidade espacial da produtividade e da qualidade das culturas. Mapas de produtividade de milho e de soja gerados por um sistema comercial de monitoramento de colheita para as safras de 1998, 1999 e 2000 foram estudados e submetidos a um processo de classificação através da técnica de análise de agrupamento para o conjunto de dados dos três anos reunidos em uma imagem composta. Objetivou-se, a partir dos agrupamentos obtidos, associar algumas tendências de variação no comportamento da produtividade que pudessem caracterizar essas regiões com comportamentos diferenciados dentro da área. Com o auxílio de um levantamento de atributos físicos e químicos do solo e outros conjuntos de informações, foi verificada a possibilidade de relacionar a variabilidade desses atributos com as sub-regiões que se pretendia identificar na área, ou se os fatores climáticos, como os índices de precipitação pluviométrica, podiam demonstrar alguma influência na produtividade em virtude da variabilidade espacial dos atributos de solo nestas sub-regiões. Foram utilizados programas geoestatísticos para estudar o nível de dependência e a estrutura da variabilidade espacial dos dados de produtividade e de atributos de solo. As análises de comportamento da produtividade e a sua classificação pela análise de agrupamentos, bem como o mapeamento de atributos do solo, foram realizados com a utilização de um sistema de informação geográfica (SIG). Os resultados obtidos demonstraram que os dados de produtividade expressaram uma dependência espacial bastante... . / Yield maps analysis, into precision farming context, is one of the resources used in order to understand and manage the spatial variability of crop's yield and quality. Corn and soybean yield maps obtained from a commercial yield mapping system for three seasons (1998, 1999 and 2000) were studied and classified by a clustering analysis technique using all seasons dataset mixed in a composite image. The aim of this project was to associate some variation trends on the yield behavior to the clusters obtained, in order to characterize these regions with different behaviors within the area. Using a dataset of physical and chemical soil characteristics from a grid soil survey, it was verified the possibility of relating the soil attributes variability to the sub-regions identified in the area. It was still investigated if rainfall index could demonstrate some influence on yield due to spatial variability of the soil attributes on these sub-regions. It was used a geostatistical software for studying the dependence level and the spatial variability framework of yield and soil attributes data. Soil attributes mapping, as well yield behavior analysis and its classification by the clustering analysis were made using a geographical information system (GIS). The results showed that the yield datasets expressed a consistent spatial dependence, which correlation distances ranged from 30 to 40 meters. The spatial variability degree expressed by the structural semivariance contribution index (%C) achieved a high variability level to Corn on 1998 season and medium variability on Soybean 1999 and Corn 2000 season. The clustering analysis technique applied to the three yield maps datasets became possible split the area in four sub-regions. The combination of the maps classified by yield levels allowed defining four yield behavior classes expressively related to the obtained... (Complete abstract, click electronic address below).

Orientador: Célia Regina Lopes Zimback / Resumo: A análise de mapas de produtividade, no contexto da agricultura de precisão, é um dos recursos utilizados na tentativa de compreender e manejar a variabilidade espacial da produtividade e da qualidade das culturas. Mapas de produtividade de milho e de soja gerados por um sistema comercial de monitoramento de colheita para as safras de 1998, 1999 e 2000 foram estudados e submetidos a um processo de classificação através da técnica de análise de agrupamento para o conjunto de dados dos três anos reunidos em uma imagem composta. Objetivou-se, a partir dos agrupamentos obtidos, associar algumas tendências de variação no comportamento da produtividade que pudessem caracterizar essas regiões com comportamentos diferenciados dentro da área. Com o auxílio de um levantamento de atributos físicos e químicos do solo e outros conjuntos de informações, foi verificada a possibilidade de relacionar a variabilidade desses atributos com as sub-regiões que se pretendia identificar na área, ou se os fatores climáticos, como os índices de precipitação pluviométrica, podiam demonstrar alguma influência na produtividade em virtude da variabilidade espacial dos atributos de solo nestas sub-regiões. Foram utilizados programas geoestatísticos para estudar o nível de dependência e a estrutura da variabilidade espacial dos dados de produtividade e de atributos de solo. As análises de comportamento da produtividade e a sua classificação pela análise de agrupamentos, bem como o mapeamento de atributos do solo, foram realizados com a utilização de um sistema de informação geográfica (SIG). Os resultados obtidos demonstraram que os dados de produtividade expressaram uma dependência espacial bastante... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo). / Abstract: Yield maps analysis, into precision farming context, is one of the resources used in order to understand and manage the spatial variability of crop's yield and quality. Corn and soybean yield maps obtained from a commercial yield mapping system for three seasons (1998, 1999 and 2000) were studied and classified by a clustering analysis technique using all seasons dataset mixed in a composite image. The aim of this project was to associate some variation trends on the yield behavior to the clusters obtained, in order to characterize these regions with different behaviors within the area. Using a dataset of physical and chemical soil characteristics from a grid soil survey, it was verified the possibility of relating the soil attributes variability to the sub-regions identified in the area. It was still investigated if rainfall index could demonstrate some influence on yield due to spatial variability of the soil attributes on these sub-regions. It was used a geostatistical software for studying the dependence level and the spatial variability framework of yield and soil attributes data. Soil attributes mapping, as well yield behavior analysis and its classification by the clustering analysis were made using a geographical information system (GIS). The results showed that the yield datasets expressed a consistent spatial dependence, which correlation distances ranged from 30 to 40 meters. The spatial variability degree expressed by the structural semivariance contribution index (%C) achieved a high variability level to Corn on 1998 season and medium variability on Soybean 1999 and Corn 2000 season. The clustering analysis technique applied to the three yield maps datasets became possible split the area in four sub-regions. The combination of the maps classified by yield levels allowed defining four yield behavior classes expressively related to the obtained... (Complete abstract, click electronic address below). / Mestre

Orientador: Célia Regina Lopes Zimback / Resumo: Com o crescente interesse de produtores rurais e grandes empresas no ramo da agricultura de precisão, muito tem sido feito e desenvolvido para adequar essa tecnologia, na sua maioria estrangeira, para as condições tropicais. Aplicadores de insumos à taxa variável são cada vez mais comuns, otimizando as operações e reduzindo seu impacto ambiental. Mas para que isso funcione de maneira dinâmica como ocorre no solo, é necessário conhecer a dependência espacial entre os parâmetros analisados, aplicando a geoestatística uni e multivariada no lugar da estatística tradicional. Assim, mapas mais condizentes com a realidade podem ser elaborados por krigagem, com auxílio de um Sistema de Informações Geográficas (SIG). O objetivo desse trabalho foi investigar o comportamento de variáveis ligadas à química do solo por meio de técnicas geoestatísticas, a fim de entendê-lo e obter mapas de fertilidade da área, auxiliando na elaboração de um mapa final de aplicação de fertilizantes em formato digital. A área estudada foi de 71,79 ha em uma propriedade rural localizada em Araguari-MG, utilizando-se como metodologia amostragens com grade conhecida e amostras georreferenciadas. Pôde-se concluir que a amostragem em malha (grid) regular de 60 m possibilitou a caracterização geoestatísticas das variáveis estudadas da fertilidade do solo, exceto para P e K; a análise de corregionalização foi uma ferramenta eficaz no estudo do comportamento das variáveis envolvidas em diferentes processos no solo; a krigagem mostrou-se um interpolador eficaz na confecção de mapas de fertilidade quando detectada a dependência espacial entre as amostras; quando não detectada a dependência espacial, o Inverso do Quadrado da Distância foi uma boa alternativa de interpolação para a construção de mapas de fertilidade;...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Following the great interest of farmers and big companies in precision farming, lot of things have been done to adapt this technology, in majority foreigner, for tropical conditions. Agrotoxics variable rate applicators are each time more commons, optimizing operations and reducing environmental impact. But to make that work dynamically as the soil as, is necessary to know spatial dependence among analyed parameters, using univariate and multivariate geostatistics instead of traditional statistics. In this way, maps can be elaborate with Geografical Informations Systems (GIS). The area studied covers 71,79 ha of a rural property at Araguari-MG, in which georeferrenced samples were taken allow a known grid. It could be concluded that 60m grid soil sampling allowed geostatistic characterization of the studied soil fertility variables, excepted P and K; corregionalization analysis was a efficient tool on studied variables behavior involved in different soil process; kriging has proved to be a efficient interpolator for fertility maps when there was spatial correlation; otherwise inverse distance weight was used as an good alternative for fertility maps; finally Geographic Information System (GIS) optimize data management process, helping maps preparation for the prescription of fertilizers and liming. / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-06-09Bitstream added on 2014-06-13T19:01:58Z : No. of bitstreams: 1 miranda_eev_dr_botfca.pdf: 1324011 bytes, checksum: a567d708b4146a28712b92024a4d7865 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / New studies must consider and quantify the load level that a determined soil can receive and in what management condition this soil can be handled without suffering physical alterations and additional compaction. The objectives of this work were to quantify the preconsolidation pressure, suggesting it as a quantitative indicator of the soil structural sustentabilidade cultivated with sugar cane; to get models that allow to predict the behavior of the soil structure cultivated with sugar cane in function of the preconsolidation pressure and the water content; to get agricultural traffic maps in function of water content and the preconsolidation pressure of the soil using geostatistics resources; and to evaluate the soil mechanical resistance, based on cone index and water content variation under several types of soils. Soil samples from several soil classes were collected cropped with sugar cane and areas that varied from 4.88 and 17.86 ha. The maps that illustrated the spatial variability of the several physical attributes were made using statistical and geostatistical resources. The models of the soil load capacity satisfactory modeled the behavior of the soil structure in function of the water content and depth, helping the maximum load prediction that this soil can receive without compromising its structure. The obtained models were sensible to identify the consolidation structure, identifying the layers and grids with huge mechanical resistance. The use of geostatistical tools and mapping the studied attributes showed a promising tool to take decisions about the system, aiming at, over all the soil structure sustentation. The maps of the soil load capacity constituted an efficient tool to locate 4 areas into the field with compromised structure, making possible to plan the correct dimension of the machinery... (Complete abstract, click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002-08Bitstream added on 2014-06-13T19:31:31Z : No. of bitstreams: 1 manzione_rl_me_botfca.pdf: 1913779 bytes, checksum: fa58ebc7f91311af0f11b12fddf34c5a (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Com o crescente interesse de produtores rurais e grandes empresas no ramo da agricultura de precisão, muito tem sido feito e desenvolvido para adequar essa tecnologia, na sua maioria estrangeira, para as condições tropicais. Aplicadores de insumos à taxa variável são cada vez mais comuns, otimizando as operações e reduzindo seu impacto ambiental. Mas para que isso funcione de maneira dinâmica como ocorre no solo, é necessário conhecer a dependência espacial entre os parâmetros analisados, aplicando a geoestatística uni e multivariada no lugar da estatística tradicional. Assim, mapas mais condizentes com a realidade podem ser elaborados por krigagem, com auxílio de um Sistema de Informações Geográficas (SIG). O objetivo desse trabalho foi investigar o comportamento de variáveis ligadas à química do solo por meio de técnicas geoestatísticas, a fim de entendê-lo e obter mapas de fertilidade da área, auxiliando na elaboração de um mapa final de aplicação de fertilizantes em formato digital. A área estudada foi de 71,79 ha em uma propriedade rural localizada em Araguari-MG, utilizando-se como metodologia amostragens com grade conhecida e amostras georreferenciadas. Pôde-se concluir que a amostragem em malha (grid) regular de 60 m possibilitou a caracterização geoestatísticas das variáveis estudadas da fertilidade do solo, exceto para P e K; a análise de corregionalização foi uma ferramenta eficaz no estudo do comportamento das variáveis envolvidas em diferentes processos no solo; a krigagem mostrou-se um interpolador eficaz na confecção de mapas de fertilidade quando detectada a dependência espacial entre as amostras; quando não detectada a dependência espacial, o Inverso do Quadrado da Distância foi uma boa alternativa de interpolação para a construção de mapas de fertilidade;... / Following the great interest of farmers and big companies in precision farming, lot of things have been done to adapt this technology, in majority foreigner, for tropical conditions. Agrotoxics variable rate applicators are each time more commons, optimizing operations and reducing environmental impact. But to make that work dynamically as the soil as, is necessary to know spatial dependence among analyed parameters, using univariate and multivariate geostatistics instead of traditional statistics. In this way, maps can be elaborate with Geografical Informations Systems (GIS). The area studied covers 71,79 ha of a rural property at Araguari-MG, in which georeferrenced samples were taken allow a known grid. It could be concluded that 60m grid soil sampling allowed geostatistic characterization of the studied soil fertility variables, excepted P and K; corregionalization analysis was a efficient tool on studied variables behavior involved in different soil process; kriging has proved to be a efficient interpolator for fertility maps when there was spatial correlation; otherwise inverse distance weight was used as an good alternative for fertility maps; finally Geographic Information System (GIS) optimize data management process, helping maps preparation for the prescription of fertilizers and liming.

Orientador: Paulo Sergio Graziano Magalhaes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-05T10:35:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cerri_DomingosGuilhermePellegrino_D.pdf: 4121488 bytes, checksum: 9b91abea04eca837abde9f7e2597aa56 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: A presente pesquisa visa instrumentar uma colhedora de cana-de-açúcar para obtenção de mapas de produtividade da cultura e ao mesmo tempo, avaliar e correlacionar os atributos físicos e químicos do solo com os dados de produtividade. Os mapas foram elaborados para uma área de 42 ha da Usina São João Açúcar e Álcool localizada em Araras, SP. O sistema de mapeamento de produtividade de cana-de-açúcar desenvolvido (SIMPROCANA) utiliza células de carga como instrumento de determinação do peso do material colhido e é capaz de mensurar o fluxo de rebolos que passa pela esteira antes de serem lançados ao veículo de transbordo. Estes dados, juntamente com as informações obtidas por um Sistema de Posicionamento Global (GPS) instalado na colhedora, permitem, com o auxilio de um Sistema de Informação Geográfica ¿ SIG, a elaboração de mapa digital que representa a superfície de produção para a área colhida. Este sistema foi testado em laboratório e em campo. O SIMPROCANA representou satisfatoriamente a variabilidade espacial da produtividade da cultura. O peso obtido por esse sistema, comparado com o da carga de cana na balança da usina, apresentou um erro médio de 0,96% com um máximo de 6,4%. O resultado deixa de ser satisfatório quando se compara o peso obtido pelo SIMPROCANA com aquele proveniente do transbordo pesado no campo. O erro médio associado nesse caso é aproximadamente dez vezes maior quando se faz a associação com o peso na balança da usina. Os mapas dos atributos físicos e químicos do solo (granulometria, macro e micronutrientes, acidez, densidade e resistência à penetração) foram confeccionados com base em duas amostragens em anos consecutivos. Na primeira, com o auxílio de um veículo amostrador, foram coletadas 170 amostras na área de 42 ha em uma malha regular de 50 x 50 m. Na segunda, coletou-se 49 amostras em malha de 100 x 100 m definida em base nos alcances máximos obtidos pela análise geoestatística da primeira amostragem. Os resultados da primeira amostragem foram correlacionados com a produtividade da cana-de-açúcar obtida pela pesagem dos transbordos em campo. Esse método alternativo de avaliação permitiu a utilização dos resultados da primeira amostragem, uma vez que a colhedora não estava devidamente instrumentada. Os dados da segunda amostragem foram relacionados ao mapa de produtividade obtido pelo SIMPROCANA. Os resultados das análises físicas e químicas usados para a construção dos modelos dos semivariogramas se ajustaram melhor para a malha de 50 x 50 m do que à de 100 x 100 m. As correlações entre produtividade e atributos do solo apresentaram valores baixos. Os maiores índices ocorreram para as variáveis cobre (0,55), altitude (-0,47%) e teor de argila (0,51%). Apesar dessas baixas correlações, foi possível recomendar uma aplicação variada de insumos baseando-se exclusivamente nas informações dos atributos químicos do solo. Simulações mostraram que os custos de aplicação em taxa variada de fertilizantes fosfatados e potássicos são praticamente 50% menores do que o valor calculado para a taxa fixa. Em relação à calagem não houve variação significativa nos custos de aplicação do calcário pelas duas maneiras / Abstract: The present research aims to instrument a sugarcane harvester in order to obtain the crop yield maps and, at the same time, evaluate and correlate the physical and chemical attributes of the soil using the yield data. In order to obtain these maps, an area measuring 42 ha located at São João Sugar and Alcohol Mill in Araras, São Paulo, Brazil. The yield mapping system of sugarcane crop developed (SIMPROCANA) uses load cells as an instrument to weighing the harvested material and it is capable to measure the flow passing by the matting before being launched to the transport vehicle. These data, together with the information obtained by a Global Positioning System (GPS) installed on the harvester, allow the elaboration of a digital map with the help of a Geographical Information System - GIS that represents the production on the surface for the harvested area. This system was tested under laboratory and field conditions. SIMPROCANA represented satisfactorily the spatial variability of the crop yield. The weight obtained by this system compared with that of sugarcane load in a mill's scale presented an average error of 0.96%, with a maximum of 6.4%. The result is not satisfactory anymore when it compares the weight obtained by using SIMPROCANA with that from the transportation vehicle weighed in the field. The average error associated in this case is around ten fold higher, when the association with the weight obtained in the mill's scale is performed. In relation to the making of map of physical and chemical attributes of soil (granulometry, macro and micronutrients, acidity, density, and resistance to penetration), two samplings were made in consecutive years. In the first sampling, 170 samples were collected in a 42 ha area in a regular grid of 50 x 50 m, helped by a sampler vehicle. In the second one, 49 samples in a 100 x 100 m grid defined by the maximum reaching obtained by geostatistics analysis performed at the first sampling. The results of the first sampling were correlated with the sugarcane yield obtained by means of weighing the transport vehicle in the field. This alternative method allowed the using of the results from the first sampling once the harvester was not properly instrumented. The data from the second sampling were related to the yield mapping obtained by using SIMPROCANA. The results of the physical and chemical analyses used for the construction of semivariograms models adjusted better at the 50 x 50 m grid when compared to that of 100 x 100 m. the correlations between the yield and the soil attributes presented lower values. The higher indexes occurred for the variable altitudes (- 0.47%), clay rate (0.51%), and copper (0.55). Despite these low correlations, it was possible to recommend a varied rate application of inputs based exclusively on the information obtained from the chemical attributes of the soil. Simulation tests showed that the application costs under a varied rate of phosphated and potash fertilizers are practically half of the value calculated for a fixed rate. In relation to the liming, there was not significative variation in the prices of lime application spread by both methods / Doutorado / Maquinas Agricolas / Doutor em Maquinas Agricolas

Abstract: New studies must consider and quantify the load level that a determined soil can receive and in what management condition this soil can be handled without suffering physical alterations and additional compaction. The objectives of this work were to quantify the preconsolidation pressure, suggesting it as a quantitative indicator of the soil structural sustentabilidade cultivated with sugar cane; to get models that allow to predict the behavior of the soil structure cultivated with sugar cane in function of the preconsolidation pressure and the water content; to get agricultural traffic maps in function of water content and the preconsolidation pressure of the soil using geostatistics resources; and to evaluate the soil mechanical resistance, based on cone index and water content variation under several types of soils. Soil samples from several soil classes were collected cropped with sugar cane and areas that varied from 4.88 and 17.86 ha. The maps that illustrated the spatial variability of the several physical attributes were made using statistical and geostatistical resources. The models of the soil load capacity satisfactory modeled the behavior of the soil structure in function of the water content and depth, helping the maximum load prediction that this soil can receive without compromising its structure. The obtained models were sensible to identify the consolidation structure, identifying the layers and grids with huge mechanical resistance. The use of geostatistical tools and mapping the studied attributes showed a promising tool to take decisions about the system, aiming at, over all the soil structure sustentation. The maps of the soil load capacity constituted an efficient tool to locate 4 areas into the field with compromised structure, making possible to plan the correct dimension of the machinery... (Complete abstract, click electronic access below) / Orientador: Kleber Pereira Lanças / Coorientador: Reginaldo Barboza da Silva / Banca: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Antonio Gabriel Filho / Banca: Marlene Cristina Alves / Banca: Moacir de Souza Dias Junior / Doutor