Orientador: José Alfredo Covolan Ulson / Banca: Adriano de Souza Marques / Banca: Fernando de Souza Campos / Resumo: As espécies exóticas invasoras, também conhecidas como plantas daninhas, competem por recursos, como sol, água e nutrientes paralelamente a cultura plantada, impondo prejuízos econômicos ao agricultor. Para minimizar este problema, atualmente os agricultores fazem uso de herbicidas para a eliminação e/ou controle das plantas daninhas. O uso de herbicidas depara-se com problemas: i) algumas plantas daninhas são resistentes a aplicação de herbicidas e, ii) quando aplicados em demasia pode-se ter a contaminação da cultura plantada, do lençol freático e dos mananciais como rios e lagos. Nesse contexto, visando o desenvolvimento de ferramentas que permitam a minimização do emprego de herbicidas, novas abordagens que fazem uso de visão computacional e inteligência artificial aparecem como soluções promissoras, agregando novas ferramentas a agricultura de precisão. Dentre essas soluções destaca-se o aprendizado profundo (do inglês Deep Learning), que utiliza as redes neurais convolucionais para extrair características relevantes, principalmente em imagens, dessa maneira, permite por exemplo a identificação e a classificação de plantas daninhas, o que possibilita ao agricultor optar tanto pela eliminação mecânica da planta daninha quanto a aplicação localizada de herbicidas e em quantidades adequadas. A partir deste desafio que é a correta classificação de diferentes espécies de plantas daninhas, especialmente plantas resistentes aos herbicidas comerciais, o objetivo deste trabalho f... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Exotic invasive species, also known as weeds, compete for resources such as sun, water and nutrients in parallel with the planted crop, imposing economic losses to the farmer. To minimize this problem, farmers are currently using herbicides for the elimination and / or control of weeds.The use of herbicides has problems: i) some weeds are resistant to the application of herbicides and ii) when applied too much can contaminate the planted crop, groundwater and springs such as rivers and lakes. In this context, aiming at developing tools to minimize the use of herbicides, new approaches that make use of computer vision and artificial intelligence appear as promising solutions, adding new tools to precision agriculture. Among these solutions are the Deep Learning, which uses the convolutional neural networks to extract relevant features, mainly in images, thus, allows for example the identification and classification of weeds, which enables the farmer to opt for the mechanical elimination of the weeds as well as the localized application of herbicides and in adequate quantities. From this challenge, which is the correct classification of different weed species, especially plants resistant to commercial herbicides, the objective of this study was to apply and compare the performance of four architectures of convolutional neural networks for classification of weed five species contained in an image bank developed for this work. The training and classification of the species were c... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

A cana-de-açúcar é uma importante cultura semi-perene em regiões tropicais do mundo como a principal fonte de açúcar e bioenergia e o Brasil é seu maior produtor. Como qualquer outra cultura, demanda um aperfeiçoamento prática constante, buscando uma cultura sustentável e com maiores rendimentos e menores custos. Uma das alternativas é a utilização de práticas de agricultura de precisão para explorar a variabilidade espacial dos rendimentos potenciais e para tanto, os mapas de produtividade são essenciais. Para obter os dados necessários para gerar um mapa confiável, é necessário um sistema com capacidade de ler e georreferenciar os dados do sensor e compará-los a uma calibração. No entanto, os resultados das pesquisas mais recentes associadas aos monitores de rendimento comercial, que utilizam apenas um tipo de sensor para determinar os mapas de produtividade, não retratam a exatidão exigida para a cana-de-açúcar. Este estudo teve como objetivo explorar o potencial do uso de dados provenientes de sensores instalados em diferentes partes da colhedora de cana-de-açúcar para determinação e aplicação em monitores de produtividade e determinação de falhas na lavoura. Para fins de comparação foi utilizado um transbordo instrumentado com células de carga para aferição da massa colhida. Foram utilizadas abordagens estatísticas convencionais e inteligência artificial para fusão dos dados e predição da produtividade da cana-de-açúcar, os métodos convencionais foram regressão linear simples e múltipla, e comparado com o método de redes neurais. Além da produtividade foi possível constatar que é possível identificar as falhas na lavoura através dos dados coletados e das falhas produzidas manualmente, todos os sensores medidos identificaram as falhas georeferenciadas. Com relação aos modelos implementados e utilizados, os baseados em regressão linear múltipla não apresentaram potencial na integração e predição da produtividade com os valores de erros definidos nas premissas do trabalho que é de menor que 2%. Além disso os mapas gerados com esses modelos tiveram algumas discrepâncias quanto ao aumento da produtividade em algumas áreas e extração das falhas existentes. Já o modelo de fusão utilizando redes neurais artificiais apresentou uma excelente alternativa para predição da produtividade. Uma vez que a rede é treinada, a mesma apresentou erros inferiores a 2% em todos os mapas gerados. De maneira geral todos os sensores quando avaliados individualmente apresentaram vantagens e desvantagens na determinação da produtividade. Porém, quando fundido os dados dos diversos sensores, as respostas encontradas apresentaram coeficiente de determinação R2 superiores a 95%, RMSE menor que 1kg e RE menor que 2%. / Sugarcane is an important semi-perennial crop in tropical regions of the world as the main source of sugar and bioenergy, and Brazil is its largest producer. Like any other culture, it demands constant improvement in practice, seeking a sustainable culture with higher yields and lower costs. One of the alternatives is the use of precision farming practices to explore the spatial variability of potential yields and for that, productivity maps are essential. To obtain the data needed to generate a reliable map, a system is required that is capable of reading and georeferencing the sensor data and comparing them to a calibration. However, the results of the most recent surveys associated with commercial yield monitors, which use only one type of sensor to determine productivity maps, do not depict the exactitude required for sugarcane. This study aimed to explore the potential of using data from sensors installed in different parts of the sugarcane harvester for determination and application in productivity monitors and determination of crop failure, for comparison purposes a transhipment was used instrumented with load cells to measure the mass harvested. We used conventional statistical approaches and artificial intelligence for data fusion and prediction of sugarcane productivity, conventional methods were simple and multiple linear regression, and compared with the neural network method. In addition to productivity, it was possible to verify that it is possible to identify crop failures through the data collected and the failures produced manually, all the measured sensors identified georeferenced faults. Regarding the implemented and used models, those based on multiple linear regression did not present potential in the integration and prediction of productivity with the values of errors defined in the assumptions of the work that is less than 2%. In addition, the maps generated with these models had some discrepancies regarding productivity increase in some areas and extraction of existing flaws. On the other hand, the model of fusion using artificial neural networks presented an excellent alternative for prediction of productivity; since the network is trained the same one presented in all the generated maps errors inferior to 2%. In a general way all the sensors when evaluated individually presented advantages and disadvantages in determining the productivity, but when fused the data of the various sensors the answers found of coefficient of determination R2 higher than 95%, RMSE less than 1kg and RE less than 2%.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:23:32Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-08-09Bitstream added on 2014-06-13T18:09:46Z : No. of bitstreams: 1 000739148.pdf: 3421966 bytes, checksum: 9a708a07f344ae3523704cac58e8e872 (MD5) / O mapeamento da distribuição espacial dos atributos físicos e químicos do solo, relacionados à produtividade agrícola, permite identificar zonas de manejo específico para as culturas, garantindo maior produtividade com menor custo de produção. Assim, o objetivo deste trabalho foi discriminar a variabilidade espacial dos atributos físicos e químicos do solo relacionada à produtividade da cultura do café, identificando e mapeando zonas de manejo específico para a cultura, utilizando a suscetibilidade magnética (SM), espessura do solo e atributos da planta. O trabalho foi realizado no município de Matão, estado de São Paulo, na Fazenda Cambuhy Agrícola Ltda, onde o solo é classificado como Argissolo Vermelho- Amarelo Distrófico. A área de estudo, de aproximadamente 39 hectares, foi escolhida mediante representatividade fisiográfica regional, onde nos últimos 25 anos foi ocupada exclusivamente por café, cuja espécie estudada foi Coffea arabica, cultivar Catuaí Amarelo IAC 62 com 7 anos de idade e espaçamento de plantio 3,5 x 0,50 m, fertiirigado por gotejamento. Para estabelecer os pontos de coleta, foi gerada uma malha amostral sob a área, com intervalos regulares de 45 m, perfazendo um total de 173 pontos. Em cada ponto, amostras de solo foram coletadas nas profundidades de 0,0 - 0,20 m e 0,60 – 0,80 m, para a avaliação dos atributos físicos, químicos, granulométricos e (SM). A unidade amostral de cada ponto foi composta por nove plantas, cuja produtividade, porcentagens de grãos retidos nas peneiras 14, 16 e 17, e tipo de café foram avaliados. Os atributos da planta, tais como teor de macro e micronutrientes da folha, altura da planta, diâmetro da copa e comprimento do ramo plagiotrópico também foram avaliados. A área de estudo foi representativamente amostrada para a avaliação da espessura do solo, o que permitiu a divisão da área em dois ambientes... / Spatial distribution mapping of physical and chemical soil attributes, related to the agricultural productivity, allowed the identification of specific management zones for crops, ensuring greater productivity with lower production costs. The objective of this study was to evaluate the spatial variability of physical and chemical soil attributes related to coffee productivity, identifying and mapping specific culture management areas, using magnetic susceptibility (MS), soil thickness and plant attributes. The study was conducted in Matão, municipality of São Paulo state, at Fazenda Cambuhy Agrícola Ltda, where the soil is classified as dystrophic Ultisol. The area studied, of about 39 hectares, selected by physiographic regional representation, was occupied exclusively by coffee in the last 25 years. The variety studied was Coffea arabica, Catuai Yellow IAC 62 cultivar, 7 years old and planting spacing 3,5 x 0,50 m. To establish the point’s samplings, it was generated a grid with regular intervals of 45 m, totalizing 173 points. In each point, soil samples were collected at 0,0 - 0,20 m and 0,60 - 0,80 m depth to evaluate the physical, chemical and granulometric attributes and magnetic susceptibility (MS). The sampling unit of each point was compounded by nine plants, whose productivity, percentage of grains in the sieves 14, 16 and 17, and coffee type, were evaluated. The plants attributes as content of macro and micronutrients in the leaf, plant height, canopy diameter and reproductive branches length were also evaluated. The area studied was representatively sampled for evaluation of the soil thickness, which allowed the division of the area in two different environments. The statistical and geostatistical analysis showed that most of the attributes studied presented spatial dependence. The analysis of MS, soil fertility, nutritional status of the plant and coffee type was efficient ...

Universidade do Oeste de Santa Catarina / The estimative of yield variability is an important tool to soil management decisions and to investigate yield limiting factors. Tools of precision farming as yield mapping and soil sampling using GPS makes possible identify the spatial variability of the field. This study was carried out with the objective of identify the main relationship among soil indicators and yield crops. The research was carried out in two commercial farms under no-tillage system located in Rio Grande do Sul State, Brazil. The soil is Oxisol and the weather cfa wet following Koppen classification. In this work six yield mapping of soybean, wheat and maize were merged to allow the definition of management zones. Three zones were classified as low, medium and high yield. In each zone 5 points were located and soil fertility (P, K, Ca, Mg, basis saturation, pH, SOM) and soil physic indicators (water infiltration, soil aggregation, bulk density, soil compaction) were investigated. The high yield zone, which had around 30% of total area, and the yield achieved was close to obtained in research plots. The soil fertility evolution was determined by temporal soil sampling in a 1 ha grid. In relation to native grass and natural forest (reference treatments) the cropland showed high levels of P and K in 0 to 0.05 m. Also, the downward movement of Ca+2 and Mg+2 were observed in cropland, even with surface broadcast lime. The amount of fertilizer input and nutrient harvest removed allow to estimate the soil fertility evolution. In 0 to 0.10 m there was necessary apply 14 kg of P2O5 ha-1 to increase 1 mg dm-3 of P available by Melich-1. For K there was necessary appling 5.2 kg de K2O ha-1 to increase 1 mg dm-3 of K available by Melich-1. There was a close relationship among nutrient use efficiency map, water infiltration map and yield map. The water infiltration was the soil indicator that explains the higher percentage of yield variability. Following by the macroaggregates (> 4.76 mm), GMD, bulk density, soil resistance and microporosity. In general the soil fertility was high and therefore the relationship with yield variability was low. The precison farm tools were efficient to establish the relationship between soil indicators and crop yields. / A determinação da variabilidade de rendimento de grãos torna-se uma ferramenta importante para a tomada de decisões no manejo e para possibilitar o conhecimento dos fatores que limitam este rendimento. Com as ferramentas da agricultura de precisão como os mapas de produtividade e a amostragem do solo utilizando o GPS manual são possíveis identificar a variabilidade espacial em condições de lavoura. Este estudo foi realizado com o objetivo de identificar e relacionar os atributos do solo com o rendimento das culturas. A pesquisa foi realizada em duas áreas comerciais sob o sistema de Plantio Direto, situado no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. O solo é Latossolo e o clima Cfa úmido segundo a classificação de Koppen. Neste trabalho, inicialmente considerou-se duas áreas, uma com histórico de produtividade de seis safras e outra, com quatro envolvendo as culturas de soja, trigo e o milho. Esses mapas foram combinados para a definição de zonas de manejo. Três zonas foram definidas: baixo, médio e alto rendimento. A área com maior histórico de produtividade foi escolhida para o estudo mais detalhado. Atributos químicos do solo foram avaliados em 57 pontos georeferrenciados com malha de 1,0 ha. Concomitantemente, em cada zona de manejo, cinco pontos foram utilizados para caracterizar a fertilidade de solo (P, K, Ca, Mg, saturação de bases, pH, MOS) e os indicadores físicos (infiltração de água, agregação do solo, densidade de partículas, compactação do solo). Na zona de alto rendimento (30% da área) foi possível alcançar rendimentos semelhantes aos obtidos em condições experimentais. A evolução da fertilidade do solo foi determinada pela amostragem temporal do solo. Com relação à área nativa e à floresta natural (tratamentos da referência) a área de lavoura mostrou níveis elevados de P e de K na camada de 0 a 0,05 m. Também foi possível constatar o movimento descendente de Ca+2 e Mg +2, embora a calagem tenha sido aplicada na superfície. Com base nas quantidades de fertilizantes adicionadas e nas quantidades exportadas via colheita foi possível estimar a evolução dos teores de nutrientes no solo. Na camada de 0 a 0,10 m havia necessidade de aplicar 14 kg de P2O5 ha-1 para aumentar 1 mg dm-3 de P disponível por Melich-1. Para K havia necessidade de aplicar 5,2 kg de K2O ha-1 para aumentar 1 mg dm-3 de K disponível por Melich-1. Houve uma relação entre o mapa da eficiência do uso de nutriente, o mapa de infiltração de água e o mapa do rendimento. A infiltração de água foi o indicador do solo que explicou a porcentagem mais elevada da variabilidade do rendimento, seguido pelos macroagregados (> 4.76 mm), DMG, densidade de partículas, resistência do solo ao desenvolvimento radicular e microporosidade. No geral os indicadores da fertilidade de solo estavam em níveis elevados e, conseqüentemente, explicou em baixa porcentagem a variabilidade do rendimento. As ferramentas da agricultura de precisão foram eficientes para estabelecer as relações entre os indicadores de qualidade do solo e os rendimentos da colheita.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-06-29Bitstream added on 2014-06-13T20:27:33Z : No. of bitstreams: 1 bedutti_ad_me_sjrp.pdf: 1999751 bytes, checksum: 437383410c3f4cc28c116c28e9f7054a (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / O controle de plantas daninhas constitui um dos principais desafios no cultivo de área agrícolas. Quando presentes em quantidades descontroladas, estas plantas geram a diminuição na produtividade e ocasionam perdas significativas e indesejáveis. As perdas, aliadas ao alto custo de controle, motivam o desenvolvimento de ferramentas no auxílio a tomada de decisão, como mapas da distribuição de daninhas, visando o manejo localizado de herbicidas. Neste trabalho, considera-se a aplicação de um modelo espaço-temporal para a construção de mapas da distribuição de sementes de plantas daninhas em uma área agrícola de plantação de milho (Zea mays). Foram analisados dados reais, para as espécies Digitaria ciliaris, Euphorbia heterophilla L., Cenchrus echinatus L. e Bidens Pilosa L. e tamb´em dados simulados. O modelo envolve a combinação de estimação por krigagem e o filtro de Kalman. / The control of weeds is a major challenge in cultivation of agricultural areas. When present in uncontrolled quantities, these plants generate a decrease in productivity and cause significant and undesirable losses. The losses, combined with the high cost of control, motivate the development of tools to aid in taking decision, as maps of distribution of weed, to located handling of herbicides. In this work, was considered the application of a spatial-temporal model for construction of distribution maps of seed weeds in an agricultural area of corn plantation (Zea mays). Were analyzed real data, for the species Digitaria ciliaris, Euphorbia heterophilla L., Cenchrus echinatus L. and Bidens Pilosa L., and also simulated data. The model involves a combination of kriging estimation and Kalman filter.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 3277635 bytes, checksum: d8f87471e2b1a001fcaef930bd261f59 (MD5) Previous issue date: 2013-02-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Agribusiness covers a vast chain of production activities. Can be noted as one of the activities of this branch precision agriculture that relies often georeferenced information to describe through the spatial maps of certain areas. One technique that has high importance in this context is the Geostatistics, it provides obtaining thematic maps, considering the spatial dependence structure of the phenomenon under study. So this study presents a procedure to identify subareas for planting considering the spatial dependence of the variable of interest without the need for categorization. For both methodologies are addressed map algebra with the intention of incorporating measures of statistical association locally. In this way, we used the method of ordinary kriging in this Geostatistics and to measure the agreement of thematic maps used the Kappa index and linear correlation coefficient global and local. As main results can be noted that the agreement between the maps of localized form performed by Pearson's correlation shows that the spatial dependence models used ordinary kriging in place exerts influence in defining the thematic maps used in precision agriculture, aspect one that is not picked up used (in case agricultural) encodings of interpolated values (management zones) and draw up these global indices of agreement. / O agronegócio abrange uma vasta cadeia de atividades produtivas. Pode-se destacar como uma das atividades deste ramo a agricultura de precisão que se vale frequentemente de informações georreferenciadas para descrever por meio de mapas a variabilidade espacial de determinadas áreas. Uma técnica que apresenta relevada importância para este contexto é a Geoestatística, pois proporciona a obtenção de mapas temáticos, considerando a estrutura de dependência espacial do fenômeno em estudo. Assim este estudo apresenta um procedimento para identificar subáreas destinadas ao plantio considerando a dependência espacial da variável de interesse sem a necessidade de categorização. Para tanto são abordadas metodologias de álgebra de mapas com a intenção de incorporar medidas de associação estatística de forma local. Desde modo, foi utilizado o método de Krigagem Ordinária presente na Geoestatística e para medir a concordância dos mapas temáticos utilizou-se o índice Kappa e a coeficiente de correlação linear global e local. Como resultados principais pode-se destacar que a concordância entre os mapas de forma localizada evidencia que os modelos de dependência espacial utilizados na Krigagem Ordinária exercem influência local na definição dos mapas temáticos utilizados na agricultura de precisão, aspecto esse que não é captado se utilizadas (para o caso agrícola), codificações dos valores interpolados (zonas de manejo) e destas extrair-se índices globais de concordância.

Orientador: Rosani de Castro / Banca: Charbel Jose Chiappetta Jabbour / Banca: Mário Otavio Batalha / Resumo: / Abstract: Esta pesquisa tem como objetivo traçar um panorama preliminar sobre a adoção de Práticas Agrícolas mais Sustentáveis (PAS), motivações e barreiras correlatas, por meio de revisão sistemática sobre o tema em análise e estudo survey exploratório na região sudoeste do estado de São Paulo. A produção de alimentos vive atualmente um desafio sem precedentes, várias alternativas têm sido discutidas com a finalidade de evitar um colapso na oferta de alimentos na metade deste século, quando a população mundial deverá atingir 9 bilhões de pessoas. A forte pressão dos governos e da sociedade por práticas mais sustentáveis de produção tem sensibilizado pesquisadores e desenvolver tecnologias que aumentem a eficiência na utilização de recursos e também a produtividade. Dentre essas tecnologias destacam-se, a Agricultura de Conservação (AC), a Agricultura de Precisão (AP), a Agricultura Orgânica (AO), o Manejo Integrado de Pragas (MIP) e a melhor Gestão do Uso da Água para Irrigação (GA). Autores denominam este movimento de utilização de PAS de intensificação sustentável (MATSON et. al., 1997; TILMAN et al. 2002; TILMAN et al., 2011; GOMIERO; PIMENTEL; PAOLETTI, 2011; HOCHMAN et al., 2013), esta utilização poderá ser a alternativa para aumentar os níveis de oferta de alimentos, mesmo com esgotamento das fronteiras agrícolas ao redor do mundo. Poucas pesquisas, no entanto, sobre a adoção dessas práticas têm sido desenvolvidas em regiões produtoras do Brasil, mesmo sendo o país líder na adoção de práticas conservacionistas. Diante desse cenário o presente estudo apresenta uma análise preliminar em relação à adoção dessas práticas por parte dos produtores, sobre os motivadores que levaram à adoção, bem como as dificuldades que limitam a utilização de práticas mais sustentáveis. Os resultados obtidos permitem considerar que a adoção de práticas mais sustentáveis ainda é... / Mestre

Resumo: A crescente demanda por alimentos no mundo, com a mesma área agrícola e com os recursos financeiros para a aquisição de fertilizantes, cada vez mais escassos é inevitável à utilização de novas tecnologias para fazer frente a essa nova realidade, pois com o uso dessas pode-se produzir mais alimentos com menos fertilizantes. Na busca por novas tecnologias que fazem o processo produtivo mais eficiente é que surge a chamada "Agricultura de Precisão" utilizada como uma alternativa para aperfeiçoar o processo de produção agrícola. As ações que conduzem à chamada agricultura de precisão exigem diversas etapas para sua implementação. Contudo, uma das mais importantes está relacionada com o tratamento localizado das culturas, para isto, tem-se a necessidade de desenvolver equipamentos capazes de executar tais tarefas. Com esse intuito estudou-se o comportamento de um protótipo que tem como objetivo dosar e aplicar no momento do plantio, três fertilizantes sólidos simultâneos, que são: Nitrogênio, Fósforo e Potássio (N, P e K) em taxas variáveis de acordo com as quantidades desejáveis da cultura em questão. Para a avaliação do protótipo foi construída uma bancada de testes onde foram acoplados os dosadores helicoidais e seus respectivos motores elétricos de corrente contínua e três tanques para armazenamento de fertilizantes. Também foram utilizados equipamentos complementares tais como: uma fonte (12vdc); três drivers de potência (MOSFET); um Desktop; uma placa de aquisição e controle e um software de Instrumentação Virtual. Os ensaios foram realizados com o software de instrumentação e controle virtual (LabVIEW®), que teve como função, controlar a rotação dos eixos dos três motores de maneira independente, baseando-se em dados de um mapa de fertilidade do solo com localização fundamentada em informações geográficas, obtendo a vazão... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The increasing demand for food in the world with the same agricultural area and the financial resources to purchase fertilizes, more and more scarse it is inevitable to use new technologies to confront this new reality, because with the use of these can produce more food with less fertilizer. In the search for new tecnologies that make the production process more efficient arises the called "precision agriculture" used as an alternative to improve the agricultural production process. The action that lead to the called precision agriculture require several steps for its implementation. However, one of the most important is related to the localized treatment of cultures, for this, there is the need to develop equipment capable of performing such tasks. With this aim we studied the behavior of a prototype which aims to meter and apply at the planning moment three simultaneous solid fertilizers, which are: nitrogen, phosphorus and potassium (N, P and K) with variable rates according with the desired quantities of the culture in question. For the evaluation of the prototype was built a test bench where engaged the helical dosers and their respective direct current electric motors and three tanks for storage of fertilizers. Were also used additional equipment such as: a source (12vdc), threee power drivers (MOSFET), a desktop, an acquisition board and control software and virtual instrumentation. The test were performed with the software virtual instrumentation and control (LabVIEW®), with had as its objective to control the rotation of the axes of the three engines independently, based on data from a map of soil fertility based on location information geographical, obtaining the mass flow of the desired product in the exact location and quatity needed for the plant, according to the size of grid soil sampling. The values of the mass flow rate determined by the time were compared with... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Edson A. Capello Souza / Coorientador: João Eduardo Guarnetti dos Santos / Banca: José Paulo Molin / Banca: Bento Rodrigues de Pontes Junior / Mestre

Orientador: Carlos Eduardo Angeli Furlani / Coorientador: Cristiano Zerbato / Banca: Marcelo Boamorte Ravelli / Banca: Carlos Alessandro Chioderoli / Resumo: Há uma necessidade do uso de ferramentas para estimativa do potencial produtivo durante o desenvolvimento da cultura do milho. Assim, o auxílio por meio sensores ópticos ativos para a geração de índices de vegetação, pode fornecer informações significativas para o conhecimento do comportamento e relação temporal destes índices com parâmetros produtivos das culturas agrícolas. Objetivou-se avaliar o comportamento temporal do NDVI e a sua relação com a produtividade da cultura do milho com o intuito de gerar modelos de predição de produtividade nas populações de plantas (55, 60 e 65 mil plantas ha-1) em espaçamento de semeadura reduzida e em linhas duplas. Foi utilizado fatorial 2 x 3 com 4 repetições, perfazendo 24 parcelas experimentais de 10 m2 de área útil em blocos casualizados, realizando a leitura do NDVI em 5 épocas (30, 45, 60, 75 e 90 dias após a emergência das plantas - DAE). O espaçamento em linhas duplas aos 90 e 30 DAE para as populações de 55 e 60 mil plantas ha-1, respectivamente permitiram gerar modelos para a predição de produtividade com base no NDVI do milho, enquanto que para a população de 65 mil plantas ha-1 aos 45 e 60 DAE não houve ajuste do modelo de predição de produtividade por valores próximos de NDVI para produtividades diferentes. No espaçamento reduzido a geração de modelos para a predição de produtividade foi possível nas populações de 55 e 60 mil plantas ha-1 respectivamente aos 90 e 30 DAE. / Abstract: There is a need for the use of tools to estimate productive potential during corn crop development. Thus, the assistence by means of active optical sensors for the generating of vegetation indexes can provide significant information for the knowledge of the behavior and temporal relation of this index with productive parameters of the agricultural crops. It was aimed to evaluate the temporal behavior of NDVI and its relation with productivity of corn in order to generate productivity prediction models in plant populations (55, 60 and 65 thousand plants ha- 1 ) in spacing of conventional seeding and twin rows. A factorial 2 x 3 was utilized with four replicates, with a total of 24 experimental plots of 10 m2 in randomized blocks, performing reading NDVI at 5 seasons (30, 45, 60, 75 and 90 days after emergence of the plants DAE). The spacing in twin rows at 90 and 30 DAE for populations of 55 and 60 thousand plants ha-1, respectively, allowed to generate models for the prediction of productivity based on corn NDVI, while the population of 65 thousand ha-1 plants at 45 and 60 DAE there was no adjustment by the prediction model of productivity by values close to NDVI for different productivities. In the conventional spacing generating models for the prediction of productivity was possible in the populations of 55 and 60 thousand plants ha-1 respectively at 90 and 30 DAE. / Mestre

Orientador: Helenice de Oliveira Florentino Silva / Banca: Daniela Renata Cantane / Banca: Marcelo de Almeida Silva / Banca: Magno Luiz de Abreu / Banca: Andrea Carla Gonçalves Vianna / Resumo: Nos últimos anos, devido à busca por fontes alternativas de energia, a cana-de-açúcar tem se destacando tanto no mercado interno como no externo, principalmente por causa do álcool combustível e da cogeração de energia através do bagaço da cana-de-açúcar. Como decorrência, a demanda por cana-de-açúcar tem aumentado cada vez mais, dessa forma, faz-se necessário obter altas produtividades, o que implica em um planejamento adequado do sistema de produção da cana-de-açúcar. Uma das etapas de maior importância desse sistema é o plantio, pois, planeja-lo constitui tarefa complexa, que requer cuidados dos gestores do setor, pois essas decisões influenciam todo o sistema de produção. Nesse contexto, evidencia-se a necessidade de técnicas que auxiliem os gerentes das empresas a planejarem o plantio, entre as quais a modelagem matemática pode funcionar como importante ferramenta. Neste trabalho, formularam-se dois modelos de otimização para auxiliar nesse planejamento. Dividiu-se a metodologia proposta em duas partes: a primeira consiste em planejar, de forma otimizada, a divisão da área de plantio em talhões, utilizando uma técnica matemática de otimização de corte, visando o máximo rendimento da colhedora da cana-de-açúcar. A segunda, em utilizar o modelo de otimização proposto para escolher a variedade de cana-de-açúcar que deve ser plantada em cada talhão e determinar em qual período do ano se deve fazer o plantio, de forma a maximizar a produção total ao longo de quatro cortes. Propôs-se também um algoritmo genético para a resolução do problema de planejamento do plantio.Os resultados apresentados mostram que as metodologias propostas mostraram-se bons instrumentos para planejar o plantio da cana de açúcar de forma otimizada, visto a redução do número de manobras em mais de 40% e o aumento da produção de cana-de-açúcar em 17,8% nas áreas ... / Abstract: Due to the search for alternative sources of energy in recent years, sugarcane has come to stand out both domestically and in foreign markets, due mainly to ethanol and power cogeneration using sugarcane bagasse. To meet the resulting demand for sugarcane, high yields must be obtained in the biofuels industry, which requires proper planning of the sugarcane crop cycle from planting to harvest. One of the most important steps of this cycle is the planting, since well-planned planting results in a number of benefits, particularly increased production. Because these decisions affect the entire crop cycle, planning of planting is a complex task that requires great care. From this complexity comes the need for techniques that help corporate managers in the creation of a planting plan, and mathematical models can be used as just such a technique. In the present study, we formulate two optimization models to assist in planning sugarcane planting. The proposed methodology is divided into two parts. The first part divides the acreage into plots using a mathematical optimization technique of cuts in an effort to maximize sugarcane yield. The second part uses the proposed optimization model to choose the variety of sugarcane that should be planted in each plot and determine in which period of the year this planting should be done, thus maximizing total production over a five-year period. We also propose a genetic algorithm to solve this optimization model. We then present the results of computational simulations of plantings performed using these tools. The proposed methodology proves to be an effective tool for optimized planning the planting of sugarcane, producing a reduction in the number of maneuvers over 40% and increasing production in 17,8% in the fields considered. / Doutor