O Rio Grande do Sul possui seis regiões vitícolas, sendo a denominada “Serra Gaúcha” a maior região vitícola brasileira. Os índices bioclimáticos, bem como os modelos existentes para estimativas da fenologia e do rendimento qualitativo da videira foram estabelecidos para regiões vitícolas de diversos países, com clima distinto do encontrado nas regiões vitivinícolas do Rio Grande do Sul, sendo necessário verificar a sua eficácia nestas condições. Por esse motivo, estudos no sentido de estabelecer o comportamento da cultura frente às condições do ambiente, em especial o clima, são necessários para o planejamento do seu cultivo. Os objetivos deste estudo foram caracterizar a fenologia das principais cultivares, estabelecer modelos para a estimativa das fases fenológicas e determinar relações entre variáveis meteorológicas e o rendimento qualitativo para a videira da “Serra Gaúcha”. Para isso, foram utilizados dados fenológicos e de qualidade do mosto, nos ciclos vegetativos de 1984 a 1994 e dados meteorológicos e do teor de açúcar do mosto da cv. Cabernet Franc de 1961 a 2000 Os resultados fenológicos permitiram classificar as videiras, quanto à época de brotação, em precoces, médias e tardias e, quanto à maturação, como de primeira, segunda e terceira época. A data da brotação foi estimada com duas a três semanas de antecedência. Foi possível prever as datas da floração, mudança de cor das bagas e colheita, a partir da data da brotação, com desvio padrão médio de 2, 3 e 5 dias, respectivamente. A duração do brilho solar, a deficiência hídrica e o quociente heliopluviométrico foram positivamente correlacionados com a qualidade da uva, enquanto que a precipitação pluvial e o excesso hídrico apresentaram efeito contrário. A melhor estimativa do teor de açúcar da uva Cabernet Franc foi obtida com a duração do brilho solar e a precipitação pluvial ou duração do brilho solar e deficiência hídrica dos meses de dezembro a fevereiro.

O Estado do Rio Grande do Sul é grande produtor e exportador de grãos, sendo responsável por, aproximadamente, 20% da produção nacional de soja. No entanto, os rendimentos desta cultura apresentam alta variabilidade interanual, conseqüência da também alta variabilidade interanual da precipitação pluvial. O objetivo deste trabalho foi ajustar e validar um modelo agrometeorológico-espectral de estimativa do rendimento da soja para o Rio Grande do Sul, para ser utilizado em programas de previsão de safras. O modelo proposto é composto por um termo agrometeorológico, obtido pelo ajuste do modelo multiplicativo de Jensen (1968), modificado por Berlato (1987) ao qual foi introduzido um fator de correção, e um termo espectral, obtido pela média do NDVI máximo dos meses de dezembro e janeiro. Os dados de rendimento médio da soja (estatísticas oficiais do IBGE) e os dados de estações meteorológicas (obtenção da evapotranspiração relativa - ETr/ETo) foram referentes ao período de 1975 a 2000, enquanto que as imagens de NDVI/NOAA foram do período de 1982 a 2000. A aplicação do modelo de Jensen modificado permite a obtenção das estimativas do rendimento da cultura da soja, no Estado do Rio Grande do Sul, com precisão, rapidez, praticidade, objetividade e baixo custo, cerca de um mês antes do final da colheita, conferindo ao mesmo um caráter preditivo. A aplicação do modelo agrometeorológico-espectral, entretanto, promove melhoria na acurácia das estimativas dos rendimentos, permitindo a geração de mapas de rendimento de soja para a região de produção significativa desta cultura no Estado, considerando, além da evapotranspiração relativa, outros fatores que influenciam na determinação dos rendimentos. A utilização de imagens de satélite, recursos de informática e de geoprocessamento permite rapidez na análise de dados para a avaliação do desenvolvimento das culturas agrícolas.

Informações sobre as condições de crescimento e expectativa de produção de culturas são importantes para a economia brasileira, visto que permitem um planejamento adequado da economia agrícola, contornando problemas de escassez e administrando com vantagens o excesso de produtos. Neste contexto, as tecnologias de sensoriamento remoto e geoprocessamento permitem a obtenção de informações precisas, em tempo hábil e com baixo custo. O presente trabalho teve como principal objetivo gerar subsídios para o aprimoramento do sistema atual de acompanhamento e previsão da safra de soja no Brasil, incorporando técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. Como objetivos específicos, buscou-se avaliar a acurácia da classificação digital de imagens LANDSAT para estimativa da área cultivada com soja e verificar a influência de aspectos regionais, tais como condições climáticas, de ocupação e de manejo, sobre a evolução temporal do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtidos de imagens NOAA, visando o monitoramento da cultura da soja em projetos de previsão de safras. A estimativa de área cultivada com soja foi realizada através da classificação digital não supervisionada. Como verdade terrestre foram selecionadas 24 lavouras de soja, individualizadas na imagem com diferentes tamanhos e de diferentes regiões de uso e cobertura do solo, as quais foram quantificadas usando GPS de precisão topográfica. A verificação da acurácia da estimativa foi feita através de análise de regressão linear, sendo testada a significância do coeficiente de determinação. O monitoramento da cultura da soja foi realizada usando imagens decendiais de máximo NDVI. Nestas imagens, foram selecionadas 18 janelas amostrais, sendo extraídos os valores de NDVI e expressos na forma de perfis espectrais. Os resultados mostraram que a estimativa de área das lavouras cultivadas com soja, obtida através do processo de classificação digital não supervisionada em imagens LANDSAT, foi acurada e precisa para pequenas, médias e grandes lavouras, mostrando-se ser uma técnica eficiente para ser utilizada em projetos de previsão de safras de soja na região estudada. A evolução temporal do NDVI, obtida de imagens NOAA, apresentou sensibilidade quanto às diferenças de uso e cobertura do solo, demonstrando que as escalas espacial e temporal das imagens NOAA são adequadas para o acompanhamento em nível regional da evolução temporal da biomassa. Existe, ainda, potencial de uso de imagens NDVI para inferir sobre a área cultivada com soja em projetos de previsão de safras em escalas regionais, desde que a cultura seja predominante no pixel.

A modelagem auxilia o entendimento de sistemas complexos, como os cultivos agrícolas, permitindo avanços no diagnóstico e no aconselhamento técnico, à medida em que melhora a estimativa dos efeitos do ambiente sobre o crescimento das plantas e o rendimento das espécies. Múltiplos fatores interagem nos processos, exigindo que os modelos sejam ajustados e aferidos, antes de generalizá-los ou usá-los em dada região. Este trabalho objetivou ajustar os modelos energético e de elaboração do rendimento do milho, avaliando relações entre os seus coeficientes e índices de consumo de água da cultura. Foram feitas medições semanais de matéria seca aérea (MS) e índice de área foliar (IAF), determinação dos componentes do rendimento de grãos e observações meteorológicas diárias. A cultura foi submetida a diferentes doses de rega em Eldorado do Sul, de 1993/94 a 1998/99, e a diferentes densidades de planta e níveis de nitrogênio em ljuí, em 2000/01, ambos no Rio Grande do Sul. O modelo linear segmentado foi ajustado à variação do IAF, permitindo estimar valores diários. O coeficiente de extinção para radiação fotossinteticamente ativa - RFA (0,68), a fração absorvida de RFA interceptada (0,925) e a máxima eficiência de uso da RFA interceptada na produção de MS (3,58g.MJ-1) estão de acordo com valores da literatura, para milho. A relação entre os componentes do rendimento e seus níveis máximos (530 grãos por espiga e 0,385 g por grão) permitiram estimar um rendimento de 13.610 Kg.ha-1, na região, em alto nível tecnológico. O modelo energético é adequado para estimar a produção de MS do milho. Ele pode ser incorporado ao modelo de elaboração do rendimento para avaliar o desempenho da cultura, em ambiente não limitante. Os coeficientes dos modelos estão relacionados à evapotranspiração relativa (ETr/ETm) e ao deficit hídrico relativo (1-ETr/ETm). / The use of models had aimed the understanding of complexes systems such as field crops, allowing advances in diagnosis and technicai advisory, as the environmental effects on the plant growth and grain yieid become better estimated. Since an interaction of severa! factors is involved in the processes, the models must be adjusted and verified, prior to be generalized or used in a specific region. This work had the objective to adjust the energetic and the grain yieid elaboration models in maize crops, also verifying relations among its coefficients and some indexes of crop water use. Weekly measurements of aerial dry matter (DM) and leaf area index (LAI), determinations of the grain yield components, and daily weather observations were made. Maize crops were submitted to different irrigation leveis in Eldorado do Sul, from 1993/94 to 1998/99, and to different plant densities and leveis of nitrogen in ljuí, in 2000/01, both in Southern Brazil. The segmented linear model could be adjusted to variations of LAI, which may allow daily estimations. The extinction coefficient for photossintetically active radiation - PAR (0.68), the absorbed fraction in the intercepted PAR (0.925), and the maximum intercepted PAR use efficiency for DM production (3.58 g. MJ-1) are in according to values founded in the literature, for maize crops. Relations between the grain components, as well as its maximum leveis (530 kerneis per ear and 0.385 g per kerne!) allowed to estimate a grain yield of 13,610 Kg.ha-1 for the region, under high technology. The energetic model is adequate to estimate the DM production of maize. It can be incorporated to the grain elaboration model in order to evaluate the performance of the crop in non-limiting conditions. The coefficients of the models are related to the relative evapotranspiration (ETr/ETm) and to the relative water deficit (1-ETr/ETm).

Fatores como a condição hídrica da planta alterada por sistemas de manejo do solo e a radiação solar podem interferir diretamente nos processos fisiológicos das plantas, afetando o acúmulo de matéria seca e o rendimento final da cultura. Os objetivos deste trabalho foram avaliar mudanças na arquitetura foliar do milho, na eficiência de interceptação da radiação fotossinteticamente ativa (RFA) e na eficiência de uso da RFA pela cultura do milho, em diferentes sistemas de manejo do solo, arranjos de plantas e níveis de irrigação. Um experimento foi conduzido em Eldorado do Sul, RS, em 2004/05, utilizando-se o híbrido Pioneer 32R21. Conduziu-se em sistemas de plantio direto (PD) e preparo convencional (PC), combinados com dois níveis de irrigação (irrigado e não irrigado) e dois arranjos de plantas (0,4 e 0,8 m entre linhas de semeadura). Um conjunto de três sensores media RFA transmitida (RFAt) pela cultura em cada tratamento, enquanto que um sensor instalado acima da cultura media RFA incidente (RFAinc). Mediu-se também o ângulo de inserção e a curvatura da parte mediana das folhas. O sistema plantio direto proporcionou maior eficiência de interceptação de RFA (εint) em relação ao preparo convencional. A redução da distância entre linhas também aumentou εint. Entretanto, não se verificou alteração na arquitetura foliar do milho entre os sistemas de manejo do solo, mesmo em espaçamentos reduzidos. O déficit hídrico provocou diminuição de εint, devido à redução do índice de área foliar e ao enrolamento das folhas. Este efeito foi maior em preparo convencional, causando valores mais baixos de εint. Aumento de εint em espaçamento reduzido não resultou em maior eficiência de uso de RFA. Não se observou diferenças no rendimento de grãos do milho em função de preparo do solo, mesmo no espaçamento de 0,4 m, que teve alteração de εint. / Factors such as plant water status modified by the soil management systems and solar radiation may interfere directly in physiological processes of plants, so affecting the accumulation of dry matter and the final crop yield. The objectives of this work were to evaluate alterations in the foliar architecture of maize, the efficiency of interception of photosynthetically active radiation (PAR), and the efficiency of PAR use by maize crops in different tillage systems, plant distributions and levels of irrigation. A field experiment was carried out in Eldorado do Sul, Brazil, in 2004/05, using the hybrid Pioneer 32R21. It was cropped in notillage system (NT) and conventional tillage (CT), combined to levels of irrigation (irrigated and non-irrigated), and to plant arrangements (0.4 and 0.8 m among sowing rows). A set of three sensors measured the transmitted PAR (PARt) by the canopy in each treatment, whereas another sensor installed above the canopy measured the incoming PAR (PARinc). The angle of leaf insertion and the curvature of the middle part of leaves were also measured. The no-tillage systems promoted a higher efficiency of interception of PAR (εint) than the conventional tillage. Reduction in the row spacing increased the εint. Nevertheless, no changes were observed in the foliar architecture of maize as function of soil management systems, even in the narrowest row spacing. The water deficit reduced εint since it decreased the leaf area index and caused rolling up of leaf. This effect was pronounced in the conventional tillage, leading to the lowest εint. The highest εint in the largest row spacing had no relationship to increasing efficiency of PAR use. There had no differences in grain yield of maize as function of tillage systems, even in the narrowest row spacing, in spite of alterations in εint.

Informações sobre as condições de crescimento e expectativa de produção de culturas são importantes para a economia brasileira, visto que permitem um planejamento adequado da economia agrícola, contornando problemas de escassez e administrando com vantagens o excesso de produtos. Neste contexto, as tecnologias de sensoriamento remoto e geoprocessamento permitem a obtenção de informações precisas, em tempo hábil e com baixo custo. O presente trabalho teve como principal objetivo gerar subsídios para o aprimoramento do sistema atual de acompanhamento e previsão da safra de soja no Brasil, incorporando técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento. Como objetivos específicos, buscou-se avaliar a acurácia da classificação digital de imagens LANDSAT para estimativa da área cultivada com soja e verificar a influência de aspectos regionais, tais como condições climáticas, de ocupação e de manejo, sobre a evolução temporal do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtidos de imagens NOAA, visando o monitoramento da cultura da soja em projetos de previsão de safras. A estimativa de área cultivada com soja foi realizada através da classificação digital não supervisionada. Como verdade terrestre foram selecionadas 24 lavouras de soja, individualizadas na imagem com diferentes tamanhos e de diferentes regiões de uso e cobertura do solo, as quais foram quantificadas usando GPS de precisão topográfica. A verificação da acurácia da estimativa foi feita através de análise de regressão linear, sendo testada a significância do coeficiente de determinação. O monitoramento da cultura da soja foi realizada usando imagens decendiais de máximo NDVI. Nestas imagens, foram selecionadas 18 janelas amostrais, sendo extraídos os valores de NDVI e expressos na forma de perfis espectrais. Os resultados mostraram que a estimativa de área das lavouras cultivadas com soja, obtida através do processo de classificação digital não supervisionada em imagens LANDSAT, foi acurada e precisa para pequenas, médias e grandes lavouras, mostrando-se ser uma técnica eficiente para ser utilizada em projetos de previsão de safras de soja na região estudada. A evolução temporal do NDVI, obtida de imagens NOAA, apresentou sensibilidade quanto às diferenças de uso e cobertura do solo, demonstrando que as escalas espacial e temporal das imagens NOAA são adequadas para o acompanhamento em nível regional da evolução temporal da biomassa. Existe, ainda, potencial de uso de imagens NDVI para inferir sobre a área cultivada com soja em projetos de previsão de safras em escalas regionais, desde que a cultura seja predominante no pixel.

Fatores como a condição hídrica da planta alterada por sistemas de manejo do solo e a radiação solar podem interferir diretamente nos processos fisiológicos das plantas, afetando o acúmulo de matéria seca e o rendimento final da cultura. Os objetivos deste trabalho foram avaliar mudanças na arquitetura foliar do milho, na eficiência de interceptação da radiação fotossinteticamente ativa (RFA) e na eficiência de uso da RFA pela cultura do milho, em diferentes sistemas de manejo do solo, arranjos de plantas e níveis de irrigação. Um experimento foi conduzido em Eldorado do Sul, RS, em 2004/05, utilizando-se o híbrido Pioneer 32R21. Conduziu-se em sistemas de plantio direto (PD) e preparo convencional (PC), combinados com dois níveis de irrigação (irrigado e não irrigado) e dois arranjos de plantas (0,4 e 0,8 m entre linhas de semeadura). Um conjunto de três sensores media RFA transmitida (RFAt) pela cultura em cada tratamento, enquanto que um sensor instalado acima da cultura media RFA incidente (RFAinc). Mediu-se também o ângulo de inserção e a curvatura da parte mediana das folhas. O sistema plantio direto proporcionou maior eficiência de interceptação de RFA (εint) em relação ao preparo convencional. A redução da distância entre linhas também aumentou εint. Entretanto, não se verificou alteração na arquitetura foliar do milho entre os sistemas de manejo do solo, mesmo em espaçamentos reduzidos. O déficit hídrico provocou diminuição de εint, devido à redução do índice de área foliar e ao enrolamento das folhas. Este efeito foi maior em preparo convencional, causando valores mais baixos de εint. Aumento de εint em espaçamento reduzido não resultou em maior eficiência de uso de RFA. Não se observou diferenças no rendimento de grãos do milho em função de preparo do solo, mesmo no espaçamento de 0,4 m, que teve alteração de εint. / Factors such as plant water status modified by the soil management systems and solar radiation may interfere directly in physiological processes of plants, so affecting the accumulation of dry matter and the final crop yield. The objectives of this work were to evaluate alterations in the foliar architecture of maize, the efficiency of interception of photosynthetically active radiation (PAR), and the efficiency of PAR use by maize crops in different tillage systems, plant distributions and levels of irrigation. A field experiment was carried out in Eldorado do Sul, Brazil, in 2004/05, using the hybrid Pioneer 32R21. It was cropped in notillage system (NT) and conventional tillage (CT), combined to levels of irrigation (irrigated and non-irrigated), and to plant arrangements (0.4 and 0.8 m among sowing rows). A set of three sensors measured the transmitted PAR (PARt) by the canopy in each treatment, whereas another sensor installed above the canopy measured the incoming PAR (PARinc). The angle of leaf insertion and the curvature of the middle part of leaves were also measured. The no-tillage systems promoted a higher efficiency of interception of PAR (εint) than the conventional tillage. Reduction in the row spacing increased the εint. Nevertheless, no changes were observed in the foliar architecture of maize as function of soil management systems, even in the narrowest row spacing. The water deficit reduced εint since it decreased the leaf area index and caused rolling up of leaf. This effect was pronounced in the conventional tillage, leading to the lowest εint. The highest εint in the largest row spacing had no relationship to increasing efficiency of PAR use. There had no differences in grain yield of maize as function of tillage systems, even in the narrowest row spacing, in spite of alterations in εint.

O Rio Grande do Sul possui seis regiões vitícolas, sendo a denominada “Serra Gaúcha” a maior região vitícola brasileira. Os índices bioclimáticos, bem como os modelos existentes para estimativas da fenologia e do rendimento qualitativo da videira foram estabelecidos para regiões vitícolas de diversos países, com clima distinto do encontrado nas regiões vitivinícolas do Rio Grande do Sul, sendo necessário verificar a sua eficácia nestas condições. Por esse motivo, estudos no sentido de estabelecer o comportamento da cultura frente às condições do ambiente, em especial o clima, são necessários para o planejamento do seu cultivo. Os objetivos deste estudo foram caracterizar a fenologia das principais cultivares, estabelecer modelos para a estimativa das fases fenológicas e determinar relações entre variáveis meteorológicas e o rendimento qualitativo para a videira da “Serra Gaúcha”. Para isso, foram utilizados dados fenológicos e de qualidade do mosto, nos ciclos vegetativos de 1984 a 1994 e dados meteorológicos e do teor de açúcar do mosto da cv. Cabernet Franc de 1961 a 2000 Os resultados fenológicos permitiram classificar as videiras, quanto à época de brotação, em precoces, médias e tardias e, quanto à maturação, como de primeira, segunda e terceira época. A data da brotação foi estimada com duas a três semanas de antecedência. Foi possível prever as datas da floração, mudança de cor das bagas e colheita, a partir da data da brotação, com desvio padrão médio de 2, 3 e 5 dias, respectivamente. A duração do brilho solar, a deficiência hídrica e o quociente heliopluviométrico foram positivamente correlacionados com a qualidade da uva, enquanto que a precipitação pluvial e o excesso hídrico apresentaram efeito contrário. A melhor estimativa do teor de açúcar da uva Cabernet Franc foi obtida com a duração do brilho solar e a precipitação pluvial ou duração do brilho solar e deficiência hídrica dos meses de dezembro a fevereiro.

O Estado do Rio Grande do Sul é grande produtor e exportador de grãos, sendo responsável por, aproximadamente, 20% da produção nacional de soja. No entanto, os rendimentos desta cultura apresentam alta variabilidade interanual, conseqüência da também alta variabilidade interanual da precipitação pluvial. O objetivo deste trabalho foi ajustar e validar um modelo agrometeorológico-espectral de estimativa do rendimento da soja para o Rio Grande do Sul, para ser utilizado em programas de previsão de safras. O modelo proposto é composto por um termo agrometeorológico, obtido pelo ajuste do modelo multiplicativo de Jensen (1968), modificado por Berlato (1987) ao qual foi introduzido um fator de correção, e um termo espectral, obtido pela média do NDVI máximo dos meses de dezembro e janeiro. Os dados de rendimento médio da soja (estatísticas oficiais do IBGE) e os dados de estações meteorológicas (obtenção da evapotranspiração relativa - ETr/ETo) foram referentes ao período de 1975 a 2000, enquanto que as imagens de NDVI/NOAA foram do período de 1982 a 2000. A aplicação do modelo de Jensen modificado permite a obtenção das estimativas do rendimento da cultura da soja, no Estado do Rio Grande do Sul, com precisão, rapidez, praticidade, objetividade e baixo custo, cerca de um mês antes do final da colheita, conferindo ao mesmo um caráter preditivo. A aplicação do modelo agrometeorológico-espectral, entretanto, promove melhoria na acurácia das estimativas dos rendimentos, permitindo a geração de mapas de rendimento de soja para a região de produção significativa desta cultura no Estado, considerando, além da evapotranspiração relativa, outros fatores que influenciam na determinação dos rendimentos. A utilização de imagens de satélite, recursos de informática e de geoprocessamento permite rapidez na análise de dados para a avaliação do desenvolvimento das culturas agrícolas.

Orientador: Glauco de Souza Rolim / Resumo: RESUMO – A estimação de produtividade usando modelos agrometeorológicos é uma técnica de estratégia robusta para a realização do planejamento, uma vez que o conhecimento prévio das safras agrícolas facilitam as tomadas de decisões. O Objetivo deste estudo foi identificar e avaliar a influência das variáveis agrometeorológica em diferentes fases de desenvolvimento da cultura, para propor modelos agrometeorológicos com fim de estimar produtividade para erva-mate nos estados do Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Foram utilizados dados meteorológicos diários de temperatura e precipitação obtidos na plataforma NASA-POWER para um período de 28 anos, referentes a 38 localidades. Realizou-se balanço hídrico para obtenção das variáveis, evapotranspiração, déficit hídrico, excedente e armazenamento. Os dados de produtividade foram obtidos na plataforma IBGE no sistema de Recuperação Automática-SIDRA. Para o entendimento da dispersão espacial foi feita análise de agrupamento utilizando cluster hierárquico aglomerativo. Foi feita estatística descritiva para cada grupo determinado por meio de box plot. Para a modelagem de produtividade de erva-mate foram utilizados modelos de regressão linear múltipla (RLM), e modelos de inteligência artificial como o Random Forest Regressor (RF) e Redes Neurais Multilayer perceptron (MLP) usando sempre as variáveis independentes os elementos meteorológicos decendiais: temperatura e precipitação, e os derivados do balanço hídrico: ARM, ETR, DEF e... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: ABSTRACT- Productivity estimation using agrometeorological models is a robust strategy technique for planning, since prior knowledge of agricultural crops facilitates decision making. The objective of this study was to identify and evaluate the influence of agrometeorological variables in different stages of crop development, to propose agrometeorological models in order to estimate productivity for yerba mate in the states of Parana, Santa Catarina and Rio Grande do Sul. Daily weather and temperature meteorological data obtained on the NASA-POWER platform for a period of 28 years, referring to 38 locations. Water balance was performed to obtain the variables, evapotranspiration, water deficit, surplus and storage. The productivity data were obtained on the IBGE platform in the SIDRA Automatic Recovery system. For the understanding of spatial dispersion, cluster analysis was performed using an agglomerative hierarchical cluster. Descriptive statistics were made for each group determined using a box plot. For the modeling of yerba mate productivity, multiple linear regression models (RLM) were used, as well as artificial intelligence models such as Random Forest Regressor (RF) and Multilayer Perceptual Neural Networks (MLP), always using the independent variables of the decendial meteorological elements: temperature and precipitation and water balance derivatives: ARM, ETR, DEF and EXC and as a dependent variable, productivity. The results show that those values of RLM did not... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre