Concerns about global warming and climate change have triggered a growing demand for renewable energy. In this scenario, the interest in using sugarcane straw as raw material for energy production has increased. However, straw plays an important role in maintaining soil quality. In addition, uncertainties as to produced straw amount and the straw removal impact on the stalk yield have raised doubts as to the use this raw material. In this sense, the objective this study was evaluate the short-term (2-year) the sugarcane straw removal impacts on soil and yield modeling of sugarcane stalk and straw, using soil attributes of different layers. Two experiments were carried out in São Paulo state, Brazil: one at Capivari (sandy clay loam soil) and another at Valparaíso (sandy loam soil). We have tested five rates of straw removal (i.e., equivalent to 0, 25, 50, 75 and 100 %). Soil samples were taken from 0-2.5, 2.5-5, 5-10, 10-20 and 20-30 cm layers to analyze pH, total C and N, P, K, Ca, Mg, bulk density and soil penetration resistance. Plant samples were collected to determine the straw and stalk yield. The impacts caused by straw removal differed between the areas, however, they concentrated on the more soil superficial layer. In sandy clay loam soil, straw removal led to organic carbon depletion and soil compaction, while in the sandy loam soil the chemical attributes (i.e. Ca and Mg contents) were the most impacted. In general, the results suggest that straw removal causes reduction more significant in soil quality for the sandy clay loam soil. The results indicate the possibility to remove about half-straw amount deposited on soil\'s surface (8.7 Mg ha-1 straw remaining) without causing severe implications on the quality of this soil. In contrast, although any amount of straw was sufficient to cause alterations the quality of the sandy loam soil, these impacts were less intense and are not magnified with the increase of straw removal. It was possible to model sugarcane straw and stalk yield using soil attributes. The 0-20 cm layer was the most important layer in the stalk yield definition, whereas the 0-5 cm layer, which the impacts caused by the straw removal were concentrated, was less important. Thus, we noticed that impacts caused to soil by straw removal have little influence on crop productivity. Straw prediction has proved more complex and possibly requires additional information (e.g crop and climate information) for good results to be obtained. Overall, the results suggest that the planned removal of straw for energy purposes can occur in a sustainable way, but should take into account site conditions, e.g soil properties. However, long-term research with different approaches is still necessary, both to follow up and confirm our results, and to develop ways to reduce damage caused by this activity. / Preocupações acerca do aquecimento global e mudanças climáticas tem provocado uma crescente demanda por energias renováveis. Nesse cenário, tem aumentado o interesse em utilizar a palha de cana-de-açúcar como matéria prima para produção de energia. Contudo, a palha desempenha importante papel na manutenção da qualidade do solo. Aliado a isso, incertezas quanto a quantidade de palha produzida e o impacto da remoção da palha na produção de colmos tem levantado duvidas quanto ao uso dessa matéria prima. Nesse sentido, o objetivo desse estudo foi avaliar a curto prazo (2 anos) os impactos da remoção da palha de cana-de-açucar no solo, e modelar a produção de palha e colmo de cana-de-açucar utilizando atributos do solo de diferentes camadas. Para tanto, foram conduzidos dois experimentos nos municípios de Capivari (solo de textura média) e Valparaíso (solo de textura arenosa), estado de São Paulo, Brasil. Foram testados cinco taxas de remoção de palha (i.e., equivalentes a 0, 25, 50, 75 e 100 %). Amostras de solo foram coletadas nas camadas 0-2,5, 2,5-5, 5-10, 10-20 e 20-30 cm de profundidade para determinação de C, N, pH, P, K, Ca, Mg, densidade do solo e resistência do solo a penetração. Amostras de planta foram coletadas para determinar a produção de colmo e palha. Os impactos causados pela remoção da palha diferiu entre as áreas, no entato, se concentraram na camada mais superficial do solo. No solo de textura média a remoção da palha levou a depleção do carbono orgânico e a compactação do solo, enquanto que, no solo de textura arenosa os atributos químicos (i.e teores de Ca e Mg) foram os mais impactados. Os resultados indicam a possibilidade de remover cerca de metade da quantidade de palha depositada sobre o solo (8.7 Mg ha-1 palha remanecente) sem causar graves implicações na qualidade deste solo. Em contraste, no solo de textura arenosa, qualquer quantidade de palha foi suficiente para causar alterações na qualidade do solo, contudo, essas alterações foram menos intensas e não aumentaram com as taxas de remoção da palha. Foi possível modelar a produção de colmo e palha de cana-de-açucar utilizando atributos do solo. A camada 0-20 cm foi a mais importante na definição da produção de colmos, ao passo que a camada 0-5 cm, camada em que se concentra os impactos causados pela remoção da palha, foi menos importante. Assim, notamos que os impactos causados ao solo pela remoção da palha tem pouca influencia na produtividade da cultura. A predição da palha se mostrou mais complexa e possivelmente requer informações adicionas (e.g informações da cultivar e de clima) para que bons resultados sejam obtidos. No geral, os resultados sugerem que a remoção planejada da palha para fins energéticos pode ocorre de maneira susutentável, porém deve levar em conta condições locais, e.g propriedades do solo. Contudo, pesquisas de longo prazo com diferentes abordagens ainda são necessárias, tanto para acompanhar e confirmar nossos resultados, como para desenvolver soluções que atenuem os danos causados por esta atividade.

A espacialização de atributos dos solos é necessária com vistas ao planejamento e monitoramento do solo. As imagens do satélite Landsat 5 Thematic Mapper (TM) são utilizadas em estudos relacionados aos recursos naturais por fornecerem informações da superfície das terras em áreas amplas e de difícil acesso. Nesse trabalho objetivou-se gerar uma imagem multitemporal de solo exposto através de imagens de satélite e, com ela, mapear atributos da superfície do solo. A área de estudo é a região de Piracicaba, SP, onde foram selecionadas treze imagens do Landsat TM. Amostras da camada mais superficial dos solos foram coletadas em 740 pontos, e nelas analisados vários atributos do solo. Por meio da reflectância espectral dos objetos das imagens de satélite foram obtidas informações de solo exposto e eliminados outros alvos. As imagens foram adquiridas em série histórica e sobrepostas, gerando uma composta final com solo exposto. Os atributos do solo que obtiveram boa correlação com as bandas dessa imagem foram quantificados por meio da técnica de regressão multivariada e espacializados. Mapas pré-existentes de geologia e pedologia auxiliaram no entendimento da variabilidade espacial da textura e cor dos solos na paisagem. A taxa de variação do solo exposto em uma imagem individual variou de 7 a 20 %, enquanto a unificada atingiu 53 % da área total. Valores de reflectância entre as bandas TM3 e TM4 contrapostos representando a linha do solo e curva espectral média de espectros de amostras de solos obtidas em laboratório apresentaram semelhança com as de satélite. Entre os atributos estudados, a argila obteve a melhor correlação com R2 de 0,75, erro baixo e RPD acima de 2. Outros atributos relacionados com a argila também obtiveram boa correlação, como matéria orgânica (MO) e capacidade de troca de cátions (CTC) com R2 de 0,4 e 0,34 respectivamente. / The knowledge of spatial distribution of soil attributes is necessary for soil planning and monitoring. Landsat 5 Thematic Mapper (TM) images are used in studies related to natural resources for providing the land surface information in large areas and in areas of difficult access. This work aimed to create a multi-temporal image of bare soil through satellite scenes and map soil attributes from the surface. The study area is located in Piracicaba region, SP, where thirteen Landsat TM scenes were selected. Samples of the soil superficial layer were collected at 740 points, and several soil properties were analyzed. Spectral reflectance of different objects from satellite images was obtained and only exposed soil information was selected. Images were acquired in historical series and overlapped, generating a final composed image with bare soil. Soil attributes that presented good correlation with the bands were quantified by multivariate regression and mapped. Pre-existing maps of geology and soil helped in understanding soil texture spatial variability and color in the landscape. The soil variation rate in an individual exposed image ranged from 7 to 20%, while the unified reached 53% of the total area. Obtained values of reflectance between TM3 and TM4 bands representing the soil line and average spectral curve of laboratory soil samples were similar to the satellite ones. Among the soil attributes studied, clay presented the best correlation with R2 value of 0.75, low error and RPD value above 2.0. Other attributes related to clay also presented good correlation, such as organic matter (OM) and cation exchange capacity (CEC) with R2 values of 0.4 and 0.34 respectively.

A espacialização de atributos dos solos é necessária com vistas ao planejamento e monitoramento do solo. As imagens do satélite Landsat 5 Thematic Mapper (TM) são utilizadas em estudos relacionados aos recursos naturais por fornecerem informações da superfície das terras em áreas amplas e de difícil acesso. Nesse trabalho objetivou-se gerar uma imagem multitemporal de solo exposto através de imagens de satélite e, com ela, mapear atributos da superfície do solo. A área de estudo é a região de Piracicaba, SP, onde foram selecionadas treze imagens do Landsat TM. Amostras da camada mais superficial dos solos foram coletadas em 740 pontos, e nelas analisados vários atributos do solo. Por meio da reflectância espectral dos objetos das imagens de satélite foram obtidas informações de solo exposto e eliminados outros alvos. As imagens foram adquiridas em série histórica e sobrepostas, gerando uma composta final com solo exposto. Os atributos do solo que obtiveram boa correlação com as bandas dessa imagem foram quantificados por meio da técnica de regressão multivariada e espacializados. Mapas pré-existentes de geologia e pedologia auxiliaram no entendimento da variabilidade espacial da textura e cor dos solos na paisagem. A taxa de variação do solo exposto em uma imagem individual variou de 7 a 20 %, enquanto a unificada atingiu 53 % da área total. Valores de reflectância entre as bandas TM3 e TM4 contrapostos representando a linha do solo e curva espectral média de espectros de amostras de solos obtidas em laboratório apresentaram semelhança com as de satélite. Entre os atributos estudados, a argila obteve a melhor correlação com R2 de 0,75, erro baixo e RPD acima de 2. Outros atributos relacionados com a argila também obtiveram boa correlação, como matéria orgânica (MO) e capacidade de troca de cátions (CTC) com R2 de 0,4 e 0,34 respectivamente. / The knowledge of spatial distribution of soil attributes is necessary for soil planning and monitoring. Landsat 5 Thematic Mapper (TM) images are used in studies related to natural resources for providing the land surface information in large areas and in areas of difficult access. This work aimed to create a multi-temporal image of bare soil through satellite scenes and map soil attributes from the surface. The study area is located in Piracicaba region, SP, where thirteen Landsat TM scenes were selected. Samples of the soil superficial layer were collected at 740 points, and several soil properties were analyzed. Spectral reflectance of different objects from satellite images was obtained and only exposed soil information was selected. Images were acquired in historical series and overlapped, generating a final composed image with bare soil. Soil attributes that presented good correlation with the bands were quantified by multivariate regression and mapped. Pre-existing maps of geology and soil helped in understanding soil texture spatial variability and color in the landscape. The soil variation rate in an individual exposed image ranged from 7 to 20%, while the unified reached 53% of the total area. Obtained values of reflectance between TM3 and TM4 bands representing the soil line and average spectral curve of laboratory soil samples were similar to the satellite ones. Among the soil attributes studied, clay presented the best correlation with R2 value of 0.75, low error and RPD value above 2.0. Other attributes related to clay also presented good correlation, such as organic matter (OM) and cation exchange capacity (CEC) with R2 values of 0.4 and 0.34 respectively.

Submitted by Claudia Rocha (claudia.rocha@udesc.br) on 2017-12-01T12:56:57Z No. of bitstreams: 1 PGCS15MA129.pdf: 879531 bytes, checksum: e78ae25345fc9732cf6389f2d2af1fb2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-01T12:56:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGCS15MA129.pdf: 879531 bytes, checksum: e78ae25345fc9732cf6389f2d2af1fb2 (MD5) Previous issue date: 2015-04-28 / Capes / Cover crops can be grown in the vineyards to erosion control and also as an alternative to prevent over vegetative vigor, due to competition for water and nutrients. The objective of this study was to evaluate the effects of cultivation and management of cover crops in vineyard of Cabernet Sauvignon in the Southern Brasilian Higlands. They were determined soil chemical properties and its correlation with the leaf nutrient content and also the dry matter production (DM) of cover plants and vine branches. The evaluations were in the 2013/14 season, in an experiment started in 2009. The treatments were composed by a control, the succession of annual species, buckwheat (Fagopyrum esculentum) and ryegrass (Lolium multiflorum), the perennial specie fescue (Festuca arundinacea) and wild plants, in addition to managements with and without transfer the cultural residue from the line to the leading vine. The leaves sampling was performed at "veraison" stage, while the soil sampling was made at three layers (0 - 5, 5 - 10, 10 - 15 cm) in the stage of ripening berries. In general, cover crops and their management did not affect the pH, Al, Ca and Mg in the soil. But the annual increased available P in the layer 0 - 5 cm, while the perennial generally increased the exchangeable K in layers up to 15 cm relative to the control. The fescue reduced the P and K leaf content compared to other treatments, N compared to annual and native plants and Mg compared to annual plants. The exchangeable K and the K/Mg ratio in the soil correlated positively with the K content and with the K/Mg ratio and negatively with Ca and Mg content in the leaves. The soil Ca content correlated positively with K leaf content, as well as soil Mg, with the K and P leaf content. The K/Mg soil rate correlated negatively with Ca and Mg, and positively with the K/Mg ratio in the leaves. The succession of annual species produced higher DM than perennial, but this resulted in lower dry branches mass relative to the control. Overall, the management of cover crops was little influence in the evaluated variables / Plantas de cobertura do solo podem ser cultivadas nos vinhedos para controle da erosão e também como alternativa para evitar o excesso de vigor vegetativo, devido à competição por água e nutrientes. O objetivo deste trabalho foi avaliar os efeitos do cultivo e do manejo dos resíduos das plantas de cobertura em vinhedo da cultivar Cabernet Sauvignon na região do Planalto Sul Catarinense. Foram determinados os atributos químicos do solo e sua correlação com os teores foliares de nutrientes e também a produção de massa seca (MS) das plantas de cobertura e dos ramos da videira. As avaliações foram realizadas na safra 2013/14, em um experimento iniciado em 2009. Os tratamentos foram compostos por um testemunha, pela sucessão de espécies anuais, o trigo mourisco (Fagopyrum esculentum) e o azevém (Lolium multiflorum), pela espécie perene festuca (Festuca arundinacea) e por plantas espontâneas, além dos manejos com e sem a transferência do resíduo cultural da linha para a entrelinha da videira. A amostragem das folhas foi realizada na fase de “veraison”, enquanto a do solo foi feita em três camadas (0 - 5, 5 - 10 e 10 - 15 cm) na fase da maturação das bagas. Em geral, as plantas de cobertura e seu manejo não afetaram o pH, os teores de Al, Ca e Mg trocáveis no solo. Porém as anuais aumentaram o P extraível na camada 0 - 5 cm, enquanto a perene em geral aumentou o K extraível nas camadas até 15 cm, relativamente à testemunha. A festuca reduziu os teores foliares de P e K relativamente aos demais tratamentos, de N relativamente às plantas anuais e nativas e, de Mg relativamente às anuais. O K extraível e a relação K/Mg do solo correlacionaram-se positivamente com o teor de K e com a relação K/Mg e, negativamente com os teores de Ca e Mg nas folhas. O Ca do solo correlacionou-se positivamente com o teor de K foliar, assim como o Mg do solo, com os teores de K e P foliares. A relação K/Mg do solo correlacionou-se negativamente com os teores de Ca e Mg e, positivamente com a relação K/Mg foliares. A sucessão de anuais produziu maior MS do que a perene, porém essa resultou em menor MS de ramos relativamente à testemunha. Em geral, houve pouca influência do manejo das plantas de cobertura nas variáveis avaliadas

Submitted by Socorro Pontes (socorrop@ufersa.edu.br) on 2016-11-10T13:24:03Z No. of bitstreams: 1 RaimundoFOJ_DISSERT.pdf: 5109809 bytes, checksum: 17891bc19c02d08252058bf14be4b86e (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Christiane (referencia@ufersa.edu.br) on 2016-11-14T13:41:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RaimundoFOJ_DISSERT.pdf: 5109809 bytes, checksum: 17891bc19c02d08252058bf14be4b86e (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Christiane (referencia@ufersa.edu.br) on 2017-01-24T14:33:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RaimundoFOJ_DISSERT.pdf: 5109809 bytes, checksum: 17891bc19c02d08252058bf14be4b86e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-21T14:48:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RaimundoFOJ_DISSERT.pdf: 5109809 bytes, checksum: 17891bc19c02d08252058bf14be4b86e (MD5) Previous issue date: 2016-02-25 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Knowledge of the use and occupation of land and water management is extremely necessary for an integrated and sustainable management of its resources, particularly water and soil. Allied to this, the spatial distribution of soil properties play a fundamental role in the design and understanding of human impacts on watersheds. Then, describe and map the land use and occupation with the spatial variability of its attributes is very important to put into practice techniques of rational and appropriate management of exploitation of these resources. Geostatistics has contributed increasingly to space research soil attributes. Therefore, the objective of this work dissertation was to map the use and occupation of land along with their attributes, using GIS and geostatistics, a perennial watershed shed in semi-arid conditions. The watershed of pecks Creek belongs to the middle reaches of the river basin of Apodi-Mossoró River, located in the west of Rio Grande do Norte state. inderformadas and misshapen collected soil to carry out the laboratory of physical water and soil chemical attributes analyzes were performed. The study showed that the use of geostatistics was suitable for the measurement of the spatial dependence of soil properties in a watershed, with the theoretical models, exponential and spherical, who played better results. Among the attributes of the soil studied the chemicals suffered greater interference of human impacts in the area. With this work it was possible to conclude that the map of land use and occupation, along with maps of spatial variability of soil attributes, proved to be a powerful assessment tool of environmental impacts on watersheds and contribute to the planning rational use and land use in watersheds sustainably / O conhecimento do uso e ocupação do solo em bacias hidrográficas é extremamente necessário para um gerenciamento integrado e sustentável de seus recursos, em especial água e solo. Aliado a isso, a espacialização dos atributos do solo tem papel fundamental no dimensionamento e entendimento dos impactos antrópicos em bacias hidrográficas. Logo, descrever e mapear o uso e ocupação do solo juntamente com a variabilidade espacial de seus atributos é de suma importância para se colocar em prática técnicas de manejo racional e adequada de exploração desses recursos. A geoestatística tem contribuído cada vez mais para pesquisa espacial de atributos do solo. Portanto, o objetivo deste trabalho de dissertação foi mapear o uso e ocupação do solo juntamente com seus atributos, utilizando SIG e geoestatística, numa microbacia hidrográfica perene de vertente, em condições semiáridas. A microbacia hidrográfica do Riacho da bica pertence ao médio curso da bacia hidrográfica do rio Apodi-Mossoró, localizada no Oeste do estado do Rio Grande do Norte. Foram realizadas coletas inderformadas e deformadas do solo para realização das analises laboratoriais dos atributos físico-hídricos e químicos do solo. O estudo mostrou que o uso da geoestatística foi adequado para a mensuração da dependência espacial dos atributos do solo numa microbacia hidrográfica, sendo os modelos teóricos, exponencial e esférico, os que desempenharam melhores resultados. Dentre os atributos do solo estudados, os químicos sofreram maior interferência dos impactos antrópicos na área. Com esse trabalho foi possível concluir que, o mapa de uso e ocupação do solo, juntamente com os mapas de variabilidade espacial dos atributos do solo, mostrou-se uma poderosa ferramenta de avaliação de impactos ambientais em microbacias hidrográficas, além de contribuírem para o planejamento racional do uso e ocupação do solo em bacias hidrográficas de forma sustentável / 2016-10-20

Submitted by Valquíria Barbieri (kikibarbi@hotmail.com) on 2018-05-10T22:12:48Z No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Juliana Vieira da Silva.pdf: 572848 bytes, checksum: d85a5a6b3e678501537e205cb01d1b4d (MD5) / Approved for entry into archive by Jordan (jordanbiblio@gmail.com) on 2018-05-24T14:16:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Juliana Vieira da Silva.pdf: 572848 bytes, checksum: d85a5a6b3e678501537e205cb01d1b4d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-24T14:16:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Juliana Vieira da Silva.pdf: 572848 bytes, checksum: d85a5a6b3e678501537e205cb01d1b4d (MD5) Previous issue date: 2014-02-18 / Grandes extensões de áreas são ocupadas por monoculturas, e inseridos nelas estão os fragmentos florestais remanescentes que abrigam muitas comunidades ecológicas. Esses fragmentos estão suscetíveis à interferência externa, seja ela antrópica ou natural. Isso posto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a influência do uso de um solo com atividade agrícola sobre a fertilidade do solo de um fragmento florestal. O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado com dois tratamentos e quatro repetições. A amostragem do solo foi realizada em duas épocas (seca e chuvosa) em que se coletou amostras num transecto saindo da área agrícola e adentrando no fragmento. Foram coletados 11 pontos, com intervalos de 5 m, sendo: 5 pontos na área de cultivo (C), 1 na interface (I) e 5 na área do fragmento florestal (F). Em cada ponto de amostragem, foram retiradas três amostras nas profundidades 0 a 0,10, 0,10 a 0,20 e 0,20 a 0,40 m. Foi avaliada a fertilidade do solo, por meio dos teores da matéria orgânica (MO), pH, Al3+, acidez potencial, saturação por alumínio, Ca2+, Mg2+, K+, Soma de bases, saturação por bases, P, CTC efetiva e CTC em pH 7,0. Os dados foram submetidos à análise de variância (Teste F) e teste de média (Scott – Knott, p> 0,05). Houve influência do uso da área agrícola na fertilidade do solo do fragmento florestal. / Large expanses of areas are occupied by monocultures, and the remaining forest fragments are inserted into them, which shelter many ecological communities. These fragments are susceptible to outside interference, whether manmade or natural. That said, the aim of this study was to evaluate the influence of the use of a soil with farming on soil fertility of a forest fragment. The experimental design was completely randomized with two treatments and four replications. The soil sampling was conducted in two seasons (dry and wet) in which samples were collected in a transect out of agriculture and into the fragment. 11 points were collected at intervals of 5 m, as follows: 5 points in the area under cultivation (C), 1 in the interface (I) and 5 in the forest fragment area (F). At each sampling point, three samples were taken at depths 0 to 0.10 , 0.10 to 0.20 and 0.20 to 0.40 m. Soil fertility was assessed through the levels of organic matter (MO) , pH , Al3+, potential acidity, aluminum saturation, Ca2+, Mg2+, K+, sum of bases, base saturation, P, effective CTC and CTC in pH 7.0. The data were subjected to analysis of variance (F test) and average test (Scott - Knott, p > 0.05).There was influence of the use of the agricultural land on the soil fertility of the forest fragment

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-06T19:04:36Z No. of bitstreams: 1 Franciléia_Silva2016.pdf: 2149526 bytes, checksum: ea47360bf858aa139e83502eba59b4e3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-06T19:04:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Franciléia_Silva2016.pdf: 2149526 bytes, checksum: ea47360bf858aa139e83502eba59b4e3 (MD5) Previous issue date: 2016-07-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The importance of Brazil's agricultural activity boosts for researches that can be developed with different focuses such as the influence of soil properties on crops and spatial analysis of soil, in order to achieve a better management, with less environmental impact and increase crop yield as soybeans and maize. Besides yield, studies involving parameters such as quality are essential, since raw materials are seen as a possibility to be used in industry. Thus, this trial aimed at carrying out spatial analysis of quality parameters for soybean and maize (protein and oil content). The index of spatial dependence was calculated, while thematic maps were drawn. Further, analysis of spatial correlation among these parameters and attributes of soil was carried out as well as physical (soil penetration resistance) and chemical of soil (P, K, Ca, Mg, Cu, Fe, Mn, Zn MO, Al, pH, H+Al, SB, SMP e Sat. Al, texture (sand, silt and clay), altitude and yield were also recorded. This trial was carried out in two areas (A and B) cropped with soybeans (summer crop) and maize (winter maize) under no-tillage system. Among the studied attributes, K content was significantly correlated (positively) with soybean protein in both experimental areas (A and B) as well as in both studied agricultural years (2012/2013 and 2013/2014.). Clay and mechanical resistance to penetration at 20-30 cm depth showed negative correlation with soybean protein in area B in both agricultural years. Soybean protein and its oil were inversely correlated in both experimental areas: area A (2013/14) and area B in both years (2012/13 and 2013/14). The corn protein showed no spatial dependence. But the oil content presented moderate spatial dependence and showed an inverse correlation with productivity in both areas under study. / A importância da atividade agrícola do Brasil faz com que pesquisas sejam desenvolvidas com focos distintos como a influência dos atributos do solo nas culturas e análise espacial do solo, a fim de se realizar um manejo mais adequado, com menor impacto ambiental e aumentar a produtividade das culturas, dentre elas a soja e o milho. Além da produtividade, verifica-se a importância de estudos que envolvam parâmetros como a qualidade, tendo em vista a possibilidade de utilização da matéria prima para a indústria. Assim, o presente trabalho teve como objetivo realizar uma análise espacial dos parâmetros de qualidade (proteína e teor de óleo) de soja e milho. Calculou-se o índice de dependência espacial e elaboraram-se mapas temáticos. Buscou-se ainda realizar a análise de correlação espacial entre estes parâmetros e atributos físicos (resistência do solo à penetração) e químicos do solo (P, K, Ca, Mg, Cu, Fe, Mn, Zn MO, Al, pH, H+Al, SB, SMP e Sat. Al), textura (areia, silte e argila), altitude e com a produtividade. O experimento foi conduzido em duas áreas cultivadas (A e B) com soja (safra de verão) e milho (safrinha) sob sistema de plantio direto. Dentre os atributos estudados, o teor de K correlacionou de forma significativa (positiva) com a proteína de soja, nas duas áreas experimentais (A e B) e nos dois anos agrícolas estudados (2012/2013 e 2013/2014.). A argila e a resistência mecânica à penetração na profundidade (20-30 cm) apresentaram correlação negativa com a proteína de soja na área B nos dois anos agrícolas. A proteína de soja e o óleo de soja correlacionaram-se inversamente nas duas áreas experimentais: área A (2013/14) e na área B nos dois anos (2012/13 e 2013/14). Já o teor de proteína de milho não demonstrou dependência espacial. Já o teor de óleo apresentou dependência espacial moderada e apresentou correlação inversa com a produtividade nas duas áreas em estudo.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Productivity of an area is characterized by a series of factors of soil, climate, genetic potential and attack of diseases and pests and competition. Among these various factors, in the soil, the physical quality is not taken into consideration in order to set the production potential of a crop. The resistance to penetration of the soil (RP) should receive attention when it seeks to improve the quality of the soil, because it is an attribute that has direct reflection on crop productivity. Spatial variability of soil physical properties may have a better evaluation by Geostatistics, which determines the spatial dependence of each attribute. In addition to the determination of resistance to penetration, it is recommended connecting additional information such as soil type, water content and particle size, as they may be indicative of the reliability of the results. Added to this, it is important to determine the number of subsamples which must be used, i.e. how many samples must be carried out at one point to provide greater precision. Thus, the objective of this study was to verify the spatial variability of the values of RP, particle size and soil moisture, as well as verify the influence of the particle size and soil moisture at the time of determination of the values and define what the minimum number of subsamples which must compose each sample. To this end, the work is in two studies. In the first one, analysis were performed in 12 equidistant points among themselves, where in each of the repetitions were made determinations of cross shaped RP, spaced 0.20 m between each other within a maximum radius of 2 m totaling 41 samples, where four collection methodologies were tested. In the second one, in an area of 4.58 ha, was generated a sample of 10 x 10 m, with a total of 425 points. RP determinations were performed, particle size and soil moisture in four depths. It was found that using a methodology to collect least number of subsamples shows no significant changes in the values of coefficient of variation and the determination of subsamples near the midpoint, in densely populated meshes, eliminates the possibility of embedding medium which may belong to the erroneous point neighbor. Furthermore, the sampling mesh was efficient to demonstrate the variability and attributes presented spatial differential behaviour. The degree of compression of the varied depending on the depth. The correlation analysis, only the attribute humidity presented negative correlation with the RP. / A produtividade de uma área é caracterizada por uma série de fatores de solo, clima, potencial genético e ataque de doenças e pragas e matocompetição. Dentre estes vários fatores, no solo, a qualidade física não é levada em consideração para se determinar o potencial produtivo de uma lavoura. A resistência à penetração do solo (RP) deve receber atenção quando se busca melhorar a qualidade do solo, pois é um atributo que tem reflexo direto na produtividade das culturas. A variabilidade espacial das propriedades físicas do solo pode ter uma melhor avaliação através da Geoestatística, onde se determina a dependência espacial de cada atributo. Além da determinação da resistência à penetração, é recomendável relacionar informações complementares ao tipo de solo tais como, teor de água e granulometria, pois podem ser indicativos da confiabilidade dos resultados. Somado a isto, é importante determinar o número de subamostras que devem ser utilizadas, ou seja, quantas amostras devem ser realizadas em um ponto para que se tenha a maior precisão. Desta forma, o objetivo deste estudo foi verificar a variabilidade espacial dos valores de RP, granulometria e umidade do solo, bem como verificar a influência da granulometria e da umidade do solo no momento da determinação dos valores e definir qual o número mínimo de subamostras que devem compor cada amostra. Para tanto, o trabalho constitui-se em dois estudos. No primeiro, foram realizadas análises em 12 pontos equidistantes entre si, onde em cada uma das repetições foram realizadas determinações de RP em forma de cruz, espaçadas 0,20 m entre si, dentro de um raio máximo de 2 metros totalizando 41 amostras, onde foram testadas quatro metodologias de coleta. No segundo, em uma área de 4,58 ha, foi gerada uma malha amostral de 10 x 10 m, totalizando 425 pontos. Foram realizadas determinações de RP, granulometria e umidade do solo em quatro profundidades. Verificou-se que o usode uma metodologia com coleta de menor número de subamostras não apresenta alterações significativas nos valores de coeficiente de variação, além de que a determinação de subamostras próximas ao ponto central, em malhas adensadas, elimina a possibilidade de embutir médias errôneas que possam pertencer ao ponto vizinho. Além disso, a malha amostral foi eficiente para demonstrar a variabilidade e os atributos apresentaram comportamento espacial diferenciado. O grau de compactação da área variou conforme a profundidade. Quanto à análise de correlação, somente o atributo umidade apresentou correlação negativa com a RP.

Soil attributes directly influence on its surface temperature. Although there are several studies using soil spectra obtained from satellites, soil evaluation through Land Surface Temperature (LST) is still scarce. The broad availability of satellite thermal data and the development of algorithms to retrieve LST facilitated its use in soil studies. The objective of this study was to evaluate soil LST variations due to its composition and verify the potential of using LST on soil attributes quantification, also integrated with reflectance spectra and elevation data. The study area (198 ha) is located in Sao Paulo state, Brazil, and had plowed bare soil during the satellite image acquisition date. Soil samples were collected in a regular grid of 100 x 100 m (depths: 0-0.2 m and 0.8- 1.0 m); soil granulometry, organic matter (OM) and iron oxides were determined by wet chemistry analysis. In this study, an image of Landsat 5 was used for extracting LST using the inversion of Planck\'s function in band 6 (10,400 - 12,500 nm), and land surface emissivity was estimated using Normalized Difference Vegetation Index threshold method. Reflectance values were extracted from bands 1, 2, 3, 4, 5 and 7. Models for soil attributes quantification were performed using Linear Regression (LR), with samples from 62 auger points distributed in 14 toposequences. Simple LR was applied for generating prediction models based on LST and on elevation data (extracted from a Digital Elevation Model). Multiple LR was applied in order to generate prediction models using atmospherically corrected spectral reflectance from Visible, Near-Infrared and Shortwave infrared (Vis-NIR-SWIR) bands as predictors, and also for the prediction of soil attributes using simultaneously Vis-NIR-SWIR, LST and elevation data, and only significant variables identified by T-tests were used. Predictive performance of models was assessed based on adjusted coefficient of determination (R2adj), Root Mean Squared Error (RMSE, g kg-1) and Ratio of Performance to Interquartile Range (RPIQ) obtained in validation. Ordinary kriging was also performed and the resulted interpolated surfaces were compared to the maps obtained from the best LR model. There was significant correlation between soil attributes and reflectance, LST and elevation data, and soils with clay texture were differentiated from sandy soils based on LST mean values. For all soil attributes, models using only elevation presented the worst performance; models using only LST, moderate performance; and using Vis-NIR-SWIR bands, good predictive performance. For clay, the best model obtained had bands 4-7, LST and elevation as predictors; for sand and iron oxides, the best model had bands 4-7 and LST; for OM, band 4, band 7 and LST. The use of LST for estimating soil attributes increases the predictive performance of multiple LR models when associated with other variables obtained through remote sensing, particularly surface reflectance data, improving the validation of models reaching high R2adj, high RPIQ and low RMSE values. Maps for sand, OM and iron oxides obtained through ordinary kriging outperformed those obtained for the same attributes using LR models based on RS co-variables, and for clay, both approaches reached the same accuracy level. Mapping of soil clay, sand, OM and iron oxides contents through multiple LR models using Landsat 5 products is a simple and easy to reproduce technique, appropriate for soil attributes mapping in bare soil agricultural areas. / Os atributos do solo influenciam diretamente na sua temperatura de superfície. Apesar de existir vários estudos utilizando espectros de solos obtidos de satélite, a avaliação do solo por meio da Temperatura de Superfície Terrestre (em inglês Land Surface Temperature, LST) ainda é escassa. A ampla disponibilidade de dados termais de satélite e o desenvolvimento de algoritmos para derivar a LST facilitou o seu uso em estudos de solos. O objetivo desse trabalho foi avaliar variações da LST do solo devidas à sua composição e verificar o potencial de uso da LST na quantificação de atributos do solo, também integrada com dados de espectros de reflectância e elevação. A área de estudo (198 ha) está localizada no estado de São Paulo, Brasil, e estava com solo exposto e arado na data de aquisição da imagem de satélite. Amostras de solo foram coletadas em um grid regular de 100 x 100 m (profundidades: 0.02 m e 0.8-1.0 m); a granulometria do solo, matéria orgânica (MO) e óxidos de ferro foram determinados via análises físicas e químicas laboratoriais. Neste estudo, uma imagem do Landsat 5 foi utilizada para extrair a temperatura de superfície usando a inversão da função da Lei de Planck na banda 6 (10.400 - 12.500 nm), e a emissividade de superfície foi estimada utilizando o método do limiar do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada. Valores de reflectância das bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7 foram extraídos. Modelos para quantificação de atributos do solo foram feitos usando Regressão Linear (RL), com amostras de 62 pontos de tradagem distribuídos em 14 topossequências. A RL simples foi aplicada para gerar modelos de predição baseados na LST e também na elevação (extraída de um modelo digital de elevação). A RL múltipla foi aplicada para gerar modelos de predição usando os espectros de reflectância com correção atmosférica das bandas do Visível, Infravermelho próximo e Infravermelho de ondas curtas (Vis-NIR-SWIR) como preditores; também foi aplicada para predição de atributos do solo usando simultaneamente dados do Vis-NIR-SWIR, LST e elevação, e apenas variáveis significativas identificadas por teste T foram usadas. A performance preditiva dos modelos foi avaliada baseada no coeficiente de determinação ajustado (R2adj), raiz do erro quadrático médio (RMSE, g kg-1) e razão de desempenho do intervalo interquartil (RPIQ) obtidos na validação. A krigagem ordinária também foi feita e as superfícies interpoladas resultantes foram comparadas com o melhor modelo de RL. Houve correlação significativa entre os atributos do solo e dados de reflectância, LST e elevação, e solos com textura argilosa foram diferenciados de solos arenosos com base em valores médios de LST. Para todos os atributos do solo, os modelos usando apenas elevação apresentaram a pior performance, modelos usando somente LST, performance moderada, e usando as bandas do Vis-NIR-SWIR, boa performance preditiva. Para argila, o melhor modelo obtido teve as bandas 4-7, LST e elevação como preditores; para areia e óxidos de ferro, o melhor modelo teve as bandas 4-7 e LST; para MO, banda 4, banda 7 e LST. O uso da LST para estimar atributos do solo aumenta a performance preditiva de modelos de RL múltipla quando associada a outras variáveis obtidas via sensoriamento remoto (SR), particularmente dados de reflectância de superfície, melhorando a validação dos modelos atingindo altos valores de R2adj e RPIQ e baixos valores de RMSE. Os mapas para areia, MO e óxidos de ferro obtidos via krigagem ordinária superaram aqueles obtidos para os mesmos atributos usando modelos de RL baseados em co-variáveis obtidas via SR, e para argila, ambas abordagens atingiram o mesmo nível de acurácia. O mapeamento dos conteúdos de argila, areia, matéria orgânica e óxidos de ferro do solo via modelos de RL múltipla utilizando produtos do Landsat 5 é uma técnica simples e fácil de reproduzir, apropriada para o mapeamento de atributos do solo em áreas de agricultura com solo exposto.

Soil attributes directly influence on its surface temperature. Although there are several studies using soil spectra obtained from satellites, soil evaluation through Land Surface Temperature (LST) is still scarce. The broad availability of satellite thermal data and the development of algorithms to retrieve LST facilitated its use in soil studies. The objective of this study was to evaluate soil LST variations due to its composition and verify the potential of using LST on soil attributes quantification, also integrated with reflectance spectra and elevation data. The study area (198 ha) is located in Sao Paulo state, Brazil, and had plowed bare soil during the satellite image acquisition date. Soil samples were collected in a regular grid of 100 x 100 m (depths: 0-0.2 m and 0.8- 1.0 m); soil granulometry, organic matter (OM) and iron oxides were determined by wet chemistry analysis. In this study, an image of Landsat 5 was used for extracting LST using the inversion of Planck\'s function in band 6 (10,400 - 12,500 nm), and land surface emissivity was estimated using Normalized Difference Vegetation Index threshold method. Reflectance values were extracted from bands 1, 2, 3, 4, 5 and 7. Models for soil attributes quantification were performed using Linear Regression (LR), with samples from 62 auger points distributed in 14 toposequences. Simple LR was applied for generating prediction models based on LST and on elevation data (extracted from a Digital Elevation Model). Multiple LR was applied in order to generate prediction models using atmospherically corrected spectral reflectance from Visible, Near-Infrared and Shortwave infrared (Vis-NIR-SWIR) bands as predictors, and also for the prediction of soil attributes using simultaneously Vis-NIR-SWIR, LST and elevation data, and only significant variables identified by T-tests were used. Predictive performance of models was assessed based on adjusted coefficient of determination (R2adj), Root Mean Squared Error (RMSE, g kg-1) and Ratio of Performance to Interquartile Range (RPIQ) obtained in validation. Ordinary kriging was also performed and the resulted interpolated surfaces were compared to the maps obtained from the best LR model. There was significant correlation between soil attributes and reflectance, LST and elevation data, and soils with clay texture were differentiated from sandy soils based on LST mean values. For all soil attributes, models using only elevation presented the worst performance; models using only LST, moderate performance; and using Vis-NIR-SWIR bands, good predictive performance. For clay, the best model obtained had bands 4-7, LST and elevation as predictors; for sand and iron oxides, the best model had bands 4-7 and LST; for OM, band 4, band 7 and LST. The use of LST for estimating soil attributes increases the predictive performance of multiple LR models when associated with other variables obtained through remote sensing, particularly surface reflectance data, improving the validation of models reaching high R2adj, high RPIQ and low RMSE values. Maps for sand, OM and iron oxides obtained through ordinary kriging outperformed those obtained for the same attributes using LR models based on RS co-variables, and for clay, both approaches reached the same accuracy level. Mapping of soil clay, sand, OM and iron oxides contents through multiple LR models using Landsat 5 products is a simple and easy to reproduce technique, appropriate for soil attributes mapping in bare soil agricultural areas. / Os atributos do solo influenciam diretamente na sua temperatura de superfície. Apesar de existir vários estudos utilizando espectros de solos obtidos de satélite, a avaliação do solo por meio da Temperatura de Superfície Terrestre (em inglês Land Surface Temperature, LST) ainda é escassa. A ampla disponibilidade de dados termais de satélite e o desenvolvimento de algoritmos para derivar a LST facilitou o seu uso em estudos de solos. O objetivo desse trabalho foi avaliar variações da LST do solo devidas à sua composição e verificar o potencial de uso da LST na quantificação de atributos do solo, também integrada com dados de espectros de reflectância e elevação. A área de estudo (198 ha) está localizada no estado de São Paulo, Brasil, e estava com solo exposto e arado na data de aquisição da imagem de satélite. Amostras de solo foram coletadas em um grid regular de 100 x 100 m (profundidades: 0.02 m e 0.8-1.0 m); a granulometria do solo, matéria orgânica (MO) e óxidos de ferro foram determinados via análises físicas e químicas laboratoriais. Neste estudo, uma imagem do Landsat 5 foi utilizada para extrair a temperatura de superfície usando a inversão da função da Lei de Planck na banda 6 (10.400 - 12.500 nm), e a emissividade de superfície foi estimada utilizando o método do limiar do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada. Valores de reflectância das bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7 foram extraídos. Modelos para quantificação de atributos do solo foram feitos usando Regressão Linear (RL), com amostras de 62 pontos de tradagem distribuídos em 14 topossequências. A RL simples foi aplicada para gerar modelos de predição baseados na LST e também na elevação (extraída de um modelo digital de elevação). A RL múltipla foi aplicada para gerar modelos de predição usando os espectros de reflectância com correção atmosférica das bandas do Visível, Infravermelho próximo e Infravermelho de ondas curtas (Vis-NIR-SWIR) como preditores; também foi aplicada para predição de atributos do solo usando simultaneamente dados do Vis-NIR-SWIR, LST e elevação, e apenas variáveis significativas identificadas por teste T foram usadas. A performance preditiva dos modelos foi avaliada baseada no coeficiente de determinação ajustado (R2adj), raiz do erro quadrático médio (RMSE, g kg-1) e razão de desempenho do intervalo interquartil (RPIQ) obtidos na validação. A krigagem ordinária também foi feita e as superfícies interpoladas resultantes foram comparadas com o melhor modelo de RL. Houve correlação significativa entre os atributos do solo e dados de reflectância, LST e elevação, e solos com textura argilosa foram diferenciados de solos arenosos com base em valores médios de LST. Para todos os atributos do solo, os modelos usando apenas elevação apresentaram a pior performance, modelos usando somente LST, performance moderada, e usando as bandas do Vis-NIR-SWIR, boa performance preditiva. Para argila, o melhor modelo obtido teve as bandas 4-7, LST e elevação como preditores; para areia e óxidos de ferro, o melhor modelo teve as bandas 4-7 e LST; para MO, banda 4, banda 7 e LST. O uso da LST para estimar atributos do solo aumenta a performance preditiva de modelos de RL múltipla quando associada a outras variáveis obtidas via sensoriamento remoto (SR), particularmente dados de reflectância de superfície, melhorando a validação dos modelos atingindo altos valores de R2adj e RPIQ e baixos valores de RMSE. Os mapas para areia, MO e óxidos de ferro obtidos via krigagem ordinária superaram aqueles obtidos para os mesmos atributos usando modelos de RL baseados em co-variáveis obtidas via SR, e para argila, ambas abordagens atingiram o mesmo nível de acurácia. O mapeamento dos conteúdos de argila, areia, matéria orgânica e óxidos de ferro do solo via modelos de RL múltipla utilizando produtos do Landsat 5 é uma técnica simples e fácil de reproduzir, apropriada para o mapeamento de atributos do solo em áreas de agricultura com solo exposto.