Grain protein content is an essential component to producing a profitable Hard Red Spring Wheat (HRSW) (Triticum aestivum L.) crop in the northern Great Plains. Growers can increase grain protein content through in-season N fertilization; however, the cost of these applications may outweigh the benefits. Predicting the grain protein content of early-season HRSW would give growers crucial information as they decide whether to apply in-season fertilizer to boost grain protein content. This research encompasses three studies; two of which aim to predict grain protein content with hand-held and aerial sensors respectively, and a third, which investigates the optimal rate, timing, and source of N fertilizer to boost grain protein content. Results of these experiments seemed to be greatly influenced by environmental factors. Findings of this research suggest that an in-season N application should be used for ameliorative purposes and not as a regular practice. / Minnesota Research and Promotion Council / Minnesota Association of Wheat Growers

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Understanding variations in remote sensing data with illumination and sensor angle changes is important in agricultural crop monitoring. This research investigated field bidirectional reflectance factor (BRF) in crop differentiation and PROSAIL leaf area index (LAI) estimation. BRF and LAI data were collected for planophile and erectophile crops at three growth stages. In the solar principal plane, BRF differed optimally at 860 nm 60 days after planting (DAP) for canola and pea, at 860 nm 45 and 60 DAP for wheat and barley, and at 860 nm and 670 nm 45 and 60 DAP for planophiles versus erectophiles. The field BRF data helped better understand PROSAIL LAI estimation. NDVI was preferred for estimating LAI, however the MTVI2 vegetation index showed high sensitivity to view angles, particularly for erectophiles. The hotspot was important for crop differentiation and LAI. Availability of more along-track, off-nadir looking spaceborne sensors was recommended for agricultural crop monitoring. / xiii, 161 leaves : ill., map ; 29 cm

Orientadores: Rubens Augusto Camargo Lamparelli, Jansle Vieira Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-25T02:30:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mello_JeffersonRodrigoBatistade_M.pdf: 5764136 bytes, checksum: 961de7126fa48297c992a3db8b810cfa (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Cultivada no Brasil desde as primeiras décadas após a chegada dos Portugueses, a cana-de-açúcar vem desde então exercendo notável influência nos ciclos econômicos e no desenvolvimento do país, ganhando grande destaque com a percepção do etanol como opção de energia limpa e renovável e ainda em função da crescente demanda mundial por este tipo de energia. Estima-se que na Safra 2012/2013 a área cultivada no Brasil totalizou 8,49 milhões de hectares, os quais geraram uma moagem de 588,9 milhões de toneladas de cana-de-açúcar destinadas principalmente à produção de açúcar, etanol e energia elétrica. Diante da magnitude dos números que envolvem a produção canavieira no Brasil, surge a importância do planejamento da produção da cultura, alicerçado nas estimativas de safra, imprescindíveis para o gerenciamento adequado da lavoura e para as negociações antecipadas do produto, inclusive da matéria seca que será a matéria-prima para a geração e comercialização da energia elétrica cogerada e num futuro próximo para a produção do etanol celulósico ou etanol de segunda geração. Diante desta problemática, este trabalho surge com o objetivo específico de comprovar a hipótese de que o modelo agrometeorológico-espectral baseado na abordagem clássica de MONTEITH (1972) sobre a eficiência dos sistemas vegetais em aproveitar a energia radiante para a produção e acúmulo de matéria seca pode ser utilizado com eficácia, em nível aceitável, para a estimativa de produtividade de matéria seca da cana-de-açúcar. Este estudo foi realizado em duas propriedades agrícolas localizadas na região de Matão (SP), cultivadas com o cultivar RB855156, em seu 3º ciclo de colheita mecanizada, na Safra 2011/2012, a qual teve sua produtividade de matéria seca avaliada em campo, pela coleta e análise de amostras, em quatro distintos períodos durante o ciclo de desenvolvimento da cultura, representando cada uma de suas fases de desenvolvimento. Os modelos agrometeorológico-espectrais foram implementados para as áreas de estudo variando a combinação (em pares) de quatro variáveis espectrais (valores de fAPAR derivados dos índices de vegetação obtidos pelas imagens dos sensores MODIS ¿ a: NDVI do Satélite Aqua, b: NDVI do Satélite Terra, c: NDVI médio entre os Satélites Aqua e Terra e, d: NDVI máximo entre os Satélites Aqua e Terra) e quatro variáveis meteorológicas (dados obtidos por meio de estação meteorológica de superfície ¿ a: dados diários, b: dados médios em agrupamento de 8 dias, c: dados médios decendiais e dados médios obtidos pelo modelo ECMWF/ERA-Interim d: dados decendiais), os quais resultaram em dezesseis diferentes conjuntos de dados modelados que, comparados as observações de campo e submetidos às análises estatísticas (testes de normalidades, de igualdade de médias, coeficientes de correlação de Pearson, de concordância e de desempenho), demonstraram a viabilidade do uso deste modelo para a estimativa de produtividade de matéria seca da cana-de-açúcar em nível local, com boa precisão (r = 0,9707) e acurácia (d = 0,9821) quando da utilização das variáveis espectrais do Satélite Aqua, bem como com o valor médio das observações espectrais dos Satélites Aqua e Terra, ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento. Demonstraram ainda que os dados meteorológicos provenientes do ERA Interim, disponibilizados pelo ECMWF, podem ser utilizados nesta modelagem (r = 0,9617 e d = 0,9769), em opção aos dados das estações de superfície sem grandes perdas, como alternativa de obtenção de dados meteorológicos em locais onde haja carência de cobertura por estações meteorológicas de superfície / Abstract: Cultivated in Brazil since the early decades after the arrival of the Portuguese, sugarcane has since then been exerting considerable influence on economic cycles and the development of the country, gaining great prominence with the perception of ethanol as an option for clean, renewable energy and also because of the growing global demand for this type of energy. It is estimated that in 2012/2013 the planted crop area in Brazil totalized 8.49 million hectares, which generated a crushing of 588.9 million tons of sugarcane mainly for the production of sugar, ethanol and electric energy. Considering the magnitude of the numbers involving sugarcane production in Brazil, emerge the importance of planning in crop yield, based on crop estimates, essential for proper management of the crop and for early negotiations of the product, including the dry matter that will be the prime matter for the generation and sale of electricity and cogeneration for the production of cellulosic ethanol and second generation ethanol in the near future. Faced with this problem, this paper comes up with the specific purpose of testing the hypothesis that the agrometeorological-spectral model based on the classical approach of MONTEITH (1972) on the efficiency of plant systems in harnessing the radiant energy for production and dry matter accumulation can be used effectively at an acceptable level for estimating dry matter yield of sugarcane. This study was conducted on two farms in the region of Matão (SP), cultivated with the RB855156 cultivar in its 3rd cycle of mechanical harvesting in the 2011/2012 Harvest, which had its dry matter productivity evaluated in the field by collection and analysis of samples at four different times during the development cycle of culture, representing each phase of their of development. The agrometeorological-spectral models were implemented for the study areas using a combination of four spectral variables, in pairs, (values of fAPAR derived from the vegetation index obtained by the images from the MODIS sensors - a: NDVI from Sattelite Aqua b: NDVI from Sattelite Terra, c: Average NDVI between Aqua and Terra Sattelites and d: Maximum value of NDVI between Aqua and Terra Sattelites) and four meteorological variables (data obtained from weather station on surface ¿ a: daily data, b: average datas grouped by 8 days, c: average decendials datas e datas obtained by ECMWF/Era-Interim d: average decendials datas), which resulted in sixteen different sets of modeled data which, compared to field observations and subjected to statistical analysis (normality tests, equality of means test, Pearson correlation coefficients of agreement and performance), demonstrated the feasibility of using this model for estimating dry matter yield of sugarcane locally with good precision (r = 0.9707) and accuracy (d = 0.9821) when using the Aqua satellite spectral variables, as well as the average value of spectral observations of the satellites and the Earth Aqua over the entire development cycle. Also demonstrated that the meteorological data from the ERA Interim, provided by ECMWF, can be used in this model (r = 0.9617 e d = 0.9769) as an option to the data of surface stations without heavy losses, as an alternative of obtaining weather data in places where there is lack of coverage of ground meteorological stations / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientadores: Jansle Vieira Rocha, Rubens Augusto Camargo Lamparelli / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-25T02:24:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Figueiredo_GleyceKellyDantasAraujo_D.pdf: 15565532 bytes, checksum: e16561814c496d76444d5e593f47a240 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: A soja é uma das principais commodities do mercado agrícola brasileiro, e está em constante especulação no mercado interno e externo. A estimativa da produtividade com precisão e antecedência utilizando o sensoriamento remoto representa um importante avanço na procura de formas objetivas para previsão de safras no Brasil, uma vez que pode auxiliar a avaliação de rendimento da cultura, servir de apoio à segurança alimentar, ao planejamento econômico e a gestão dos recursos naturais. No entanto, ainda não há no país um sistema operacional para estimar produtividade. O principal objetivo desse estudo foi propor uma metodologia para estimar, por município, a produtividade da soja, baseado em dados espectrais (EVI/MODIS) e dados históricos de rendimento durante os anos safra 2000/2001 a 2010/2011 no estado do Paraná. Esses dados foram utilizados para estabelecer a correlação entre EVI e produtividade da soja por pixel utilizando duas abordagens: por mês (outubro a abril) e por estágios fenológicos (emergência a maturação, emergência a floração, floração a maturação, floração ao enchimento dos grãos), criando-se então dois tipos de mapas de correlação. Com isso foi possível detectar pixels que tinham as melhores correlações ao longo do tempo e ainda encontrar o período mais adequado para estimar a produtividade. Os resultados mostraram que a maior correlação foi encontrada no período de pico vegetativo da cultura para ambas as abordagens. Em seguida comparou-se o desempenho dos mapas de correlação com máscaras de culturas especificas para estimar a produtividade. Os mapas de correlação apresentaram resultados mais significativos, com RMSE de 0.173 ton/ha, enquanto a máscara de cultura específica apresentou RMSE de 0.294 ton/ha. Em seguida selecionamos os pixels temporalmente estáveis dentro dos mapas de correlação por meio da técnica de estabilidade temporal, a fim de incluir somente pixels que apresentassem o mesmo padrão temporal de desenvolvimento durante a safra. A técnica apresentou-se eficiente, selecionando desde pixels puros a pixels com alguma porcentagem da cultura dentro dele, assim, estes pixels foram utilizados para estimar a produtividade da soja durante os onze anos de estudo, também utilizando as abordagens por mês e por fase fenológica. Para a primeira abordagem o período de pico vegetativo apresentou melhor resultado, sendo o mês de fevereiro o que apresentou valores mais próximos aos dados oficiais com RMSE de 0.187 ton/ha, na segunda abordagem o melhor desempenho foi para o período de floração a maturação com RMSE de 0.193 ton/ha e o índice de concordância de Willmott foi de 96% para fevereiro e 95.8% durante a floração e maturação. Esta metodologia mostrou ser eficiente para estimar a produtividade por mês, assim é possível utilizá-la como ferramenta auxiliar na previsão de produtividade / Abstract: Soybean is one of the main commodities of the Brazilian agricultural market, and is subject to constant speculation in internal and external markets. Timely and accurate yield estimation using remote sensing represents an important advance in the search for objective crop forecasting in Brazil, since it may help government to plan storage and/or acquisition of food, serving as support to food security, decision making and management of natural resources. However, an operating crop yield estimating system is not currently available in the country. The main goal of this study was to propose a methodology to estimate soybean yield at county level, based on spectral data (EVI/MODIS) and historical yield data during 2000/2001 to 2010/2011 cropping season, in Parana state. These data were used to establish the correlation between EVI and soybean yield at pixel level using two approaches: by month (October to April) and by phenological stages (emergence to maturity, emergence to flowering, flowering to maturity, flowering to grain filling), generating two types of correlation maps. It was possible to detect pixels that had the best correlation over the crop cycle and still find the most suitable period to estimate yield. The results showed that the highest correlation was found in the vegetative peak period of the crop for both approaches. Then I compared the performance of correlation maps against crop specific mask to estimate soybean yield. The correlation maps showed meaningful results with RMSE of 0.173 ton/ha while the crop specific mask showed RMSE of 0.294 ton/ha. Then I selected the temporally stable pixels within the correlation maps using the temporal stability technique in order to include only pixels that presented the same temporal development pattern during the crop cycle. The technique was efficient, once selected pure pixels or pixels with some percentage of the crop, so these pixels were used to estimate soybean yield during the eleven years of study; also using the approaches by month and by phenological stages. For the first approach the vegetative peak showed better results and February showed values closest to official data with RMSE of 0.187 ton/ ha, the best performance of the second approach was the period from flowering to maturity, with RMSE of 0.193 ton/ ha and Willmott agreement index of 96% for February and 95.8% for the flowering to maturity period. This methodology showed to be efficient to estimate yield monthly, thereby it is possible to use it as an auxiliary tool in yield forecast / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutora em Engenharia Agrícola

Orientador: Jansle Vieira Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-25T12:57:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Manabe_VictorDanilo_M.pdf: 5304321 bytes, checksum: 80a3f7d1cb298d39ab607a7a6015ab38 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: O aumento na produção da cana-de-açúcar vem gerando grande discussão sobre a sustentabilidade da produção e a sua influência direta na mudança de uso da terra, principalmente em áreas de pastagem e cultura anual. O estudo da dinâmica da cana-de-açúcar tem influência direta em questões como a composição da produção agrícola, nos impactos sobre a biodiversidade, no desenvolvimento social e humano e na definição de políticas públicas. Índice de vegetação, através de séries temporais de imagens, tem sido utilizado para mapeamento de uso da terra de grandes áreas (estados, países ou regiões), através de produtos do sensor MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Este trabalho avaliou o desempenho de diferentes técnicas de filtragem em séries temporais e também realizou detecção automatizada de áreas de cana-de-açúcar e principais usos da terra para os anos de 2005, 2008 e 2012, e consequente mudança de uso da terra, utilizando séries temporais NDVI/MODIS, no estado de Mato Grosso. Foi utilizado o NDVI dos produtos MOD13Q1 e MYD13Q1 do sensor MODIS para identificação das áreas de diferentes usos da terra. Primeiramente foram avaliados os filtros Savitz-Golay , HANTS e Flat Bottom de maneira individual e também com a combinação Flat Bottom + HANTS e Flat Bottom + Savitz-Golay, nas séries de dados somente referentes ao NDVI MODIS/Terra e em conjunto com NDVI MODIS/Aqua. Tendo o resultado, que a utilização MODIS/Terra e MODIS/Aqua trouxe melhora significativa no resultado da classificação, quando utilizado em conjunto a algum filtro de série temporal, sendo o Savitzky-Golay, o que apresentou melhor resultado na diferenciação dos alvos. Na identificação e mapeamento automatizado, de áreas de cana-de-açúcar e outros principais usos da terra para a região (cultura anual, pastagem, cerrado e mata), para os anos de 2005, 2008 e 2012, os valores de acertos para cana-de-açúcar foram de 83%, 82% e 85% nos anos 2005, 2008 e 2012, respectivamente, e o acerto total foram de 89%, 88% e 89%, também para os anos 2005, 2008 e 2012. Ao cruzar os mapeamentos, foi possível realizar a análise da mudança de uso da terra para cana-de-açúcar. A certeza na mudança de uso da terra, quando implementa em áreas anteriormente destinadas a agricultura anual foi de 80% e 82%, na comparação de 2005 para 2008 e 2008 para 2012, respectivamente. No uso anterior de pastagem e cerrado este valor apresentou valores de 69% e 30%, respectivamente, na mudança de 2005 para 2008, e 66% e 34%, respectivamente, na mudança de 2008 para 2012. O resultado na analise de mudança de usa da terra teve a predominância de áreas de pastagem como principal uso anterior a cana-de-açúcar, seguida pela agricultura e o cerrado como responsável pelo restante do uso anterior da terra. Assim, o método para identificação da mudança de uso da terra apresentou um erro a ser considero, porém a tendência de ocorrência se apresenta de maneira consistente / Abstract: The production increase of sugarcane has generated discussion about the sustainability of production and its direct impact on the land use change, especially in pasture and annual crops areas. The study of the dynamics of sugarcane has a direct impact on issues such as the composition of agricultural production, the impacts on biodiversity, social and human development and the definition of public policies. Vegetation index through time series images have been used to map land use of large areas (states, countries or regions) using sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). This study evaluated the performance of different time series smoothing techniques and also held automated detection of sugarcane areas and main land uses for the years 2005, 2008 and 2012, and the consequent land use change, using NDVI/MODIS time series in Mato Grosso state. It was used NDVI product of MOD13Q1 and MYD13Q1 to identify areas of different land uses. At first, Savitz-Golay, Hants and Flat Bottom individually and also the combination Flat Bottom + Hants and Flat Bottom + Savitz-Golay, it was applied on NDVI time series data only related to MODIS/Terra and in conjunction with MODIS/Aqua. The result was that the use MODIS/Terra and MODIS/Aqua brought significant improvement in the overall classification, when used in conjunction with any time series smoothing, and the Savitzky-Golay showed better results in the differentiation of targets. The mapping areas of sugarcane and other major land uses (annual crops, grassland, savanna and forest), for the years 2005, 2008 and 2012, the number of right answers for sugarcane were 83 %, 82 % and 85 % in the years 2005, 2008 and 2012, respectively, and total accuracy were 89 %, 88 % and 89 %, also for the years 2005, 2008 and 2012. When crossing the maps, it was possible to perform the analysis of the land use change to cane sugar. The certainty of change in land use, when deploy in areas previously designed to annual agriculture was 80 % and 82 % in 2005 compared to 2008 and 2008 compared to 2012 respectively. The past use of grassland and savannah, this value, showed values of 69 % and 30 %, respectively, in the change from 2005 to 2008, and 66 % and 34 %, respectively, in the change from 2008 to 2012. The result of the study of land use changing had the predominance of grazing areas as the former principal use sugarcane, followed by agriculture and savanna as responsible for the remainder of the previous land use. Thus, the method to identifying the change of land use has an error to consider, but the trend appears to occur consistently / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientadores: Jansle Vieira Rocha, Rubens Augusto Camargo Lamparelli / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-19T17:37:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Johann_JerryAdriani_D.pdf: 49162183 bytes, checksum: 407391759a8e7315491a3e601e3a1530 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: O caráter subjetivo dos levantamentos oficiais de produção não permite uma análise quantitativa dos erros envolvidos nem o conhecimento da sua distribuição espacial. Soluções visando à definição de metodologias mais eficazes, com menor custo, e que permitam um estudo em escala regional das estimativas agrícolas (área cultivada e produtividade) têm sido estudadas com o uso de geotecnologias. Neste trabalho, foram utilizadas imagens multitemporais do índice de vegetação EVI/MODIS, entre os anos-safra 2004/05 e 2007/08 no estado do Paraná, com o objetivo de mapear/estimar as áreas (máscaras) com as culturas de verão mais importantes (soja e milho) e estimar a produtividade da soja com modelos espectrais e mistos regionais. Também foram utilizados dados decendiais da radiação solar global, evapotranspiração de referência, temperatura média do ar e precipitação pluvial do ECMWF e de Superfície (SIMEPAR, INMET, SUDERSHA) para calibração entre as duas fontes, a fim de utilizá-los nos modelos mistos de estimativa de produtividade. Para geração dos modelos de produtividade espectrais e mistos foram selecionados 40 municípios. Para os modelos espectrais, as variáveis foram geradas ao longo do ciclo produtivo, a partir dos perfis temporais de EVI médios municipais. Para os modelos mistos, foram geradas variáveis dos dados calibrados do ECMWF por fase fenológica da soja. A seleção das variáveis deu-se pelo método estatístico stepwise para posteriormente, serem modeladas por regressão. Como resultados, foram geradas máscaras anuais destas culturas de verão, que comparadas por município, com os dados oficiais do IBGE, mostraram bons ajustes (R²>0,84; d >0,95; c>0,85) e ótima exatidão espacial (EG>92,8% e IK>0,86) utilizando com referência terrestre, imagens LANDSAT 5/TM e AWiFS/IRS. O procedimento de calibração dos 303 pixels do ECMWF sobre o estado foi realizado por meio de modelos de regressão linear simples de 10 anos de dados (2000 a 2009). Todas as variáveis agrometeorológicas estudadas, com exceção de precipitação pluvial, apresentaram elevada acurácia (d, MAE, RMSE) e precisão (R2, r) e pequena tendência (ou viés) (Es). A variável com melhor ajuste foi a temperatura média do ar, seguida pela evapotranspiração de referência e radiação solar global, com valores de c iguais a 0,83; 0,81 e 0,76, respectivamente. A calibração dos dados do ECMWF em relação à precipitação pluvial não foi significativa provavelmente devido à alta variabilidade espacial mensurados na superfície. As estimativas de produtividade de soja, obtidas por meio dos modelos espectrais, apresentaram menor acurácia (MAE, RMSE, MAPE) e precisão (r, R²) quando comparados aos obtidos pelos modelos mistos, corroborando com os resultados da literatura que indicam melhora no desempenho dos modelos de produtividade com a inserção de dados agrometeorológicos. Comparado aos dados oficiais, as estimativas realizadas pelos modelos espectrais e mistos não apresentaram tendência de subestimação e superestimação de produtividade. Como conclusões, verificou-se que a metodologia proposta para geração das máscaras foi eficiente e pode ser utilizada para um mapeamento em escala estadual, dentro das limitações da resolução espacial que caracteriza as imagens EVI/MODIS (250m). Foi possível e necessária a calibração dos dados estimados pelo ECMWF para as variáveis radiação solar global, evapotranspiração de referência e temperatura média do ar no Paraná. Não foi possível a calibração dos dados de precipitação pluvial devido à elevada variabilidade espacial mensurada pelas estações de superfície / Abstract: The subjective approach of official crop production surveys doesn't allow the quantification of errors and spatial distribution of crop areas. Studies have been carried out to find solutions for new, more efficient and lower cost methodologies for regional scale crop forecast (area and yield) using geotechnologies. In this study multitemporal EVI/MODIS images were used for the 2004/2005 and 2007/2008 cropping seasons in the Paraná State, Brazil, aiming at mapping/estimating area (masks) of summer crops (soybean and corn) and estimate soybean yield with spectral and regional agrometeorological/spectral (combined) models. Dekadal data of global solar radiation, reference evapotranspiration, mean air temperature and rainfall from the ECMWF model and surface (ground stations) were intercalibrated in order to use in the combined models of yield estimation. The models were applied to 40 municipalities. For the spectral models the variables were generated throughout the crop cycle from the mean EVI temporal profile by municipality. For the combined models the ECMWF calibrated variables were generated for each phenological phase of soybean. The variables selection were carried out using Stepwise method followed by regression. As results summer crop masks were generated by municipality and, comparing to official IBGE figures, reached good fitting (R² > 0,84; d > 0,95; c > 0,85) and very good spatial accuracy (Global Accuracy > 92,8% e Kappa index > 0,86) using as reference Landsat5/TM and AWiFS/IRS images. The calibration procedure of the 303 pixels of the ECMWF data over the state was done by simple linear regression models of 10 year period of data (2000-2009). All agrometeorological variables studied, except rainfall, showed high accuracy (d, MAE, RMSE) and precision (R2, r) and low trend (bias) (Es). The best fit variable was mean air temperature, followed by reference evapotranspiration and global solar radiation, with c values of 0.83; 0.81 and 0.76, respectively. The ECMWF calibration of rainfall were not significant probably due to high spatial variability of surface measurements. The soybean yields estimation obtained using the spectral models showed the worst accuracy (MAE, RMSE, MAPE) and precision (r, R²) compared to combined (spectral and agrometeorological) model approach, in agreement with the literature results that indicate better performance in yield models with the inclusion of agrometeorological data. Estimates by spectral and combined models showed no systematic error compared to official data, once Willmott agreement [d] values were, for all models, near 1, almost on the line 1:1. As conclusions, the proposed methodology for mask generation was efficient and can be used at state level scale, within the limitation of the EVI/MODIS images spatial resolution (250m). It was possible and necessary the calibration of data estimated by ECMWF model for the variables global solar radiation, reference evapotranspiration, and mean air temperature. It was not possible to calibrate rainfall data due to high spatial variability of surface data measured by meteo ground stations / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutor em Engenharia Agrícola

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This study examines the grower’s decision to invest in precision agriculture technologies especially in-season variable rate nitrogen applications based on NDVI data collected from UAVs. NDVI, yield, soil, and other field data were collected from multiple corn and wheat fields located throughout North Dakota. Each field was divided into management zones to determine profitability of utilizing the technology based on in-season nitrogen applications for the grower’s field practice, high, low, and no applications. Results show that using the NDVI data collected from UAVs can be profitable when the grower decides to make the decision to apply nitrogen in a sidedress application.

Motivation behind this master dissertation is to introduce a novel study called " A fuzzy logic micro-controller enabled system for the monitoring of micro-climatic parameters of a greenhouse" which is capable of intelligently monitoring and controlling the greenhouse climate conditions in a preprogrammed manner. The proposed system consists of three stations: Sensor Station, Coordinator Station, and Central Station. To allow for better monitoring of the climate condition in the greenhouse, fuzzy logic controller is embedded in the system as the system becomes more intelligent with fuzzy decision making. The sensor station is equipped with several sensor elements such as MQ-7 (Carbon monoxide sensor), DHT11 (Temperature and humidity sensor), LDR (light sensor), grove moisture sensor (soil moisture sensor). The communication between the sensor station and the coordinator station is achieved through XBee wireless modules connected to the Arduino Mega and the communication between coordinator station and the central station is also achieved via XBee wireless modules connected to the Arduino Mega. The experiments and tests of the system were carried out at one of IKHALA TVET COLLEGE’s greenhouses that is used for learning purposes by students studying agriculture at the college. The purpose of conducting the experiments at the college’s green house was to determine the functionality and reliability of the designed wireless sensor network using ZigBee wireless technology. The experiment result indicated that XBee modules could be used as one solution to lower the installation cost, increase flexibility and reliability and create a greenhouse management system that is only based on wireless nodes. The experiment result also showed that the system became more intelligent if fuzzy logic was used by the system for decision making. The overall system design showed advantages in cost, size, power, flexibility and intelligence. It is trusted that the results of the project will give the chance for further research and development of a low cost greenhouse monitoring system for commercial use. / Electrical and Mining Engineering / M. Tech. (Electrical Engineering)