Made available in DSpace on 2016-12-08T16:44:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGPV06MA013.pdf: 8748622 bytes, checksum: 3be7001a06ef09c32b942ede53fba4ce (MD5) Previous issue date: 2006-08-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The agricultural productives systems performs management in areas that are considered homogeneous, either in large planting fields, turfs or parcels. Such areas are treated with average values, by overestimating or underestimating, in the management, the places that produce either above or below the average. A systemic view of the sites production is necessary. The Precision Agriculture (PA) provides the useful tool for the agricultural risk evaluation and for the rational programming of its works. The present work objetive at evaluating the spatial behavior of the weight of the fruit per plant (PP), number of fruit per plant (NF), average fruit weight per plant (PMF), and stalk diameter (DC) in three areas of production, one of them evaluated in two years of observation. Selected Fuji cultivate in a commercial production farm in the city of São Joaquim SC, Brazil, with the sample was made in grid and a georeference with DGPS. The data were imported for the geographic information system (GIS) SRING, where the kriging was done for the acquirement of the maps of spatial variability and croosed tabulate for spatial analysis. The areas presented distinct spatial behaviour among the variables analysed. For the 2005 harvest, a drought period influenced the production, and so there was a decrease in the average of the area 35A of PP and NF, in relation to the previous year. On the other hand, the PMF presented an increase in average. The areas 35C and 11D presented average PP and NF that were higher than the 35A. In 2005, the variation of the PP and NF values of the area 35A showed a more homogeneous spatial behavior and a inverse correlation with the terrain surface. Lowland places presented higher production than upland ones. The PP in the three areas presented correlation with the DC. The geostatistics made it possible to shape the spatial behavior of the production variables in the analysed areas. The employed GIS showed to be satisfactory for the analyses that were performed. The variables can be classified both as quantitative and qualitative, showing the possibility of localized and differentiated management in the areas / Os sistemas produtivos agrícolas costumam executar manejos em áreas consideradas homogêneas, seja em talhões, glebas ou parcelas. Tais áreas são tratadas por valores médios, superestimando e subestimando, no manejo, as regiões que produzem acima e abaixo da média. Há necessidade de uma visão sistêmica dos sítios de produção. A Agricultura de Precisão (AP) provê ferramenta útil para avaliação de risco agrícola e programação racional dos seus trabalhos. Este trabalho objetivou avaliar o comportamento espacial do peso de frutos por planta (PP), número de frutos por planta (NF), peso médio de frutos por planta (PMF) e diâmetro de caule (DC) em três áreas de produção sendo uma avaliada em dois anos de observações. Selecionou-se a cultivar Fuji em uma fazenda de produção comercial no Município de São Joaquim, com amostragem realizada em grade e georreferenciada com DGPS. Os dados foram importados para o sistema de informação geográfica (SIG) SPRING onde se efetuou krigeagens, para obtenção dos mapas de variabilidade espacial, e as tabulações cruzadas para análise espacial. As áreas apresentaram comportamento espacial distinto entre as variáveis analisadas. Para a safra de 2005 ocorreu um período de estiagem que influenciou a produção, houve uma redução nas médias da área 35A de PP e NF em relação ao ano anterior. Já PMF apresentou um acréscimo na média. As áreas 35C e 11D apresentaram médias de PP e NF maiores que a 35A. Em 2005, a variação dos valores de PP e NF da área 35A, demonstraram um comportamento espacial mais homogêneo e correlação inversa com o relevo. Regiões de baixada apresentaram produções maiores que as regiões mais elevadas. O PP nas três área apresentou correlação com DC. A geoestatística possibilitou modelar o comportamento espacial das variáveis de produção nas áreas analisadas. O SIG utilizado mostrou-se satisfatório para as análises efetuadas. Pôde-se classificar quantitativamente e qualitativamente as variáveis, indicando possibilidades de manejos localizados e diferenciados nas áreas