Nos países desenvolvidos a agricultura de precisão vem ganhando espaço como uma alternativa de otimização da produção agrícola. No Brasil está apenas iniciando e a participação da pesquisa neste momento é fundamental para a tomada de decisão a respeito do seu emprego e técnicas a serem utilizadas para tornar esta tecnologia viável e rentável para as condições do nosso país. Este trabalho visou avaliar o potencial do emprego de fotografias aéreas coloridas 35 mm para diagnósticos de lavouras na determinação de variabilidade espacial para tratamentos localizados. Foi realizado em duas áreas piloto de agricultura de precisão, monitoradas intensivamente. As áreas são: área 1 - fazenda Lagoa Velha, Campos Novos Paulista, SP - talhão de 22 ha; área 2 - área de produção do Campus da USP, Pirassununga, SP - talhão de 17,1 ha. Dentre os vários dados obtidos nas áreas, como produtividade de milho e soja, propriedades físicas e químicas do solo, pragas, doenças e plantas invasoras, foram obtidas também fotografias aéreas coloridas no formato 35 mm. As fotografias receberam orientação por bandeiras georreferenciadas em solo com GPS, para a correção geométrica da imagem e, após selecionadas, foram digitalizadas por meio de scanner. As imagens assim tratadas e os mapas de produtividade foram trabalhados com os softwares"SSToolbox","Idrisi"e"Excel", onde foram analisadas as correlações entre o valor digital das imagens e a produtividade. As correlações para todas as áreas e todos os períodos analisados apresentaram valores baixos, havendo baixa correspondência entre os valores digitais das imagens e as produtividades das culturas / not available

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2012-10-17T02:22:44Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T22:25:19Z : No. of bitstreams: 1 108482.pdf: 48962533 bytes, checksum: 99098f86950020e84a5e9e590ffde091 (MD5) / A sistemática usual de estudos geotécnicos rodoviários utiliza-se basicamente de metodologias desenvolvidas para materiais de comportamento diferenciado dos solos tropicais e subtropicais existentes no Brasil. Estas metodologias fornecem informações pontuais, não considerando o comportamento dos perfis de solo como um todo. A presente dissertação propõe uma metodologia de estudos e mapeamento geotécnico que associa o comportamento geomecanico do solo à sua gênese, utilizando-se dos conhecimentos das áreas da Pedologia e da Geologia. Essa metodologia é testada, com sucesso, em uma área piloto do Meio Oeste Catarinense, folha Erexim, onde se obteve a individualização e caracterização geomecânica dos solos dessa região. Os trabalhos de análise e gerência dos dados e mapas é executado em meio digital, conferindo à metodologia a otimização necessária para a abordagem de grande número de informações e em grandes áreas.

Orientador: José Marques Júnior / Coorientador: Diego Silva Siqueira / Banca: José Alexandre Melo Demattê / Banca: Leandro Borges Lemos / Banca: Helena Maria Ramos Alves / Banca: Glauco de Souza Rolim / Resumo: A agricultura moderna no contexto internacional propõe inovações para o agronegócio, em especial para as práticas agrícolas. No entanto, este avanço deverá auxiliar o empresário rural a aumentar a eficiência, utilizando de forma sustentável os recursos naturais: água, terra e energia. Desse modo, objetivou-se, neste estudo, verificar o potencial dos sensores para obter os dados espectrais de um argissolo com cultivo de café. Utilizou-se de um conjunto de dados de um grid com 51 amostras de solo, em 39 hectares, com cultivo de café (Catuaí Amarelo, linhagem IAC 62). A obtenção das variáveis da cor: matiz, valor, croma, red, green e blue foi determinada por espectroscopia de reflectância difusa (ERD) e sensor próximo móbile (SPM). Os resultados mostraram relação com os atributos do solo nos seguintes casos: redSPM e argila: (R2 = 0,70, p < 0,01), greenSPM e CTC (R2 = 0,73, p < 0,01), redSPM e P (R2 = 0,64, p < 0,05), blueSPM e EC (R2 = 0,96, p < 0,01) e, greenSPM e Fe (R2 = 0,75, p < 0,01). Para os atributos da planta, foram: greenSPM e P17 (R2 = 0,70, p < 0,01), defeitos com regressões variando de 0,71 - 0,84 e, redSPM e produtividade (R2 = 0,95, p < 0,01). Os resultados mostraram que o uso da cor determinada pelo red, green e blue permitiu identificar atributos do solo e áreas com potenciais produtivos e qualitativos do café. Para o estudo no Planalto Ocidental Paulista, realizou-se um grid em área de 13 milhões de hectares, totalizando 600 amostras na profundidade de 0,00-0,... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Modern agriculture in the international context proposes innovations for agribusiness, especially for agricultural practices. However, this progress must help the rural entrepreneur to increase efficiency, using sustainable natural resources: water, land and energy. Thus, the objective of this study was, to verify the potential of the sensors to obtain the spectral data of an argisol with coffee cultivation. We used a set of data with a grid 51 soil samples on 39 hectares, with coffee cultivation (Yellow Catuaí, lineage IAC 62). Obtaining the color variables: hue, value, chroma, red, green and blue was determined by diffuse reflectance spectroscopy (DRS) and mobile near sensor (MNS). The results were related to soil attributes in the following cases: redMNS and clay: (R2 = 0.70, p <0.01), greenMNS and CTC (R2 = 0.73, p <0.01), redMNS and P (R2 = 0.64, p <0.05), blueMNS and EC (R2 = 0.96, p <0.01) and, greenMNS and Fe (R2 = 0.75, p <0.01). For the plant atributes, were: greenMNS and P17 (R2 = 0.70, p <0.01), defects with regressions ranging from 0.71 - 0.84 and, redMNS and productivity (R2 = 0.95, p <0.01). The results showed that the use of the color determined by red, green and blue allowed to identify soil attributes and areas with productive and qualitative potentials of coffee. For the study in the Midwest Paulista Plateau, a grid was realized in an area of 13 million hectares, totaling 600 samples in the depth of 0.00-0.20 meters. In these samples, the color variables we... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:47Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002-02Bitstream added on 2014-06-13T20:34:44Z : No. of bitstreams: 1 bucene_lc_me_botfca.pdf: 1305615 bytes, checksum: 85ae53cbedc2eecb4cb6e089780d9894 (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / A realidade brasileira mostra um quadro adverso com relação à ocupação do solo e com conseqüências diretas sobre os corpos d’água. As águas superficiais e subterrâneas já vêm sinalizando a desorganização territorial e a falta de planejamento da ocupação do solo. Sendo assim o uso adequado da terra é o primeiro passo em direção à agricultura sustentável. Para isso, deve-se empregar cada parcela de terra de acordo com a sua capacidade de sustentação e produtividade econômica, de forma que os recursos naturais sejam colocados à disposição do homem, para seu melhor uso e benefício, procurando, ao mesmo tempo, preservar estes recursos para gerações futuras. Neste sentido, considerando-se a necessidade de um planejamento da ocupação do solo, este trabalho teve como objetivo classificar terras para irrigação da parte inicial da Microbacia do Rio Pardo – SP, a fim de obter o mapa interpretativo da área, utilizando-se do Sistema de Informação Geográfica (SIG) IDRISI 32. O sistema de classificação de terras para irrigação mais difundido no mundo é o sistema do “U.S. Bureau of Reclamation”. Neste sistema, a classe de terra é definida como uma categoria de terras tendo atributos físicos, químicos e econômicos similares, os quais afetam a adaptabilidade da terra para irrigação. O sistema tem seis classes, sendo normalmente reconhecidas quatro classes aráveis, de acordo com a sua aptidão para agricultura irrigada, uma classe provisória e uma última classe de terras não aráveis. O presente trabalho foi desenvolvido com base na metodologia desse sistema... . / The Brazilian reality shows an adverse picture with relation to the occupation of the soil and with direct consequences on the bodies of water. The superficial and underground waters already come signalling the territorial disorganization and the lack of planning of the occupation of the soil. Being the adapted use of the land is the first step in direction to the maintainable agriculture. For that, each land portion should be used in agreement with its supportation capacity and economic productivity so that the natural resources they are placed available to the man for its best use and benefit trying at the same time to preserve these resources for future generation. In this sense, sells the need of a planning of the occupation of the soil, this work had as objective to classify lands for irrigation of the initial part of the watershed of Pardo river - SP, in order to obtain the interpretative map of the area, being used of the Geographical Information System (GIS) IDRISI 32. The system of classification of lands for irrigation more diffused in the world it is the system of U.S. Bureau of Reclamation . In this system the land class is defined as a category of lands had similar physical and economic attributes, which affect the adaptability of the land for irrigation. The system has six classes, being recognized four classes you usually plowed, in agreement with its aptitude for irrigated agriculture, a class provisory and a last class of lands didn't plow. The present work was developed based on the methodology of that system... (Complete abstract, click electronic address below).

O presente estudo teve como objetivo principal avaliar o uso de diferentes algoritmos classificadores em imagens do satélite ALOS para mapeamento do uso do solo e classes de vegetação em um fragmento de Floresta Ombrófila Mista. Como objetivo secundário foram aplicadas e analisadas quatro diferentes técnicas de fusão para as imagens PRISM (2,5 metros de resolução espacial) e AVNIR-2 (10 metros), utilizando três e quatro bandas. As técnicas utilizadas foram as seguintes: HSV, Color normalized (CN), Gram-Schmidt Spectral Sharpening e Principal Components Spectral Sharpening. Para as classificações foram utilizados os algoritmos supervisionados Bhattacharya e Árvore de Decisão (C4.5). A área de estudo foi a Reserva Florestal Embrapa/Epagri localizada no Município de Caçador, SC. Na classificação por árvore de decisão foi utilizado um aplicativo para a geração do conjunto de regras da árvore, o software WEKA e um aplicativo de processamento de imagens, o software ENVI, para a classificação digital (RSI, 2005). Foram utilizadas 61 variáveis (13 espectrais e 48 de textura) representadas em 317 amostras de treinamento de 3 x 3 pixels cada uma. Quando da classificação por Bhattacharya (algoritmo de classificação por crescimento de regiões implementado no software SPRING) foi necessário primeiramente realizar a segmentação da imagem para posterior uso das regiões como amostras de treinamento para a classificação. Devido à limitação do software em processar 61 bandas conjuntamente no processo de segmentação, a técnica Análise de Cluster foi empregada para a seleção de seis bandas representativas do conjunto de dados. Na análise visual e no teste de fidelidade espectral, as técnicas de fusão que apresentaram melhores resultados foram as Componentes Principais e Gram-Schmidt. No teste de transferência de detalhes as quatro técnicas de fusão se mostraram apropriadas. No resultado das classificações o algoritmo que apresentou melhor acurácia foi a Árvore de Decisão, apresentando valor de coeficiente Kappa de 0,966 e acurácia geral de 97% em comparação com o Bhattacharya, que respectivamente apresentou os seguintes valores: 0,755 e 79%. Apesar da técnica Árvore de Decisão apresentar um coeficiente Kappa superior, sua classificação se mostrou com aparência de “salt and pepper”, com pixels isolados, assemelhando-se a uma imagem com ruído, ao contrário da classificação por regiões.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:33:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-02-14Bitstream added on 2014-06-13T21:06:40Z : No. of bitstreams: 1 rodrigues_fm_dr_jabo.pdf: 2541232 bytes, checksum: 5245a13f5cbdee59eb7a3c69139ac7ef (MD5) / Os estudos de caracterização, diagnóstico e prognóstico de bacias hidrográficas visando o manejo dos recursos naturais têm sido realizados para compreender e implantar práticas conservacionistas no sistema produtivo agrícola. A ocupação do meio é uma ação antrópica que ocorre ao longo dos anos, dado ao crescimento populacional e o conhecimento territorial é o primeiro passo para o planejamento ambiental. Este trabalho teve como objetivo principal caracterizar ambientalmente a bacia hidrográfica do Córrego Rico utilizando técnicas de geoprocessamento. Mapas da rede de drenagem, solos, uso e ocupação e declividade da área foram analisados utilizando técnicas estatísticas e sistema de informação geográfica. A divisão da bacia foi realizada em compartimentos hidrológicos e foram determinadas as principais características geomórficas. Nas áreas de preservação permanente foram identificadas as ocorrências de conflito de uso, tendo como referência a legislação ambiental. Os resultados analíticos obtidos refletiram características ambientais dos recursos hídricos, com sistema drenante de fluxo superficial na área para o Rio Mogi-Guaçú. No que refere a sua degradação ambiental, vem ocorrendo uma diminuição na cobertura vegetal original nos mananciais, causada pelo desmatamento da mata ciliar decorrente da expansão da área urbana, e um abandono destas áreas na área agrícola. Em algumas regiões ocorreram reflorestamentos, tanto nas nascentes como ao longo da rede de drenagem. A Bacia Hidrográfica do Córrego Rico apresenta uma área de 563,13 km2, e foi dividida em 25 compartimentos hidrológicos para o planejamento da implantação de práticas conservacionistas. As declividades predominantes foram de 3 a 8%, em 55,3% da área total, e o principal uso observado foi a cultura de... / The characterization, diagnosis and prognosis studies on watersheds aimed to manage the natural resource have been performed to understand and implement conservation practices on agricultural production system. The occupation is a means of human action that occurs over the years, due to population growth, and the land use and land use change knowledge is the first step to environmental planning. This study aimed to characterize the environment of the Córrego Rico watershed using geographic information system techniques. Maps of the drainage network, soils, land use and land use change and slope were analyzed using statistical techniques and geographic information system. The division of the basin was performed in hydrological areas and the main physical characteristics were determined. In the permanent preservation areas were identified areas of land use conflict, with reference to Brazilian environmental legislation. Analytical results reflected environmental characteristics of water resources, with the drainage system in the area flowing to the Rio Mogi Guaçú. In terms of its environmental degradation, there has been a decrease in vegetation cover in the watershed caused by deforestation of riparian vegetation due to the expansion of the urban area, and an abandonment of these areas was observed. In some regions reforestation occurred in both the springs and along the drainage network. The watershed has an area of 563.13 km2, and was divided into 25 hydrological areas for planning the conservation practices. The predominant slopes were 3 - 8%, in 55,3% of the total area, and the main use was sugar cane. The soils that predominate at the downstream area was Oxisoil and Ultisols at upstream region. Of the total area, 6.12% are occupied with permanent preservation area totalizing... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2018-07-27T18:26:18Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-12-08. Added 1 bitstream(s) on 2018-07-27T18:30:47Z : No. of bitstreams: 1 000881014.pdf: 6148920 bytes, checksum: 5c7e453ecdfb25f9189e533208588ad1 (MD5) / O presente estudo buscou desenvolver um modelo capaz de compreender as relações solo-paisagem para a predição de classes de solo das folhas do IBGE de Ribeirão Preto, Serrana, Cravinhos e Bonfim Paulista, que constituem a quadrícula de Ribeirão Preto. Para isto, foram utilizadas informações contidas em um mapa pedológico convencional semidetalhado na escala 1:100.000, um Modelo Digital de Elevação (MDE) com resolução espacial de 30 metros, além do mapa geológico na escala 1:50.000. Do mapa geológico foi obtida a litologia e do MDE, foram obtidas as variáveis geomorfométricas por meio de técnicas de geoprocessamento. Todas essas informações foram relacionadas em uma matriz, de onde foram selecionadas três amostragens estratificadas de acordo com a área das classes, extraindo-se dados para treino e teste, que foram utilizados para aplicação em modelos do método Random Forest e avaliação da acurácia. Foram testados diferentes ajustes, com aplicação dos modelos nas classes no segundo e terceiro nível categórico. Com uma amostragem que compreende apenas 0,43% do total da área, o modelo para o segundo nível categórico apresentou uma exatidão global de 62,5%, com o mapa digital de solos apresentando uma persistência de 70,63% das classes do mapa original, valores maiores do que os apresentados para o terceiro nível categórico, com exatidão global de 57,1% e persistência de 44,24%. As variáveis mais importantes na compreensão das relações solo-paisagem foram Litologia, Elevação, Declividade e Distância da rede de drenagem. O estudo mostrou que a metodologia empregada é capaz de contribuir para criação de mapas de solo, com a possibilidade de ser empregado em áreas onde não há informações de solos pré-existentes, de maneira rápida e menos onerosa, auxiliando o trabalho dos pedólogos / This study aimed to develop a model to understand the soil-landscape relationships to predict soil classes of topographic sheets of IBGE from Ribeirão Preto, Serrana, Cravinhos and Bonfim Paulista, constituting the grid Ribeirão Preto. For this, we used information included in a conventional semi-detailed soil map at 1:100,000 scale, a Digital Elevation Model (DEM) with a spatial resolution of 30 meters, in addition to the geological map at 1: 50,000 scale. From geological map was obtained lithology and from MDE were obtained the geomorphometric variables through geoprocessing techniques. All this information was linked in a matrix, from which they were selected three stratified sampling according to the area of classes, extracting data for training and testing, which were used for use in models of Random Forest method and evaluation of accuracy. Adjustments were tested with application of models in classes on the second and third categorical level. With a sample comprising only 0.43% of the total area, the model for the second categorical level had an overall accuracy of 62.5%, with the digital soil map showing a persistence of 70.63% of classes from original map, higher values than those presented for the third categorical level, with an overall accuracy of 57.1% and persistence of 44.24%. The most important variables in understanding the soil-landscape relationships were Lithology, Elevation, Slope Distance and drainage network. The study showed that the method is able to contribute to the creation of soil maps, with the possibility of being employed in areas where there is no pre-existing soil information quickly and less costly way, assisting the work of soil scientists

Resumo: Os diferentes tipos de solos podem ser compartimentados de acordo com diversas características do relevo. A Pedometria se baseia nas características dos atributos topográficos primários e secundários, que são gerados a partir de um Modelo Digital do Terreno (MDT) por técnicas de geoprocessamento. Esses atributos podem representar a distribuição de Unidades Geomórficas, que indicam a presença de determinados tipos de solos. A Pedometria pode complementar mapeamentos tradicionais de solos, auxiliando-os na definição dos limites entre as classes. Com o objetivo de mapear Unidades Geomórficas, foram primeiramente mapeados sete atributos topográficos para a bacia hidrográfica do rio Pequeno (Antonina/PR), sendo os primários: Hipsometria, Clinografia, Perfil e Plano de Curvatura e os secundários: Índice de Corrente de Máximo Fluxo, Índice Topográfico de Umidade e Índice de Capacidade de Transporte de Sedimentos. Desses atributos, os que melhor representaram aspectos para a distinção de Unidades Geomórficas foram todos os atributos secundários e a Clinografia. Cada um dos atributos foi dividido em classes que representassem a realidade dos tipos de solos existentes no rio Pequeno, com base na consulta de mapeamentos preexistentes e pelas características topográficas locais. A partir das classes dos atributos escolhidos, foram feitos cruzamentos das classes por Tabulação Cruzada que resultou na identificação de quatro Grupos. Grupo 1: Áreas planas e úmidas características de solos hidromórficos/flúvicos. Grupo 2: Terço médio de vertente com declives intermediários onde podem ocorrer os Cambissolos Háplicos. Grupo 3: Áreas de terço superior com fortes declives com associação de Cambissolos Háplicos com Neossolos Litólicos. Grupo 4: Áreas escarpadas de Serra com Neossolos Litólicos e possibilidade de afloramentos rochosos. Foi realizado levantamento de campo que auxiliou o mapeamento dos Grupos, principalmente nas transições entre o 1 e o 2. O mapa de comparação engloba toda a área de drenagem da baía de Antonina. De acordo com o parâmetro da Exatidão Global, a concordância entre os dois mapeamentos foi de 65%. A partir de uma Matriz de Erros, foi possível analisar quais as classes que foram superestimadas e subestimadas através dos erros de inclusão e omissão, bem como a Exatidão do ponto de vista do Usuário (EU) e Produtor (UP). A classe que apresentou um melhor EU foi a do Grupo 1, com 88% de acertos com o Grupo 1 do mapeamento preexistente. A pior foi a do Grupo 3, com 42% pois existem áreas montanhosas superestimadas pertencentes ao Grupo 2. O método da Tabulação Cruzada permitiu chegar a resultados satisfatórios de acordo com os objetivos propostos e com essa metodologia de interpretação de variáveis do relevo, chegar a um mapeamento preliminar de solos.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-08-14Bitstream added on 2014-06-13T20:16:43Z : No. of bitstreams: 1 000739048.pdf: 1499944 bytes, checksum: cc9fe70e35bf099303b439e2ffc34f22 (MD5) / A compactação do solo tem se destacado a nível mundial como sendo um dos principais fatores limitantes há produção das culturas. Considerando que a subsolagem, prática agrícola que visa neutralizar este problema, possui elevado custo operacional além de ocasionar elevada queima de combustível fóssil, faz-se necessário estudos que visam otimizar esta operação. Desta maneira o objetivo deste trabalho é mapear os locais de compactação, por meio de técnicas indiretas como suscetibilidade magnética do solo, procedendo à subsolagem somente em áreas cujo grau de compactação seja restritivo ao crescimento radicular, avaliando assim a capacidade operacional e consumo de combustível desta operação em relação à subsolagem realizada em área total. A área de estudo localiza-se, município de Guariba (SP), o solo característico é oxisoil, e encontra-se sob cultivo de cana-de-açúcar com colheita mecanizada há seis anos. Foram avaliados parâmetros físicos do solo como resistência à penetração, densidade, umidade, textura e suscetibilidade magnética. A subsolagem localizada e em profundidade variada proporcionou um incremento na capacidade operacional de até 61,7% em relação aos métodos convencionais. Já para o consumo e queima de combustível houve uma redução de até 57,1%. Conclui-se que esta técnica pode ser utilizada para auxiliar no desenvolvimento de estratégias mais eficazes permitindo a construção de cenários para auxiliar no manejo local sobre a operação de subsolagem / Soil compaction has emerged worldwide as one of the main limiting factors for crop production. Whereas subsoiling agricultural practice meant to counteract this problem has high operating costs in addition to causing high fossil fuel combustion, it is necessary studies to optimize this operation. Thus the aim of this study is to map the locations of compaction through indirect techniques such as magnetic susceptibility of the soil, proceeding to subsoiling only in areas where the degree of compaction is restrictive to root growth, thus evaluating the operational capacity and fuel consumption of this operation in relation to subsoiling in total area. The study area is located in the municipality of Guariba (SP), the soil is a oxisoil, and is under cultivation of sugar cane with mechanical harvesting six years ago. We assessed soil physical parameters such as penetration resistance, bulk density, moisture, texture and magnetic susceptibility. The subsoiling localized and varying depth provided an increase in operating capacity of up to 61.7% compared to conventional methods. As for the consumption and burning fuel was reduced by up to 57.1%. It is concluded that this technique can be used to aid in the development of effective strategies allowing the construction of sets for assisting in the management operation on the local sub soiling

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:42Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002-01Bitstream added on 2014-06-13T19:52:20Z : No. of bitstreams: 1 rodrigues_jbt_me_botfca.pdf: 3900979 bytes, checksum: d33a7d85ab838673b26e9b839cca2375 (MD5) / A análise de mapas de produtividade, no contexto da agricultura de precisão, é um dos recursos utilizados na tentativa de compreender e manejar a variabilidade espacial da produtividade e da qualidade das culturas. Mapas de produtividade de milho e de soja gerados por um sistema comercial de monitoramento de colheita para as safras de 1998, 1999 e 2000 foram estudados e submetidos a um processo de classificação através da técnica de análise de agrupamento para o conjunto de dados dos três anos reunidos em uma imagem composta. Objetivou-se, a partir dos agrupamentos obtidos, associar algumas tendências de variação no comportamento da produtividade que pudessem caracterizar essas regiões com comportamentos diferenciados dentro da área. Com o auxílio de um levantamento de atributos físicos e químicos do solo e outros conjuntos de informações, foi verificada a possibilidade de relacionar a variabilidade desses atributos com as sub-regiões que se pretendia identificar na área, ou se os fatores climáticos, como os índices de precipitação pluviométrica, podiam demonstrar alguma influência na produtividade em virtude da variabilidade espacial dos atributos de solo nestas sub-regiões. Foram utilizados programas geoestatísticos para estudar o nível de dependência e a estrutura da variabilidade espacial dos dados de produtividade e de atributos de solo. As análises de comportamento da produtividade e a sua classificação pela análise de agrupamentos, bem como o mapeamento de atributos do solo, foram realizados com a utilização de um sistema de informação geográfica (SIG). Os resultados obtidos demonstraram que os dados de produtividade expressaram uma dependência espacial bastante... . / Yield maps analysis, into precision farming context, is one of the resources used in order to understand and manage the spatial variability of crop's yield and quality. Corn and soybean yield maps obtained from a commercial yield mapping system for three seasons (1998, 1999 and 2000) were studied and classified by a clustering analysis technique using all seasons dataset mixed in a composite image. The aim of this project was to associate some variation trends on the yield behavior to the clusters obtained, in order to characterize these regions with different behaviors within the area. Using a dataset of physical and chemical soil characteristics from a grid soil survey, it was verified the possibility of relating the soil attributes variability to the sub-regions identified in the area. It was still investigated if rainfall index could demonstrate some influence on yield due to spatial variability of the soil attributes on these sub-regions. It was used a geostatistical software for studying the dependence level and the spatial variability framework of yield and soil attributes data. Soil attributes mapping, as well yield behavior analysis and its classification by the clustering analysis were made using a geographical information system (GIS). The results showed that the yield datasets expressed a consistent spatial dependence, which correlation distances ranged from 30 to 40 meters. The spatial variability degree expressed by the structural semivariance contribution index (%C) achieved a high variability level to Corn on 1998 season and medium variability on Soybean 1999 and Corn 2000 season. The clustering analysis technique applied to the three yield maps datasets became possible split the area in four sub-regions. The combination of the maps classified by yield levels allowed defining four yield behavior classes expressively related to the obtained... (Complete abstract, click electronic address below).