As técnicas utilizadas na agricultura de precisão agregam não só ferramentas para o diagnóstico das causas da variabilidade encontrada nas lavouras, como também soluções para o convívio ou correção dessa variabilidade. O Brasil é o maior produtor mundial de café e ainda hoje apresenta um mercado em franca expansão. Por isso, em razão do potencial produtivo e da lucratividade da cultura do café, atualmente o interesse pelas técnicas de manejo localizado e a procura por novas tecnologias estão aumentando. O objetivo do presente trabalho foi avaliar a influência do manejo localizado das adubações de nitrogênio, fósforo e potássio, na produtividade e no estado nutricional do cafeeiro. Para isso, foram utilizadas quatro áreas comerciais, sendo uma localizada no município de Gália, SP, conduzida durante quatro safras, e três no município de Patrocínio, MG, conduzidas durante três safras. Estabeleceram-se dois tratamentos para testar a hipótese do aumento da produtividade e a manutenção do estado nutricional do cafeeiro com aplicações localizadas dos nutrientes nitrogênio, fósforo e potássio, em doses variáveis. Como resultados foram observados que as adubações de nitrogênio, fósforo e potássio aplicadas em doses variáveis aumentaram a produtividade do cafeeiro em 240,0 kg ha-1, quando somadas todas as safras. Houve redução do consumo do nitrogênio em 134,7 kg ha-1 e do potássio em 82,0 kg ha-1, e para o nutriente fósforo ocorreu um aumento no consumo de 65,0 kg ha-1. A avaliação do estado nutricional das plantas de cafeeiro mostrou-se apropriada para possíveis correções das doses dos nutrientes durante a adubação. / The precision agriculture techniques, besides adding tools to identify the causes of variability found in the fields, provide solutions for this variability to be corrected or for the best management solution when the variability is unavoidable. Brazil is the biggest producer of coffee within an increasing market. Therefore, because of the potential yield and profit of coffee crop, currently the interest in site specific management techniques and the demand for new technologies are increasing. This study aimed to evaluate the influence of site specific management of fertilizers (nitrogen, phosphorus and potassium) in the yield and in the nutritional status of coffee crop. Four commercial areas were used, one located in Gália, SP, and three in Patrocínio, MG. Two treatments were established to test the hypothesis of higher yield and maintenance of the nutritional status of coffee with site specific fertilizer rates of nitrogen, phosphorus and potassium. The results indicated that nitrogen, phosphorus and potassium nutrients applied in variable rates increased the yield in 240.0 kg ha-1, considering all the harvesting seasons. Nitrogen fertilizer consumption was reduced in 134.7 kg ha-1 and potassium in 82.0 kg ha-1, on the other hand phosphorus consumption increased in 65.0 kg ha-1. The evaluation of nutritional status of coffee plants was appropriate for possible corrections of nutrient supplying during fertilization.

Movido pelo crescimento populacional, a visão de sistemas sustentáveis tem despertado a atenção de diversos setores. Sendo um dos principais domínios economicamente ativo do país, a agropecuária vem buscando meios para se adequar a essa realidade. Nesse contexto, surgem as Boas Práticas Agropecuárias, das quais pode-se citar a Agricultura de Precisão, o pastejo rotacionado e o manejo ambiental, os quais se implementados em conjunto proporcionam um melhor gerenciamento da área de interesse. Assim, objetivou-se, aplicar conceitos de geoestatística e geoprocessamento para a obtenção de zonas de manejo de uma área de pastagem de capim Tanzânia, em São Carlos - SP, e delimitação de unidades de manejo para aplicação de calagem e adubação, com base no melhor método de interpolação. Com os resultados de análise de solo foram realizadas análises geoestatísticas para avaliação da dependência espacial dos atributos químicos, e a Validação Cruzada dos modelos adotados. Os mapas foram obtidos pelo método de interpolação por Krigagem Ordinária e a definição das zonas de manejo foi realizada por meio de lógica fuzzy. A partir dos mapas dos parâmetros químicos do solo gerou-se o mapa de zonas de manejo resultando em cinco zonas sendo: 0,02 ha (1,2% da área total) considerada como \"muito baixa\" fertilidade; 0,3 ha (18%) \"baixa\" fertilidade; 0,75 ha (44%) como \"média\" fertilidade; 0,55 ha (32%) como \"alta\" fertilidade e, 0,08 ha (4,8%) como \"muita alta\" fertilidade. A comparação dos métodos de interpolação demonstrou que a Krigagem Ordinária foi a melhor metodologia para o estudo. A geoestatística e o geoprocessamento demonstraram ser técnicas que auxiliam nas decisões estratégicas e complexas em relação ao gerenciamento do sistema de produção agrícola. / Movin by population growth, the vision of sustainable systems has attracted the attention of various sectors. Being one of the main areas economically active of the country, agriculture has been seeking ways to adapt to this reality. In this context, emerge the Good Farming Practices, which among them we can mention the Agriculture of Precision, the rotate pasture and environmental management, which if implemented together will provide a better management of the area of interest. The present study aimed to apply the concepts of geostatistics and gis to obtain areas of management of an area of pasture grass, Tanzania, São Carlos – SP, and delimitation of management units for the application of liming and fertilization, based on the best interpolation method. With the analysis results of the soil analyses were performed geo-statistical for evaluation of the dependence on the spatial attributes of chemicals. The maps were obtained by the method of interpolation by Kriging Ordinary and the definition of zones for the management was performed by fuzzy logic. From the maps of chemical parameters of the soil has resulted from the management zone map, resulting in five areas being: 0.02 ha (1.2% of total area) regarded as \"very low\" fertility; and 0.3 ha (18%) \"low\" fertility; 0.75 ha (44%) as \"average\" fertility; 0.55 ha (32%) as \"high\" fertility and, 0.08 ha (4.8%) as \"very high\" fertility. The comparison of the interpolation methods showed that Kriging Ordinary was the best methodology for the study. The geostatistics and gis have proved to be techniques that help with strategic and complex decisions in relation to the management of the agricultural production system.

Interpretar a enorme quantidade de dados coletados, entender as causas e propor estratégias para gerenciar a variabilidade do campo, freqüentemente são apontados como alguns dos principais problemas para o avanço da agricultura de precisão, AP. Os sistemas de informação tornam-se fundamentais na solução desses problemas, mas apesar de existirem muitos pacotes de software disponíveis no mercado, variando de muito simples a muito sofisticados e diversos sistemas originados de experiências de pesquisas, a natureza proprietária e monolítica das soluções impedem o uso em larga escala. A AP envolve uma grande variedade de técnicas de análise, fontes e formatos de dados, perfis de usuário, e muitos outros aspectos que tornam uma aplicação muito complexa do ponto de vista da engenharia de software. Com o objetivo de fornecer a base para o desenvolvimento de sistemas de informação para AP baseados em padrões abertos e plataformas de software livre, uma infra-estrutura de desenvolvimento de sistemas de informação para a agricultura de precisão é proposta. Com base nas idéias seminais dessa proposta, são desenvolvidos protótipos para a condução de experimentos, os quais exploram caminhos de evolução para a infra-estrutura, com especial atenção sobre aspectos de arquitetura de software. Como estudo de caso, uma aplicação web que realiza filtragem de dados de monitores de produtividade é apresentada. Usando a metodologia de desenvolvimento em espiral, sucessivas versões dessa aplicação foram criadas e os resultados usados para propor melhoramentos à infra-estrutura. A infra-estrutura final contém cinco componentes: uma arquitetura de referência para sistemas de informação orientados a serviços para AP, uma linguagem padrão para troca de dados entre serviços agrícolas, um barramento para conexão de serviços agrícolas, um provedor de serviços geoespaciais e um portal para serviços agrícolas. Ela se mostrou adequada para a criação de sistemas de informação para AP interoperáveis, de baixo custo e com capacidade de evolução, mudando o paradigma dos sistemas para AP preponderantemente proprietários e monolíticos para abertos e orientados a serviços distribuídos. / Interpreting the huge amount of data collected, understanding the causes and being able to propose sound strategies for the field variability management are frequently pointed out as major issues for the advance of precision agriculture. Therefore, the information systems become fundamental for the solution of these problems. Although there are many available software packages in the market, varying from simple to very sophisticated and diverse systems deriving from experiences of research, the monolithic and proprietary nature of the solutions hinder their use in wide scale. Precision agriculture involves a great variety of techniques of data analysis, data sources, data formats, user profiles, and many other aspects that make it a complex application from the software engineering point of view. Aiming to supply the base for the development of open standards-based precision agriculture information systems and free software platforms, an infrastructure for developing precision agriculture information systems is proposed. Based on the fundamentals of that proposal, prototypes are developed which explore different evolutionary paths for the infrastructure, with special attention to software architecture aspects. As a case study, a yield monitor data filtering web application is presented. Using the spiral development methodology, successive versions of this application were created and the results used to improve the infrastructure. The final infrastructure contains five components: a service-oriented reference architecture for precision agriculture information systems, a standard language for data exchange between agricultural services, a service bus for connecting agricultural services, a geospatial services provider, and an agricultural services portal. It revealed to be adequate for the creation of precision agriculture interoperable systems, of low cost and with capacity for evolution, moving the paradigm of systems for AP preponderantly monolithic and proprietary to open and distributed service-oriented.

A maioria dos solos tropicais e subtropicais apresenta disponibilidade insuficiente de nitrogênio (N) para atender a demanda da cultura do algodão visando à obtenção de elevados rendimentos. O N nas plantas pode ser avaliado através da utilização de sensores de espectrometria óptica ativa, nos quais se destaca o equipamento comercial utilizado neste trabalho (N-SensorTM ALS), capaz de determinar a dose de N a ser aplicada em cobertura em tempo real. O objetivo geral deste trabalho foi avaliar o desempenho de um sensor óptico ativo, sonares e clorofilômetro para predizer parâmetros de planta e testar estratégias de adubação nitrogenada baseada nas leituras do sensor óptico para aumento da produtividade do algodoeiro em sistemas de cultivo adensado e convencional. Os experimentos foram realizados durante três anos sendo: a) em Chapadão do Céu, GO nas safras 2012/13 e 2013/14; b) e em Campo Verde, MT na safra 2014/15. Os parâmetros de planta avaliados foram: altura, massa seca, massa fresca e nitrogênio acumulado na biomassa. Estes parâmetros foram analisados nas áreas correspondentes à adubação em taxa fixa e correlacionados com o índice de vegetação gerado pelos sensores. Os resultados demonstraram que o sensor ativo de dossel utilizado é altamente eficiente em estimar altura de planta, massa fresca, massa seca e nitrogênio acumulado na cultura do algodoeiro. A utilização de clorofilômetro para monitorar o teor de N foliar no algodoeiro não demonstrou ser uma técnica eficiente. O uso de sensor ultrassônico (sonar) para estimar parâmetros de altura de planta, massa seca, massa fresca e nitrogênio acumulado na planta do algodoeiro é uma estratégia promissora que, embora não tenha a mesma eficiência de sensores de dossel, demonstrou bons resultados na detecção da variabilidade nas lavouras. As diferentes estratégias de adubação nitrogenada no algodoeiro orientadas pelo sensor ativo de dossel não resultaram em efeitos claros na produtividade. A produtividade de cada tratamento mostrou-se mais dependente da localização das repetições dentro da área do que da estratégia de adubação adotada. / Most tropical and subtropical soils has insufficient availability of nitrogen (N) to meet the demand of the cotton crop in order to obtain high yields. The N plants may be evaluated using active optical spectroscopy sensors as the one used in this investigation (N-SensorTM ALS). The equipment is capable of determining in real time the amount of N to be applied spread in the field. The aim of this study was to evaluate the performance of an active optical sensor, sonar and chlorophyll sensor to predict plant parameters and test nitrogen fertilization strategies based on the optical sensor readings in order to increase cotton yield in narrow and conventional farming systems. The experiments were conducted in three years: a) in Chapadão do Céu - GO 2012/13 and 2013/14; b) in Campo Verde, MT - 2014/15. The evaluated parameters were plant height, dry weight, fresh and accumulated nitrogen in the biomass. These parameters were analyzed in the areas corresponding to fertilization in fixed rate and correlated with the vegetation index generated by the sensors. The results showed that the active sensor used is highly efficient in estimating plant height, fresh weight, dry weight and accumulated nitrogen on cotton crop. The use of chlorophyll sensor to monitor the leaf nitrogen content in cotton was not effective. The use of ultrasonic sensor (sonar) to estimate plant height parameters, dry pasta, fresh pasta and accumulated nitrogen on cotton plant is a promising strategy. Although it has not the same efficiency as canopy sensors, it showed good results in the detection of variability in crops. The different nitrogen fertilization strategies in cotton-driven asset canopy sensor resulted in no clear effects on productivity. The productivity of each treatment was more dependent on the location of the repetitions within the area than the adopted fertilization strategy.

O conhecimento detalhado da distribuição espacial dos solos e principalmente seus atributos torna-se essencial com a implantação da Agricultura de Precisão. Neste sentido, há a demanda por um grande número de análises químicas de solos. Porém, o custo destas análises é elevado, sendo um dos principais entraves para a avaliação da variabilidade espacial dos solos, tanto na área de manejo químico como em levantamentos pedológicos. Logo, o sensoriamento remoto surge como uma técnica alternativa e eficaz na obtenção de informações sobre a variabilidade espacial dos solos e de seus atributos químicos, físicos e mineralógicos nos diferentes tipos de aquisição de dados, mostrando-se promissor não só pela sua rapidez, mas também por ser uma técnica não destrutiva das amostras e livre de qualquer reagente químico. Desta forma, este trabalho tem por objetivos avaliar através de métodos convencionais de análise de terra e de sensoriamento remoto, as variações químicas ocorrentes em dois tipos de solos cultivados com milho, pela aplicação de corretivos com diferentes graus de reatividade. Além disso, este trabalho visa identificar bandas espectrais relacionadas com as mudanças químicas ocorridas no solo devido à aplicação de calcário, assim como calibrar e avaliar modelos de estimativa de atributos do solo, além de quantificar os valores de corretivos necessários numa amostra de terra. Para tal, dados químicos foram obtidos em laboratório através de métodos já consagrados e permitiram avaliar três calcários com diferentes reatividades. Já os dados radiométricos foram obtidos através do sensor FieldSpec Pro em laboratório na faixa de 350 2500 nm, para amostras de solos coletadas durante quatro ciclos de cultivo do milho. Os dados obtidos através da espectrorradiometria permitiram identificar possíveis bandas relacionadas com alguns atributos químicos dos solos; determinar os teores de atributos químicos dos solos a partir da metodologia utilizada; obter modelos de estimativa específicos para cada atributo químico dos dois solos estudados, assim como estimar a necessidade de calagem destes através de técnicas de sensoriamento remoto, havendo a possibilidade de redução das numerosas e demoradas análises químicas tradicionais, contribuindo desta forma para viabilização da prática da agricultura de precisão. / The detailed knowledge of spatial distribution of soils and mainly its attributes became essential with the Precision Agriculture implementation. Therefore, there is the demand for a high number of soil chemical analyses. However, these analyses cost is high, being one of the main impediments to evaluate the soil spatial variability, as in chemical management as in pedologycal surveys. However, the remote sensing rises as an alternative and efficient technique to obtain information about the soil spatial variability and its chemical, physical and mineralogical attributes in different kinds of data acquisition. Showing itself promising not just by its speed, but also because it is a non-destructive technique for the samples and do not uses any chemical reagents. In this way, the objectives of this work are to evaluate through conventional methods of soil analyses and remote sensing, the chemical modifications occurred in two soils cultivated with corn, by the lime application with products of different reaction degrees. Besides, this work seeks to identify spectral bands related to the chemical changes occurred in soil due to the lime application, as to calibrate and to evaluate the soil attributes estimation models, beyond to quantify the lime rate needed in a soil sample. For that, chemical data were obtained in lab through methods already consecrated and allowed to evaluate three lime products with different degrees of reaction. The radiometric data were obtained with the FieldSpec Pro sensor in lab in the range of 350 2500 nm, for soil samples collected during four corn cycles. The data obtained by spectroradiometry allowed to identify possible bands related with some soil chemical attributes; to determine the content of chemical attributes from the used methodology; to obtain specific estimative models for each chemical attribute of both studied soils, as to estimate the need of lime application using remote sensing techniques, with the possibility to reduce the amount of conventional chemical analyses, beyond to contribute to development of the practice of precision agriculture.

A agricultura de precisão (AP) depende do gerenciamento da variabilidade dos fatores que influenciam a produtividade agrícola. Seu principal produto de tomada de decisões são mapas que fornecem a variação de parâmetros do solo. Para obter mapas confiáveis há necessidade de coletar grande quantidade de amostras, resultando em custos elevados de aplicação da técnica. O presente estudo objetivou avaliar as particularidades de grades amostrais que visam à compreensão da distribuição espacial dos parâmetros químicos do solo, assim como propor uma metodologia de avaliação da fertilidade do solo. Para isto, foram testados diferentes instrumentos de coletas, tipo de amostras e metodologia de confecção de amostras. O estudo parte do pressuposto que o método tradicional de levantamento da fertilidade analisa diversos parâmetros quantificados em laboratórios para prescrição de recomendações agrícolas. Seu uso intensivo é limitado pelo custo, comprometendo a precisão da aplicação de insumos agrícolas. Desta maneira, o trabalho testou um método que visa quantificar atributos químicos do solo de baixo custo e estimar parâmetros ligados a prescrição agrícola e, assim, aumentar o número de amostras com menos número de parâmetros a serem analisados, ao invés de poucas amostras com muitos parâmetros. A metodologia apresentou resultados satisfatórios quanto à quantificação da necessidade de calagem. Para a maioria das áreas estudadas a necessidade de calagem estimada foi estatisticamente igual à necessidade de calagem calculada pelo método tradicional de análise de solo. A menor diferença apresentada pelas metodologias quanto a necessidade de calagem foi de 0,035 Mg ha1 e a maior diferença foi de 0,203 Mg ha1. / Precision agriculture (PA) management depends on the variability of the factors that influence agricultural productivity. Its main product decisions are based on maps that provide the variation of soil parameters. For reliable maps there is a need to collect large amount of samples, resulting in costly implementation of the technique. The present study aimed to evaluate the sampling grids particularities designed to understand the spatial distribution of soil chemical parameters, as well as propose a methodology for evaluation of soil fertility. We tested different instruments of soil collecting, type of samples and sample preparation methodology. The study assumes that the traditional method of fertility survey analyzes several parameters quantified in the laboratory for prescribing agricultural recommendations. Its use is limited by the cost-intensive, compromising the accuracy of the application of agricultural inputs. This way the work tested a method that aims quantify soil chemical attributes with low cost and estimate parameters related to the agricultural prescription, and so, increase the number of samples with less parameters to be analyzed instead of a few samples with many parameters. The methodology presented satisfactory results for quantification of lime requirement. For most of the areas studied the effects of limestone was statistically equal to the estimated lime requirement calculated by the traditional method of soil analysis. The smallest difference presented by the methodologies and the need for liming was 0.035 Mg ha1 and the biggest difference was 0.203 Mg ha1.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HUMBERTO MARTINS_BENEDUZZI .pdf: 2255923 bytes, checksum: d4b88d0d65161bde59b32f36180d59b6 (MD5) Previous issue date: 2015-07-27 / Currently, optimizing the management of nitrogen fertilizers has been one of the great challenges in grain production, since N has the potential to increase yield, but if it is applied in excess, it can cause environmental damage due to the leaching process. Precision agriculture aims at solving this problem by applying fertilizer at different rates, in order to apply the right amount of fertilizer at each point of a certain cropped area. The N estimate is essential at each point and can be carried out by reflectance sensors, which is an equipment with proven efficacy in this task. Passive sensors, however, are directly influenced by solar radiation since they do not have an emission source, thereafter they use solar radiation to perform measurements. On the other hand, the active sensors could, in theory, be used at any time of the day and in different weather conditions, since they have their own emission source. In practice, some researches have already shown that even these devices are influenced by the amount of solar radiation and weather changes. Thus, this paper studied the temporal variability of the NDVI vegetation index, registered by an active reflectance sensor on crops such as maize, soybeans and wheat. The NDVI and irradiation data were collected by a GreenSeeker sensor at every 15 minutes over 12, 14 or 26 hours straight. The NDVI index was negatively influenced by irradiation in all experiments with maize, soybean and wheat. Thus, it has shown higher values at the beginning and end of the day and there also were changes in cloud cover that affected the NDVI in most experiments. / A otimização do manejo de fertilizantes nitrogenados apresenta-se como um dos grandes desafios na produção de grãos, uma vez que o N tem o potencial de elevar a produtividade, mas se aplicado em excesso pode gerar danos ambientais devido ao processo de lixiviação. A agricultura de precisão visa resolver este problema com a aplicação de fertilizantes a taxas variadas, aplicando a quantidade de fertilizante adequada em cada ponto da área cultivada. A estimativa da necessidade de N em cada ponto pode ser feita por sensores de reflectância, equipamentos de eficácia comprovada na realização desta tarefa. Os sensores passivos, porém, sofrem influência direta da irradiação solar, uma vez que não possuem fonte emissora e usam a irradiação solar para realizar medições. Por outro lado, os sensores ativos poderiam, em teoria, ser utilizados em qualquer horário do dia e em diferentes condições atmosféricas, uma vez que possuem a própria fonte emissora. Na prática, pesquisas têm demonstrado que mesmo esses equipamentos sofrem influência da quantidade de irradiação solar e variações climáticas. Por esta razão, este trabalho estudou a variabilidade temporal do índice de vegetação NDVI, registrado por um sensor ativo de reflectância nas culturas de milho, soja e trigo. Os dados de NDVI e de irradiação foram coletados por um sensor GreenSeeker, a cada 15 minutos, ao longo de 12, 14 ou 26 horas consecutivas. O NDVI foi influenciado negativamente pela irradiação em todos os experimentos realizados nas culturas de milho, soja e trigo, e apresentou-se mais elevado no início e no fim do dia. As mudanças na cobertura de nuvens também afetaram o NDVI em grande parte dos experimentos

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Henrique_ Felipetto fevereiro 2016.pdf: 7587840 bytes, checksum: f69598c86208aad67f665e687c190146 (MD5) Previous issue date: 2016-01-22 / The use of orbital remote sensing (RS) techniques has come out as a tool for decision making in precision agriculture and has been intensified through time. However, sometimes the high cost of this technology, as well as low temporal and spatial resolution are unfeasible with such technique mainly in small areas. Thus, this study aimed at analyzing thoroughtly the use of an unmanned aerial vehicle UAV, at low cost of development and establishment to determine the green indices of crambe crop in the western region of Paraná. The applied methodology developed up from the purchase of equipment until the UAV setting to determine RNIR NDVI and SAVI green indices, based on the images produced by the equipment. It was carried out a comparative with terrestrial to validate data with an active GreenSeeker sensor and a passive Spectroradiometer. As a result, three indices of vegetation for the three sensors were created and statistically compared using Spearman's correlation coefficient at 5% significance level. The studied equipment showed some satisfactory performance and there was no anomaly, since it followed the National Civil Aviation Agency (ANAC) safety standards. According to the economic viability, it was also positive since the setting and development costs did not exceed 10% value of the most part of the equipment currently sold in Brazil. According to the index values generated by sensors entrained in the UAV, it was possible to determine each stage of cranberry plant development, totaling seven flights during it scropcycle. When the passive sensor coupled to the UAV was compared to active field sensors GreenSeeker and Spectroradiometer, the UAV showed a good performance to determine RNIR, NDVI and SAVI indices. Consequently, there was a significant correlation at 5%level only at haying period, which corresponded to blooming and graining start of crambe, for all indices / O uso de técnicas de sensoriamento remoto (SR) orbital como ferramenta de auxílio à tomada de decisão, na agricultura de precisão, vem se intensificando nos últimos tempos. Entretanto, os altos custos dessa tecnologia e a baixa resolução temporal e espacial acabam por vezes inviabilizando tal técnica, sobretudo em pequenas áreas. O objetivo do estudo foi fazer uma análise detalhada da utilização de um veículo aéreo não tripulado (VANT) de baixo custo de desenvolvimento e implantação, na determinação de índices de vegetação, da cultura de crambe, na região oeste do Paraná. Metodologicamente, o estudo se desenvolveu desde a compra dos equipamentos para a montagem do VANT até a determinação dos índices de vegetação RNIR, NDVI e SAVI, a partir das imagens geradas pelo equipamento. Para a validação dos dados, foi realizado um comparativo com sensores terrestres, sendo um sensor ativo Greenseeker e um sensor passivo Espectroradiômetro. Assim, os três índices de vegetação foram gerados para os três sensores e comparados estatisticamente pelo coeficiente de correlação de Spearman a nível de significância de 5%. O equipamento montado para este estudo apresentou um desempenho satisfatório sem apresentar nenhuma anomalia e atendendo às normas de segurança da ANAC. Do ponto de vista da viabilidade econômica, o resultado também foi positivo, uma vez que os custos de montagem e desenvolvimento não ultrapassaram 10% do valor de grande parte dos equipamentos comercializados atualmente no Brasil. A partir dos valores dos índices gerados pelos sensores embarcados no VANT, foi possível determinar cada etapa do desenvolvimento da planta do crambe, perfazendo sete voos durante o ciclo do cultivo. Quando comparados os sensores passivos acoplados ao VANT com os sensores de campo ativo Greenseeker e passivo Espectroradiômetro, o VANT apresentou um bom desempenho na determinação dos índices RNIR, NDVI e SAVI; entretanto, com correlação significativa ao nível de 5% somente na fase de fenologia correspondente ao florescimento e início da granação do crambe, para todos os índices.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Michelan.pdf: 1556017 bytes, checksum: afb5e635f0be1f33237cf8c8081a3aa1 (MD5) Previous issue date: 2005-06-27 / The automation of the the monitorated harvest ends introducing systematic errors to the process, for this reason, a methodology of filtering of data became necessary for obtaining confident maps and it treats about the mean error factor, which is the delay time. The delay time is that spent between the cutting of the plant by the platform s bar and the passage of the grain by the sensor of productivity and humidity. For its determination, a data set will be analysed with 10 different delay time, from 0 to 27 seconds, in an interval of 3 seconds. The filtering begins by the determination of the time of stuffing and emptying that is the one which all the spaces and internal components of the combine are filled or deflated by the grains mass occurred in each input and output of the combine. In this process were eliminated 5,69% of the total points, being the process more efficient in the elimination of points, because it acts mainly in the plot s heads, where the most errors occurs. For the width error of platform were eliminated only 0,09% of the points of data. At the points having sign fails of GPS differential correction, in average 2,04% were eliminated. In the filtering of data, in average 2,27 % of the points were eliminated. In localization errors, all the points having until one meter of distance were removed, eliminating in average 0,14% of the data. At the end of the filtering process, the subsequent phase was the determination of the correct delay time for the variables humid productivity, humidity and elevation. As the delay time is directly linked with the combine speed inside the transport, areas with homogeneous speed were considerated. Each one of the 12 sub- areas from 10 data sets were submitted to the process of analysis of spatial dependence of the better semivariogram´s adjust. The trend more emphasized in the tabulation of the semivariogram parameters is the linearity of the nugget effect for the factor elevation, originating from own absence of the delay time of this data, since the elevation is passed joinly to the geodetic coordinates by DGPS, for the harvest monitor. The determination method of the delay time and the filtering process were satisfactory, meanly for humid productivity and humidity, despite of the high natural data variability. / A colheita monitorada é feita de vários processos, e nesses, podem ocorrer erros, por isso, uma metodologia de filtragem de dados torna-se necessária para obtenção de mapas confiáveis e ela gira em torno do principal fator de erro, que é o tempo de atraso. O tempo de atraso é aquele despendido entre o corte da planta na barra de corte da plataforma e a passagem do grão pelo sensor de produtividade e umidade. Para determinação destes erros, um conjunto de dados foi analisado com 10 tempos de atraso diferentes, sendo de zero a 27 segundos, com um intervalo de 3 segundos. A filtragem começa pela determinação do tempo de enchimento e esvaziamento, que é o tempo em que todos os espaços e componentes internos da colhedora são preenchidos, ou esvaziados, pela massa de grãos, ocorrida em cada entrada e saída da colhedora. Neste processo foram eliminados 5,69% dos pontos totais, sendo o processo que mais eliminou pontos, pois, atuou principalmente nas cabeceiras do talhão, onde ocorreu a maioria dos erros. Para o erro de largura de plataforma foram eliminados apenas 0,09% dos pontos de dados. Nos pontos com falha do sinal de correção diferencial do GPS, foram eliminados em média 2,04%. Na filtragem de dados de umidade, foram eliminados em média 2,27% dos pontos. Em erros de localização, foram removidos todos os pontos com até um metro de distância, eliminando em média 0,14% dos dados. Ao término do processo de filtragem, a etapa subseqüente foi à determinação do correto tempo de atraso para as variáveis produtividade úmida, umidade e altitude. Consideraram-se 12 zonas com velocidades de deslocamento homogêneas. Cada uma das 12 zonas dos 10 conjuntos de dados foram submetidas ao processo de análise de dependência espacial. O resultado mais marcante na analise espacial dos dados é a linearidade dos efeitos pepita para o fator elevação, proveniente da própria falta do tempo de atraso destes dados, já que a elevação é transmitida juntamente com as coordenadas geodésicas pelo DGPS, para o monitor de produtividade. O método de determinação dos tempos de atraso e o processo de filtragem foram satisfatórios, principalmente para produtividade úmida e umidade, apesar da alta variabilidade natural dos dados.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo.pdf: 1705247 bytes, checksum: 435e22f6b6cf7bf51e60d35de482adba (MD5) Previous issue date: 2012-04-09 / The agricultural production area has important information to understand the response of a crop yield. Precision agriculture helps the farmers on acquiring and treating in correct way the variations found in the area. Management zones (MZ) provide the precision agriculture implementation in a viable and relatively economical way, since they represent homogeneous regions, which can be treated differently. Thus, this trial aimed at generating MZ with different numbers of variables using fuzzy C-means algorithm, based on attributes spatially correlated with crop yield. The objective was to evaluate the relative efficiency of each management zone and verify if the different ways of variable compositions differ in the generation of MZ. Fifteen designs of MZ were generated and divided from two to five classes, based on attributes as: copper, silt, clay and altitude, which were correlated with crop yield. The copper variable showed the highest spatial correlation with crop yield, which promoted the generation of MZ with good results of relative efficiency and good separation of data among the classes. The relative efficiency did not present in an orderly manner, increasing or decreasing according to the number of variables used in division of MZ. The delineated MZ was based on variables as copper and clay and divided into five classes, so, it showed the highest relative efficiency / A área de produção agrícola contém informações importantes para se entender a resposta quanto à produtividade de uma cultura. A agricultura de precisão proporciona aos agricultores adquirirem e tratarem as variações encontradas na área de forma adequada. Unidades de manejo (UM) proporcionam a implantação da agricultura de precisão de forma viável e relativamente mais econômica, representando regiões homogêneas, que podem ser tratadas de forma diferenciada. Este trabalho consistiu em gerar unidades de manejo com diferentes números de variáveis através do algoritmo fuzzy C-means, baseando-se em atributos correlacionados espacialmente com a produtividade. O objetivo é avaliar a eficiência relativa de cada unidade de manejo e verificar se os diferentes modos de composição de variáveis se diferenciam na geração de UM. Geraram-se 15 delineamentos de UM, divididos de 2 a 5 classes, baseando-se nos atributos cobre, silte, argila e altitude, que foram correlacionados com a produtividade. A variável cobre teve a maior correlação espacial com a produtividade, a qual proporcionou a geração de UM com bons resultados de eficiência relativa e boa separação dos dados entre as classes. A eficiência relativa não se apresentou de forma ordenada, crescente ou decrescente, quanto ao número de variáveis utilizadas no delineamento em UM. A UM delineada a partir das variáveis Cu e argila, dividida em cinco classes, foi a que apresentou maior eficiência relativa