Submitted by Roberto Luvisutto Martins (rlmartins.agro@hotmail.com) on 2018-05-25T15:17:52Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Roberto Luvisutto Martins.pdf: 1862150 bytes, checksum: 7a9e99015cb69cd2a388498ceb3cc6ba (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Lucia Martins Frederico null (mlucia@fca.unesp.br) on 2018-05-25T17:14:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 martins_rl_me_botfca.pdf: 1862150 bytes, checksum: 7a9e99015cb69cd2a388498ceb3cc6ba (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-25T17:14:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 martins_rl_me_botfca.pdf: 1862150 bytes, checksum: 7a9e99015cb69cd2a388498ceb3cc6ba (MD5) Previous issue date: 2018-02-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O trabalho teve como objetivo delimitar unidades de monitoramento da umidade do solo por meio da aplicação da análise geoestatística e multivariada em dados de textura do solo de um pomar de videira de vinho cv. Chardonnay / Paulsen 1103, de 1,1 ha, localizado em Espirito Santo do Pinhal, São Paulo. Em 54 pontos georreferenciados, foram coletadas 108 amostras de solo, nas camadas de 0-0,20 e 0,20-0,40 m, para determinação da textura do solo (areia, silte e argila) e estimativa do conteúdo de água disponível (AD) e água prontamente disponível (APD). Os dados de textura do solo, AD e APD foram submetidos à análise estatística descritiva e ao teste de Kolmogorov–Smirnov. Posteriormente, os dados de textura do solo foram submetidos à análise geoestatística e interpolação por krigagem ordinária, para determinação das unidades de monitoramento da umidade do solo por meio das análises de componentes principais e de agrupamento fuzzy c-means. O melhor número de unidades de foi determinado a partir de dois índices, sendo quatro o resultado obtido, para ambas as camadas, as quais apresentaram diferença significativa tanto para as três frações granulométricas do solo quanto para AD e APD. Unidades de monitoramento com os valores maiores de argila e menores de silte contribuíram para os menores valores de AD e APD. A utilização restrita dos dados de textura do solo permite o delineamento de unidades de monitoramento da umidade do solo com elevada representatividade do conteúdo de água disponível do solo. / The objective of this study was to delimit soil water monitoring zones through the application of geostatistical and multivariate analysis in soil texture data of a 1.1 ha wine vine orchard cv. Chardonnay / Paulsen 1103, located at Espirito Santo do Pinhal, State of São Paulo, Brazil. In 54 georeferenced points, 108 soil samples were collected in the 0-0.20 m and 0.20-0.40 m layers to determine the percentage of soil granulometric fractions (sand, silt and clay), available soil water content (AW) and readily available soil water content (RAW). Soil fractions, AW and RAW data were submitted to descriptive statistics and Kolmogorov– Smirnov test. Soil granulometric fraction data were submitted to geostatistical analysis to characterize the data spatial distribution and their interpolation. Then, principal component and fuzzy c-means cluster analyses were applied for the determination of the best number of soil water monitoring zones based on two indexes. Four zones for both soil layers were determined, and they showed significant difference for both soil granulometric fractions as for AW and RAW. Zones with the highest values of clay fraction and smallest values for silt fraction gave the lowest values of AW and RAW. The use of soil texture data allows the design of soil water monitoring units with high representativeness of the available soil water content.

A computação visual é uma área do conhecimento que estuda o desenvolvimento de sistemas artificiais capazes de detectar e desenvolver a percepção do meio ambiente através de informações de imagem ou dados multidimensionais. A percepção visual e a manipulação são combinadas em sistemas robóticos através de duas etapas "olhar"e depois "movimentar-se", gerando um laço de controle de feedback visual. Neste contexto, existe um interesse crescimente no uso dessas técnicas em veículos aéreos não tripulados (VANTs), também conhecidos como drones. Essas técnicas são aplicadas para posicionar o drone em modo de vôo autônomo, ou para realizar a detecção de regiões para vigilância aérea ou pontos de interesse. Os sistemas de computação visual geralmente tomam três passos em sua operação, que são: aquisição de dados em forma numérica, processamento de dados e análise de dados. A etapa de aquisição de dados é geralmente realizada por câmeras e sensores de proximidade. Após a aquisição de dados, o computador embarcado realiza o processamento de dados executando algoritmos com técnicas de medição (variáveis, índice e coeficientes), detecção (padrões, objetos ou áreas) ou monitoramento (pessoas, veículos ou animais). Os dados processados são analisados e convertidos em comandos de decisão para o controle para o sistema robótico autônomo Visando realizar a integração dos sistemas de computação visual com as diferentes plataformas de VANTs, este trabalho propõe o desenvolvimento de um framework para controle de missão e guiamento de VANTs baseado em visão computacional. O framework é responsável por gerenciar, codificar, decodificar e interpretar comandos trocados entre as controladoras de voo e os algoritmos de computação visual. Como estudo de caso, foram desenvolvidos dois algoritmos destinados à aplicação em agricultura de precisão. O primeiro algoritmo realiza o cálculo de um coeficiente de reflectância visando a aplicação auto-regulada e eficiente de agroquímicos, e o segundo realiza a identificação das linhas de plantas para realizar o guiamento dos VANTs sobre a plantação. O desempenho do framework e dos algoritmos propostos foi avaliado e comparado com o estado da arte, obtendo resultados satisfatórios na implementação no hardware embarcado. / Cumputer Vision is an area of knowledge that studies the development of artificial systems capable of detecting and developing the perception of the environment through image information or multidimensional data. Nowadays, vision systems are widely integrated into robotic systems. Visual perception and manipulation are combined in two steps "look" and then "move", generating a visual feedback control loop. In this context, there is a growing interest in using computer vision techniques in unmanned aerial vehicles (UAVs), also known as drones. These techniques are applied to position the drone in autonomous flight mode, or to perform the detection of regions for aerial surveillance or points of interest. Computer vision systems generally take three steps to the operation, which are: data acquisition in numerical form, data processing and data analysis. The data acquisition step is usually performed by cameras or proximity sensors. After data acquisition, the embedded computer performs data processing by performing algorithms with measurement techniques (variables, index and coefficients), detection (patterns, objects or area) or monitoring (people, vehicles or animals). The resulting processed data is analyzed and then converted into decision commands that serve as control inputs for the autonomous robotic system In order to integrate the visual computing systems with the different UAVs platforms, this work proposes the development of a framework for mission control and guidance of UAVs based on computer vision. The framework is responsible for managing, encoding, decoding, and interpreting commands exchanged between flight controllers and visual computing algorithms. As a case study, two algorithms were developed to provide autonomy to UAVs intended for application in precision agriculture. The first algorithm performs the calculation of a reflectance coefficient used to perform the punctual, self-regulated and efficient application of agrochemicals. The second algorithm performs the identification of crop lines to perform the guidance of the UAVs on the plantation. The performance of the proposed framework and proposed algorithms was evaluated and compared with the state of the art, obtaining satisfactory results in the implementation of embedded hardware.

Nos últimos anos, tem havido um crescente interesse na detecção precoce das doenças que afetam as culturas agrícolas a fim de evitar grandes perdas econômicas devido à contaminação de novas plantas. As principais doenças cítricas, cancro cítrico e greening, são uma séria ameaça à produção de citros em todo o mundo, incluindo regiões do Brasil e dos Estados Unidos. A disseminação rápida das doenças leva à redução do número de pomares cultivados, resultando em danos econômicos aos produtores e às indústrias relacionadas. O desenvolvimento de métodos para o diagnóstico precoce pode resultar em uma importante ferramenta para o controle e gestão dos citros. Algumas deficiências nutricionais como a de ferro e zinco apresentam sintomas visuais semelhantes com o greening, enquanto que o cancro cítrico pode ser confundido com a verrugose ou leprose dos citros, podendo levar ao diagnóstico incorreto. Atualmente, somente testes bioquímicos são capazes de detectar especificamente o cancro cítrico e o greening, e consequentemente diferenciá-los das demais doenças e deficiências de nutrientes. No presente trabalho, a técnica de espectroscopia por imagens de fluorescência em conjunto com os métodos de aprendizado e classificação, SVM (do inglês, Support Vector Machine) e ANN (do inglês, Artificial Neural Network), foram utilizadas a fim de identificar e discriminar as principais doenças que afetam a citricultura nos estados de São Paulo/Brasil e da Flórida/EUA. As amostras em estudo são cancro cítrico, verrugose, greening e deficiência de zinco. O objetivo principal é discriminar as doenças com sintomas visuais semelhantes, no caso, cancro cítrico de verrugose e greening de deficiência de zinco para as amostras do Brasil, e greening de deficiência de zinco para as amostras dos Estados Unidos. Os resultados mostram que é possível utilizar a técnica de espectroscopia por imagens de fluorescência em conjunto com os métodos de classificação na discriminação das doenças que apresentam sintomas visuais semelhantes. Ambos os classificadores apresentaram uma elevada precisão na classificação tanto das amostras do Brasil como dos Estados Unidos, destacando assim eficácia da técnica sob condições diferentes. / In recent years, there has been an increasing interest in early detection of diseases that affect agricultural crops to avoid great economic losses due to contamination of new plants. The main citrus diseases, citrus canker and HLB, are a serious threat to citrus production worldwide, including regions in Brazil and the United States. The rapid spread of the diseases leads to the reduction of cultivated orchards resulting in economic losses to producers and industries. The development of methods for early diagnosis can result in an important tool for the control and management of citrus. Some nutritional deficiencies such as iron and zinc have similar visual symptoms to HLB, while the citrus canker can be confused with citrus scab and citrus leprosies, which may lead to incorrect diagnosis. Currently, only biochemical tests are able to detect, specifically, citrus canker and HLB, and thus distinguish them from other diseases and nutrient deficiencies. In this work, the fluorescence imaging spectroscopy technique with the learning and classification methods, SVM (Support Vector Machine) and ANN (Artificial Neural Network), were used to identify and discriminate the main diseases that affect citrus production in the states of São Paulo/Brazil and Florida/USA. The samples studied are citrus canker, citrus scab, HLB and zinc deficiency. The objective is to discriminate the diseases with similar visual symptoms, such as citrus canker from citrus scab and HLB from zinc deficiency for samples from Brazil and HLB from zinc deficiency for samples from the United States. The results show that it is possible to use the fluorescence imaging spectroscopy technique together with the classification methods for the discrimination of the diseases that have similar visual symptoms. Both classifiers showed high accuracy in the classification of the samples from Brazil and the United States, highlighting the efficiency of the technique under different conditions.

Imagens aéreas de campos cultivados tem sido uma importante ferramenta na agricultura de precisão desde o início do século XX. A partir delas, tem sido possível identificar macro padrões de crescimento na lavoura, gerando informações importantes para o gerenciamento da produção. As informações de intensidade em diferentes bandas do espectro eletromagnético podem indicar a presença ou ausência de nutrientes na região de interesse. Diferentes relações entre estas bandas podem gerar informações ainda mais detalhadas. O conhecimento dos indicadores destes nutrientes no solo e na planta durante o crescimento é uma enorme vantagem para o agricultor que pretende otimizar sua cultura. Os desafios na implementação desta tecnologia vão desde a obtenção de tais imagens,a partir de plataformas orbitais até a análise relacionando estas informações aos parâmetros agrícolas de interesse. Este trabalho propõe-se a obter imagens geradas por satélites e,em seguida, estimar parâmetros agrícolas no solo, tais como a concentração de Potássio,Fósforo,Boro,Manganês,entre outros, mapeando as variações destes parâmetros por sobre a área estudada, e compreendendo os impactos da resolução e momento de captação das imagens. Os resultados mostram que uma relação contínua e direta entre os níveis de nutrientes e a refletância e índices de vegetação não alcançariam a confiabilidade desejada. Porém com a aplicação de uma grade de níveis de concentração,o Fertigrama sugerido pelo laboratório responsável pelas análises químicas das amostras de solo, o mapa de variabilidade dos nutrientes se torna uma ferramenta importante para o pequeno produtor, descrevendo quais áreas merecem mais atenção em relação à distribuição por sobre a área de plantio de um determinado nutriente. / Aerial imagery from crop fields have been an important tool inprecision agriculture since the dawn of the 20th century. It has allowed identifying patterns in crop yields, generating usefull information to the production management. Reflectance intensity data in dfferent ranges from the electromagnetic spectrum may indicate the presence or the absence of nutrients in the soil of an area. Different relations between these light bands may generate even more detailed information.The knowledge of these nutrients content in the soil or in the crop during its growth its a valuable asset to the farmer that seeks to optimize its yield. The challenges of implementing this technology ranges from the selection of the imagery,using orbital platforms to the extraction of the reflectance information from it and the analysis of its relationship with the parameters of interest. In this work, satelite imagery, is used to estimate some parameters, namely, the content of Potassium, Phosphorus, Boron, Manganese, among others, inthesoil, creating variability maps over the studied area, and understanding the impacts of the image resolution and sample time frame.The results show that a direct and continuous correlation between the nutrient content levels and the reflectance and vegetation indexes do not reach the desirable levels. However, with the aplication of nutrient content frame, the Fertigram suggested by the very laboratory who analyzed the soil samples, the variability maps become important tools for the small producer who seeks information about deficiency spots up on the crop area.

A agricultura de precisão (AP) é um das grandes responsáveis pela inserção de tecnologias cada vez mais avançadas dentro dos sistemas de produção agrícola. Um equipamento que já faz parte da AP é o computador de mão (Personal Digital Assistant, PDA). Porém com a evolução crescente dos dispositivos móveis tais como smartphones e tablets, os PDAs têm se tornado uma alternativa mais obsoleta do ponto de vista tecnológico. São várias as características que tornam smartphones e tablets dispositivos móveis mais atraentes tecnologicamente. A comunicação direta destes com sistemas de posicionamento via satélite foi o primeiro passo para torna-los válidos para o uso em AP. Além disso, dentre as tecnologias de computação, a computação móvel é a que tem mais aceitação pelos usuários do meio agrícola devido à gradativa inserção mercadológica que os telefones celulares exerceram durante os anos passados em todo o mundo. Com a ideia de criar uma nova ferramenta para a AP baseando-se no reconhecimento de voz para substituir e/ou minimizar o uso das telas sensíveis ao toque e planilhas no campo foi escolhido o sistema operacional Android para o desenvolvimento desse aplicativo. O projeto se baseou inicialmente em revisão bibliográfica de estudos de aplicativos móveis desenvolvidos para a AP e por acompanhamento em campo de procedimentos de coleta de dados. O aplicativo resultante desse desenvolvimento se baseou em três partes: configurações, coleta de dados por voz e mapas. Na parte de configurações é permitido ao usuário configurar opções como: variáveis de coleta, uso do GPS (Global Positioning System), uso do reconhecimento de voz, pasta de armazenamento e informações cadastrais. Na coleta de dados por voz o usuário tem um formulário com as variáveis configuradas, que é preenchido por reconhecimento de voz, automaticamente. Os mapas utilizados para auxiliar o usuário a se orientar pelo campo são criados a partir do sistema Google Maps®. É possível também habilitar um assistente de voz que fala ao usuário, por sintetização de voz, o nome da variável que está coletando e confirma para ele o valor que foi reconhecido a partir de sua voz. Um arquivo \'txt\' é criado a partir das informações do formulário contendo também as coordenadas geográficas de cada ponto de coleta, obtidas pelo sistema integrado de GPS do dispositivo, e esse arquivo pode ser utilizado para a entrada de dados em sistemas de informação geográfica (SIG) para a criação de mapas posteriormente. / Precision agriculture (PA) is one of the major responsible for the insertion of increasingly advanced technologies within agricultural production systems. Equipment that is already part of precision agriculture is the handheld computer (PDA). But with the growing trend of mobile devices such as smartphones and tablets, PDAs have become a more obsolete option in the technological context. There are several characteristics that make these devices technologically more attractive. Direct communication of such devices with satellite positioning systems was the first step to make them applicable for use in PA. Moreover, among the computing technologies, mobile computing has more acceptance by users of agricultural marketing due to the gradual insertion that mobile phones have had over the past years worldwide. With the idea of creating a new tool for PA based on the speech recognition to replace and/or minimize the use of touchscreen and worksheets in the field, Android was chosen as the operating system for the development of this application. The design was based initially on studies of mobile applications developed for PA through published articles or through monitoring procedures in field data collection. The application resulting from this development is based on three parts: settings, speech data collection and maps. Part of settings allows the user to set some options for operation of the application as: variables to collect, use of GPS, use of speech recognition, file storage folder to \'txt\' file and registration information, etc. In the data collection the user configures the variables he wants to collect and the application creates a form that is filled through speech recognition automatically. The map is used to help the user navigate the route through the use of Google Maps® base. It is possible to enable a voice assistant that tells him, by voice synthesizer, the name of the variable he is collecting and confirms to him the value that has been recognized by his voice. A \'txt\' file is created containing data along with geographic coordinates obtained from the onboard GPS of the device and it can be used for creating maps in geographic information systems (GIS).

Sensors based on LiDAR (Light Detection and Ranging) technology have the potential to provide accurate 3D models of the trees retrieving information such as canopy volume and height. This information can be used for diagnostics and prescriptions of fertilizers and plant protection products on a site-specific basis. This research aimed to investigate the use of LiDAR sensors in orange crops. Orange is one of the most important tree crop in Brazil. So far, research have developed and tested LiDAR based systems for several tree crops. However, usually individual trees or small field plots have been used. Therefore, several aspects related to data acquisition and processing must still be developed for large-scale application. The first study reported in this document (Chapter 3) aimed to develop and test a mobile terrestrial laser scanner (MTLS) and new data processing methods in order to obtain 3D models of large commercial orange groves and spatial information about canopy geometry. A 2D laser sensor and a RTK-GNSS receiver (Real Time Kinematics - Global Navigation Satellite System) were mounted on a vehicle. The data processing was based on generating a georeferenced point cloud, followed by the filtering, classification and surface reconstruction steps. A 25 ha commercial orange grove was used for field validation. The developed data acquisition and processing system was able to produce a reliable point cloud of the grove, providing high resolution canopy volume and height information. The choice of the type of point cloud classification (by individual trees or by transversal sections of the row) and the surface reconstruction algorithm is discussed in this study. The second study (Chapter 4) aimed to characterize the spatial variability of canopy geometry in commercial orange groves. Understanding such variability allows sensor-based variable rate application of inputs (i.e, applying proportional rates of inputs based on the variability of canopy size) to be considered as a suitable strategy to optimize the use of fertilizers and plant protection products. Five commercial orange groves were scanned with the developed MTLS system. According to the variability of canopy volume found in those groves, the input savings as a result of implementing sensor-based variable rate technologies were estimated in about 40%. The second goal of this study was to understand the relationship between canopy geometry and several other relevant attributes of the groves. The canopy volume and height maps of three groves were analyzed against historical yield maps, elevation, soil electrical conductivity, organic matter and clay content maps. The correlations found between canopy geometry and yield or soil maps varied from poor to strong correlations, depending on the grove. When classifying the groves into three classes according to canopy size, the yield performance and soil features inside each class was found to be significantly different, indicating that canopy geometry is a suitable variable to guide management zones delineation in one grove. Overall results from this research show the potential of MTLS systems and subsequent data analysis in orange crops indicating how canopy geometry information can be used in site-specific management practices. / Sensores baseados em tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging) têm o potencial de fornecer modelos tridimensionais de árvores, provendo informações como o volume e altura de copa. Essas informações podem ser utilizadas em diagnósticos e recomendações localizadas de fertilizantes e defensivos agrícolas. Este estudo teve como objetivo investigar o uso de sensores LiDAR na cultura da laranja, uma das principais culturas de porte arbóreo no Brasil. Diversas pesquisas têm desenvolvido sistemas LiDAR para culturas arbóreas. Porém, normalmente tais sistemas são empregados em plantas individuais ou em pequenas áreas. Dessa forma, diversos aspectos da aquisição e processamento de dados ainda devem ser desenvolvidos para viabilizar a aplicação em larga escala. O primeiro estudo deste documento (Capítulo 3) focou no desenvolvimento de um sistema LiDAR (Mobile Terrestrial Laser Scanner - MTLS) e nova metodologia de processamento de dados para obtenção de informações acerca da geometria das copas em pomares comerciais de laranja. Um sensor a laser e um receptor RTK-GNSS (Real Time Kinematics - Global Navigation Satellite System) foram instalados em um veículo para leituras em campo. O processamento de dados foi baseado na geração de uma nuvem de pontos, seguida dos passos de filtragem, classificação e reconstrução da superfície das copas. Um pomar comercial de laranja de 25 ha foi utilizado para a validação. O sistema de aquisição e processamento de dados foi capaz de produzir uma nuvem de pontos representativa do pomar, fornecendo informação sobre geometria das plantas em alta resolução. A escolha sobre o tipo de classificação da nuvem de pontos (em plantas individuais ou em seções transversais das fileiras) e sobre o algoritmo de reconstrução de superfície, foi discutida nesse estudo. O segundo estudo (Capítulo 4) buscou caracterizar a variabilidade espacial da geometria de copa em pomares comerciais. Entender tal variabilidade permite avaliar se a aplicação em taxas variáveis de insumos baseada em sensores LiDAR (aplicar quantias de insumos proporcionais ao tamanho das copas) é uma estratégia adequada para otimizar o uso de insumos. Cinco pomares comerciais foram avaliados com o sistema MTLS. De acordo com a variabilidade encontrada, a economia de insumos pelo uso da taxa variável foi estimada em aproximadamente 40%. O segundo objetivo desse estudo foi avaliar a relação entre a geometria de copa e diversos outros parâmetros dos pomares. Os mapas de volume e altura de copa foram comparados aos mapas de produtividade, elevação, condutividade elétrica do solo, matéria orgânica e textura do solo. As correlações entre geometria de copa e produtividade ou fatores de solo variaram de fraca até forte, dependendo do pomar. Quando os pomares foram divididos entre três classes com diferentes tamanhos de copas, o desempenho em produtividade e as características do solo foram distintas entre as três zonas, indicando que parâmetros de geometria de copa são variáveis úteis para a delimitação de unidades de gestão diferenciada em um pomar. Os resultados gerais desta pesquisa mostraram o potencial de sistemas MTLS para pomares de laranja, indicando como a geometria de copa pode ser utilizada na gestão localizada de pomares de laranja.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:37:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Maria de Fatima Idalina Qualhano Trigo.pdf: 2562187 bytes, checksum: 42bbd078743fd9e9c5e350a21aed008e (MD5) Previous issue date: 2010-08-24 / A cafeicultura é uma importante atividade econômica social para pequenos e médios agricultores gerando riquezas e divisas no país, sendo assim o Brasil se destaca como maior produtor e consumidor de café do mundo. No entanto um dos fatores capaz de prejudicar o potencial desta espécie é a má qualidade das sementes. Uma das ferramentas que está sendo proposta para utilização na agricultura é a análise Geoestatística, para verificar a existência e quantificar o grau de dependência espacial das variáveis estudadas. O objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial de características que auxiliam na caracterização da qualidade fisiológica e sanitária de sementes de Coffea arabica L., cv Catuaí Vermelho 44 e Catucaí Amarelo 20/15 479, como também para definir a região para amostragem das lavouras em estudo. As sementes foram provenientes de duas lavouras cafeeiras com cinco anos de idade, da safra 2007/2008, coletadas em diferentes pontos georreferenciados. As sementes de Catucaí Amarelo 20/15 479 foram coletadas em uma lavoura em uma área de 1,2 ha e as sementes de Catuaí Vermelho 44 foram coletadas em uma lavoura de área 0,8 ha. Ambas com declividade de 64º e espaçamento de 2,5 x 0,6 m na Fazenda Jaguaraí, localizada no município de Reduto-MG, na região Zona da Mata mineira. As sementes foram coletadas em três plantas, com uma área de 6 m2, em 50 pontos por cultivar. Em laboratório utilizou-se o delineamento inteiramente casualizado (DIC), com quatro repetições de 25 sementes por ponto georreferenciado. Após a retirada dos pergaminhos, as sementes foram tratadas com Captan (Orthocide) a 0,1% por cinco minutos e submetidas às seguintes determinações: teor de água, germinação primeira contagem de germinação, comprimento de raiz e comprimento parte aérea. Posteriormente, as sementes foram colocadas para desenvolverem no germinador na temperatura 20-30°C por 60 dias e, em seguida, foram encaminhadas para o laboratório para identificação de fungos. Nos resultados verificou-se dependência espacial das variáveis de qualidade fisiológica analisadas para ambos cultivares. Verificou-se dependência espacial para a variável indicativo de fungos com alcance variando de 14 a 19 m, sendo menor alcance para o Cultivar Catuaí e maior alcance para o Cultivar Catucaí / The coffee is an important social economic activity for small and medium farmers generating wealth and currency into the country, so Brazil stands out as the largest producer and consumer of coffee in the world. However one of the factors capable of undermining the potential of this variety is the poor quality of seeds. One of the tools being proposed for use in agriculture is the Geostatistics analyze to verify the existence and quantify the degree of spatial dependency of the variables. The aim of this study was to evaluate the spatial variability of characteristics that help to characterize the physiological and sanitary quality of seeds of Coffea arabica L. cv Catuaí Red 44 and Yellow Catucaí 20/15 - 479, but also to set the region to sample of the crops under study. The seeds came from two coffee plantations with five years of age, the 2007/2008 harvest, collected at different point s georreferenced. The seeds of Yellow Catucaí 20/15 - 479 were collected in a plantation in an area of 1.2 ha and seed Catuaí 44 were collected in a 0.8 ha crop area. Both with slopes of 64 and a spacing of 2.5 x 0.6 m in Jaguaraí Farm, located in the Reduto-MG, at Zona da Mata region of Minas Gerais. Seeds were collected at three plants, with an area of 6 m2, at 50 points per cultivar. In the laboratory It was used a randomized design with four replicates of 25 seeds per georreference. After removal of the scrolls, the seeds were treated with Captan (Orthocide) to 0.1% for five minutes and submitted to the following determinations in the laboratory for germination, water content, first count, length root, shoot length, fresh and dry root and shoot of seedlings. Then the seeds were placed to develop the germ in the temperature 20-30°C for 60 days and then were sent to the laboratory for identification of fungi. In the results there was spatial dependence of physiological variables examined for both quality cultivars. There was spatial dependence on the variable indicative of fungi with scope ranging from 14 to 19 m, and less scope for Catuaí and greater range for the Growing Catucaí

Orientador: Elnatan Chagas Ferreira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T03:41:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Duarte_LuisFernandoCaparroz_M.pdf: 22217268 bytes, checksum: 70f7c5dbf0e7a70f46654592aa364159 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: A preocupação com o futuro dos recursos hídricos e o valor agregado dos produtos da agricultura de precisão leva os produtores agrícolas a procurarem formas mais inteligentes e precisas do manejo da água. Neste trabalho apresenta-se uma proposta de um sistema automatizado georreferenciado de irrigação localizada baseado em leitura de sensor de umidade do solo, que visa baixo custo e é independente de uma rede de comunicações atuante em tempo integral ou de uma central de processamento. Neste trabalho foi desenvolvido um Módulo de Irrigação Localizada Inteligente, que atua de acordo com o processamento das informações obtidas pelo sensor de umidade do solo. Também foram desenvolvidos um Módulo Programador responsável pela entrada dos dados e programação dos módulos de irrigação e um Módulo Acionador para Bombas d'Água, que liga e desliga a bomba d'água de acordo com a programação dos módulos de irrigação. Os módulos, que atuam de forma independente, são programados por comunicação sem fio, baseada no SimpliciTI, um protocolo de comunicação sem fio de código aberto da Texas Instruments. / Abstract: Concerns about the future of the water resources and the value of precision agriculture products takes the farmers to look for more intelligent and precise ways to manage the water. This work presents a proposal of an automated georeferenced localized irrigation system aided by soil moisture sensor, that aims for low cost and is independent of a sensor network or a processing central. In this work it was developed an Intelligent Localized Irrigation Module, that actuates according to the informations acquired by the soil moisture sensor. It was also developed a Programming Module, responsible for the data entry and the irrigation modules programming and a Water Bomb Actuator Module, that turns on and off the water bomb according to the irrigation modules program. The independent working modules are programmed wirelessly, based on SimpliciTI, an open source wireless protocol from Texas Instruments. / Mestrado / Eletrônica, Microeletrônica e Optoeletrônica / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Nelson Luis Cappelli / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-08T08:17:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Russo_Edison_M.pdf: 3049546 bytes, checksum: db5a147e4c50fbd23b80474bbc4e36c9 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: A agricultura moderna busca novas tecnologias para a aplicação de insumos com maior precisão e com a finalidade de; aumentar a produtividade, minimizar os impactos ambientais, reduzir custos de produção, melhorar a qualidade dos produtos, etc. Neste sentido, tem sido necessário o desenvolvimento de máquinas mais adequadas, com capacidade de operação e precisão elevadas. A tendência atual no desenvolvimento de tais máquinas aponta no sentido da automação e na introdução de sistemas eletrônicos embarcados. O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de um Módulo de Interface (MDI) para ser utilizado em um Sistema de Formulação e Aplicação Localizada de Nutrientes Líquidos a Taxas Variáveis, proposto pelo Laboratório de Instrumentação e Controle - LIC da Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade Estadual de Campinas. A função do MDI é receber as informações provenientes do módulo de controle do sistema de aplicação, efetuar as leituras dos sensores de campo, processar os dados e comandar os periféricos envolvidos na aplicação, tais como; bombas, eletro-válvulas e válvulas proporcionais para controle de fluxo. O MDI pode acionar até três grupos de válvulas, sendo que cada grupo pode operar com até quinze válvulas proporcionais para o controle de fluxo de nutrientes. Para garantir a precisão da aplicação foram utilizadas válvulas proporcionais, desenvolvidas pelo LIC, acionada por servo-motores comandados por sinais modulados por largura de pulso (Pulse Width Modulation -PWM) e com características de ciclo ativo inferiores a dez por cento do pulso, o que demanda alta velocidade de processamento. Devido às limitações de velocidade de processamento dos micro-controladores e do custo do equipamento, desenvolveu-se hardware e software visando a otimização das funções executadas pelo MDI de modo a possibilitar a operação com apenas um micro-controlador. Os resultados das avaliações realizadas demonstraram que o MDI apresentou desempenho até mesmo superior aos requeridos pelo sistema de aplicação localizada de insumos líquidos / Abstract: Modern agriculture searches for new technologies for the application of nutrients with greater precision in order to increase productivity, minimize the impact in the environment, reduce production costs, improve the quality of the products etc. In order to achieve that, it has been necessary to develop more adequate machines, with higher operation capacity and precision. Nowadays, the development of such machines tends towards automation and the introduction of embed electronic systems. The aim of this work was the development of an Interface Module (MDI) to be used in a system for application of liquid products, proposed by the Control and Instrumentation Laboratory (LIC) from the Faculty of Agricultural Engineering at Unicamp. The function of the MDI is to receive the information proceeding from the Control Module, carry out the readings of the field sensors, process all this data and command the peripherals involved in the application, like: pumps, electro-valves for flux of nutrients control. The MDI can operate up to three groups of valves, which means that each group cam operate up to fifteen proportional valves, to control the flux of the nutrients. In order to assure the precision of the application, proportional valves, which have been developed by the LIC, activated by servo-motors and controlled by modulated signals through pulse width (PWM), have been used with characteristics of active cycles inferior to ten per cent of the pulse, what demands high speed of processing. Due to the limitations of the speeding process of micro-controllers and the cost of equipment, hardware and software have been developed, aiming to optimize the functions performed by the MDI to enable the operation with only one micro-controller. The results of the valuation have shown that the MDI has surpassed the performance required by the application system of liquid nutrients / Mestrado / Maquinas Agricolas / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Jose Antonio Siqueira Dias / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T13:05:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Roque_Wellington_M.pdf: 6339203 bytes, checksum: 18872eccdf7c33ab07b778e59d8d3d08 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: A utilização de sensores é indispensável para a coleta de dados na Agricultura de Precisão, pois possibilita um estudo mais aprofundado e preciso do solo. A proposta deste trabalho é o desenvolvimento de um multi-sensor (MS) para realizar a medida do valor da condutividade elétrica do solo usando um dispositivo composto por quatro hastes paralelas tipo ¿Wenner array¿, e aproveitando a sua geometria de fabricação, realizar a medida da umidade volumétrica do solo por intermédio de um método indireto, que usa a variação da condutividade térmica do solo em função da quantidade de água nele presente. Foi também desenvolvido um sistema de medida e aquisição de dados que permite a caracterização e a calibração de sensores de umidade através de um programa em LabView e uma placa de aquisição de dados, desenvolvida a partir de uma célula de carga. Os resultados obtidos mostram que o medidor de quatro pontas tipo ¿Wenner array¿ é uma ferramenta útil e precisa para medida da condutividade elétrica do solo e a técnica de medir as variações da temperatura no solo causadas por pulsos de calor fornece dados úteis para estimar, com precisão necessária para usos agrícolas, a umidade do solo. Palavras-chave: Sensores, agricultura de precisão, condutividade elétrica do solo, condutividade térmica do solo, umidade do solo / Abstract: The implementation of precision agriculture techniques requires the use of sensors which can measure the characteristics of the soil. In this work it was designed and fabricated a multi-sensor probe, capable of measuring the electrical conductivity, the volumetric humidity, and the temperature of the soil, using a four probes device. The electrical conductivity of the soil is measured using the conventionalWenner array method, where a self-calibration circuit was designed to avoid the usually necessary initial calibration of the Wenner array. The volumetric humidity is obtained by an indirect measurement, where the thermal conductivity of the soil is evaluated by applying heat pulses in one probe of the sensor, and measuring the resulting temperature increase in an adjacent probe. It was also developed an automatic measurement and data acquisition system that allows the characterization and calibration of the sensors. The obtained results show that the Wenner array is an useful tool for measuring the electric conductivity of the soil, and that the evaluation of the thermal conductivity of the soil using heat pulses and measuring the variation of temperature can accurately determine the humidity of the soil. Keywords: Sensors, precision agriculture, electrical conductivity, thermal conductivity, soil moisture / Mestrado / Eletrônica, Microeletrônica e Optoeletrônica / Mestre em Engenharia Elétrica