Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-18T14:32:46Z No. of bitstreams: 1 Alan_Gavioli2017.pdf: 4935513 bytes, checksum: 58816f2871fee27474b2fd5e511826af (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-18T14:32:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alan_Gavioli2017.pdf: 4935513 bytes, checksum: 58816f2871fee27474b2fd5e511826af (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / Two basic activities for the definition of quality management zones (MZs) are the variable selection task and the cluster analysis task. There are several methods proposed to execute them, but due to their complexity, they need to be made available by computer systems. In this study, 5 methods based on spatial correlation analysis, principal component analysis (PCA) and multivariate spatial analysis based on Moran’s index and PCA (MULTISPATI-PCA) were evaluated. A new variable selection algorithm, named MPCA-SC, based on the combined use of spatial correlation analysis and MULTISPATI-PCA, was proposed. The potential use of 20 clustering algorithms for the generation of MZs was evaluated: average linkage, bagged clustering, centroid linkage, clustering large applications, complete linkage, divisive analysis, fuzzy analysis clustering (fanny), fuzzy c-means, fuzzy c-shells, hard competitive learning, hybrid hierarchical clustering, k-means, McQuitty’s method (mcquitty), median linkage, neural gas, partitioning around medoids, single linkage, spherical k-means, unsupervised fuzzy competitive learning, and Ward’s method. Two computational modules developed to provide the variable selection and data clustering methods for definition of MZs were also presented. The evaluations were conducted with data obtained between 2010 and 2015 in three commercial agricultural areas, cultivated with soybean and corn, in the state of Paraná, Brazil. The experiments performed to evaluate the 5 variable selection algorithms showed that the new method MPCA-SC can improve the quality of MZs in several aspects, even obtaining satisfactory results with the other 4 algorithms. The evaluation experiments of the 20 clustering methods showed that 17 of them were suitable for the delineation of MZs, especially fanny and mcquitty. Finally, it was concluded that the two computational modules developed made it possible to obtain quality MZs. Furthermore, these modules constitute a more complete computer system than other free-to-use software such as FuzME, MZA, and SDUM, in terms of the diversity of variable selection and data clustering algorithms. / A seleção de variáveis e a análise de agrupamento de dados são atividades fundamentais para a definição de zonas de manejo (ZMs) de qualidade. Para executar essas duas atividades, existem diversos métodos propostos, que devido à sua complexidade precisam ser executados por meio da utilização de sistemas computacionais. Neste trabalho, avaliaramse 5 métodos de seleção de variáveis baseados em análise de correlação espacial, análise de componentes principais (ACP) e análise espacial multivariada baseada no índice de Moran e em ACP (MULTISPATI-PCA). Propôs-se um novo algoritmo de seleção de variáveis, denominado MPCA-SC, desenvolvido a partir da aplicação conjunta da análise de correlação espacial e de MULTISPATI-PCA. Avaliou-se a viabilidade de aplicação de 20 algoritmos de agrupamento de dados para a geração de ZMs: average linkage, bagged clustering, centroid linkage, clustering large applications, complete linkage, divisive analysis, fuzzy analysis clustering (fanny), fuzzy c-means, fuzzy c-shells, hard competitive learning, hybrid hierarchical clustering, k-means, median linkage, método de McQuitty (mcquitty), método de Ward, neural gas, partitioning around medoids, single linkage, spherical k-means e unsupervised fuzzy competitive learning. Apresentaram-se ainda dois módulos computacionais desenvolvidos para disponibilizar os métodos de seleção de variáveis e de agrupamento de dados para a definição de ZMs. As avaliações foram realizadas com dados obtidos entre os anos de 2010 e 2015 de três áreas agrícolas comerciais, localizadas no estado do Paraná, nas quais cultivaram-se milho e soja. Os experimentos efetuados para avaliar os 5 algoritmos de seleção de variáveis mostraram que o novo método MPCA-SC pode melhorar a qualidade de ZMs em diversos aspectos, mesmo obtendo-se resultados satisfatórios com os outros 4 algoritmos. Os experimentos de avaliação dos 20 métodos de agrupamento citados mostraram que 17 deles foram adequados para o delineamento de ZMs, com destaque para fanny e mcquitty. Por fim, concluiu-se que os dois módulos computacionais desenvolvidos possibilitaram a obtenção de ZMs de qualidade. Além disso, esses módulos constituem uma ferramenta computacional mais abrangente que outros softwares de uso gratuito, como FuzME, MZA e SDUM, em relação à diversidade de algoritmos disponibilizados para selecionar variáveis e agrupar dados.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-21T18:50:58Z No. of bitstreams: 1 Marcus_Machado2017.pdf: 1121735 bytes, checksum: 9ea84f769f344f4ca6f35da15bcea609 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-21T18:50:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcus_Machado2017.pdf: 1121735 bytes, checksum: 9ea84f769f344f4ca6f35da15bcea609 (MD5) Previous issue date: 2017-02-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Precision agriculture is essential for farmers who want to increase their productivity and reduce costs with agricultural inputs. One way of using precision agriculture is to divide the area used for cultivation into individualized plots with similar productive potentials within the plot and different among plots; these fractions of the total area are called Management Units (MUs). In this context, the objective of the study was to verify the effectiveness of the division of the area in MUs and to define the plant density for the soybean crop that provides greater productive efficiency in each MU in an experimental area with 15.5 ha, located in Céu Azul City, Paraná State, in Brazil. In the experiment, the formation of the MUs occurred following the steps: collection of soil samples to characterize the chemical and physical attributes; selection of attributes with higher correlation with productivity; interpolation and generation of thematic maps with the values of the attributes selected in the sample points; grouping of data and definition of MUs, considering that the entire computational process was performed with the help of the Software for the Definition of Management Units (SDUM). For the formation of MUs, it was used the attributes of altitude and soil penetration resistance 0-0.1m, attributes that have a greater spatial correlation with productivity in the field. The area was divided into 2 MUs, 4 contour lines (CLs) and 16 plots. In the field, 2 plant densities were applied, 214,000 and 257,000 plants ha-1, and each density was applied in 8 different plots, using line spacing of 0.70 m. In order to characterize and quantify differences in MUs and CLs and the efficiency of plant densities in the MUs, the productivity was measured at 37 points in each plot. Regarding productivity, it was found that there was a significant difference at the level of 5% between MUs, being that the MU with greater productive potential, located in the highest part in the area, achieved higher productivity; the application of the two different plant densities in the MUs generated effect, being that the densities of 214,000 and 257,000 plants ha-1 reached, respectively, higher productivity in MU2 and MU1; also, there was a difference in productivity between CLs. / A agricultura de precisão é essencial para produtores que desejam aumentar sua produtividade e reduzir custos com insumos agrícolas. Uma forma de se utilizar a agricultura de precisão é dividindo-se a área utilizada para cultivo em parcelas individualizadas, com potenciais produtivos semelhantes dentro da parcela e diferentes entre parcelas; essas frações da área total são chamadas de Unidades de Manejo (UMs). Nesse contexto, o objetivo do trabalho foi constatar a efetividade da divisão da área em UMs e definir a densidade de plantas para o cultivo de soja que proporcione maior eficiência produtiva em cada UM em área experimental com 15,5 ha, localizada em Céu Azul/PR. No experimento, a formação das UMs ocorreu seguindo-se as etapas: coleta de amostras de solo para caracterizar os atributos químicos e físicos; seleção de atributos com maior correlação com a produtividade; interpolação e geração de mapas temáticos com os valores dos atributos selecionados nos pontos amostrados; agrupamento de dados e definição de UMs, sendo que todo o processo computacional foi realizado com o auxílio do Software para Definição de Unidades de Manejo (SDUM). Para formação das UMs utilizou-se dos atributos altitude e a resistência a penetração do solo 0-0,1 m, que possuem maior correlação espacial com a produtividade no local trabalhado. A área foi dividida em 2 UMs, 4 curvas de nível (CNs) e 16 parcelas. Aplicou-se no plantio 2 densidades de plantas, 214.000 e 257.000 plantas ha-1, sendo que cada densidade foi aplicada em 8 parcelas diferentes, utilizando o espaçamento entre linhas de 0,70 m. Para caracterizar e quantificar diferenças nas UMs e nas CNs e a eficiência das densidades de plantas nas UMs, a produtividade foi medida em 37 pontos em cada parcela. Constatou-se em relação à produtividade que houve diferença significativa ao nível de 5% entre UMs, sendo que a UM com maior potencial produtivo, localizada na parte mais elevada na área, alcançou maior produtividade. Houve efeito na aplicação das duas diferentes densidades de plantas nas UMs, sendo que as densidades de 214.000 e 257.000 plantas ha-1 alcançaram, respectivamente, produtividade superior na UM2 e na UM1; além disso, existiu diferença na produtividade entre as CNs.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-02-09T12:29:51Z No. of bitstreams: 2 Dyogo_Ribeiro2017.pdf: 1294201 bytes, checksum: 2406c2ef527fc306e8c428a6483553cb (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-09T12:29:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dyogo_Ribeiro2017.pdf: 1294201 bytes, checksum: 2406c2ef527fc306e8c428a6483553cb (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-09-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Geostatistical techniques have contributed on acquainting the studied area characteristics. They have made the decisions easier to be taken regarding the management of the agricultural yield system and contributed to sustainable development in precision agriculture. Anisotropy is a characteristic that has influenced the precision of thematic maps that represent spatial variability of the studied phenomenon. Thus, this trial aimed at using Moran directional index in anisotropy analysis in georeferenced variables. Moran directional index was calculated considering isotropic and anisotropic geostatistical models to highlight the directional difference in thematic maps when anisotropy is incorporated or not in the geostatistical model. Thus, simulated data were used considering an irregular sample configuration, with 100 points. Data were simulated with an anisotropic (geometric) spatial dependence structure following an exponential model, with an angle of greater spatial continuity equal to 90 ° (azimuth) and varying the anisotropy factor. Moran directional index was calculated for sampled values of simulated data, as a tool to assist in decision making regarding the existence of anisotropy. Then, this process was also used for soil chemical attributes, observed in an agricultural area with soybean cropping, referring to the agricultural year of 2014/2015. The directional spatial autocorrelation was effective in identifying geometric anisotropy for simulated data and soil chemical attributes. It also highlighted the directional difference among the thematic maps, when the existence of anisotropy is considered or not in the geostatistical model. / As técnicas de geoestatística contribuem para o entendimento das características da área em estudo, facilitam as tomadas de decisões em relação ao gerenciamento do sistema de produção agrícola e contribuem para o desenvolvimento sustentável em agricultura de precisão. A anisotropia é uma característica que influencia na precisão dos mapas temáticos que representam a variabilidade espacial do fenômeno estudado. Assim, esse trabalho tem por escopo utilizar o índice de Moran direcional na análise de anisotropia em variáveis georreferenciadas. O índice de Moran direcional foi calculado considerando modelos geoestatístico isotrópicos e anisotrópicos, com o intuito de evidenciar a diferença direcional que existe nos mapas temáticos quando se incorpora ou não a anisotropia no modelo geoestatístico. Para isso, foram utilizados dados simulados a partir de uma configuração amostral irregular, com cem pontos. Os dados foram simulados com uma estrutura de dependência espacial anisotrópica (geométrica) de acordo com um modelo exponencial, com ângulo de maior continuidade espacial igual a 90° (azimute) e variação do fator de anisotropia. O índice de Moran direcional foi calculado para os valores amostrais dos dados simulados, como ferramenta de auxílio na tomada de decisão quanto à existência de anisotropia. Posteriormente, esse processo também foi utilizado para os atributos químicos do solo observados em uma área agrícola com plantação de soja, referente ao ano agrícola de 2014/2015. A autocorrelação espacial direcional se apresentou eficaz para os dados simulados e os atributos químicos do solo, quanto à identificação da anisotropia geométrica e também para evidenciar a diferença direcional que existe nos mapas temáticos, quando se considera (ou não) a existência de anisotropia no modelo geoestatístico.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-09-06T14:42:33Z No. of bitstreams: 2 Leticia_Canton2018.pdf: 4218996 bytes, checksum: c5b6517613a487f781ed3cb408edc6ff (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-06T14:42:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Leticia_Canton2018.pdf: 4218996 bytes, checksum: c5b6517613a487f781ed3cb408edc6ff (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Trading competition has demanded to the Brazilian agribusiness greater production at lower costs. Thus, the Precision Agriculture (AP) comes to light as an alternative, which can identify the spatial variability of physical and chemical soil properties, in order to better know the agricultural area and, consequently, raise crop yield standard. Regardless of the PA’s use, knowing the spatial variability of a variable in the agricultural area requires adequate sampling planning that allows collecting as few sample points as possible, avoiding too many costs and maintaining quality in sampling. Regardless of the PA’s management, it is required to know the spatial variability of a variable in an agricultural area and this also asks for an adequate sample planning that makes possible the collection of the least number of sampling points, in order to avoid too much cost and to keep quality in sampling. So, this trial aimed at reducing the number of sample points collected by calculating the effective sample size (ESS). The univariate and multivariate ESS value was estimated for georeferenced variables with normal probability distribution using two methodologies: Griffith and Vallejos and Osorio. This study was carried out with simulated data, varying the values of the nugget effect as well as the range attributed to the variables, and with physical-chemical attributes of a soil. Therefore, variables do not always have normal probability distribution, mainly due to the presence of discrepant points. Thus, the value of univariate effective sample size for stationary and isotropic stochastic processes was estimated, considering that the covariance structure had a t-Student probability distribution. According to the multivariate results from variables with normal probability distribution, there was a decrease in the number of sample points from 48% to 93%. In both univariate and multivariate cases, the estimated ESS was lower by the Griffith method, indicating that this suggestion can make feasible a larger decrease in sample size. Univariate results derived from attributes with Student’s t-distribution showed a decrease from 40% to 95% in the number of sample points. Such variation in the sample size is justified by the different values of the spatial dependence parameters presented by the variables. It was also recorded that the radius of spatial dependence was the parameter with the greatest influence on the estimated value of uni and multivariate ESS, and the higher its value, because the smaller the effective sample size, the larger is the decrease in the sample size. / A concorrência de mercado impõe ao agronegócio brasileiro que se produza mais a custos cada vez menores. Para tal, uma das alternativas é a utilização da Agricultura de Precisão (AP), que possibilita identificar a variabilidade espacial das propriedades físico-químicas do solo, de modo a conhecer melhor a área agrícola e, consequentemente, elevar o nível de produtividade das culturas. Independente do emprego da AP, é necessário conhecer a variabilidade espacial de uma variável na área agrícola e tal demanda exige planejamento amostral adequado que viabilize coletar o mínimo possível de pontos amostrais para evitar custos demasiados e manter a qualidade na amostragem. Um dos objetivos desse trabalho é reduzir o número de pontos amostrais coletados a partir do cálculo do tamanho amostral efetivo (ESS). Foi estimado o valor do ESS univariado e multivariado para variáveis georreferenciadas com distribuição normal de probabilidade utilizando-se duas metodologias: a de Griffith e a de Vallejos e Osorio. O estudo foi realizado com dados simulados, variando os valores do efeito pepita e alcance atribuídos às variáveis, e com atributos físico-químicos do solo. Nem sempre as variáveis têm distribuição normal de probabilidade, devido principalmente à presença de pontos discrepantes. Desta forma, estimou-se o valor do tamanho amostral efetivo univariado para processos estocásticos estacionários e isotrópicos, considerando-se que a estrutura de covariância apresentava distribuição de probabilidade t-Student. Diante dos resultados multivariados provenientes de variáveis com distribuição de probabilidade normal, constatou-se uma redução no número de pontos amostrais que variou entre 48% e 93%. Tanto no caso uni quanto multivariado, o valor estimado do ESS foi menor pelo método de Griffith, indicando que essa proposta viabiliza maior redução no tamanho amostral. Os resultados univariados derivados dos atributos com distribuição t-Student mostraram redução entre 40% e 95% no número de pontos amostrais. Tal variação na redução do tamanho amostral é justificada pelos diferentes valores dos parâmetros de dependência espacial apresentados pelas variáveis. Verificou-se ainda que o raio de dependência espacial foi o parâmetro que exerceu maior influência no valor estimado do ESS uni e multivariado, sendo que quanto maior seu valor, menor o tamanho amostral efetivo e, consequentemente, maior a redução no tamanho amostral.

Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2017-08-03T18:16:36Z No. of bitstreams: 1 2017 - Jose Roberto Moreira Ribeiro Gon?alves.pdf: 2652122 bytes, checksum: a01db58ccd026d3e5dc25d586d1ee8ac (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-03T18:16:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017 - Jose Roberto Moreira Ribeiro Gon?alves.pdf: 2652122 bytes, checksum: a01db58ccd026d3e5dc25d586d1ee8ac (MD5) Previous issue date: 2017-02-17 / Precision agriculture has been an alternative to reduce costs in agriculture and environmental gain, and can also facilitate the localized and rational application of inputs, with positive economic, environmental and social results. Soil sampling techniques studies from the use of new sensors available in the market becomes fundamental importance. The objective of this work was to compare fertilizer recommendation maps based on three different soil sampling methods to evaluate the economic and environmental component. The experiment was carried out in three distinct areas in the cities of Guarapuava and Cantagalo, both in the state of Paran?, under no-tillage system, with crops rotation of soy, oat, corn, wheat and barley. The used sampling methods were: by altitude management zones, sample meshes and electrical conductivity oriented sampling (CEa). The soil samples for the method of altitude management zones were performed after the zones definition. Mesh sampling was performed at the density of one sample per ha. The guided sampling was carried out after the definition of management zones by electrical conductivity of the soil, through the use of soil approach sensor. From the results of the laboratory analysis, recommendation maps were made for limestone, phosphorus, potassium and nitrogen application to allow comparison between methods, volumes, environmental factors and costs. With the accomplishment of this study it was possible to evaluate the spatial variability of the soil attributes, comparing the fertilizer volumes recommended, estimating the global economic cost of using the technology by sensor, as well as all the used inputs, equipment and implements. From the environmental point of view, it was possible to quantitatively and spatially evaluate the behavior of the applications of each fertilizer by sampling method. Taking the Meshes Samples method as reference, it was presented as a better alternative compared to the other methods, however, the use of soil sensors have been presented as viable technologies that need further improvement in order to provide productivity, costs reduction and consequent economic and environmental gain. / A agricultura de precis?o tem sido uma alternativa para redu??o de custos na agricultura e ganho ambiental, podendo ainda facilitar a aplica??o localizada e racional dos insumos, com resultados econ?micos, ambientais e sociais positivos. O estudo das t?cnicas amostrais de solo a partir do uso de novos sensores dispon?veis no mercado torna-se de fundamental import?ncia. Objetivou-se no presente trabalho, comparar mapas de recomenda??o de fertilizantes baseados em tr?s diferentes m?todos de amostragem do solo para avalia??o do componente econ?mico e ambiental. O experimento foi realizado em tr?s ?reas distintas nos munic?pios de Guarapuava e Cantagalo, ambos no estado do Paran?, sob sistema de plantio direto, com rota??o das culturas de soja, aveia, milho, trigo e cevada. Os m?todos amostrais utilizados foram: por zonas de manejo por altitude, malhas amostrais e amostragem orientada por condutividade el?trica (CEa). As amostras de solo para o m?todo zonas de manejo por altitude foram realizadas ap?s a defini??o das zonas. A amostragem em malha foi realizada na densidade de uma amostra por ha. A amostragem orientada foi realizada ap?s a defini??o das zonas de manejo por condutividade el?trica do solo, por meio do uso de sensor de aproxima??o do solo. A partir dos resultados das an?lises laboratoriais, foram confeccionados mapas de recomenda??o para aplica??o de Calc?rio, F?sforo, Pot?ssio e Nitrog?nio de forma a permitir a compara??o entre os m?todos, volumes, fatores ambientais e custos. Com a realiza??o deste estudo foi poss?vel avaliar a variabilidade espacial dos atributos do solo, comparando os volumes dos fertilizantes recomendados, estimar o custo econ?mico global da utiliza??o da tecnologia via sensor, bem como de todos os insumos, equipamentos e implementos utilizados. Sob o ponto de vista ambiental, foi poss?vel avaliar de maneira quantitativa e espacial o comportamento das aplica??es cada fertilizante por m?todo amostral. Tomando-se o m?todo de Malhas Amostrais como refer?ncia, o mesmo se apresentou como a alternativa mais vi?vel comparado com os demais m?todos, por?m, o uso dos sensores do solo tem se apresentado como tecnologias vi?veis que carecem de maior aperfei?oamento no sentido de propiciar produtividade, redu??o de custos e consequente ganho econ?mico e ambiental.

A fertilização da cana-de-açúcar com nitrogênio (N), embora intensamente estudada, ainda representa desafio aos produtores e pesquisadores, principalmente devido à alta variabilidade de resposta dessa cultura ao N aplicado. Visando melhorar a eficiência das adubações, a aplicação de fertilizantes em doses variáveis é indispensável. Nesse contexto, sensores que mensuram a refletância do dossel apresentam-se como alternativa interessante. Bons resultados com essa tecnologia vêm sendo observado para as culturas de trigo e milho. Entretanto, apesar da efetividade desses sensores em identificar alguns parâmetros da canade- açúcar, ainda há várias incógnitas quanto a seu uso, principalmente em relação à forma de converter as leituras desse equipamento em uma dose de N a ser aplicada nos canaviais. Desse modo, o objetivo principal dessa tese foi definir uma metodologia capaz de direcionar a aplicação de N em taxas variáveis em cana-de-açúcar a partir de informações obtidas com um sensor de dossel. Para tanto, foi necessário: 1) estabelecer qual o índice de vegetação mais indicado para ser usado em cana, dentre aqueles possíveis de se obter com o sensor de dossel utilizado, e quais os parâmetros da cultura que influenciam nas leituras com o sensor; 2) avaliar a eficácia desse equipamento em identificar a resposta da cultura ao N e a sua relação com a produtividade de colmos; e 3) avaliar se alguma metodologia de recomendação de N estabelecida para outras culturas é viável para direcionar a aplicação de N em cana-de-açúcar. Foram conduzidos experimentos em de parcelas e em forma de faixas da cultura, com aplicação de diferentes doses de N. Todos os experimentos, além de algumas áreas comerciais, foram avaliados com o sensor Crop Circle, modelo ACS-430 (Holland Scientific, Lincoln, NE, EUA), quando a cultura apresentava altura de plantas entre 0,4 e 0,6 m. A canade- açúcar apresentou resposta variável ao N aplicado. Dentre os diferentes índices de vegetação, calculados com as refletâncias mensuradas pelo sensor, os que utilizam a banda situada na região espectral do red edge apresentaram os melhores resultados. O acúmulo de biomassa da parte aérea foi o que mais influenciou as leituras com o sensor de dossel. Devido a isso, o sensor também se mostrou eficiente em estimar a produtividade da cana-de-açúcar. A variabilidade intrínseca de cada área, causada por danos à soqueira e outros fatores limitantes ao desenvolvimento da cana, impede o uso das estratégias de aplicação apontadas na literatura. Contudo, por meio da capacidade do sensor em estimar a produtividade, foi proposto um algoritmo agronômico de fertilização nitrogenada. Essa metodologia direciona maior quantidade de N em regiões com maior vigor da cultura, assumindo que, nessa situação, as plantas apresentam maior probabilidade de absorverem N proveniente do fertilizante. / Sugarcane nitrogen fertilization (N), even being extensively studied, is still a challenge to producers and researchers, mainly due to the high N response variability showed by this crop. For this reason, variable-rate N application is essential. Sensors that measure the crop canopy reflectance are an interesting alternative. Good results with this technology have been found for wheat and corn. However, despite the suitability of these sensors in identifying some sugarcane parameters, there are still many gaps to be answered, especially related to how convert the sensor readings in an N rate to be applied in the fields. Thus, the main objective of this thesis was to develop a method to guide the variable-rate N application in sugarcane, based on canopy sensor readings. To achieve this goal, it was necessary the following studies: 1) establish which is the most appropriate vegetation index to be used in sugarcane fields, among those possible to be obtained from the canopy sensor used, as well as which crop aspects can influence the readings; 2) evaluate the effectiveness of this equipment to identify the crop N response and its relationship with the sugarcane stalk yield; and 3) test some methodologies available in the literature in order to guide the sugarcane N fertilization. Plot and strips experiments with N rates were performed. All the experiments and some producing fields were evaluated, when the crop stem height was between 0.4 and 0.6 m, with the Crop Circle sensor, model ACS-430 (Holland Scientific, Lincoln, NE, USA). The sugarcane showed variable response to the N applied. Among the different vegetation indices calculated from the reflectance obtained by the sensor, the red edge vegetation indices showed the best results. The aboveground biomass was the crop parameter that highest interfered in the canopy sensor readings, indicating that the sensor was effective in estimating the sugarcane yield either. The intrinsic variability of each field, caused by ratoon damage and other limiting factors, prevents the implementation of some strategies pointed out in the literature. However, due to canopy sensor ability for yield estimation, it was proposed an algorithm to guide higher N rates in areas with greater crop vigor, assuming that in this situation is more promising to the plants absorbing N from the fertilizers.

Após a primeira fase de implementação da agricultura de precisão, foram encontradas baixas correlações entre os atributos do solo e a produtividade da soja. Assim, o conhecimento da relação entre os componentes da planta, tais como componentes de produtividade, além de ser importante para a definição do tipo de planta mais produtiva, pode ajudar na compreensão dos fatores que regulam a produção de grãos de soja. Este estudo teve como objetivo avaliar as relações espaciais entre os componentes morfológicos e produtividade de soja com a variabilidade espacial de atributos do solo. A área experimental (117,17 ha) situa-se entre as latitudes de 26 ° 90 \'27\'\' S e 27 ° 02\' 86\'\' S (Sul) e as longitudes de 69 ° 30 \'88\'\' W e 69 ° 32\' 67\'\' W (Oeste), no município de Boa Vista das Missões, Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. As variedades cultivadas utilizadas foram Nidera-5909-RG e Nidera-6411-RG nas safras 2010/2011 e 2011/2012, respectivamente. A área foliar foi estimada pelo método de discos no estádio fenológico V4 da cultura de soja. Amostras de solo e planta foram coletadas em 39 pontos georreferenciados com malha de amostragem regular de 173,73 x 173,73 m. Os dados de atributos químicos do solo apresentaram alta variabilidade espacial. O teor de argila, CTC efetiva, saturação por bases e os teores de potássio, magnésio e manganês apresentam valores que seguem distribuição normal. Dentre as variáveis de solo, os atributos de acidez (pH, teor de alumínio e saturação por bases e por alumínio) apresentaram a melhor correlação com os parâmetros morfológicos de soja. Análise de crescimento mostrou diferença entre os pontos de amostragem com a variabilidade na área experimental, mas o tamanho da grade de amostragem utilizada não foi eficiente para discriminar a variabilidade da massa de matéria seca de parte aérea e de folha. O aumento da massa de matéria seca de parte aérea e de folha aumentou o número de vagens por planta com um e dois grãos na haste (correlações positivas), já a área foliar específica foi negativamente correlacionada com estes duas variáveis. Dentre os componentes de produção de soja, a presença de dois grãos por vagem na haste e três grãos por vagem nos ramos apresentaram distribuição normal. No entanto, a formação de três grãos por vagens na haste apresentou variabilidade espacial. Os atributos do solo que apresentaram maior influência sobre os componentes de produção de soja foram matéria orgânica do solo e teores de argila e fósforo nas safras 2010/2011 e 2011/2012, respectivamente. Para massa de 100 grãos (em ambas as safras) e da produtividade (safra 2010/2011), a performance geoestatística foi efeito pepita puro, o que demonstra a ineficiência da amostragem da grade de três hectares para capturar a variabilidade espacial desses atributos. / After the first phase of precision agriculture implementation, low correlations between soil attributes and the soybean yield were found. Thus, knowledge of the relationship between plant components, such as productivity components, besides being important for the definition of plant type most productive, may help in understanding the factors that regulate the production of soybean grain. This study aimed to evaluate the spatial relationships between morphological components and soybean productivity with the spatial variability of soil attributes. The experimental area (117.17 ha) is situated between the latitudes of 26° 90\' 27\'\' S and 27° 02\' 86\'\' S (South), and the longitudes of 69° 30\' 88\'\' W and 69° 32\' 67\'\' W (West), in ´Boa Vista Missões´ county, State of ´Rio Grande do Sul´, Brazil. The cultivated varieties used were Nidera-5909-RG and Nidera-6411-RG in the 2010/2011 and 2011/2012 seasons, respectively. Leaf area was estimated by the discs method at the V4 phenological stage of soybean crop. Soil and plant samples were sampled at 39 georeferenced points with regular sampling grid of 173.73 x 173.73 m. The soil chemical attributes data showed high spatial variability. The clay content, effective CEC, base saturation and potassium, magnesium and manganese contents present values that follow normal distribution. Among the soil variables, the attributes of acidity (pH, aluminum content and base and aluminum saturation) presented the best correlation with morphological parameters of soybean. Growth analysis showed differences between sampling points with the variability in the experimental area, but the size of the sampling grid used was not efficient for discriminating the shoot and leaf dry matter variability. The increasing of shoot and leaf dry matter increased the number of pods per plant with one and two grains per stem (positive correlations), since the specific leaf area was negatively correlated with these two variables. Among soybean production components, the presence of two grains per pod in the stem and three grains per pod on the branches presented normal distribution. However, the formation of three grains per pods in the stem showed spatial variability. The soil attributes that presented highest influence on the soybean production components were soil organic matter and clay and phosphorus content in the 2010/2011 and 2011/2012 seasons, respectively. For weight of 100 grains (in both seasons) and soybean productivity (2010/2011 season), the geostatistical performance was pure nugget effect, demonstrating the inefficiency of the sampling grid three hectares to capture the spatial variability of these attributes.

Tradicionalmente o manejo das plantas daninhas é realizado levando-se em consideração a infestação média destas plantas nas áreas agrícolas; sendo então adotadas estratégias de manejo de forma homogênea em toda a área. Porém, as plantas daninhas não se distribuem uniformemente, sendo comum o comportamento contagioso, formando manchas ou “reboleiras”. No entanto, a localização e mapeamento de diferentes infestações são tarefas difíceis de serem executadas em larga escala e requerem metodologias adequadas. Desta forma, métodos de determinação dessa variabilidade espacial necessitam de melhores esclarecimentos e estudos científicos. Com o objetivo de estudar o comportamento da variabilidade espacial das plantas daninhas e seu respectivo banco de sementes com a utilização de ferramentas da agricultura de precisão, foram realizados quatro experimentos para avaliar esta variabilidade espacial e temporal e analisar a potencialidade que a mesma pode proporcionar para o manejo racional das plantas daninhas, principalmente a possibilidade da aplicação localizada de herbicidas. O primeiro experimento consistiu do mapeamento do banco de sementes ao longo de dois anos consecutivos no intuito de comparar sua variabilidade espacial com a flora emergente. Concluiu-se que existe uma correlação entre o banco de sementes e a flora emergente e entre bancos de sementes de anos consecutivos, principalmente para as plantas daninhas Ageratum conyzoides L. e Commelina benghalensis L.. Analisando a dependência espacial, foi detectada uma dependência entre 7 e 15 m para o banco de sementes e a flora emergente. Os mapas gerados mostraram uma grande variabilidade espacial das plantas daninhas, sendo observadas algumas tendências de estabilidade ao longo do tempo. No segundo experimento foram feitos dois mapeamentos da infestação da planta Panicum maximum Jacq., um durante a colheita da cultura de milho e outro após a colheita, para fins de aferição do método de mapeamento realizado durante a colheita. Foi constatada uma subestimação de 6% da área infestada pelo método de mapeamento durante a colheita, quando este foi comparado com o caminhamento numa grade regular após a colheita. Os dois métodos foram coincidentes em 45% das áreas marcadas. O terceiro experimento consistiu de uma avaliação da eficácia da aplicação localizada de herbicidas pós-emergentes na cultura da soja, baseada em mapas de infestação das plantas daninhas. Para isto foi feito uma amostragem numa grade de 6 x 6 m e, baseado na infestação em cada célula, foi pulverizado duas doses de herbicidas pós-emergentes dependendo da infestação de cada local. Foi obtida uma economia de produto da ordem de 18 e 44%, sendo a eficácia similar à aplicação convencional utilizando dose única e pulverização uniforme em área total. No quarto experimento foi realizada uma pulverização localizada de herbicida pré-emergente baseada no mapeamento prévio do banco de sementes das plantas daninhas; sendo verificado uma eficácia igual à convencional e uma economia de 22% de produto herbicida. Portanto, técnicas de mapeamento da variabilidade espacial das plantas daninhas são importantes ferramentas para que melhores decisões sejam tomadas dentro dos sistemas de produção agrícola, sendo de extrema urgência um maior conhecimento e embasamento técnico-científico de técnicas agronômicas que considerem esta variabilidade espacial. / Traditionally the weed management has been done considering the overall weed infestation in the whole field and then herbicides are sprayed according to a single weed control recommendation for the field. But weeds are not uniformly distributed and normally have clumped populations showing weed patches presenting high spatial variability. This nature of the weed populations can be mapped, and so it can help the decisions associated with weed management on agricultural systems. However, localization and mapping of the weed clusters are very difficult tasks in large areas, and require adequate methodology. Therefore, determination method of this weed infestation variability in space must be scientifically studied. With the objective of studying the weed spatial variability and temporal behavior of weed seedlings infestations and their respective seed banks, four experiments were conducted to evaluate the spatial temporal behavior of the weeds and the potential of weed mapping technology could bring to the rational weed management. The aim of the first experiment was to evaluate the spatial temporal behavior of the weed seedlings and their respective seed banks using the mapping technology. A grid sampling was used to understand the seedling and seed bank behavior in the space and time. Correlations using “Spearman rank” test were observed, mainly in Ageratum conyzoides L. and Commelina benghalensis L. The spatial dependence was noted between 7 and 15 m for the weed seedlings and seed banks. The weed maps showed that the weeds have a high spatial variability making patches with some temporal stability. In the second experiment two weed surveys were done with the objective of mapping Panicum maximum Jacq. during and after corn harvest. The grid sampling method after harvest corn was used to evaluate the harvest mapping method. It was underestimated about 6% of the weed infestation using the harvest mapping method when it was compared with the grid sampling method after corn harvest. In this experiment the harvest mapping method had just 45% of efficiency in recording weed infestation areas. The third experiment was done in order to analyzed the post emergence herbicide efficacy in soybeans based on weed maps constructed with grid sampling mapping. The weed seedling was counted in a 6 by 6 m grid and, based on weed infestation of each grid, it was sprayed two post emergence herbicide rates according to the weed infestation. It was saved 18 to 44% of herbicides compared to broadcast application with the same herbicide efficacy. In the fourth experiment a pre emergence herbicide application was carried out in soybeans crop based on weed seed bank map and, it was observed that the site-specific application had similar efficacy saving 22% of herbicides. So, the weed mapping technology is an important tool to bear on decisions associated with crop production, and it is a priority for the implementation of this technology multiple sources of scientific knowledge in weed biology and management regarding to the weed spatial variability.

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Made available in DSpace on 2014-08-20T13:44:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_nilson_matheus_mattioni.pdf: 1799258 bytes, checksum: 912da651dcccdf66da2b4f81f417e28a (MD5) Previous issue date: 2013-04-15 / Many factors can affect soybean seeds physiological quality in the field, and these factors do not occur in a homogeneous form. The aim of this study was to determine the spatial variability of soybean seed quality in a production fields during the pre-harvest by massal and individual electrical conductivity. Seeds were harvested following a grid georeferenced in four seed production fields (1, 2, 3 and 4). It was determined the yield of each grid point and seeds physiological quality by germination, first count of germination, seedling emergence, massal and individual electrical conductivity. Spatial variability of physiological seed quality between fields was observed and also within each field, but with varying intensity. The massal and individual electrical conductivity, have proved accurate in the estimation of seed physiological quality, except of the field 3, as evidenced by the significant correlation with the germination and seedling emergence. The spatial variability of soybean seeds physiological quality can be estimated by the massal and individual electrical conductivity, mainly in high vigor seeds. / Vários fatores podem afetar a qualidade fisiológica de sementes de soja em um campo de produção, sendo que esses não ocorrem de forma homogênea. O objetivo do trabalho foi determinar a variabilidade espacial da qualidade fisiológica de sementes de soja nos campos de produção em pré-colheita através do teste da condutividade elétrica massal e individual. A sementes foram colhidas seguindo uma malha georeferenciado, em quatro campos de produção de sementes (1, 2, 3 e 4). Foram determinadas a produtividade de cada ponto da malha de amostragem e a qualidade fisiológica das sementes através dos testes de germinação, primeira contagem, emergência de plântulas e condutividade elétrica massal e individual. Foi observada a variabilidade espacial da qualidade fisiológica das sementes entre os campos e também dentro de cada campo, porém com intensidade variável. Os testes de condutividade elétrica massal e individual mostraram-se precisos para estimar a qualidade fisiológica das sementes, com exceção do campo 3, evidenciada pela correlação significativa com os testes de germinação e emergência de plântulas. A variabilidade espacial da qualidade fisiológica de sementes de soja pode ser estimada através dos testes de condutividade elétrica individual ou massal, sendo maior a precisão em campos de produção com sementes de alta qualidade fisiológica.