Siekiant taupiai naudoti degalus, trąšas, sėklas, augalų apsaugos produktus, gerinti gaminamų produktų kokybę ir konkurencingumą Lietuvos ūkininkų ūkiuose pradedamos diegti tiksliojo ūkininkavimo (TŪ) priemonės. Tikslusis ūkininkavimas prasideda atskiro lauko derlingumo, maisto medžiagų ir dirvožemio tipo skirtumų nustatymu. Šių duomenų pagrindu galima tikslingai planuoti technologines operacijas ir analizuoti biomasės derliaus įvairovės priežastis. Šiame darbe pateikiami žieminių ir vasarinių kviečių tręšimo mineralinėmis trąšomis, panaudojant augalų optinės analizės jutiklius OptRx, tyrimai. Tirta tiksliojo tręšimo įtaka kviečių biometriniams rodikliams, grūdų kokybei ir užaugintos biomasės kiekiui. Tręšiant skystomis mineralinėmis trąšomis (karbamido tirpalu) ir trąšų normos parinkimui naudojant augalų optinės analizės jutiklius, vasarinių kviečių Tybalt grūdų kokybė buvo šiek tiek geresnė, negu tręšiant įprastai (vienoda trąšų norma). Įprastai tręštų vasarinių kviečių grūduose baltymų kiekis buvo 12,18 ± 0,12%, o tręštų naudojant augalų optinės analizės jutiklius OptRx – 12,79 ± 0,09%. Grūdų glitimas, atitinkamai, buvo: 31,08 ± 0,37% ir 31,9 ± 0,12%, grūdų kritimo skaičius – 338,33 ± 2,52 s ir 381 ± 3,61 s, o užaugintos biomasės (šiaudų) derlius – 7,07 ± 0,26 t/ha ir 7,46 ± 0,35 t/ha. / In order to sustainably use fuel, fertilizers, seeds, and crop protection products and improve quality and competitiveness of Lithuanian products, Lithuanian farms are introducing precision farming tools. Precision farming starts from the identification of the productivity of an individual field, the differences in its nutrient materials and soil types. Such data can be used for purposeful planning of technological operations and the analysis of the reasons of differences in biomass yield. This paper represents the research of winter and spring wheat fertilization in mineral fertilizers using optical sensors OptRx of crop analysis. The research comprises the influence of precision fertilization on wheat biometric parameters, grain quality, and biomass yield. Fertilizing in liquid mineral fertilizers (urea solution) using optical sensors OptRx, the quality of spring wheat Tybalt grains was a little bit better than usually (the same rate of fertilizers in the entire field). Grain protein content of conventionally fertilized spring wheat was 12.18 ± 0.12%, the same measure in plants fertilized using optical sensors OptRx was 12.79 ± 0.09%. Grain gluten was 31.08 ± 0.37% and 31.9 ± 0.12%, the falling number of grain was 338.33 ± 2.52 and 381.00 ± 3.61 s, and biomass (straw) yield was 7.07 ± 0.26 t/ha and 7.46 ± 0.35 t/ha, respectively.

Submitted by Sandra Pereira (srpereira@ufrrj.br) on 2018-02-09T11:41:07Z No. of bitstreams: 1 2016 - Ramon de Souza Victorino da Silva.pdf: 1815548 bytes, checksum: d38cb3bc107f782e4c75f4e66118d838 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-09T11:41:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016 - Ramon de Souza Victorino da Silva.pdf: 1815548 bytes, checksum: d38cb3bc107f782e4c75f4e66118d838 (MD5) Previous issue date: 2016-02-18 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior, CAPES, Brasil. / The aim of this project was to develop a statistical classifier based on algorithms using Bayesian theorem for prediction of nitrogen applied to the soil using low cost multispectral images Tifton85 pastures From information obtained from these images the indexes were calculated spectrum, which was used in a feature vector for discriminating N levels applied to the soil. The research was developed in the Rural Federal University of Rio de Janeiro, Department of Engineering, Machinery Area and Energy in Agriculture. The data were obtained from an experiment installed in the production area of Company Feno Rio Agro LTDA, partner in the project. Images were acquired in 2 times one after 36 days due to the cutting standardization of culture using a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) and at 7, 14, 21, 28, 35, 42, 56 days using an imaging platform an experiment with 6 portions 250m2 (10x25m) containing respectively the treatments (0, 50, 100, 150, 200 and 250 kg ha-? N), statistical analyzes were performed the computer program SAS version student using PROCDISCRIM procedure. It was determined discriminant functions for each dose of nitrogen, using as feature vectors vegetation indices (NDVI, GNIR, SAVI, GNDVI, RNIR). These discriminant functions were tested in a Bayesian classifier, and the highest accuracies were using vegetation indices together getting a Kappa coefficient and overall accuracy of 83% and 80%, respectively. The results indicate that low cost multispectral images can be used to develop classifiers of nitrogen applied to the soil. These binders may be applied in computational algorithms in agricultural machinery control systems for fertilizer application at variable rates in precision agriculture. / O objetivo geral deste projeto foi desenvolver um classificador estat?stico com base em algoritmos utilizando o teorema bayesianos para predi??o de doses de nitrog?nio aplicadas ao solo, atrav?s de imagens multiespectrais de baixo custo em pastagens de Tifton85 A partir de informa??es obtidas nessas imagens foram calculados os ?ndices espectrais, os quais foram utilizados em um vetor de caracter?sticas para discriminar n?veis de N aplicados ao solo. A pesquisa foi desenvolvida na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Departamento de Engenharia, ?rea de M?quinas e Energia na Agricultura. Os dados foram obtidos de um experimento instalado no campo de produ??o da Empresa Feno Rio Agro LTDA, parceira do projeto. As imagens foram adquiridas em 2 momentos uma ap?s 36 dias decorrentes ao corte de uniformiza??o da cultura utilizando um VANT (Ve?culo A?reo N?o Tripulado) e aos 7, 14, 21, 28, 35, 42, 56 dias utilizando uma plataforma de capta??o de imagens de um experimento com 6 parcelas contendo respectivamente os tratamentos (0, 50, 100, 150, 200 e 250 kg ha -? de N), as an?lises estat?sticas foram realizadas no programa computacional SAS vers?o estudante, utilizando o procedimento PROCDISCRIM. Determinou-se fun??es discriminantes para cada dose de nitrog?nio, utilizando-se como vetores de caracter?sticas os ?ndices de vegeta??o (NDVI, GNIR, SAVI, GNDVI, RNIR). Essas fun??es discriminantes foram testadas em um classificador bayesiano, sendo que a maior acur?cia de classifica??o foi utilizando os ?ndices de vegeta??o em conjunto obtendo um coeficiente Kappa e a exatid?o global de 83% e 80%, respectivamente. Os resultados indicam que imagens multiespectrais de baixo custo podem ser utilizadas para desenvolver classificadores de doses de nitrog?nio aplicadas ao solo. Esses classificadores poder?o ser aplicados em algoritmos computacionais em sistemas de controle de m?quinas agr?colas para aplica??o de fertilizantes a taxas vari?veis em agricultura de precis?o.

This study investigated the possibility of using ground-based remotely sensed hyperspectral observations with a special emphasis on detection of water, weed and nitrogen stresses contributing towards in-season decision support for precision crop management (PCM). / A three factor split-split-plot experiment, with four randomized blocks as replicates, was established during the growing seasons of 2003 and 2004. Corn (Zea mays L.) hybrid DKC42-22 was grown because this hybrid is a good performer on light soils in Quebec. There were twelve 12 x 12m plots in a block (one replication per treatment per block) and the total number of plots was 48. Water stress was the main factor in the experiment. A drip irrigation system was laid out and each block was split into irrigated and non-irrigated halves. The second main factor of the experiment was weeds with two levels i.e. full weed control and no weed control. Weed treatments were assigned randomly by further splitting the irrigated and non-irrigated sub-blocks into two halves. Each of the weed treatments was furthermore split into three equal sub-sub-plots for nitrogen treatments (third factor of the experiment). Nitrogen was applied at three levels i.e. 50, 150 and 250 kg N ha-1 (Quebec norm is between 120-160 kg N ha-1). / The hyperspectral data were recorded (spectral resolution = 1 nm) mid-day (between 1000 and 1400 hours) with a FieldSpec FR spectroradiometer over a spectral range of 400-2500 run at three growth stages namely: early growth, tasseling and full maturity, in each of the growing season. / There are two major original contributions in this thesis: First is the development of a hyperspectral data analysis procedure for separating visible (400-700 nm), near-infrared (700-1300 nm) and mid-infrared (1300-2500 nm) regions of the spectrum for use in discriminant analysis procedure. In addition, of all the spectral band-widths analyzed, seven waveband-aggregates were identified using STEPDISC procedure, which were the most effective for classifying combined water, weed, and nitrogen stress. The second contribution is the successful classification of hyperspectral observations acquired over an agricultural field, using three innovative artificial intelligence approaches; support vector machines (SVM), genetic algorithms (GA) and decision tree (DT) algorithms. These AI approaches were used to evaluate a combined effect of water, weed and nitrogen stresses in corn and of all the three AI approaches used, SVM produced the best results (overall accuracy ranging from 88% to 100%). / The general conclusion is that the conventional statistical and artificial intelligence techniques used in this study are all useful for quickly mapping combined affects of irrigation, weed and nitrogen stresses (with overall accuracies ranging from 76% to 100%). These approaches have strong potential and are of great benefit to those investigating the in-season impact of irrigation, weed and nitrogen management for corn crop production and other environment related challenges.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A series of studies have been developed to evaluate and calibrate a bone densitometry device (Dual-energy X-ray Absorptiometry DXA) as an indirect method for body, carcass, and pork evaluation. Thus, the technology was tested for its precision in repeatability and reproducibility conditions. The effect of the sample edge, temperature, and thickness of the sample, and the effect of modifying the composition of the sample by the addition of tissue were also tested. In addition, software packages were evaluated. Finally, a protocol was developed to calibrate the method estimating the chemical composition of entire body and half carcass; and the dissected tissue composition of half carcass and primary cuts. The repeatability and reproducibility of the equipment were in general satisfactory; however, some regions of interest should be avoided, such as the trunk. The reduction of the edge perimeter did not change the results provided by the device. The temperature had a slight effect on the results; however, a wide variation in temperature is necessary to generate a small change in DXA results. The thickness variation of a sample with constant composition was one of the factors that most influenced the DXA measurements. For this reason, the techniques for standardization considering this factor are crucial to enable this device utilization. The evaluated software were Total body and Small Animal, each one with its three configurations totaling six studies. Both software could be used to estimate the composition of dissected tissues; however, the more extensive was the dissection the lower was the accuracy of the method. Thus, estimating an amount of a particular tissue in a half carcass was more accurate than estimating the same tissues in the primal cuts. The calibration procedure allowed obtaining translation models with good accuracy and precision to estimate the chemical composition and dissected tissues. In addition, measurements took in a condition could be used to estimate the composition in another one. However, when the measurement was more specific then greater was the precision of estimation. Accurate results were achieved after small methodological adjustments. This happened because the factors affecting DXA measurements were quantified and easily corrected with method standardization. The DXA is an important tool for animal evaluation. Thus, DXA should be considered in future studies. / Uma série de estudos foram desenvolvidos para avaliar e calibrar um equipamento de densitometria óssea (Dual-energy X-ray Absorptiomentry DXA) como método indireto para avaliação corporal, de carcaça e de cortes cárneos suínos. Assim, a tecnologia foi testada quanta à sua precisão em condições de repetibilidade e reprodutibilidade; além dos efeitos de borda da amostra, temperatura e espessura da amostra; e do efeito da modificação da composição da amostra pela adição de tecidos. Os pacotes de softwares também foram avaliados quanto às suas configurações. Por fim, um protocolo foi desenvolvido para calibrar o método para estimação da composição química corporal e de meia carcaça suína, além da composição de tecidos dissecados de meia carcaça e cortes primários. A repetibilidade e reprodutibilidade do equipamento foram em geral satisfatórias. Porém, algumas regiões de interesse devem ser evitadas, como a do tronco. A redução do perímetro da borda não modificou os resultados fornecidos pelo equipamento. A temperatura apresentou um leve efeito sobre os resultados, no entanto é necessária uma grande variação de temperatura para gerar uma pequena variação nos resultados DXA. A variação da espessura de uma amostra com composição constante foi um dos fatores que mais influenciaram as medidas tomadas com o equipamento. Visto isso, a padronização de técnicas considerando esse fator é fundamental para viabilizar a utilização desta tecnologia. Os softwares avaliados foram o Total body e Small animal cada um com suas três configurações totalizando seis estudos. Os dois softwares puderam ser empregados para estimação da composição de tecidos dissecados. No entanto, quanto mais extensiva foi a dissecção menor foi a precisão do método. Assim, a estimação da quantidade de um determinado tecido em uma meia carcaça foi mais precisa do que a estimação da composição de mesmo tecido nos cortes primários. Através da calibração do método, foi possível obter modelos de tradução com boa acurácia e precisão para estimar a composição química e de tecidos dissecados. Além disso, medidas tomadas em uma condição puderam ser utilizadas para estimar a composição em outra. Assim, a digitalização da meia carcaça pode ser utilizada para estimar a quantidade de músculo da paleta, por exemplo. No entanto, quanto mais específica foi a medida maior foi a precisão da estimativa. Resultados precisos foram alcançados depois de pequenos ajustes metodológicos, uma vez que, os fatores de influência sobre os resultados foram quantificados e eram de fácil correção através de padronização dos métodos. A ferramenta DXA mostrou-se um importante instrumento para avaliação animal. Portanto, a DXA deve ser considerada em futuras pesquisas.

The need for improving nutrient use efficiency and increase savings demand a better knowledge of soils and production systems. The objective of this study was to evaluate the soil P and K budget and its relationships with their temporal evolution on site-specific management areas. The experiments were carried out in four cropland areas from the Medium Plateau region of the Rio Grande do Sul state, located at the cities of Almirante Tamandaré do Sul, Tio Hugo, Não-Me-Toque and Vitor Graeff. Soil tests were used to verify the spatial variability, budget and temporal evolution of soil P and K levels by the comparison of the years of 2005 and 2009. Regression analysis was performed by the software JMP IN v.3.2.1 to evaluate the relationship between P and K budget and the temporal evolution of soil P and K levels. Cropland areas showed high spatial variability for P and K soil test levels at the beginning of the study, which was decreased by applying precision farming techniques. Relationships between P and K budget and the temporal evolution of soil P and K test levels were positive with the exception of the Vitor Graeff area which showed negative P and K budget. P and K fertilization were 30 and 25% higher in relation to their exportation, respectively. On average, soybean extracted 44 kg P2O5 ha-1 and 63 kg K2O ha-1, while the maize exported 78,5 kg P2O5 ha-1 and 59 kg K2O ha-1. Temporal evolution of soil P and K test levels was high when P and K budget was low and there was a low temporal evolution when the P and K budget was high. On the average of the four cropland areas there were necessary the input of 12,0 kg P2O5 ha-1 to increase 1 mg dm-3 of soil P test levels and the input of 4,1 kg K2O ha-1 to increase 1 mg dm-3 of soil K test levels. / A necessidade de aproveitar melhor os insumos e economizá-los na maior medida possível leva à obrigação de conhecer a fundo os solos e sistemas de produção. O objetivo deste trabalho foi avaliar o balanço nutricional de fósforo (P) e potássio (K) no solo e sua relação com a evolução temporal, em áreas manejadas com auxilio da agricultura de precisão. Os experimentos foram conduzidos no Planalto Médio do Rio Grande do Sul, em quatro áreas situadas nos municípios de Almirante Tamandaré do Sul, Tio Hugo, Não-Me-Toque e Vitor Graeff. Por meio da análise das amostras de solo foi verificada a evolução dos teores de P e K comparando os anos de 2005 a 2009. Análises de regressão realizadas pelo software JMP IN v.3.2.1 foram utilizadas para avaliar a relação entre saldo e evolução de P e K. Determinaram-se a variabilidade espacial, o balanço nutricional e a evolução temporal de P e K no solo. As áreas apresentaram no inicio do estudo uma grande variabilidade espacial, as quais foram reduzidas mediante uso de práticas de agricultura de precisão. As relações entre os saldos e as exportações foram positivas em todos os locais com exceção da área situada em Vitor Graeff onde também se obtiveram saldos negativos. As fertilizações fosfatadas e potássicas foram 30 e 25 % superiores em relação as exportações, respectivamente. A soja extraiu em média 44 kg ha-1 de P2O5 e 63 kg ha-1 de K2O já o milho exportou 78,5 kg ha-1 de P2O5 e 59 kg ha-1 de K2O. A evolução dos teores foi alta quando os saldos eram baixos e, baixa quando o saldo se encontrava em níveis altos. Em média para os quatro locais foram necessários aplicar 12,0 kg ha-1 de P2O5 para elevar 1 mg dm- 3 de P no solo, assim como 4,1 kg ha-1 de K2O para elevar 1 mg dm-3 de K no solo.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Precision Farming (PF) has been studied mainly in soybean, corn and wheat crops, and its use has been increasing in commercial fields. However, in irrigated rice crop, the use of this technology has not yet been fully evaluated, as well as its tools, machinery and equipment such as yield mapping systems. This study aimed to evaluate the precision and accuracy of the response to variations in grain flow of a yield mapping system equipped with an optical sensor in irrigated rice crop both in leveled or non leveled fields. The evaluations were carried out during the 2008/2009 agricultural season on a commercial farm located in the city of Cachoeira do Sul-RS. This evaluation analyzed the behavior of the system when submitted to increased and decreased variations of flow as well as abrupt changes in grain flow using plots that simulated the innumerous situations that occur in a field. To evaluate the behavior of the system, parallel instrumentation was installed on the same harvester, which served as reference. Under the evaluated conditions, the system, presented distortions in accuracy, not responding adequately to all the variations it was submitted to. In the accumulated weight evaluation of each plot, the percentage difference was greater than 3% in almost all the treatments. The results indicate that the evaluated yield monitor did not have satisfactory performance in most of the treatments applied. The Yield data had its quality reduced by the inaccuracy of the speed data provided by the GPS receiver, which makes it unsuitable tool for PF in irrigated rice.crop. / A Agricultura de Precisão (AP) tem sido estudada principalmente nas culturas da soja, milho e trigo, sendo que seu uso tem sido crescente em lavouras comerciais. No entanto, na cultura do arroz irrigado, o uso dessa tecnologia ainda não foi devidamente avaliado, nem tampouco suas ferramentas, máquinas e equipamentos como sistemas para mapeamento da produtividade. Este trabalho teve por objetivo avaliar a precisão e a acurácia da resposta a variações de fluxo de grãos de um sistema de mapeamento de produtividade dotado de sensor volumétrico ótico na cultura do arroz irrigado, em terreno sistematizado e não sistematizado. As avaliações foram realizadas na safra 2008/2009 em uma lavoura comercial localizada no município de Cachoeira do Sul, RS. Foi analisada a resposta do sistema quando submetido a variações de aumento e diminuição de fluxo e, também, a mudanças abruptas no fluxo de grãos, por meio de parcelas que simularam as inúmeras situações que ocorrem numa lavoura. Para avaliar o comportamento do sistema foi instalada uma instrumentação paralela na mesma colhedora, que serviu como referência. Nas condições avaliadas, o sistema apresentou distorções em sua acurácia, não respondendo adequadamente a todas as variações a que foi submetido. Na avaliação de totalização da massa de grãos colhida em cada parcela, a diferença percentual foi superior a 3% em quase todos os tratamentos. Os resultados indicam que o monitor de produtividade avaliado não obteve um desempenho satisfatório na maioria dos tratamentos aplicados. Os dados de produtividade tiveram diminuída a sua qualidade pela imprecisão dos dados de velocidade fornecidos pelo receptor GPS, o que não torna adequada a sua utilização como uma ferramenta da AP na cultura do arroz irrigado.

Looking for productivity increase, better utilization of the available agricultural fields and the cost reduction of production, in Brazilian and worldwide agricultural areas are being using in large-scale equipment with advanced technology and precision farming techniques, such as controlled traffic. This work demonstrates the use of the controlled traffic practice for agricultural machinery during planting task in agricultural areas of soybeans and corn within the universe of precision farming. To develop this work and generation of data, was used the Agricultural Management System (AMS) and John Deere equipment. The study area has 294 ha, belonging to a farm in the city of Santa Carmen - MT, where planting accompaniments were conducted for two consecutive years, where the results of this work were obtained. / Na busca por incrementos de produtividade, melhor aproveitamento das áreas disponíveis para agricultura e, redução dos custos de produção nas áreas agrícolas brasileiras e mundiais estão sendo usados em larga escala equipamentos com avançada tecnologia de ponta e técnicas de agricultura de precisão, tal como tráfego controlado. Este trabalho evidencia a utilização da prática de tráfego controlado de máquinas agrícolas para tarefa de semeadura em áreas agrícolas de soja e milho dentro do universo de agricultura de precisão. Para o desenvolvimento deste trabalho e geração dos dados, foi utilizado o sistema de Soluções em Gerenciamento Agrícola (AMS) e equipamentos da John Deere. A área do estudo é de 294 ha, pertencente a uma fazenda localizada no município de Santa Carmen MT, onde foram realizados acompanhamentos da semeadura por dois anos consecutivos, de onde foram obtidos os resultados deste trabalho.

A demanda mundial por alimentos cresce a cada ano, tornando necessário o desenvolvimento de novas tecnologias que aumentem a produção de grãos sem aumentar as áreas destinadas ao para plantio. A cultura de milho é uma das principais commodities do mundo, sendo utilizada na alimentação humana e como ração de outros animais, além de possuir outros fins industriais. O milho é sensível ao arranjo espacial de plantas e qualquer variação no padrão de distribuição pode levar à redução na produção do milho. Atualmente, o processo de verificação da uniformidade dos espaçamentos entre plantas é realizado de forma manual por agrônomos e produtores, a fim de prever possíveis perdas de produção. Nesse contexto, este trabalho propõe uma abordagem automática para a análise do arranjo espacial de plantas por meio da mensuração dos espaçamentos entre plantas de milho em fases inicias de crescimento. A partir dessa mensuração são extraídas informações relevantes como densidade populacional, uniformidade do plantio e estimativas de perdas. A abordagem proposta utiliza técnicas de visão computacional de baixo custo computacional para identificar as plantas de milho e mensurar os espaçamentos entre plantas, permitindo seu uso em dispositivos com baixo poder computacional como smartphones e tablets. Um conjunto de imagens foi construído como uma contribuição adicional do trabalho contento 222 imagens panorâmicas da linha de plantio de milho em três condições de plantio: direto, convencional e direto após aplicação de herbicidas. Os resultados dos experimentos alcançaram uma taxa de 90% de precisão e 87% de sensibilidade na identificação das plantas de milhos presentes na base. Uma comparação entre as medidas dos espaçamentos entre plantas realizadas de forma manual e por visão computacional, não apresentou diferenças significativas entre as medições, indicando a eficácia da abordagem proposta no trabalho. / Global demand for food is growing every year, requiring the development of new technologies that increase grain production without increasing the areas destined for planting. The corn crop is a major commodity in the world and is used as food, feed for other animals, in addition to having other industrial purposes. Corn is sensitive to the spatial arrangement of plants and any variation in distribution pattern can lead to reduction in the production of corn. Currently, the process of checking the uniformity of spacing between plants is done manually by agronomists and producers in order to predict possible production losses. In this context, this paper proposes an automatic approach to the analysis of the spatial arrangement of plants by measuring the spacing between corn plants in early stages of growth. From this measurement are extracted relevant information such as population density, uniformity of planting and loss estimates. The proposed approach uses computer vision techniques of low computational cost to identify corn plants and measure the spacing between plants, allowing its use in devices with low computational power such as smartphones and tablets. A set of images was built as an additional contribution of work, containing 222 panoramic images of corn planting in three conditions of planting: direct, conventional and direct after applying herbicides. The experimental results achieve 90% of rate accuracy and 87% sensitivity in identification of corn plants present on the base. A comparison of the measurements of the distances between plants made of manual and computer vision way, no presented significant differences between the measurements, indicating the effectiveness of the proposed approach at work.

Abstract: New studies must consider and quantify the load level that a determined soil can receive and in what management condition this soil can be handled without suffering physical alterations and additional compaction. The objectives of this work were to quantify the preconsolidation pressure, suggesting it as a quantitative indicator of the soil structural sustentabilidade cultivated with sugar cane; to get models that allow to predict the behavior of the soil structure cultivated with sugar cane in function of the preconsolidation pressure and the water content; to get agricultural traffic maps in function of water content and the preconsolidation pressure of the soil using geostatistics resources; and to evaluate the soil mechanical resistance, based on cone index and water content variation under several types of soils. Soil samples from several soil classes were collected cropped with sugar cane and areas that varied from 4.88 and 17.86 ha. The maps that illustrated the spatial variability of the several physical attributes were made using statistical and geostatistical resources. The models of the soil load capacity satisfactory modeled the behavior of the soil structure in function of the water content and depth, helping the maximum load prediction that this soil can receive without compromising its structure. The obtained models were sensible to identify the consolidation structure, identifying the layers and grids with huge mechanical resistance. The use of geostatistical tools and mapping the studied attributes showed a promising tool to take decisions about the system, aiming at, over all the soil structure sustentation. The maps of the soil load capacity constituted an efficient tool to locate 4 areas into the field with compromised structure, making possible to plan the correct dimension of the machinery... (Complete abstract, click electronic access below) / Orientador: Kleber Pereira Lanças / Coorientador: Reginaldo Barboza da Silva / Banca: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Antonio Gabriel Filho / Banca: Marlene Cristina Alves / Banca: Moacir de Souza Dias Junior / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:45Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-06-05Bitstream added on 2014-06-13T20:39:22Z : No. of bitstreams: 1 rosafilho_g_me_ilha.pdf: 2808164 bytes, checksum: fea19015d3a1c7ee15b5d9dd2e55686b (MD5) / Atualmente, no cenário nacional, a cultura da soja no sistema plantio direto é amplamente utilizada na integração agricultura-pecuária. No ano agrícola de 2006/07, no município de Selvíria (MS), foi analisada a produtividade da soja, em plantio direto, em função de alguns atributos físicos de um Latossolo Vermelho Distroférrico (Typic Acrustox) local. O objetivo foi selecionar entre os atributos pesquisados do solo aquele que melhor se apresentasse para explicar a variabilidade da produtividade agrícola. Para tanto, foi instalada a malha geoestatística para a coleta dos dados do solo e da planta, contendo 120 pontos amostrais, numa área de 4068 m2 e declive homogêneo de 0,025 m m-1. Do ponto de vista linear e espacial, a elevada produtividade de grãos de soja pôde ser explicada em função da densidade do solo e da umidade volumétrica. A baixa variabilidade obtida para a maioria dos atributos do solo denotou ser o plantio direto um sistema que proporciona a homogeneização do ambiente físico do solo. / Nowadays the soybean crop in no-tillage is widely used in the national crop-livestock integration. The soybean productivity in no-tillage was analysed in Selvíria County (Mato Grosso do Sul State – Brazil), during the 2006/07 agricultural year, in function of some physical attributes of a Typic Acrustox local. The objective was to select, among the soil attributes, the one that better could stand out in way to explain the variability of the agricultural productivity. Therefore, a geostatistical grid was installed for data collecting regarding the soil and the plant, with 120 sampling station, in an area of 4068 m2 and homogeneous slope of 0,025 m m-1. In the linear and spatial point of view, the high productivity of soybean grains could be explained by reason of both bulk density and volumetric moisture. The low variability of the majority soil attributes showed no-tillage as a system that causes the homogenization of the physical environment of soil.