Resumo: O sucesso da produtividade da cana–de–açúcar requer adequadas recomendações para a correção e adubação do solo. A acidez do solo deixa indisponíveis inúmeros nutrientes essenciais à planta, enquanto a adubação inadequada retarda a longevidade do canavial. Desse modo, objetivou-se, neste estudo, verificar o potencial da suscetibilidade magnética do solo para auxiliar nas recomendações e no mapeamento de áreas específicas de manejo para as aplicações de calagem, gessagem e fosfatagem corretiva do solo. Foram coletadas 89 amostras de solo em uma área de 443 hectares, nas quais foram determinados os atributos químicos, os teores de argila e a suscetibilidade magnética do solo. Foram calculadas as recomendações de calagem, gessagem e fosfatagem para cada amostra. Os dados foram submetidos à análise estatística e aos componentes principais. Foram desenvolvidas, nos pontos estratificados, funções de pedotransferência utilizando modelos de regressão entre a suscetibilidade magnética do solo e os atributos estudados. A modelagem da dependência espacial foi feita com o uso da geoestatística e construídos os mapas de krigagem e variogramas cruzados para observar a correlação espacial entre a suscetibilidade magnética do solo e os atributos estudados. A suscetibilidade magnética do solo acompanhou, em mesmo sentido, o grupo discriminado pela fosfatagem e pela gessagem e apresentou correlação espacial linear negativa com a recomendação de calagem (R= -0,84), e positiva com gessagem (R=0,8... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The success of sugarcane productivity requires adequate recommendations for soil correction and fertilization. The acidity of the soil leaves many essential plant nutrients unavailable, while undesirable fertilizer doses delays the longevity of the sugarcane field. Thus, the objective of this study was to verify the potential of the magnetic susceptibility of the soil to aid in the recommendations and mapping of specific management areas for liming, gypsum, and corrective soil phosphate applications. Eighty nine soil samples were collected in an area of 443 hectares, on which soil chemical properties, clay content, and magnetic susceptibility of the soil were determined. Recommendations for agricultural liming, gypsum, and corrective soil phosphating were calculated for each sample. Data were subject to descriptive statistical analysis, and main components. Pedotransfer functions were developed at the stratified points using regression models between the magnetic susceptibility of the soil and the attributes studied. The spatial dependence modeling was done with the use of Geostatistics, and the Kriging maps and cross variograms were constructed to observe the spatial correlation between the magnetic susceptibility of the soil and the attributes studied. The magnetic susceptibility of the soil followed in the same direction the group discriminated by the gypsum and corrective soil phosphating and presented negative linear spatial correlation with the liming recommendation (R=... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

La agricultura de precisión (AP) nace por la necesidad de integrar la tecnología con la fundación de la organización y sistematización de un área determinada, usándolo para una mejor gestión del suelo. El AP proporciona y se aplica correctamente, por lo que la inversión de esta situación, la combinación de las nuevas tecnologías con la información precisa para la gestión de las diferencias de producción y factores que intervienen en la producción. Para estudiar la variabilidad del suelo debe cumplir con las características físicas y químicas de ella que sea la materia orgánica, la porosidad, la humedad y el agregado de partículas en el suelo. El estudio de estas características físicas y químicas para la creación de áreas de manejo agrícola ha estado en las redes de muestreo con diferentes tamaños, pero ya es consciente de que las redes muy grandes son ineficaces para la representación de toda la variabilidad en las zonas agrícolas. Para remediar estos problemas, el punto de acceso usará como una nueva evalúa no de la variabilidad del suelo, áreas de gestión, pero no directamente relacionada con la toma de muestras del suelo mediante sensores de campo físico, pero haciendo uso de la teledetección (RS) a través de las tasas vegetación analizado en diferentes imágenes orbitales. El trabajo tiene el objetivo principal de usar, analizar y verificar la aplicabilidad de los diferentes índices de vegetación obtenidos por teledetección para la definición de zonas de manejo y comparar los resultados con los mapas de rendimiento, la validación de la creación de la zona de gestión de mapas como siendo una agricultura de precisión disponibles más herramientas, permitiendo a los productores respuestas rápidas de la variabilidad espacial de su cosecha, con un bajo coste y una mayor precisión en el manejo del suelo. / A agricultura de precisão (AP) nasce através da necessidade de integrar a tecnologia com os fundamentos de organização e sistematização de uma determinada área, empregando-a para um melhor gerenciamento das decisões agronômicas. A AP prevê e aplica de forma correta, fazendo a reversão desse quadro, aliando tecnologias novas com informações precisas para o manejo das diferenças produtivas e dos fatores envolvidos na produção. Para estudar a variabilidade do solo devemos conhecer as características físicas e químicas do mesmo, como podem ser matéria orgânica, porosidade, umidade e partículas agregadas no solo. O estudo destas características físicas e químicas para a criação de zonas de manejo agrícola vem sendo feito em grids de amostragem com diversos tamanhos, mas já se tem conhecimento que grids muito grandes são ineficientes para a representação de toda a variabilidade existente nas áreas agrícolas. Para sanar esses problemas a AP utiliza como nova avaliação de variabilidade do solo, as zonas de manejo, porém não mais correlacionadas diretamente com amostragem de solo por sensores físicos a campo e sim fazendo-se uso do Sensoriamento Remoto (SR) através de índices de vegetação analisados em diferentes imagens orbitais. O trabalho tem por objetivo principal de utilizar, analisar e comprovar a aplicabilidade de diversos índices de vegetação obtidos por sensoriamento remoto orbital para a definição das zonas de manejo e comparar os resultados com mapas de produtividade, validando a criação de mapas de zonas de manejo como sendo mais uma ferramenta disponível da agricultura de precisão, permitindo ao produtor respostas rápida da variabilidade espacial de sua lavoura, com baixo custo e maior precisão no manejo do solo.

Made available in DSpace on 2017-07-25T19:30:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Khetlen Leitao.pdf: 2075506 bytes, checksum: d0ad97686eccb9958ca4c8b0638f6366 (MD5) Previous issue date: 2011-08-30 / As soil science’s applied techniques and methods advance, questions regarding spatial variability of soil characteristics arise. Using landscape models could help mapping areas with more homogeneous soils. This article’s goal is to investigate how the soil’s features behave in a hogback model in an agricultural area in the Ponta Grossa region in Paraná. In a 110 hectare area, soil samples from 0.0 – 0.2 m and 0.2 –0.4 m deep were collected – 60 samples per layer. The first model of landscape (TROEH, 1965), area was divided into 3 hogback areas, where the landforms were described as Linear (PF1), Concave – Convex (PF2) and Foothill Deposition (PF3). In the second model (DARLYMPLE, 1968) the area was divided into six units of the hypothetical component, which are described as Top (SV1), Shoulder (SV2), Upper Third of the Slope (SV3), Half-slope (SV4), Lower Third the slope (SV5) and Foothill (SV6).The Chemical analysis showed that pH, H+ Al, Al, Ca, Mg, K and P can change, C e CTCe, CTC, SB, V(%), m(%), relations (Ca + Mg), (Ca/Mg) and ((Ca + Mg)/K) and in Granulometry Physics. Data was analyzed by descriptive statistics and variance analysis with comparison of means by Tukey test at 5% probability. Results indicate that the model of landscape (TROEH, 1965) the greatest variation occurred in comparison with landform PF3 (Foothill Deposition) in both depths. As for the model Darlymple (1968) there is greater variation in variables for all six segments at a depth of 0.0-0.2 mm, compared with the total area. In both models studied, the landforms and segments of the strand was possible to verify interaction with the distribution of the elements studied, especially for the variables K, P, CTC, sand and clay. Thus, we conclude that the models can potentially be used for recommendations of tillage zones. / Com avanço de métodos e técnicas aplicadas na ciência do solo, muito se questiona sobre a variabilidade espacial de atributos dos solos. O uso de modelos de paisagem poderia auxiliar no mapeamento de áreas com solos mais homogêneos. Este trabalho objetivou investigar o comportamento de atributos e características do solo em dois modelos de paisagem em uma área agrícola na região de Ponta Grossa, PR. Em uma área de 110 ha fez-se a coleta de amostras de solo de 0 - 200 mm e 200 – 400 mm de profundidade, realizando- se 60 amostras por camada. Para o primeiro modelo de paisagem (TROEH, 1965), a área foi dividida em três unidades de vertentes, sendo as pedoformas descritas como Linear (PF1), Côncavo-Convexo (PF2) e Sopé de Deposição (PF3). No segundo modelo (DARLYMPLE, 1968) a área foi segmentada em seis unidades hipotéticas da vertente, sendo estas descritas como Topo (SV1), Ombro (SV2), Terço superior da encosta (SV3), Meia-encosta (SV4), Terço inferior da encosta (SV5) e Sopé (SV6). Nas análises químicas determinou-se pH, H+ Al, Al, Ca, Mg, K e P trocáveis, C, e com base neste, determinou-se CTC, CTCe, SB, V(%), m(%), relações (Ca + Mg), (Ca/Mg) e ((Ca + Mg)/K), e na física, granulometria. Os dados foram analisados por estatística descritiva e análise de variância com comparação de médias pelo teste de Tukey a 5% de probabilidade. Concluiu-se que a maior variação no modelo de Troeh (1965) ocorreu na superfície geomórfica PF3 (sopé de deposição) nas duas profundidades. Já para o modelo de Darlymple (1968) ocorre maior variação das variáveis, para todos os seis segmentos, na profundidade de 0- 200 mm, quando comparados com a área total. Em ambos os modelos estudados; as pedoformas e segmentos da vertente foi possível verificar interação com a distribuição dos elementos estudados, principalmente para as variáveis K, P, CTC, areia e argila. Assim, conclui -se que os modelos podem potencialmente ser utilizados para recomendações de zonas de manejo.

A população de plantas é um dos fatores que impacta fortemente na produtividade da cultura do milho (Zea mays); justá-la localmente é uma das estratégias para gerenciar a variabilidade das lavouras e otimizar o uso de recursos do ambiente que não estão sob o controle do produtor rural, como o tipo de solo e a capacidade de retenção de água. O objetivo desse estudo foi investigar a produtividade de híbridos de milho submetidos à semeadura em taxas variáveis (STV) em unidades de gestão diferenciada (UGD). Foi utilizado o total de dez híbridos de milho testados em cinco níveis de populações de plantas a partir da população regularmente recomendada (60%, 80%, 100%, 120% e 140%). Foram conduzidos cinco experimentos em talhões comerciais entre os anos de 2012 e 2015, no Brasil, na região Centro-Oeste (Maracajú -MS), durante a segunda safra de verão (safrinha) e na região Sul (Piraí do Sul - PR), durante a safra de verão. A pesquisa foi dividida em duas etapas principais: (1) delimitação das UGD e (2) implantação dos experimentos em faixas variando híbridos e população de plantas ao longo das UGD. Foram utilizados mapas históricos de produtividade (MP), mapa de condutividade elétrica do solo (CE) e mapa de altitude como atributos que deram origem às UGD. Dois métodos distintos de agrupamentos foram analisados: o método de \"cluster\" por \"K-means\" e o método pela média normalizada. As análises das UGD foram realizadas com base na estatística descritiva. Os experimentos em faixas tiveram os dados de produtividade referentes aos híbridos, população e UGD submetidos às análises de variância pelo F-teste e ANOVA e análise de regressão em função dos níveis de população de plantas por área. Foi possível discriminar, através das UGD, diferentes níveis de produtividade, CE do solo e concentração de nutrientes (CE, pH, CTC Efetiva, Argila, Areia, V%, M.O, e K), indicando que os procedimentos utilizados nesse estudo para a definição de UGD foram eficientes. O método de formação de UGD pela média normalizada proporcionou maior homogeneidade interna das UGD comparativamente ao método de \"Cluster K-means\". A qualidade da distribuição longitudinal medida pelo espaçamento entre plantas (indicador da efetividade dos níveis de população) variou de 81% a 90% de espaçamentos aceitáveis entre os locais avaliados. A análise de variância foi significativa (P<0,05) para interação tripla entre híbridos, população de plantas e UGD assim com as regressões foram significativas e os melhores modelos tiveram ajuste quadrático para população e produtividade na área da região Centro-Oeste - MS. Nas áreas da região Sul os experimentos não foram significativos. A população de plantas ótima pode diferir em até 5743 pl ha-1 entre as diferentes UGD dentro de um mesmo talhão. Quanto menor a média de produtividade do talhão, mais restritiva é a faixa de população ótima. No entanto, não há uma recomendação simples a respeito da população de plantas ótima para cada UGD. / Plant population per unit area is one of the most important aspects under the farmer\'s control that can influence maize grain yield. As the availability of resources for the growth of plants (like water availability and soil attributes) are not uniform along the fields, and considering the unfeasibility to change the environment setting, plant population per area is a key aspect under the farmer\'s control to optimize the use of these resources. This study aims to carry a comprehensive study of the strategy of variable rate seeding (VRS) within zones of distinct resource availability (management zones - MZ). A seasonal experimental design was set consisting in selecting ten different hybrids and five ranks of plant populations starting with a local recommended seeding rate and offsetting it in 40% and 20% below and above this reference. Five field experiments were conducted in commercial fields from 2012 to 2015 in two regions with distinct growing seasons in Brazil. In the Midwest region (Maracaju - MS) where corn is grown as a secondary crop following soybean within one season, and in the Southern region (Piraí do Sul - PR) where corn is grown as primary crop during the summer season; both under rain fed and no-tillage system. This research was split into two main stages: (1) definition of management zones (MZ) within agricultural fields and (2) implementation of strip tests varying hybrids and plant populations across MZ. The attributes used to delineate MZ were soil electrical conductivity (EC), yield maps (YM) and elevation. Two methods were analyzed to delineate MZ: cluster K-means and standardized average. MZ were analyzed by descriptive statistics. On the experimental data gathered from each seasonexperiment, yield of the hybrids, plant density and MZ were submitted to analysis of variance by F-test, ANOVA and regression analysis. MZ were able to differentiate levels of yield, and soil properties (EC, pH, Effective CTC, clay, sand, V%, MO, and K), suggesting that the procedures to define MZ used in this study were efficient. The standardized average provides greater internal homogeneity of MZ compared with the Cluster K-means. The quality of regular spacing between plants (indicator of seed rate quality) was 90% to 81% at all locations. The analyses of variance were significant (P < 0.05) for triple interaction between hybrids, plant population, and for the MZ at the Midwest region. For fields studied in the South the tests were not significant. The optimal plant population at the Midwest region can vary by up to 5743 pl ha-1 across MZ within the same field. Lower yield averages have a narrow optimal plant population interval. However, there is no simple recommendation regarding the optimal plant population across MZ.

A população de plantas é um dos fatores que impacta fortemente na produtividade da cultura do milho (Zea mays); justá-la localmente é uma das estratégias para gerenciar a variabilidade das lavouras e otimizar o uso de recursos do ambiente que não estão sob o controle do produtor rural, como o tipo de solo e a capacidade de retenção de água. O objetivo desse estudo foi investigar a produtividade de híbridos de milho submetidos à semeadura em taxas variáveis (STV) em unidades de gestão diferenciada (UGD). Foi utilizado o total de dez híbridos de milho testados em cinco níveis de populações de plantas a partir da população regularmente recomendada (60%, 80%, 100%, 120% e 140%). Foram conduzidos cinco experimentos em talhões comerciais entre os anos de 2012 e 2015, no Brasil, na região Centro-Oeste (Maracajú -MS), durante a segunda safra de verão (safrinha) e na região Sul (Piraí do Sul - PR), durante a safra de verão. A pesquisa foi dividida em duas etapas principais: (1) delimitação das UGD e (2) implantação dos experimentos em faixas variando híbridos e população de plantas ao longo das UGD. Foram utilizados mapas históricos de produtividade (MP), mapa de condutividade elétrica do solo (CE) e mapa de altitude como atributos que deram origem às UGD. Dois métodos distintos de agrupamentos foram analisados: o método de \"cluster\" por \"K-means\" e o método pela média normalizada. As análises das UGD foram realizadas com base na estatística descritiva. Os experimentos em faixas tiveram os dados de produtividade referentes aos híbridos, população e UGD submetidos às análises de variância pelo F-teste e ANOVA e análise de regressão em função dos níveis de população de plantas por área. Foi possível discriminar, através das UGD, diferentes níveis de produtividade, CE do solo e concentração de nutrientes (CE, pH, CTC Efetiva, Argila, Areia, V%, M.O, e K), indicando que os procedimentos utilizados nesse estudo para a definição de UGD foram eficientes. O método de formação de UGD pela média normalizada proporcionou maior homogeneidade interna das UGD comparativamente ao método de \"Cluster K-means\". A qualidade da distribuição longitudinal medida pelo espaçamento entre plantas (indicador da efetividade dos níveis de população) variou de 81% a 90% de espaçamentos aceitáveis entre os locais avaliados. A análise de variância foi significativa (P<0,05) para interação tripla entre híbridos, população de plantas e UGD assim com as regressões foram significativas e os melhores modelos tiveram ajuste quadrático para população e produtividade na área da região Centro-Oeste - MS. Nas áreas da região Sul os experimentos não foram significativos. A população de plantas ótima pode diferir em até 5743 pl ha-1 entre as diferentes UGD dentro de um mesmo talhão. Quanto menor a média de produtividade do talhão, mais restritiva é a faixa de população ótima. No entanto, não há uma recomendação simples a respeito da população de plantas ótima para cada UGD. / Plant population per unit area is one of the most important aspects under the farmer\'s control that can influence maize grain yield. As the availability of resources for the growth of plants (like water availability and soil attributes) are not uniform along the fields, and considering the unfeasibility to change the environment setting, plant population per area is a key aspect under the farmer\'s control to optimize the use of these resources. This study aims to carry a comprehensive study of the strategy of variable rate seeding (VRS) within zones of distinct resource availability (management zones - MZ). A seasonal experimental design was set consisting in selecting ten different hybrids and five ranks of plant populations starting with a local recommended seeding rate and offsetting it in 40% and 20% below and above this reference. Five field experiments were conducted in commercial fields from 2012 to 2015 in two regions with distinct growing seasons in Brazil. In the Midwest region (Maracaju - MS) where corn is grown as a secondary crop following soybean within one season, and in the Southern region (Piraí do Sul - PR) where corn is grown as primary crop during the summer season; both under rain fed and no-tillage system. This research was split into two main stages: (1) definition of management zones (MZ) within agricultural fields and (2) implementation of strip tests varying hybrids and plant populations across MZ. The attributes used to delineate MZ were soil electrical conductivity (EC), yield maps (YM) and elevation. Two methods were analyzed to delineate MZ: cluster K-means and standardized average. MZ were analyzed by descriptive statistics. On the experimental data gathered from each seasonexperiment, yield of the hybrids, plant density and MZ were submitted to analysis of variance by F-test, ANOVA and regression analysis. MZ were able to differentiate levels of yield, and soil properties (EC, pH, Effective CTC, clay, sand, V%, MO, and K), suggesting that the procedures to define MZ used in this study were efficient. The standardized average provides greater internal homogeneity of MZ compared with the Cluster K-means. The quality of regular spacing between plants (indicator of seed rate quality) was 90% to 81% at all locations. The analyses of variance were significant (P < 0.05) for triple interaction between hybrids, plant population, and for the MZ at the Midwest region. For fields studied in the South the tests were not significant. The optimal plant population at the Midwest region can vary by up to 5743 pl ha-1 across MZ within the same field. Lower yield averages have a narrow optimal plant population interval. However, there is no simple recommendation regarding the optimal plant population across MZ.

A definição de zonas de manejo no contexto da agricultura de precisão requer muitas etapas, desde a coleta de dados até a avaliação dos mapas. No entanto, existe diferente número de etapas, ferramentas, métodos, algoritmos e softwares usados, apresentadas pelos pesquisadores. Neste contexto, o objetivo do trabalho é propor um modelo de referência para o processo de definição de zonas de manejo em agricultura de precisão. O modelo de referência proposto para o processo de está dividido em algumas etapas observadas na maioria dos trabalhos analisados. A Business Process Model and Notation (BPMN) foi utilizada para formalizar o modelo de referência composto dos cinco subprocessos: coleta de dados, seleção de atributos, filtragem de dados, agrupamento e avaliação dos mapas. Adicionalmente são apresentadas as atividades, os fluxos e desvios de cada subprocesso, apresentando os conceitos, pré-requisitos e limitações dos métodos aplicáveis em cada uma das atividades, além de apresentar possíveis variações na execução das atividades, ampliando as opções disponíveis para a definição de zonas de manejo. Um estudo de caso é apresentado para avaliar a aplicabilidade do modelo de referência proposto, descrevendo a utilização dos subprocessos e atividades propostas. A BPMN mostrou ser adequada para representar os subprocessos, atividades, fluxos e desvios do processo. O estudo de caso comprovou a aplicabilidade do modelo proposto, através de seu uso em um talhão contendo diferentes grades amostrais, erros de coleta e pares de atributos com forte correlação, enfatizando a importância das atividades propostas. Por fim o modelo de referência proposto foi capaz de gerar um conjunto de mapas de zonas de manejo e indicar o mapa mais adequado aos objetivos da agricultura de precisão. / Management zone delineation in the context of precision agriculture requires many steps, from data collection to management zone maps evaluation. However, there are different numbers of steps shown by researchers, besides tools, methods, algorithms and software used. In this context, the aim of this work is to propose a reference model process for management zone delineation in precision agriculture. The proposed reference model process is divided into some steps observed in most of the works analyzed. Business Process Model and Notation (BPMN) was used to formalize the reference model composed of the five subprocesses: data collection, feature selection, data filtering, clustering and maps evaluation. In addition, the model presents activities, flows and gateways for each subprocess, presenting concepts, prerequisites, limitations of the applicable methods for each activity and possible variations to the implementation of the activities, increasing the options available for management zone delineation. A case study is presented to evaluate the applicability of the reference model proposed, describing the use of the subprocesses and activities proposed. The BPMN showed to be adequate to represent subprocess, activities, flows and gateways of the process. The case study demonstrated the applicability of the model proposed through its use in a field with different sample grids, errors from collection and strong correlation between pairs of attributes, emphasizing the importance of the activities proposed. Finally, the model proposed was able to generate a set of management zone maps and to indicate the most appropriate for precision agriculture objectives.

A definição de zonas de manejo no contexto da agricultura de precisão requer muitas etapas, desde a coleta de dados até a avaliação dos mapas. No entanto, existe diferente número de etapas, ferramentas, métodos, algoritmos e softwares usados, apresentadas pelos pesquisadores. Neste contexto, o objetivo do trabalho é propor um modelo de referência para o processo de definição de zonas de manejo em agricultura de precisão. O modelo de referência proposto para o processo de está dividido em algumas etapas observadas na maioria dos trabalhos analisados. A Business Process Model and Notation (BPMN) foi utilizada para formalizar o modelo de referência composto dos cinco subprocessos: coleta de dados, seleção de atributos, filtragem de dados, agrupamento e avaliação dos mapas. Adicionalmente são apresentadas as atividades, os fluxos e desvios de cada subprocesso, apresentando os conceitos, pré-requisitos e limitações dos métodos aplicáveis em cada uma das atividades, além de apresentar possíveis variações na execução das atividades, ampliando as opções disponíveis para a definição de zonas de manejo. Um estudo de caso é apresentado para avaliar a aplicabilidade do modelo de referência proposto, descrevendo a utilização dos subprocessos e atividades propostas. A BPMN mostrou ser adequada para representar os subprocessos, atividades, fluxos e desvios do processo. O estudo de caso comprovou a aplicabilidade do modelo proposto, através de seu uso em um talhão contendo diferentes grades amostrais, erros de coleta e pares de atributos com forte correlação, enfatizando a importância das atividades propostas. Por fim o modelo de referência proposto foi capaz de gerar um conjunto de mapas de zonas de manejo e indicar o mapa mais adequado aos objetivos da agricultura de precisão. / Management zone delineation in the context of precision agriculture requires many steps, from data collection to management zone maps evaluation. However, there are different numbers of steps shown by researchers, besides tools, methods, algorithms and software used. In this context, the aim of this work is to propose a reference model process for management zone delineation in precision agriculture. The proposed reference model process is divided into some steps observed in most of the works analyzed. Business Process Model and Notation (BPMN) was used to formalize the reference model composed of the five subprocesses: data collection, feature selection, data filtering, clustering and maps evaluation. In addition, the model presents activities, flows and gateways for each subprocess, presenting concepts, prerequisites, limitations of the applicable methods for each activity and possible variations to the implementation of the activities, increasing the options available for management zone delineation. A case study is presented to evaluate the applicability of the reference model proposed, describing the use of the subprocesses and activities proposed. The BPMN showed to be adequate to represent subprocess, activities, flows and gateways of the process. The case study demonstrated the applicability of the model proposed through its use in a field with different sample grids, errors from collection and strong correlation between pairs of attributes, emphasizing the importance of the activities proposed. Finally, the model proposed was able to generate a set of management zone maps and to indicate the most appropriate for precision agriculture objectives.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:46:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Kelyn Schenatto.pdf: 4212903 bytes, checksum: 0ba04350cc25aff5e6acb249938e5375 (MD5) Previous issue date: 2014-02-04 / Despite the benefits offered by the technology of precision agriculture (PA), the necessity of dense sampling grids and use of sophisticated equipment for the soil and plant handling make it financially unfeasible in many cases, especially for small producers. With the aimof making viable the PA, the definition of management zones (MZ) consists in dividing the plotin subregions that have similar physicochemical features, where it is possible to work in the conventional manner (without site-specific input application), differing them from the other sub-regions of the field. Thus we use concepts from PA, but adapting some procedures to the reality of the producer, not requiring the replacement of machinery traditionally used.Therefore, yield is usually correlated with physical and chemical properties through statistical and geostatistical methods, and attributes are selected to generate thematic maps, which are then used to define the MZ. In the generation of thematic maps step, are commonly used traditional interpolation methods (Inverse Distance - ID , inverse of the square distance - ISD, and kriging - KRI), and it is important to assess if the quality of thematic maps generated influences in the MZ drafting process and can not justify the interpolation data using robust methods such as KRI. Thus, the present study aimed to evaluate three interpolation methods (ID , ISD and KRI ) for generation of thematic maps used in the generation of MZ by clustering methods K-Means and Fuzzy C-Meas, in two experimental areas (9.9 ha and 15.5 ha), and been used data from four seasons (three crops of soybeans and one of corn). The KRI interpolation and ID showed similar UM. The agreement between the maps decreased when an increase in the number of classes, but with greater intensity with the Fuzzy C-Means method. Clustering algorithms K-Means and Fuzzy C-Means performed similar division on two UM. The best interpolation method was KRI following the ID, what justifies the choice of a more robust interpolation (KRI) to generate UM / Apesar dos benefícios proporcionados pela tecnologia de agricultura de precisão (AP), a necessidade de grades amostrais densas e uso de equipamentos sofisticados para o manejo do solo e da planta tornam o seu cultivo em muitos casos inviável financeiramente, principalmente para pequenos produtores. Com a finalidade de viabilizar a AP, a definição de unidades de manejo (UM) consiste em dividir o talhão em sub-regiões que possuam características físico-químicas semelhantes, onde se pode trabalhar de forma convencional (sem aplicação localizada de insumos), diferenciando-se das outras sub-regiões do talhão. Dessa forma, utilizam-se conceitos de AP, mas adaptam-se alguns procedimentos para a realidade do produtor, não havendo necessidade da substituição de máquinas tradicionalmente utilizadas. Para isso, são geralmente correlacionados atributos físicos e químicos com a produtividade das culturas e, por meio de métodos estatísticos e geoestatísticos, selecionam-se atributos que darão origem a mapas temáticos posteriormente utilizados para definição das UM. Na etapa de geração dos mapas temáticos, são normalmente utilizados métodos tradicionais de interpolação (inverso da distância ID, inverso da distância ao quadrado IDQ e krigagem KRI) e é importante avaliar se a qualidade dos mapas temáticos gerados influencia no processo de definição das UM, podendo desta forma não se justificar a interpolação de dados a partir do uso de métodos robustos como a KRI. O presente trabalho teve como objetivo a avaliação de três métodos de interpolação (ID, IQD e KRI) para definição dos mapas temáticos utilizados na confecção de UM pelos métodos de agrupamento K-Means e Fuzzy C-Means, em duas áreas experimentais (de 9,9 ha e 15,5 ha), sendo utilizados dados de quatro safras (três safras de soja e uma de milho). Os interpoladores ID e KRI apresentaram UM similares. A concordância entre os mapas diminuiu quando houve aumento do número de classes, mas teve maior intensidade com o método Fuzzy C-Means. Os algoritmos de agrupamento K-Means e Fuzzy C-Means se apresentaram similares na divisão em duas UM. O melhor método de interpolação foi a KRI, seguida do ID, o que justifica a escolha do interpolador mais robusto (KRI) na geração de UM

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1676755 bytes, checksum: 2df7ed933bf4edc87e49ea0558d83114 (MD5) Previous issue date: 2013-02-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Geoestatistics stands out, mainly because it is an an interdisciplinary science that allows an exchange of information between geologists, petroleum engineers, mathematicians, statisticians and other professional groups thus enabling better interpretation of geological and environmental reality. Among the highlights Kriging techniques to Ordinary Kriging and Kriging Indicative. Where the first is a linear kriging predictor of timely considering the average unknown and incorporates in its formulation the procedure a weighted mobile, but what sets it apart is the fact that the weights are obtained taking into account the continuity represented by the semivariograma. The Indicative Kriging predictor is one that uses the technique of ordinary kriging or simple kriging of the data processed through a nonlinear function composed of binary 0 and 1. One of the great advantages of Kriging Indicative is the fact of being a nonparametric estimator that allows transform qualitative variables (presence or absence) or quantitative variables (according to a cutoff point of interest) and to estimate ranges of probability of occurrence of the variable. In agriculture, its use allows planning of soil correction of localized and identify management zones for rotation or intercropping. This paper aims to present a theoretical and practical study of the advantages and disadvantages of using the Kriging Indicative planning soil remediation technique for implantation of intercropping with banana cultivation of coffee, using data from soil chemical properties through samples collected at a farm cultivated with coffee in the city of Araponga - Zona da Mata Mineira. / A Geoestatística se destaca, principalmente por ser uma ciência interdisciplinar que permite uma troca de informações entre geólogos, engenheiros de petróleo, matemáticos, estatísticos e demais categorias profissionais possibilitando assim uma melhor interpretação da realidade geológica e ambiental. Dentre as técnicas de Krigagem destaca-se a Krigagem Ordinária e a Krigagem Indicativa. Em que a primeira é um preditor de Krigagem linear pontual que considera a média desconhecida e incorpora em sua formulação o procedimento de uma média ponderada móvel, porém o que a diferencia é o fato de que os pesos são obtidos levando em consideração a continuidade representada pelo semivariograma. A Krigagem Indicativa é um preditor que utiliza-se da técnica de Krigagem Ordinária ou de Krigagem Simples dos dados transformados por meio de uma função não linear binária composta por 0 e 1. Uma das grandes vantagens da Krigagem Indicativa reside no fato de ser um estimador não paramétrico que permite transformar variáveis qualitativas (presença ou ausência) ou variáveis quantitativas (de acordo com um ponto de corte de interesse) e estimar probabilidade de ocorrência da variável. Na agricultura, o seu uso permite fazer planejamento de correção do solo de forma localizada e identificar zonas de manejo para rotação ou consorciação de culturas. Este trabalho tem por objetivo apresentar um estudo teóricoaplicado das vantagens e desvantagens no uso da Krigagem Indicativa para o planejamento de correção do solo para implantação da técnica de consorciação de cultivo de bananeira com o cultivo de café, utilizando dados de propriedades químicas do solo por meio de amostras coletadas em uma fazenda cultivada com café no Município de Araponga- Zona da Mata Mineira.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The crop productivity mapping is an important precision farming tool enabling more efficient spatial management of agricultural areas. In this sense, the objective of this work was to identify and analyze zones with different grain yield potential (Article I), check the association of chemical and physical properties of the soil with the yield zones (Article II), and evaluate the agronomic performance of six soybean cultivars in zones with different grain yield potential. For the definition of the yield zones were used three harvest maps of different cultures in two experimental areas. The maps were filtered and the defined zones and grouped from the overlap of crops (Article I). The search for chemical and physical atributes of the soil associated with grain yield was performed by systematic soil collection, according to grain yield zones (high, medium and low) (Article II), and analyzed 80 chemical variables and 33 physical variables by using descriptive statistics and ranked by principal component analysis (PCA). The agronomic performance of soybean cultivars in different grain yield zones (Article III) was evaluate in two agricultural areas, being allocated experiments in the random block design in factorial 3x6, with three grain yield zones (high, medium and low) and six soybean cultivars (BMX Ativa RR, Fundacep 65 RR, FPS Urano RR, FPS Júpiter RR, Nidera 5909 RG and BMX Força RR), with three replications. The results showed that the use of a historical series of harvest maps is an efficient tool to characterize sites with different grain yield potential, in addition to serving as a base for improving the spatial management of agricultural areas. The systematic soil sampling was able to reveal explanatory variables for grain yield, and the order for intervention in chemical attributes in the área is: Liming, phosphate fertilization and potassium fertilization. The presence of attributes of difficult management in the short time (organic matter and clay) associated with grain yield potential suggests the crop management in the management zones. The yield zones influenced the grain yield of soybean cultivars, and the cultivar BMX Força RR presented its highest grain yield in the ZB, whereas NA 5909 RG was more productive in the ZA and ZM. The cultivar BMX Ativa RR was on average more productive and more stable. The results indicate that the positioning of soybean cultivars in accordance with management zones is a important strategy for the precision agriculture and characterized as a new concept of the ―multi-cultivars‖ sowing. / O mapeamento da produtividade das culturas é uma importante ferramenta da agricultura de precisão permitindo o manejo espacial e temporal mais eficiente das áreas agrícolas. Neste sentido, o trabalho teve por objetivo identificar e analisar zonas com diferentes potenciais de rendimento de grãos (Artigo I), verificar a associação de atributos químicos e físicos do solo com as zonas de rendimento (Artigo II) e, avaliar o desempenho agronômico de seis cultivares de soja em zonas de alto (ZA), médio (ZM) e baixo (ZB) potencial de rendimento de grãos. Para a definição das zonas de rendimento foram utilizados três mapas de colheita de diferentes culturas em duas áreas experimentais. Os mapas foram filtrados e as zonas definidas e agrupadas a partir da sobreposição das safras (Artigo I). A busca por atributos químicos e físicos do solo associados ao rendimento de grãos foi procedida por meio da coleta sistemática do solo, de acordo com as zonas de rendimento (alto, médio e baixo) (Artigo II), sendo analisadas 80 variáveis químicas e 33 variáveis físicas por meio da estatística descritiva e ranqueadas por meio da análise de componentes principais (ACP). O desempenho agronômico de cultivares de soja nas diferentes zonas de rendimento (Artigo III) foi avaliado em duas áreas agrícolas, sendo os experimentos alocados em delineamento de bloco aos acaso em esquema fatorial 3x6, com três zonas de rendimento (alto, médio e baixo) e seis cultivares de soja (BMX Ativa RR, Fundacep 65 RR, FPS Urano RR, FPS Júpiter RR, NA 5909 RG e BMX Força RR), com três repetições. Os resultados comprovaram que o uso de uma série histórica de mapas de colheita é uma ferramenta eficiente para caracterizar locais com diferentes potenciais de rendimento, além de servir como base para a melhoria da gestão espacial das áreas agrícolas. A amostragem sistemática do solo foi capaz de revelar variáveis explicativas para o rendimento de grãos, sendo a ordem para intervenção em atributos químicos na área: calagem, fertilização fosfatada e fertilização potássica. A presença de atributos de difícil manejo em curto prazo (matéria orgânica e argila) associados ao rendimento de grãos sugere o manejo das culturas por zona de manejo. As zonas influenciaram o rendimento de grãos das cultivares de soja, sendo que a cultivar BMX Força RR apresentou seu maior rendimento na ZB, enquanto que NA 5909 RG, foi mais produtiva em ZA e ZM. A cultivar BMX Ativa RR foi em média a mais produtiva e mais estável. Os resultados indicam que o posicionamento de cultivares de soja de acordo com zonas de manejo é uma importante estratégia para a agricultura de precisão e se caracteriza como um novo conceito de semeadura ―multi-cultivares‖