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Previous issue date: 2017-02-16 / The process of generating management zones (MZs) comprises several steps, among them the choice of variables to be used in the grouping process, the choice of the best interpolator, the use of a data normalization method and the choice of an algorithm suitable for the grouping process, as well as adequate evaluation indices. In this work, it was attempted to improve techniques used in the MZs generation process. First, the influence of data normalization techniques in the clustering process was studied using the Fuzzy C-Means algorithm data proposed in the literature. It was also evaluated the use of the producer s experience as a new variable for the generation of the MZs and a piece of software was developed for the purpose of capturing this variable and managing agricultural data. The experiments were carried out with data obtained between the years of 2011 and 2016 from four commercial agricultural areas, located in the State of Paraná, where corn and soybean had been grown. With the experiments concluded, it was possible to assert that the technique of normalization of data influences the process of grouping when more than one variable is used with different scales of values and that the technique that presented better results was the normalization by amplitude. The proposed variable "farmer s experience" showed good results in the generation of the MZs and, with such, it was possible to generate management areas with different productive potential between the classes and thus, it can be used as a new variable to be used combined with the variables of stable soil conditions. Based on the positive results generated by the variable experience of the producer in three agricultural areas, a piece of software was developed that allows the insertion of this variable by the producer. The software called AgData-Mobile also allows the management of field data, allowing the producer to insert data of all the operations performed in each field and to keep a record of their areas. In addition this tool stands out for being free and for using clod storage / O processo de geração de zonas de manejo (ZMs) compreende várias etapas, entre elas a escolha das variáveis a serem utilizadas no processo de agrupamento, a escolha do melhor interpolador, o uso de um método de normalização de dados e a escolha de um algoritmo adequado para o processo de agrupamento, além de índices de avaliação adequados. Neste trabalho, buscou-se melhorar técnicas utilizadas no processo de geração de ZMs e, para isso, primeiro foi estudada a influência de técnicas de normalização de dados no processo de agrupamento utilizando o algoritmo Fuzzy C-Means, em que foram avaliadas as três principais técnicas de normalização de dados propostas na literatura. Avaliou-se também a utilização da experiência do produtor como uma nova variável para a geração das ZMs, e foi desenvolvido um software para fins de definição dessa variável e para gerenciamento de dados agrícolas. Os experimentos foram realizados com dados obtidos entre os anos de 2011 e 2016 de quatro áreas agrícolas comerciais, localizadas no estado do Paraná, nas quais se cultivaram milho e soja. Com os experimentos realizados foi possível concluir que a técnica de normalização de dados exerce influência no processo de agrupamento quando é utilizada mais de uma variável com diferentes escalas de valores e que a técnica que apresentou melhores resultados foi a de normalização pela amplitude dos dados. A variável proposta "experiência do produtor" apresentou bons resultados na geração das ZMs. Fazendo uso dessa variável foi possível gerar zonas de manejo com potencial produtivo distinto entre as classes e, sendo assim, pode ser utilizada como uma nova variável a ser utilizada juntamente com as variáveis estáveis do solo. Com base nos bons resultados obtidos pela variável experiência do produtor em três áreas agrícolas, foi desenvolvido um software que permite a inserção dessa variável pelo produtor. O software chamado AgData-Mobile permite, ainda, realizar o gerenciamento de dados de campo, possibilitando que o produtor insira dados de todas as operações realizadas em cada talhão e mantenha um registro de suas áreas. Além disso, tal ferramenta se destaca por ser de uso gratuito e pelo armazenamento de dados em nuvem
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/277 |
| Date | 16 February 2017 |
| Creators | Schenatto, Kelyn |
| Contributors | Souza, Eduardo Godoy de, Pinheiro Neto, Raimundo, Gonçalves, Antonio Carlos Andrade, Maggi, Marcio Furlan, Mercante, Erivelto |
| Publisher | Universidade Estadual do Oeste do Parana, Programa de Pós-Graduação "Stricto Sensu" em Engenharia Agrícola, UNIOESTE, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE, instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná, instacron:UNIOESTE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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