Return to search

Seleção de variáveis para definição de unidades de manejo através da lógica fuzzy C-means / Selection of variables for definition of management units by fuzzy c-means logic

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Ricardo.pdf: 1705247 bytes, checksum: 435e22f6b6cf7bf51e60d35de482adba (MD5)
Previous issue date: 2012-04-09 / The agricultural production area has important information to understand the response of a
crop yield. Precision agriculture helps the farmers on acquiring and treating in correct way
the variations found in the area. Management zones (MZ) provide the precision agriculture
implementation in a viable and relatively economical way, since they represent
homogeneous regions, which can be treated differently. Thus, this trial aimed at generating
MZ with different numbers of variables using fuzzy C-means algorithm, based on attributes
spatially correlated with crop yield. The objective was to evaluate the relative efficiency of
each management zone and verify if the different ways of variable compositions differ in the
generation of MZ. Fifteen designs of MZ were generated and divided from two to five
classes, based on attributes as: copper, silt, clay and altitude, which were correlated with
crop yield. The copper variable showed the highest spatial correlation with crop yield, which
promoted the generation of MZ with good results of relative efficiency and good separation of
data among the classes. The relative efficiency did not present in an orderly manner,
increasing or decreasing according to the number of variables used in division of MZ. The
delineated MZ was based on variables as copper and clay and divided into five classes, so, it
showed the highest relative efficiency / A área de produção agrícola contém informações importantes para se entender a resposta
quanto à produtividade de uma cultura. A agricultura de precisão proporciona aos
agricultores adquirirem e tratarem as variações encontradas na área de forma adequada.
Unidades de manejo (UM) proporcionam a implantação da agricultura de precisão de forma
viável e relativamente mais econômica, representando regiões homogêneas, que podem ser
tratadas de forma diferenciada. Este trabalho consistiu em gerar unidades de manejo com
diferentes números de variáveis através do algoritmo fuzzy C-means, baseando-se em
atributos correlacionados espacialmente com a produtividade. O objetivo é avaliar a
eficiência relativa de cada unidade de manejo e verificar se os diferentes modos de
composição de variáveis se diferenciam na geração de UM. Geraram-se 15 delineamentos
de UM, divididos de 2 a 5 classes, baseando-se nos atributos cobre, silte, argila e altitude,
que foram correlacionados com a produtividade. A variável cobre teve a maior correlação
espacial com a produtividade, a qual proporcionou a geração de UM com bons resultados de
eficiência relativa e boa separação dos dados entre as classes. A eficiência relativa não se
apresentou de forma ordenada, crescente ou decrescente, quanto ao número de variáveis
utilizadas no delineamento em UM. A UM delineada a partir das variáveis Cu e argila,
dividida em cinco classes, foi a que apresentou maior eficiência relativa

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/2864
Date09 April 2012
CreatorsSobjak, Ricardo
ContributorsSouza, Eduardo Godoy de
PublisherUniversidade Estadual do Oeste do Parana, Programa de Pós-Graduação "Stricto Sensu" em Engenharia Agrícola, UNIOESTE, BR, Engenharia
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE, instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná, instacron:UNIOESTE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0023 seconds