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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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/178 |
| Date | 04 February 2014 |
| Creators | Schenatto, Kelyn |
| Contributors | Souza, Eduardo Godoy de, Nagaoka, Alberto Kazushi, 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/masterThesis |
| 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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