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Previous issue date: 2014-05-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / With continued population growth, food scarcity and declining quality and quantity from natural resources, current agricultural practices should be reconsidered. A better understanding of the spatial variability of soil and climatic components, as well as their numerous interactions on the yield of agricultural crops is the current approach called Precision Agriculture. Thus, identify management zones, targeting areas with relative homogeneity as a broad set of variables, can be approximate to management of spatial variability. There weregeoreferenced soil samples divided into three layers, P5 (0 - 0.05m), P10 (0.05 to 0.01 m) and P20 (0.10 - 0.20 m). The first analysis it is the landscape model, which was considered the angle of the geomorphic surface for management class delineation. The crop was segmented into four geomorphic segments, top surface, convex surface, the concave surface and plain. The second analysis was designed as mathematical technique, making use of multivariate statistical analysis, performing hierarchical cluster analysis (HCA) considering similarity between samples, and principal component analysis (PCA), the variances describing characteristics of soil attributes. For each measured layer of the soil, the samples are segmented by means of HCA into four zones management as approximate 60% similarity at Euclidean distance. To verify the significance of the segmentations,drew on comparison of average 5% by orthogonal contrasts test, considering each segment or mathematical landscape management zone as a treatment in the analysis. In the case of landscape segments considered, there were no significant differences between the means of soil attributes and yield components of soybean considered. The contrasts applied to the areas of mathematical systems differed significantly from each other for most soil properties and yield components under analysis. Thus, the use of multivariate analysis can be a tool in order to provide differentiation with regard to handling of agricultural areas. / Com contínuo aumento populacional, escassez alimentar e declínio qualitativo e quantitativo dos recursos naturais, as atuais práticas agrícolas devem ser reconsideradas. O melhor entendimento da variabilidade espacial de atributos do solo e componentes climatológicos, bem como, suas inúmeras interações sobre o rendimento das culturas agrícolas é abordagem atual da chamada Agricultura de Precisão. Assim, delimitar zonas de manejo, segmentando áreas que apresentem relativa homogeneidade quanto a amplo conjunto de variáveis, pode ser aproximação para manejo da variabilidade espacial. Realizaram-se coletas georeferenciadas de solo estratificadas em três camadas, P5 (0 - 0,05 m), P10 (0,05 - 0,01 m) e P20 (0,10 - 0,20 m). A primeira análise realizada trata-se de modelo de paisagem, onde se considerou a angulação da superfície geomórfica para delimitação dos segmentos. A lavoura foi segmentada em quatro segmentos geomórficos, superfície de topo, superfície convexa, superfície côncava e planície. A segunda análise foi denominada como técnica matemática, valendo-se de análise estatística multivariada, realizando-se análise hierárquica de agrupamentos (HCA) considerando similaridade entre amostras, e análise de componentes principais (PCA), descrevendo características nas variâncias dos atributos do solo. Para cada camada de solo avaliada, segmentaram-se as amostras através da HCA, em quatro zonas de manejo conforme similaridade aproximada de 60 % em distância euclidiana. Para verificar a significância das segmentações, valeu-se de teste de comparação de média por contrastes ortogonais a 5 %, considerando cada segmento de paisagem ou zona de manejo matemática como um tratamento na análise. No caso dos segmentos de paisagem considerados, não houve diferenças significativas entre as médias dos atributos de solo e componentes de rendimento da cultura da soja considerados. Os contrastes aplicados para as zonas de manejo matemáticas diferiram significativamente entre si para a maioria dos atributos do solo e componentes de rendimento em análise. Sendo assim, a utilização de análise multivariada pode ser interessante no sentido de fornecer diferenciações quanto ao manejo de áreas agrícolas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.uepg.br:prefix/2267 |
| Date | 30 May 2014 |
| Creators | Demarch, Vinícius Bodanese |
| Contributors | Weirich Neto, Pedro Henrique, Lana, Maria do Carmo, Giarola, Neyde Fabíola Balarezo |
| Publisher | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSA, Programa de Pós-Graduação em Agronomia, UEPG, BR, Agricultura |
| 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 da UEPG, instname:Universidade Estadual de Ponta Grossa, instacron:UEPG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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