Autores: MENDES, I. S., MERCANTE, E., GANASCINI, D., PERIPOLLI, L. C., CAON, I. L., PRIOR, M.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Sensoriamento remoto; radiação solar; cobertura de nuvens

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

O modelo de geração de energia distribuída por meio de fontes renováveis é visto, atualmente, como uma solução no que concerne ao aumento da demanda, que limita o desenvolvimento econômico e tecnológico. Com isso a determinação do potencial de geração, bem como a busca por métodos de controle da energia introduzida na rede, é de fundamental importância na expansão desse sistema em relação ao modelo convencional de geração centralizada. O uso de geotecnologias facilita essa estimativa, pois permite a análise de características espaciais de locais de interesse e suas características específicas, como radiação incidente e área disponível, dentre outros, com precisão, agilidade e custo reduzido, em relação a medições de campo. Este trabalho teve como objetivo identificar o potencial de geração de energia solar fotovoltaica na área rural do município de Cascavel - PR, com base nas áreas úteis disponíveis e as perdas inerentes ao sistema, em aviários e pocilgas. Foi verificado um potencial anual médio de 9,36 MWh/mês para pocilgas, e 17,61 MWh/mês para aviários, com excedentes médios de geração de energia de 8,56 MWh/mês e 14,71 MWh/mês, para pocilgas e aviários, respectivamente. Também foram identificados os pontos com maior potencial de geração de energia no perímetro rural do município, para que sirva de indicativo das áreas propícias a estudos de viabilização de implantação de microrredes inteligentes na região.

Autores: CARREIRA, V. S., TANAKA, E. M., BRITO FILHO, A. L., BARBOSA JÚNIOR, M. R., OLIVEIRA, D. T.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Desempenho, Precisão, Pulverização

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

O objetivo desse estudo foi avaliar a aplicação de um produto pastilhado de baixa dosagem por um distribuidor centrífugo. Foi utilizado um distribuidor centrífugo UNIPORT 5030 NPK (Jacto Agrícola S/A, Pompéia, SP), bem como o produto mineral misto Sulfurgran B-Max, de composição 78% Enxofre (S), 19% de Bentonita e 3% de Boro (B) e realizou-se a calibração do volume na comporta e determinação do "ponto de queda", nome dado ao cálculo da localização da deposição do produto no disco. A avaliação transversal consistiu em duas velocidades (15 km/h e 20 km/h) com dosagem de 40 kg.ha¹ e faixa efetiva de 32 metros. O elevado percentual de quebra durante a distribuição longitudinal, visto que as bandejas estavam dispostas exatamente no trajeto percorrido, sendo o local mais próximo dos discos do distribuidor. A avaliação transversal e longitudinal da distribuição resultou em bom desempenho da aplicação. Ainda que o produto partilhado tenha elevado percentual de quebra próximo à máquina, esses valores não foram significativos o suficiente para interferirem nos coeficientes.

Autores: MORAES, W. L. B., RIBEIRO, D., BONALDO, S. M.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: doenças em plantas, progresso, severidade

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

A área abaixo da curva de progresso da doença (AACPD) é um parâmetro quantitativo muito utilizado em diversos patossistemas na análise do progresso das doenças em plantas, o seu valor é obtido após uma série de avaliações de severidade ao longo do tempo. Objetivando otimizar a avaliação do progresso da doença no campo, foi desenvolvido o aplicativo AACPD, para smarthphones Android, que, através do cadastro dos valores de severidade permite o acompanhamento do progresso da doença diretamente do campo. O aplicativo AACPD permite maior agilidade nos processos de obtenção de resultados devido a capacidade calcular e disponibilizar o gráfico da curva e a área abaixo da curva de progresso da doença momentaneamente. Portanto o aplicativo AACPD demonstrou ser um aliado do pesquisador no campo resultando em melhor aproveitamento do tempo demandado para avaliação da severidade da doença.

Autores: BUENO, J. V., FRANÇA, M. B. M.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: internet das coisas, comunicação sem fio, lorawan

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

Atualmente, a Internet das Coisas se tornou um dos tópicos mais promissores nas áreas técnica, social e econômica. Algumas aplicações IoT possuem requisitos específicos, como a necessidade de concentrar uma grande quantidade de sensores, comunicação em áreas amplas e baixo consumo de energia, sendo importante incorporá-las a uma Rede de Sensores Sem Fio. Uma das áreas na qual se enquadra a aplicação das redes de sensores é a Agricultura de Precisão, com o gerenciamento mais detalhado do sistema de produção agrícola. O presente trabalho tem como objetivo desenvolver uma Rede de Sensores Sem Fio que possa ser aplicada no monitoramento de um campo agrícola. Para isso, foi escolhida a tecnologia de comunicação sem fio LoRaWAN, utilizando o nó sensor Radioenge LoRaWAN e o gateway Radioenge LoRaMESH. Foi utilizado o sensor de temperatura e umidade relativa HDC1080 para coletar dados, que foram enviados para o servidor de rede The Things Network através do protocolo LoRa. Obteve-se êxito na comunicação sem fio, com uma taxa de recepção de 98,57%, todavia ainda é necessário ampliar o número de nós sensores e a variedade de sensores utilizados de forma a se criar uma rede e aplica-la a um campo agrícola.

Autores: SANTOS, L. A., CARVALHO, J. C. L., COSTA, A. G., OLIVEIRA, M. C. T. M., XAVIER JÚNIOR, A. P. C., MACHADO, T. A.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Visão artificial de máquinas, qualidade de frutos, linguagem Python

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

A classificação de frutos, como a banana, permite que se obtenha lotes padronizados, agregando valor e qualidade ao produto comercializado. A visão artificial tem sido aplicada com êxito para automação de sistemas de classificação e seleção de frutos. Neste contexto, o objetivo do trabalho foi apresentar um algoritmo desenvolvido na linguagem Python para calcular a porcentagem de dano superficial em bananas a partir de imagens digitais. O algoritmo foi capaz de realizar a duas etapas de limiarização e binarização, sendo a primeira etapa para separação do fruto (área de interesse) e do fundo da imagem. A segunda etapa, foi destinada para separação das áreas com dano e sem danos das bananas. Por fim, foi contabilizado o número de pixels da área com dano e convertido em porcentagem. O algoritmo foi testado em 5 frutos com diferentes níveis de dano superficial no epicarpo. A partir dos resultados, verificou-se que o algoritmo foi capaz de detectar regiões com danos superficiais no epicarpo das bananas, sendo que o fruto com maior área de dano superficial observada de forma visual, foi detectado a maior porcentagem da área de dano superficial da banana (16,41%).

Autores: MARQUES FILHO, A. C., RAUEN, L., LANÇAS, K. P.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: agricultura de precisão, compactação do solo, tráfego controlado

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

Um dos grandes entraves na agricultura moderna é a compactação do solo. Com o aumento do tamanho, peso e fluxos das máquinas nas lavouras ao longo dos anos, sem o manejo correto o solo vem sofrendo danos em sua estrutura, comprometendo a produtividade e limitando o desenvolvimento das culturas. É importante conhecer a compactação do solo, e em qual camada ela se encontra. Uma das maneiras de se obter um indicativo de compactação é a resistência do solo à penetração (RSP). Assim, objetivou-se com este trabalho desenvolver um sistema de baixo custo para avaliação da compactação do solo, com o uso de plataforma de prototipagem e sensores específicos. O equipamento apresentou os resultados esperados quando comparado com um equipamento padrão calibrado e a estatística comparativa entre os dois equipamentos apresentou alta correlação, o custo de desenvolvimento do equipamento proposto, foi 800% inferior ao equipamento disponível no mercado, e as mensurações atenderam o propósito do projeto.

Autores: RIBEIRO, E., BARRETO, B. B., RIVERA, F. P., BRAGA JUNIOR, R. A., BARBOSA, M. A. G., CONTADO, E. W. N. F.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Luz estruturada, 3D, Visão Monocular

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

Pretendeu-se, neste trabalho, demonstrar a importância de desenvolvimento de um novo método para identificação do eixo z de um objeto, utilizando de luz estruturada por meio da visão monocular atuante e participativo no alcance dos objetivos. Para tal, a pesquisa valeu-se do método do estudo qualitativo. Buscando o êxito deste propósito, definiu-se, primeiramente, uma configuração experimental de baixo custo, utilizando apenas uma câmera WebCan e um projetor multimídia para realizar a análises, logo após, desenvolver algoritmos baseados em modelos matemáticos com objetivo de identificar o perfil em 3 dimensões do objeto digitalizado. Espera-se que a pesquisa possa prover subsídios à proposição de novos estudos, com o enfoque em soluções para o problema apresentado que é identificar o perfil do objeto proposto neste trabalho.

Autores: MOREIRA, E. E. M., CHAVES, J. W. R., DANTAS, M. J. F.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Dados ambientais. protótipo. agricultura

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

A criação de estratégicas para o monitoramento das condições climáticas e recursos hídricos, possibilita a redução e o desperdício de água. Uma dessas estratégias é o sensoriamento remoto e coleta de dados sobre o ambiente agrícola. Levando isso em consideração, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma mini estação meteorológica a partir da utilização de materiais de baixo custo. A mini estação construída baseou-se na plataforma Arduino, tendo como base um microcontrolador, com sensores de baixos custos acoplados para a obtenção de dados de variáveis ambientais, de umidade do ar, temperatura do ar, chuva e umidade do solo, possibilitando a obtenção de dados a serem usados na agricultura. Por fim, realizou-se uma comparação dos dados obtidos na mini estação meteorológica, com os dados de uma estação meteorológica convencional localizada no Campus da Universidade Federal do Ceará (UFC) da cidade de Quixadá. A mini estação demonstrou ser viável, visto que, as leituras realizadas na estação UFC são equiparadas com a miniestação possibilitando a implementação para a obtenção dos mesmos dados com baixo custo.

Autores: MENESES, M. D., ARZE, B. J. C., VALE, W. G., CHAVES, M. V. S., PEREIRA, D. A., ANDRADE, V. J. S.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Aquisição de dados, Placa Arduino, Patinagem

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

O agronegócio está inserido em um sistema de grande competitividade e de constantes mudanças. Consequentemente, o produtor rural é induzido a investir em novos produtos, tecnologias e processos para conseguir atender às novas demandas deste sistema. Dessa forma, o produtor tem buscado tecnologias e mecanismos para redução de custos, aumento de produtividade e minimização do impacto ambiental de suas atividades, ao mesmo tempo atendendo a crescente demanda por produtos agrícolas. Assim, associado ao desenvolvimento tecnológico no meio rural e monitoramento das operações para obtenção de informações de desempenho, o desenvolvimento da indústria de sistemas embarcados e automação, com a utilização de sensores, transdutores e microcontroladores, tem muita importância para a área de máquinas agrícolas e tem ganhado seu espaço à medida que vem contribuindo na mecanização da agricultura. O presente projeto teve como intuito utilizar o Arduino e um sensor indutivo para desenvolver e testar um método alternativo para determinação da patinagem dos rodados do trator. Para isso foi desenvolvido um aparato, o Sistema de Aquisição Automática de Dados de Patinagem (SAADP). Os dados obtidos foram comparados com o método ASAE (American Society of Agricultural Engineers), não demonstrando diferenças significativas nos testes estatísticos entre ambos os métodos, validando o instrumento.

Autores: GERALDI, M. T., FRANÇA, M. B. M., MELETTI, P. C.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Detecção e Rastreamento de Peixes; Aprendizagem de Máquina; Visão Computacional

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

Os corpos d’água impactados por efluentes urbanos, industriais ou agrícolas contêm resíduos químicos que implicam na qualidade da água e que são prejudiciais à saúde humana e ao ambiente aquático. O comportamento dos peixes pode ser afetado por vários desses resíduos, sendo que o peixe atua como um indicador da presença ou do efeito de xenobióticos na água. Identificação e monitoramento são dificuldades relacionadas à detecção de substâncias químicas na água. Técnicas aplicadas para monitorar o comportamento dos peixes podem ser um meio para auxiliar no gerenciamento desta problemática. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema de detecção e rastreamento de peixes voltado a dispositivos embarcados, buscando auxiliar pesquisadores em análises comportamentais de peixes. Para o desenvolvimento deste trabalho utilizou-se a classe peixe presente no dataset Open Images Dataset V4. O dispositivo embarcado NVIDIA Jetson Nano foi utilizado para a implantação do sistema. Para a detecção foi utilizada a rede neural convolucional MobileNetV2 e para o rastreamento o algoritmo presente na biblioteca dlib baseada em filtros correlacionais. A rede treinada apresentou uma average precision de 73,32% no processo de detecção com indícios de um desempenho inicial positivo para o processo de rastreamento. Com base nos resultados obtidos o sistema projetado efetuou a detecção e o rastreamento dos peixes.

Autores: REGAZZO, J. R., MODOLO, A. J., BAESSO, M. M.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Phaseolus vulgaris. Nutrientes. Análise Discriminante. Naïve Bayes

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

Com a evolução da produção do feijão no Brasil, deixando de ser uma cultura exclusivamente de subsistência, e passando a serem plantadas por grandes produtores com uso intensivo de tecnologia, em específico as técnicas voltadas a agricultura de precisão. Desse ponto de vista, torna-se imprescindível a determinação de deficiência nutricional de forma localizada. Com a finalidade de explorar o potencial deste conceito, este trabalho teve como objetivo geral o desenvolvimento de um sistema computacional para determinar o status da deficiência nutricional do nitrogênio no feijoeiro através de classificadores estatísticos e como objetivos específicos: utilizar índices espectrais da região do visível extraídos de imagens digitais como características para determinar diferentes teores de nitrogênio no feijoeiro; desenvolver um classificador de análise discriminante linear, um classificador de análise discriminante quadrática e um classificador bayesiano ingênuo para classificar e avaliar o status do nitrogênio no feijoeiro; e comparar e avaliar o desempenho dos três classificadores na avaliação do status do nitrogênio no feijoeiro.

Autores: SOUZA SOBRINHO, A. F. S., BARRETO, B. B., BRAGA JUNIOR, R. A., CONTADO, J. L., SILVA, E. A. A.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: níveis de cinza, diferenciação de imagens, sementes esverdeadas

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

Este trabalho teve como objetivo avaliar a diferenciação entre sementes de soja maduras e esverdeadas, por meio de iluminação de lâmpadas fluorescentes e processamento de imagens. Foi utilizado a cultivar MG/BR 46-Conquista, sendo capturadas imagens com resolução de 640 por 480 pixels de 50 sementes maduras e 50 sementes esverdeadas, posteriormente retirou-se uma amostra de 225 por 225 pixels cada imagem perfazendo um total de 100 amostras. Analisou-se a variação das médias dos níveis de cinza entre as imagens das sementes verdes e maduras nas bandas Red, Green, Blue e em escala de cinza 8-bits, os valores das médias de níveis de cinza foram coletados utilizando o software ImageJ. Os dados foram dispostos em um delineamento inteiramente casualizado com 50 repetições, submeteu-se os dados a análise de variância e teste de Tukey a 5% de probabilidade. Os resultados demostraram significância em todas as variáveis analisadas, sendo a maior diferença de 17,3 unidades na intensidade de níveis de cinza, constatada na banda Red. Estes dados têm como importância dar base para o desenvolvimento de métodos e equipamentos de façam a separação das sementes de soja maduras das esverdeadas, um problema este bastante decorrente e oneroso na agricultura.

Autores: CATTANI, C. E. V., MERCANTE, E., PRIOR, M., MENDES, I. S., GANASCINI, D., CAON, I. L.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Sensoriamento remoto, índices de vegetação, sensores terrestres

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

A dinâmica temporal das culturas agrícolas pode ser traduzida por meio de índices de vegetação (IV) em múltiplas datas, pois a utilização de IV’s em determinados estádios de desenvolvimento, possuem boas relações com parâmetros biofísicos. Há diversos IV’s, sendo que os mais comumente utilizados são os baseados nas bandas do vermelho (RED) e infravermelho próximo (NIR), porém estudos com IV’s que utilizaram as bandas do NIR e a do infravermelho médio (SWIR), têm apontado bons resultados na estimativa de parâmetros biofísicos de culturas agrícolas. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi caracterizar os perfis espectro-temporais de diferentes índices de vegetação (NDVI, NDRE, WRDVI e NDMI) e correlacionar esses perfis com o índice de área foliar (IAF). Para a caracterização dos IV’s foram utilizados dois sensores remotos terrestres, o sensor passivo hiperespectral FieldSpec4 standart-res (FS), e o sensor ativo GreenSeeker 505 Handheld (GS). Para obtenção do índice de área foliar (IAF), foi utilizado o sensor LAI-2200C. A variável biofísica IAF, mostrou melhor resultado ao ser estimada pelo índice NDMI, apresentando os maiores valores de correlação, coeficiente de concordância e os menores erros (ME e RMSE).

Autores: OLIVEIRA JÚNIOR, J. G., SANTOS, J. M., POLYCARPO, J. S. M., MOURA, G. B. A., LOPES, P. M. O., NASCIMENTO, C. R.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: índice de vegetação, pluviometria local, árvore de decisão

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

A mesorregião do Sertão Pernambucano apresenta clima semiárido, com condições climáticas que podem afetar a produção agrícola, visto que seu clima é quente, seco e de regime pluvial irregular. Devido a essas características meteorológicas e climáticas, a Caatinga (bioma predominante dessa região) vem sofrendo ao longo dos anos com várias ações antrópicas, incluindo além do desmatamento, as queimadas. Com o intuito de mapear e monitorar a incidência de focos de calor nessa região durante o período de dez anos (2008-2017), este projeto teve como objetivo identificar a partir da utilização de imagens dos satélites TERRA e LANDSAT, as cicatrizes de queimadas. Com base nessa identificação, foi possível caracterizar o perfil da área de queima e acompanhar o processo de recuperação natural da superfície vegetal afetada pelo fogo, através da variação espectral do índice NDVI dessa região ao longo do tempo. O processamento digital dos dados nos softwares ENVI e WEKA propiciou a detecção da influência da precipitação em tal processo regenerativo (nível de correlação de 0,8495), atrelando este a uma frequência em escala bimensal, a um índice NDVI crítico de 0,3 e a um nível crítico pluviométrico de 42,2 mm. Foi possível também gerar um mapa de susceptibilidade ao fogo com precisão média de 48,92%.

Autores: OLIVEIRA, M. C. T. M., CARVALHO, J. C. L., COSTA, A. G., PINTO, F. A. C.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: visão artificial de máquinas; Acrocomia aculeata; teor de óleo

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

A macaúba (Acrocomia aculeata) é considerada uma promissora matéria-prima para produção de biodiesel, devido aos altos teores de óleos. Em palmáceas, a utilização de sistemas de visão artificial a partir de câmeras digitais, vem sendo estudada com a finalidade de monitorar a maturação dos frutos de forma instantânea, precisa e sem necessidade de destruição dos frutos. Objetivo deste trabalho foi avaliar a capacidade de índices espectrais gerados a partir de imagens obtidas na região do infravermelho próximo (NIR) para distinguir frutos de macaúbas em diferentes estágios de maturação. Para a realização do experimento foram utilizados 75 frutos de macaúbas obtidos em quatro estágios de maturação. Informações obtidas em imagens na região espectral do visível e do NIR foram utilizadas para calcular 5 índices espectrais: NIRm, NDVI (R), NDVI (G), RNIR e GNIR. A comparação das médias de cada índice espectral em cada estágios de maturação foi realizada a partir da aplicação do teste de média de Tukey a 0,05 de significância. O índice NIRm, onde se utilizou apenas a intensidade média de pixel na região do NIR, apresentou a melhor capacidade de distinção, diferenciando três estágios de maturação.

Autores: MORAIS, T. F., SILVA, E. P. F. S., SILVA, D. H. F., MELO, J. M. M., VICENTE, T. F. S., PEDROSA, E. M. R.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: matéria orgânica, mata ciliar, qualidade do solo

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

O bioma Caatinga encontra-se em acentuado processo de degradação, provocado pela substituição de vegetação pelas atividades agrícola e pecuária, o que prejudica a qualidade da estrutura edáfica do solo. Pela facilidade de mensuração e correlação com outras propriedades do solo, o carbono orgânico é um importante indicador de distúrbios ambientais, refletindo os impactos gerados em decorrência de diferentes alterações ecossistêmicas. Esse trabalho objetiva descrever a dinâmica espacial do carbono orgânico do solo em zona ripária do Rio Brígida, em dois sistemas de manejo na Caatinga. O estudo foi desenvolvido em Parnamirim, PE, em duas áreas ao longo do rio, uma sob cultivo agrícola e outra sob mata ciliar. Foram feitas duas malhas com 30 pontos cada, com espaçamento de 10 m entre os pontos. Os dados foram submetidos à estatística descritiva e geoestatística. O carbono orgânico apresentou dependência espacial nas duas áreas, em maior grau na área de vegetação natural, embora em ambas as áreas a maior concentração de carbono ocorresse nas proximidades do rio.

Autores: RIBEIRO, S. G., OLIVEIRA, M. R. R., ALMEIDA, E. L., TEIXEIRA, A. S.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Granulometria; Krigagem; Manejo do solo

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

Considerar a distribuição espacial das frações granulométricas de um solo, por meio da geoestatística, é fundamental ao conhecimento de seu comportamento, considerando que a textura é um atributo variável no espaço. Nesta pesquisa, tem-se como objetivo utilizar a geoestatística para análise da distribuição espacial das frações granulométricas de um Neossolo Flúvico no Perímetro Irrigado de Morada Nova, Ceará. Foram coletadas 85 amostras deformadas de 0-10 cm de um Neossolo Flúvico e realizada a análise granulométrica, avaliando a estatística descritiva, frequência e normalidade dos dados obtidos, bem como avaliação da dependência espacial e construção do mapa de distribuição por Krigagem Ordinária. Os modelos de semivariogramas que melhor se ajustaram foram esférico, gaussiano e exponencial para areia, argila e silte, respectivamente. A areia foi a fração de maior alcance e todas as frações apresentaram elevada dependência espacial. Foi então construído o mapa de distribuição espacial para cada atributo, podendo ser observada a complementariedade das frações granulométricas em campo e os mapas gerados podem ser usados como base de dados no manejo da irrigação no Perímetro Irrigado de Morada Nova.

Autores: MAGALHAES, L. P., TREVISAN, L. R., GOMES, T. M., ROSSI, F.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: VANT, MPRI, Verde Normalizado

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

O interesse e utilização de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) na agricultura tem crescido nos últimos anos. As aplicações desta tecnologia vão desde o monitoramento de doenças e pragas até a produção de mapas de índices vegetativos. A altura de voo influencia na duração da atividade realizada e no número de imagens obtidas para formação da ortofoto na área avaliada. Como há poucos trabalhos que tratam deste tema, e os diferentes artigos publicados com utilização de VANTs se utilizam de diversas alturas de voo (desde 20 até 100 m), o objetivo deste trabalho foi avaliar o valor calculado de dois índices vegetativos em função de duas alturas de voo: o MPRI (Modified Photochemical Reflectance Index) e o Gn (Verde Normalizado) e as alturas foram a 20 e 60 m de altura. Como resultado não foi encontrada diferença nas médias do índice Gn para as duas alturas pelo teste tstudent a 5% de probabilidade.

Autores: SILVA, F. C., GONÇALVES, E. C. B. M., MARIA, A. C. L., SANTOS, F. F. L., GONÇALVES, A. M., ARAÚJO, G. M.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Automação, hidroponia, sensores

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

Em meio a um período no qual humanidade enfrenta desafios relacionados à escassez de recursos hídricos e matérias-primas, a necessidade de tornar a produção agrícola em uma atividade sustentável faz-se essencial. Diante disso, o cultivo hidropônico passa a desempenhar um papel de destaque. Dentre elas, a Internet das Coisas (IoT) pode auxiliar o agricultor a tomar melhores decisões. Diante deste cenário, o presente trabalho objetivou desenvolver uma rede de sensores de baixo custo em sistema de IoT. O estudo foi realizado em uma casa de vegetação de cultivo de alface hidropônico, no período de um ano. Parâmetros ambientais foram selecionados e monitorados pelo protótipo. A partir dos parâmetros ambientais e físicos obtidos, constatou-se que a casa de vegetação não possui condições favoráveis para a produção de alface, principalmente para o cultivo em verão, evidenciando a importância do uso de ferramentas de monitoramento, controle e automatização em um sistema de cultivo protegido.

Autores: COMINETI, H. J., JOHANN, J. A., RICHETTI, J., SILVA, L. C. A., BECKER, W. R., PALUDO, A.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: sensoriamento remoto, modelo fao, ecmwf

Área: Geomática, Instrumentação e Agricultura de Precisão (GIAP)

A cultura da soja é de extrema importância no agronegócio brasileiro, com extensas áreas de cultivo e sua relevância econômica. A estimativa da produtividade da soja é uma informação fundamental para o planejamento de operações agrícolas e da logística de escoamento, sendo necessário tecnologias capazes de monitorar grandes áreas com alta eficiência. A Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) utiliza um modelo para estimar produtividade de culturas agrícolas, que foi implementado no software Crop-yield Modeling Platform (CyMP). Sendo assim, avaliou-se o desempenho e a construção de estimativas de produtividade com o software CyMP para a safra de verão 2013/2014 de soja no estado do Paraná, utilizando dados agrometeorológicos do modelo European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) e imagens de satélite do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Como resultados, com o programa estimou-se a produtividade por pixels (250 x 250m) de área mapeada de soja, com produtividade que variou entre 707 e 5554 kg ha-1 e média de 2795 kg ha-1 no estado.