Autores: HENRIQUES, H. J. R., CORTEZ, J. W., SCHWAMBACK, D. A.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: satélites, comprimentos de onda, NDVI

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

Com à introdução de novos comprimentos de ondas no sensoriamento remoto, surge a necessidade de um novo estudo sobre a influência dos índices de vegetação (IVS) como fonte de dados para a estimativa da produtividade média na cultura do milho. Assim, o objetivo foi avaliar a acurácia dos IVS estudados, e seu potencial em representar a produtividade média da cultura do milho a campo. Os índices utilizados foram: NDRE, GNDVI e PNDVI, sendo propostas alterações nas fórmulas dos índices GNDVI e PNDVI, substituindo o comprimento de onda Vermelho (Red) pelo Vermelho da Borda (Red Edge). Para o cálculo dos IVS, foram utilizadas as bandas multiespectrais dos satélites Sentinel 2A e 2B, sendo estas: B2 (azul), B3 (verde), B4 (vermelho), B5 (vermelho da borda), e B8 (infravermelho próximo). O levantamento de dados de produtividade foi obtido de colhedora de grão composta por sistema de navegação via satélite, painel e sensores embarcados. Foi possível observar a alta correlação existente entre os índices estudados e a produtividade, sendo possível afirmar que todos os IVS podem ser utilizados na estimativa da produtividade.

Autores: ROCKENBACH, F. R., TONIN, P. C., BAZZI, C. L., SCHENATTO, K., MICHELON, G. K.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Raspberry Pi; coleta de dados climáticos; Internet das Coisas

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

Informações como temperatura ambiente, umidade relativa do ar, pressão atmosférica, volume de chuva, incidência solar, velocidade e direção do vento são úteis para monitorar, prever e alarmar fenômenos climáticos e permitir o planejamento de decisões estratégicas para maximização da produção agrícola e redução dos impactos ambientais. Com o objetivo de fornecer uma estação meteorológica simples, de baixo custo e prática para auxiliar no manejo agrícola, este trabalho apresenta de forma sucinta como montar sua própria estação meteorológica capaz de coletar dados de volume de chuvas , direção e velocidade do vento, nível de radiação solar, temperatura ambiente, pressão e umidade relativa do ar. Para montar a estação meteorológica, utilizou-se uma estrutura metálica, e algumas peças responsáveis pela captura das variáveis de tempo, as quais foram conectadas a um hardware Raspberry Pi®. Além disso, um módulo computacional foi desenvolvido para ler os dados capturados, que foram armazenados em um cartão de memória. Os dados climáticos coletados pela estação meteorológica montada neste trabalho foram comparados aos dados de uma estação comprada pronta e, através das análises estatísticas, concluiu-se que o protótipo montado neste trabalho foi capaz de coletar os dados climáticos com precisão equivalente e por menos de 59% do valor da estação comprada.

Autores: LORBIESKI, R., GUEDES, L. P. C., URIBE-OPAZO, M. A., KESTRING, F. B. F.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: agrupamento; estatística espacial não paramétrica; função núcleoestimador

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

A regionalização de uma área agrícola dividindo-a em zonas de manejo é uma importante estratégia dentro da agricultura de precisão. Dados multivariados são comuns no processo de delineamento dessas zonas, assim como o uso de técnicas multivariadas. O objetivo deste trabalho foi delinear zonas de manejo por meio de subconjuntos formados por atributos físico-químicos do solo, índices vegetativos e produtividade da soja em uma área agrícola comercial para os anos-safra de 2013/2014 e 2015/2016. Para isso foram criados cinco subconjuntos formados por esses atributos com o intuito de identificar se o uso de diferentes conjuntos de variáveis influencia na definição geração das zonas de manejo. Nesses subconjuntos foram utilizadas técnicas para a redução da dimensionalidade, agrupamento de pontos amostrais, além de análises geoestatísticas e de estatísticas descritivas. Os melhores subconjuntos geraram duas zonas de manejo e variaram entre os anos-safras analisados, sendo eles os formados pelos índices vegetativos mais a produtividade e pelos atributos físico-químicos do solo para os anos-safra de 2013/2014 e 2015/2016 respectivamente.

Autores: COSTA, L. M., SANTOS, G. A. A., SCARABEL, G. B., DE LUCENA, W. B., ROLIM, G. Z., LA SCALA, N.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: OCO-2, Índice de vegetação, Sensoriamento remoto

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

A Ribeirão Preto é responsável por cerca de 60% da produção de cana-de-açúcar no estado de São Paulo, o que apresenta grande impacto na dinâmica do carbono dentro do setor sucroenergético. Dito isso, objetivamos com esse estudo, caracterizar as relações da XCO2 com índices de vegetação e variáveis climáticas para a região metropolitana de ribeirão preto, são paulo por meio de análise multivariada. A área em estudo situasse no estado de São Paulo e abrange 34 municípios. A série temporal consiste em janeiro de 2015 a dezembro de 2018. Os dados foram obtidos a partir das plataformas OCO-2, NasaPower e AppEEARS. Os dois primeiros componentes principais, Dim1 e Dim2, conseguiram reter, em conjunto, 70,6% da variabilidade total dos dados. A primeira componente principal, CP1, representou 43.5% variância total dos dados originais, enquanto 26.7% foram explicados pela componente principal 2 (Dim2). Para a região metropolitana de Ribeirão Preto, São Paulo a XCO2 apresenta relação direta com a umidade relativa do ar, índice de área foliar e evapotranspiração e de forma análoga, têm-se a temperatura média do ar a 2 m, índice de realce da vegetação, índice de vegetação da diferença normalizada e a fluorescência da clorofila induzida pelo Sol.

Autores: GIRARDI, J. S., ROSA, D. P., CONTE, P. H., ZANCAN, A., VERARDI, J., CONCEIÇÃO, K. S. S.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: mobilização do solo, produtividade, propriedades físicas

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

As características físicas do solo podem ser afetadas e alteradas conforme o manejo utilizado, influenciando na produtividade da cultura. Objetivo do trabalho foi avaliar via agricultura de precisão o efeito da escarificação nas propriedaes físicas do solo e na produtividade do milho. O experimento foi dividido em 2 talhões de 0,5 hectares, com os seguintes tratamentos: solo em cultivo mínimo (CM), realizado pela mobilização de um subsolador, e solo sob sistema de plantio direto (SPD). Foram mensurados a resistência mecânica a penetração (RP) e porosidade total do solo (PT) nas camadas 0,02 – 0,07 m; 0,07 – 0,12 m; 0,12 – 0,17 m e 0,17 – 0,22 m e, produtividade da cultura do milho. O solo em SPD demostrou maiores valores de RP nas camadas de 0,02 a 0,22 m e menores índices de PT, que resultou em redução na produtividade. O CM apresentou maior produtividade com mais predominância de área, variando de 8,67 – 11,59 Mg, além de menor RP e maiores percentuais de PT. A escarificação proporciona menor resistência e maior porosidade.

Autores: MELO, I. S., PINTO, M. F., SALVADOR, C. A.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: arduino, auger hole, drenagem

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

A condutividade hidráulica do solo saturado (Ko) trata-se de uma propriedade físico-hídrica relevante ao estudo do movimento de água no solo, com uso no dimensionamento de sistemas de drenagem. A automação parcial da metodologia de determinação do Ko em campo, com desenvolvimento de um sensor capacitivo, possibilitaria redução laboral, além de custo e tempo operacional. O objetivo do trabalho foi desenvolver um sensor capacitivo que permita posterior automação parcial do ensaio de determinação do Ko. Foi confeccionada duas hastes de medição de PVC, com 32 mm e 25 mm de diâmetro nominal, contendo internamente sensor com princípio de medição capacitiva, para detecção do nível de água no poço. Utilizou-se placa microcontroladora Arduino Nano, responsável pela medição e processamento dos dados, com linguagem de programação em C++. Os sensores foram comparados mediante a amplitude da capacitância gerada, sendo posteriormente realizado, teste de estabilidade do sinal e a obtenção da equação de calibração. Os resultados obtidos comprovaram maior amplitude da capacitância para o tubo de 32 mm, além de apresentar estabilidade do sinal de resposta do sensor para leitura contínua e discreta aceitável, se mostrando eficaz para uso na instrumentação, atingindo o objetivo proposto.

Autores: SOUZA, D. C., SORATO, H. M., RUSSINI, A., GALAFASSI, C., GALAFASSI, F. F. P.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: tecnologias, agricultura, região

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

As ferramentas de Sensoriamento Remoto têm sido amplamente utilizadas na Agricultura de Precisão para as mais variadas finalidades, contemplando desde a área de solos ao manejo das culturas. Neste sentido, o presente trabalho tem por objetivo contextualizar as principais aplicações sob ótica da pesquisa referente a utilização do sensoriamento remoto na agricultura de precisão. O trabalho consiste na análise de dados referentes ao tema Sensoriamento Remoto e Agricultura de Precisão, relacionados as culturas, solos, máquinas agrícolas e região, através da busca pelas palavras-chaves “Sensoriamento Remoto” e “Agricultura de Precisão” nos repositórios dos programas de pós-graduação na área das ciências agrárias em todo território nacional. Em seguida, os dados obtidos foram analisados, classificados e filtrados. Portanto as ferramentas de sensoriamento remoto aplicadas a agricultura de precisão tendem a serem utilizadas em culturas de maior expressão econômica como a cana-de-açúcar, soja e milho. Destaca-se um avanço nos trabalhos relacionados a área de solos e máquinas agrícolas, sendo o Sudeste e o Sul do País, as regiões com maior concentração de trabalhos relacionados ao tema.

Autores: PINHEIRO, T. C., SANTOS, J. A. A., SCHMIDT, C. A. P., PASA, L. A.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Simulação discreta, tilápia, indústria de alimentos

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

Atualmente, as empresas alimentícias, em um mercado altamente competitivo, têm como objetivo melhorar seus processos produtivos. Para atingir este objetivo estão cada vez mais utilizando ferramentas de simulação. Neste contexto, este trabalho tem por objetivo analisar, por meio de técnicas de simulação discreta, a dinâmica operacional de uma linha de produção de filés de tilápia, de uma empresa localizada na região oeste paranaense. Modelos do tipo dinâmico, discreto e estocástico foram implementados nos softwares de simulação Arena® e JaamSim, distribuído sob licença livre. Resultados de simulação demonstraram a necessidade de apenas um funcionário no Setor de Enformagem da empresa. Os resultados concluem que os modelos computacionais utilizados podem ser aplicados para simular a dinâmica operacional do processo de de produção de tilápia como também observou-se que a ocupação durante o período simulado estava em torno de 60% para dois funcionários e 30% para 1 funcionário.

Autores: NUNES, L. R. T., FARIA, R. T., CEITA, E. A. R., CAZUZA NETO, A., REIS, M. A. M., VIANA, J. S.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: DSSAT, irrigação, simulação

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

Com 155 mil ha de área colhida e produtividade média de 3 t ha-¹ na safra 2018-2019, o município de Paragominas se destaca como um dos principais polos produtivos de soja do estado do Pará. No entanto, a janela de semeadura no município é limitada pelo fator precipitação, que apresenta baixíssimas médias a partir do 2º trimestre do ano. Dessa forma, o objetivo deste estudo foi, a partir do uso do modelo CROPGRO-Soybean, inserido no DSSAT, avaliar os riscos climáticos e a adoção da irrigação para o cultivo de soja no município de Paragominas-PA. Foram processados 24 cenários de produção: 12 épocas de semeadura sob 2 tipos de fornecimento hídrico (sem/com irrigação). Foram considerados 37 anos de simulação, correspondentes a faixa de 1980 a 2016, com o uso de dados da série meteorológica da região. As médias de produtividade por hectare simuladas foram comparadas com as levantadas pelo IBGE para o município (faixa 2010-2016). O modelo apresentou boa precisão. A simulação apontou que com o uso de irrigação, as maiores médias de produtividade foram alcançadas nas semeaduras condizentes aos meses mais críticos do ano (maio-agosto), abrindo a possibilidade de novas janelas produtivas e novas estratégias de manejo para a cultura da soja no município.

Autores: GOEDERT, M. L., BLANCO, D. R., PAULA FILHO, P. L.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Processamento Digital de Imagens, Cariótipo, Cromossomo

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

Este trabalho apresenta uma parte de um sistema para montagem de cariótipo de peixe baseado em processamento digital de imagens, mais especificamente a etapa de eliminação do background para futura segmentação dos cromossomos. Para isso, foram utilizados conceitos de visão computacional com o intuito de automatizar esta atividade realizada por citogeneticistas, considerada trabalhosa, além do mais, a construção do cariótipo não é o foco principal do trabalho destes pesquisadores, mas sim a sua análise em si. Assim, o desenvolvimento deste tipo de sistema vem ao encontro da tendência global em buscar-se soluções computacionais para atividades triviais, destinando ao ser humano aquilo que o diferencia dos demais seres vivos, a capacidade intelectiva. O algoritmo foi desenvolvido em C++, utilizando-se a biblioteca OpenCV, sendo que a metodologia para automação se baseou na binarização das imagens por meio de limiarização, utilizando-se para isso uma equação obtida por meio de regressão linear para determinar o valor do limiar em função da intensidade de cor do fundo das imagens. O sistema proposto atendeu às expectativas, sendo capaz de eliminar de maneira autônoma, o fundo de 95% das imagens analisadas.

Autores: OLIVEIRA, T. F., VALENTE, D. S. M., BARBOSA, G. L., QUEIROZ, D. M., VILLAR, F. M. M., PINTO, F. A. C.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: solo, reflectância, Machine Learning

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

A utilização de técnicas de espectrometria aliadas a algoritmos de machine learning, vêm sendo utilizada com sucesso na predição de atributos físico-químicos do solo. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema embarcado utilizando sensores de baixo custo para obter a reflectância das amostras de solo. O sistema foi desenvolvido usando um computador de placa única e um sensor da Tríade Espectral (US$ 64,00), sensível a 18 comprimentos de onda entre 410 e 940 nm. Foram utilizadas para calibração do sensor, 404 amostras de solo. Duas distâncias do alvo foram testadas. Os valores de reflectância utilizados como referência foram obtidos utilizando um espectroradiômetro ASD FieldSpec, sensível aos comprimentos de onda entre 325 e 1075 nm. Cinco modelos de regressão baseados em Machine Learning foram ajustados para relacionar o número digital à reflectância. O modelo ElasticNet apresentou o melhor desempenho a dois centímetros do alvo (R2test = 0,89, RMSEtest = 0,047; RPDtest = 3,02). O sistema desenvolvido tem uma resposta semelhante ao espectrorradiômetro padrão para obter a reflectância do solo. A interface gráfica desenvolvida permite obter, visualizar e armazenar as informações espectrais.

Autores: SILVA, R. A. B., SIQUEIRA, J. M., PANDORFI, H., SILVA, N. V.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: aprendizado de máquina, inteligência artificial, planejamento agropecuário

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

As características químicas, físicas e biológicas do solo são importantes informações para identificar o potencial do uso do solo para a atividade agropecuária. Entretanto, estas informações precisam ser analisadas por um especialista que realizará inferências para produzir um diagnóstico satisfatório. Por outro lado, considerando o avanço da inteligência artificial no âmbito dos sistemas especialistas é possível a execução de ações automaticamente, dando celeridade e eficiência no processo de tomada de decisão para o planejamento das atividades agropecuárias. Neste contexto, objetivou-se com esta pesquisa utilizar técnicas de inteligência artificial para desenvolvimento de um sistema especialista aplicado ao diagnóstico do potencial do uso do solo para a atividade agropecuária. A representação do conhecimento para o sistema especialista proposto foi executada por regras do tipo SE → ENTÃO. A aquisição das regras foi realizada por um especialista e disposta em uma planilha eletrônica. As ferramentas utilizadas para a construção do sistema foram a Shell “Expert SINTA”, que utiliza um modelo de representação do conhecimento baseado em regras de produção e probabilidade, por meio da linguagem de programação Delphi 3.0. O sistema mostrou-se uma importante ferramenta de apoio no processo de tomada de decisão e no planejamento agropecuário.

Autores: GIRARDI, J. S., ROSA, D. P., CONTE, P. H., ZANCAN, A., VERARDI, J., CONCEIÇÃO, K. S. S.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: compactação, revolvimento do solo, sistema plantio direto

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

Atualmente o sistema de plantio direto (SPD), vem sendo adotado por diversos agricultores, porém sua utilização errônea tem causado problemas como compactação. Objetivo desse trabalho foi comparar diferentes métodos de descompactação do solo relacionado com a manutenção da palhada e incidência de plantas daninhas. O experimento foi realizado em 3 talhões de 0,5 hectares cada, com os seguintes tratamentos: manejo de solo sob sistema de plantio direto com haste sulcadora atuando a 0,07 m (SPD7) e a 0,12 m (SPD12), e solo em cultivo mínimo (CM), mobilizado por um subsolador. Para qualificação foram mensurados a variabilidade espacial da palha incorporada e solo elevado logo após a subsolagem, e densidade de plantas daninhas aos 20 e 40 dias após emergência (DAE). O solo em CM demonstrou maiores índices de mobilização do solo e incorporação da palha, que resultou em maior densidade de plantas daninhas aos 20 e 40 DAE. Os percentuais de palha incorporada e solo elevado, apresentaram semelhantes resultados no SPD7 e SPD12. Aos 40 DAE, o SPD12 teve menor número de plantas daninhas variando de 22 – 55 plantas/0,250 m2. O SPD12 apresentou melhores resultados aos parâmetros avaliados, comparando ao CM.

Autores: GIRARDI, J. S., ROSA, D. P., BELTRAME, L., OLIVEIRA, I. V., CONTE, P. H.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: manejos físicos, respiração do solo, emissão de CO₂

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

Objetivo deste trabalho foi avaliar a influência de diferentes técnicas de descompactação na atividade biológica de um Nitossolo Vermelho. O experimento foi realizado em 4 talhões de 0,5 hectares cada, com os seguintes tratamentos: manejo de solo sob sistema de plantio direto com haste sulcadora atuando a 0,10 m (SPD10) e a 0,18 m (SPD18), e solo sob cultivo mínimo mobilizado por um subsolador convencional (CMc) e por um subsolador de disco e rolo destorroador (CMd). Para qualificação do experimento foram monitoradas as precipitações pluviométricas, temperatura do ar e respiração microbiológica do solo, através da mensuração da emissão de CO2. Houve variabilidade na emissão média de CO2, correlacionando-se com as precipitações e temperaturas. O SPD10 apresentou menor variabilidade na emissão de CO2, fato que nos demais aumenta, principalmente nos solos subsolados. No SPD18 ocorreu as menores perdas de carbono orgânico do solo. A utilização de haste sulcadora em maior profundidade (0,18 m), apresentou baixa interferência na atividade biológica, comparando aos solos escarificados.

Autores: COMACHIO, K. O., VICENZI, S. L., PAULA FILHO, P. L.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Leite bovino. Arduino. Agronegócio.

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

O objetivo desta pesquisa foi analisar a quantidade de trabalhos científicos que relacionam o uso de tecnologias de baixo custo, a plataforma Arduino e a produção leiteira por meio de uma revisão sistemática de literatura em um período de 7 anos, de 2015 a 2021. Foram selecionadas quatro bases de buscas, Plataforma Capes, Science Direct, Google Acadêmico e Plataforma Scielo. As palavras-chave utilizadas foram leite bovino, arduino, tecnologia, prototipagem, agropecuária, agronegócio e fraude, considerando os operadores “E” e “OU”. O critério de seleção dos artigos foi baseado na seguinte ordem, considerando a relevância com o tema: título, leitura do resumo e classificação na Qualis Capes. O resultado foram 14 artigos encontrados, dos quais apenas 6 relacionavam tecnologia de baixo custo e produção leiteira. O Science Direct foi a base que apresentou mais artigos relevantes. Infelizmente, a quantidade de trabalhos científicos encontrados nas bases de buscas foi consideravelmente baixa, mas acredita-se que esse número aumentará nos próximos anos.

Autores: MELLO, V. N. R., MARCOS, L. B. G., SANTOS JUNIOR, G. S., FERREIRA, E.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: agricultura irrigada, resposta espectral, classificação supervisionada

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

O sensor MSI (Multispectral Instrument), a bordo do satélite Sentinel-2A, vem se destacando por fornecer dados com altas resoluções para identificar e mapear cultivos agrícolas. No presente trabalho foram utilizadas imagens do MSI/Sentinel-2A, de 04/06/2017, para identificar culturas (milho, feijão e café) irrigadas por pivôs centrais, no município de Unaí, MG. Buscando o êxito desse propósito, foram utilizadas as seguintes técnicas para análise das imagens: interpretação visual das imagens com ênfase na análise do comportamento espectral das culturas e classificação supervisionada por máxima verossimilhança. Os resultados obtidos pela interpretação visual mostraram as culturas de milho, feijão e café em diferentes cores e tonalidades, já a análise do comportamento espectral revelou as bandas B03, B06, B07, B08, B08A, B11 e B12 como sendo as mais importantes para a discriminação dessas culturas. Por último, a classificação supervisionada foi eficiente para identificar os diferentes cultivos dentro da área de estudo.

Autores: BAISCH, J. S., EUGENIO, F. C., SOARES, F. R. L., RUOSO, R.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Agricultura de precisão, UAV, Machine Learning

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

Atualmente, a tecnologia faz parte do cotidiano do produtor rural, o uso de equipamentos e dispositivos agrícolas traz a possibilidade de se obter informações mais precisas e assim, melhorar o gerenciamento e as práticas de campo. Dentro do contexto do sensoriamento remoto na agricultura de precisão, destaca-se a utilização sensores multiespectrais de alta resolução acoplado aos Remotely Piloted Aircraft Systems – RPAS. Diante do exposto, o presente trabalho teve por objetivo identificar a janela de observação ótima do imageamento por RPAS na construção de modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina para estimativas indiretas de nitrogênio foliar (Narea) e produtividade da cultura do arroz. O estudo foi conduzido na estação experimental do Instituto Rio Grandense do Arroz (IRGA), no município de Cachoeira do Sul. Utilizou-se a cultivar de arroz Irga 424 RI, o delineamento experimental foi conduzido em blocos ao acaso, composto por cinco unidades amostrais de 25 m², com quatro repetições, e quatro tratamentos distintos sob administração de diferentes doses de adubação nitrogenada. Os estágios avaliados foram V3 e V7, referente ao estágio vegetativo, e R1, R4 e R7, referentes ao estágio reprodutivo. Ao longo dos cinco estágios foram conduzidos ensaios destrutivos para determinação da concentração de Narea (kg.ha-1 ). Ao final do ciclo, para cada parcela, contabilizou-se também a produtividade da cultura (kg.ha-1 ). Neste contexto conclui-se que há uma grande capacidade da combinação entre o uso de imagens multiespectrais obtidas por RPAS e aprendizado de máquina, tornando uma ferramenta útil para avaliação de rendimento em plantios de arroz.

Autores: ROSSI, F. S., SANTOS, G. A. A., SCARABEL, G. B.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: MODIS, Sensoriamento Remoto, Incêndios florestais

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

Objetivamos com esse estudo, avaliar a dinâmica da produção primária bruta (GPP) antes e após queimadas nos biomas do estado do Mato Grosso por meio de técnica multivariada. O estudo foi desenvolvido para o estado de Mato Grosso, localizado na região Centro-Oeste do Brasil. O produto MOD17A2 derivado do sensor MODIS fornece o valor acumulado do GPP com base no conceito de eficiência do uso da radiação solar pela vegetação. Os dados do GPP foram submetidos à análise de componentes principais (PCA) para verificar a capacidade discriminativa da variável e a relação da variável em cada conjunto com os biomas. Os dados mostram que os dois primeiros componentes principais (PCs) representaram 78,8% da proporção total, sobre o valor da produção primária bruta (GPP) de alguns pontos nos biomas do estado de Mato Grosso, com PC1 representando 64,8% e PC2. 14,1% da proporção dos dados. A análise multivariada consegue agrupar de forma significativa os pontos de GPP com e sem presença de queimada para todos os biomas do estado do Mato Groso.

Autores: BARRETO, B. B., RIVERA, F. P., BRAGA JUNIOR, R. A., SOUZA SOBRINHO, A. F. S., RIBEIRO, E.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: Crosta superficial do solo, Processamento de imagens, semivariograma

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

A expansão da fronteira agrícola e as recorrentes perturbações causadas pelas práticas produtivas adotadas são fatores de exposição e degradação do solo em suas propriedades físicas, químicas e biológicas. A formação de crostas superficiais no solo pode ser ou não prejudicial para a agricultura, pois prejudica sua estrutura, a infiltração de água, modificando sua rugosidade e porosidade, aumentando o escoamento superficial e, consequentemente, a erosão. O uso de técnicas ópticas como o uso de laser e processamento de imagens pode ser uma potencial ferramenta na análise superficial do solo de forma não destrutiva. Assim, partindo dessa motivação, o presente trabalho teve o objetivo de desenvolver uma técnica não destrutiva, de baixo custo, portátil, robusta e aplicável ao campo para a caracterização do solo quanto à presença de crosta superficial. Foram iluminadas e registradas imagens de amostras com crosta superficial e amostras sem crosta superficial, com o seu processamento das imagens e identificação de parâmetros que possam se relacionar com os dois tipos investigados. Os resultados mostraram que é possível usar a técnica ótica como método de diferenciação da crosta superficial do solo de forma não destrutiva.

Autores: ABRIL, E. O., BARROS, M. M., GOMES, J. H. G., SOUZA, P. G., SOUZA, T. M., SILVA, G. T.

Ano da publicação: 2020

ISSN: 2358-582X

Palavras-chave: krigagem, agricultura de precisão, compactação do solo

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

Para avaliar a compactação do solo, a análise que mais é utilizada diz respeito à resistência mecânica do solo à penetração (RMSP), visto que possui correlação com o crescimento radicular e, consequentemente, à produtividade das plantas. Deste modo objetivou-se analisar a variabilidade espacial da resistência mecânica do solo à penetração (RMSP) em uma área 9,88ha ocupada com Sorgo, localizada na UFRRJ. Foram distribuídos 54 pontos georreferenciados, sob uma malha regular. Os ensaios de RMSP foram realizados com penetrômetro de impacto modelo IAA/Planalsucar, nas profundidades de 0-10cm, 10-20cm, 20-30cm e 30-40cm. Os dados foram submetidos à estatística descritiva e geoestatística. Foram verificados valores médios variando de 5,375 a 9 MPa nas profundidades avaliadas, o que caracteriza o solo estudado, no geral, com uma RMSP muito alta, podendo afetar consideravelmente o crescimento das plantas devido ao impedimento do crescimento radicular. Deste modo, foi observado que existe a necessidade de intervenção mecânica no solo com o objetivo de descompactar, e de acordo com o observado nas camadas mais profundas do solo que apresentam alta RMSP, sendo necessária a utilização de subsolador em área total.