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

Ano da publicação: 2020

Nome do livro: A Engenharia Agrícola no desenvolvimento bioenergético

ISBN: 978-65-87729-02-2

Corpo editorial: Prof. Dr. Alexandre Barcellos Dalri, Prof. Dr. Luiz Fabiano Palaretti, Profa. Dra. Teresa Cristina Tarlé Pissarra

Palavras-chave: focos de calor, índices pluviométricos, sensoriamento remoto

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

A mesorregião do Sertão Pernambucano apresenta condições climáticas que afetam diretamente a produção agrícola, pois apresenta um clima quente, seco e com regime pluvial irregular. Em função dessas características, o bioma predominante da região, a Caatinga, torna-se mais vulnerável à ocorrência de queimadas. Com a premissa de mapear e monitorar a incidência de focos de calor nessa mesorregião durante o período de oito anos (2010 – 2017), este artigo teve como objetivo caracterizar o perfil de cicatrizes de queimadas e acompanhar o processo de regeneração natural da superfície vegetal ao longo do tempo. Baseando-se nos resultados originados pelos softwares “ENVI” e “WEKA” – através do processamento digital conjunto das imagens de satélite (produtos MCD64A1, MOD13A3 e LANDSAT 8/OLI), de dados de precipitação mensal local e de arquivos vetoriais dos focos de calor –, encontrou-se uma correlação de 0,792 entre estes dados indicando que as áreas susceptíveis ao fogo variaram numa faixa espectral de NDVI de 0,39 a 0,61. Quanto à validação desses dados encontrados, o mapeamento alcançou valores médios relevantes de eficácia de detecção (48,92%) e de erro de omissão local (51,08%) para as áreas de queima. Em relação à capacidade de regeneração vegetal, esta somente ocorreu em uma escala bimensal atrelada a uma precipitação crítica de 50,55 mm.

Autores: SILVA, E. M., GASPARIN-PIGATTO, P., PALUDO, A., BECKER, W. R., GUEDES, L. P. C, JOHANN, J. A.

Ano da publicação: 2020

Nome do livro: A Engenharia Agrícola no desenvolvimento bioenergético

ISBN: 978-65-87729-02-2

Corpo editorial: Prof. Dr. Alexandre Barcellos Dalri, Prof. Dr. Luiz Fabiano Palaretti, Profa. Dra. Teresa Cristina Tarlé Pissarra

Palavras-chave: Decêndios, Precipitação, Índice de Moran

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

As variáveis agrometeorológicas causam impacto nas fases fenológicos da cultura da soja, interferindo na produtividade. Neste contexto, objetivou-se avaliar a associação espacial entre as variáveis agrometeorológicas no decêndio do máximo desenvolvimento vegetativo (DMDV) com a produtividade da soja, no estado do Paraná, nos anos-safras 2011/2012 e 2013/2014. Realizou-se uma análise descritiva da distribuição espacial das regiões comparando os valores de produtividade com os valores das variáveis, por meio de mapa da distribuição espacial e Índice de Moran bivariado. Pelo teste Z, com 5% de significância, constatou-se que a produtividade média da soja foi estatisticamente diferente entre os dois anos-safra, com menor produtividade média no ano-safra 2011/2012. Observou-se que as regiões com as maiores produtividades apresentaram DMDV no 1° e 2° decêndios de janeiro, maior precipitação, e os menores valores das demais variáveis agrometeorológicas.

Autores: CARRASCOSA, A. F., MAMIYA, A. A., MION, R. L.

Ano da publicação: 2020

Nome do livro: A Engenharia Agrícola no desenvolvimento bioenergético

ISBN: 978-65-87729-02-2

Corpo editorial: Prof. Dr. Alexandre Barcellos Dalri, Prof. Dr. Luiz Fabiano Palaretti, Profa. Dra. Teresa Cristina Tarlé Pissarra

Palavras-chave: algodão, inteligência artificial, segmentação de imagem

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

Atualmente, muitas redes neurais têm sido desenvolvidas, cada uma com uma especificidade diferente, na qual técnicas são aplicadas para atender a determinada demanda. A agricultura tem acompanhado este desenvolvimento e incorporando tais tecnologias as suas atividades, contudo um desafio é a variabilidade das situações, principalmente relacionado a variação do ambiente. Neste contexto, a presente pesquisa tem por objetivo comparar o comportamento das redes YOLO V3 e Mask RCNN para a detecção da mancha de Stemphylium no algodoeiro, a partir de imagens obtidas em condições de campo. Foi feita investigação do efeito da taxa de aprendizagem do YoloV3 nesta aplicação específica, e da proporção de imagens para treinamento e validação, analisando os resultados através da mean Average Precision (mAP), na qual os resultados foram de 0,76 para o Yolo e 0,472 para o Mask RCNN. Os resultados foram utilizados para investigar imagens em diferentes condições de desfoque, que mostraram queda no mAP conforme o aumento do desfoque.

Autores: PEREIRA, G. S., GIMENEZ, L. M., ACORSI, M. G., WESTPHALEN, M. F.

Ano da publicação: 2020

Nome do livro: A Engenharia Agrícola no desenvolvimento bioenergético

ISBN: 978-65-87729-02-2

Corpo editorial: Prof. Dr. Alexandre Barcellos Dalri, Prof. Dr. Luiz Fabiano Palaretti, Profa. Dra. Teresa Cristina Tarlé Pissarra

Palavras-chave: Mapa de colheita, unidades de produção, análise de componentes principais

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

A disponibilidade de mapas de produtividade oriundos das operações de colheita não garante o uso adequado dessas informações dada a presença de erros e da variabilidade temporal. Um processamento que permita eliminar erros e identificar as regiões que apresentam desempenho distinto e consistente deve ser adotado. Os métodos mais simples para o processamento são os supervisionados. Métodos não supervisionados vem sendo propostos e entre eles o denominado MYPA (Multitemporal Yield Pattern Analysis), que emprega a análise de componentes principais, regressões e agrupamento com uso de lógica fuzzy. O objetivo do trabalho foi avaliar o método. Para tal um banco de dados contendo oito mapas das culturas de milho e soja foi utilizado. Um método supervisionado foi considerado como referência. Como resultados a técnica MYPA apresentou menor variância relativa (0,12) comparado ao método de referência (0,68). Na avaliação da qualidade do agrupamento, realizada através de testes de análise multivariada, o método de referência obteve pior ajuste (Pillai = 0,23; Wilks' λ= 0,78) que a MYPA (Pillai = 1,14; Wilks' λ= 0,07). O uso da metodologia requer domínio de técnicas estatísticas trazendo, entretanto, vantagens na regionalização.

Autores: PINTO, J. S. S., CAMARGO, L. C., DUARTE, S. N.

Ano da publicação: 2020

Nome do livro: A Engenharia Agrícola no desenvolvimento bioenergético

ISBN: 978-65-87729-02-2

Corpo editorial: Prof. Dr. Alexandre Barcellos Dalri, Prof. Dr. Luiz Fabiano Palaretti, Profa. Dra. Teresa Cristina Tarlé Pissarra

Palavras-chave: Aquisição de dados, Open-Source, Internet das Coisas

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

O desenvolvimento da internet e das tecnologias a ela associada possibilitou a disseminação e o barateamento de equipamentos de comunicação, serviços de prototipagem, sensores eletrônicos e todo tipo de dispositivos. A Agricultura tem se beneficiado destes avanços tecnológicos para alavancar sua produtividade. Neste trabalho foi desenvolvido uma plataforma de aquisição de dados e controle para se ter em tempo real informações do campo para tomada de decisão, baseada numa plataforma de Internet das Coisas (IoT). Os componentes eletrônicos, de baixo custo, e o software utilizado são open-source. A plataforma desenvolvida foi validada durante um ciclo de desenvolvimento de duas variedades de alfaces (japonesa e crespa), no qual foi monitorado temperatura e umidade relativa do ar, temperatura e potencial mátrico do solo em duas profundidades (10 e 25 cm), evapotranspiração de referência e irradiação solar. Com os dados do potencial mátrico a plataforma controlou automaticamente as lâminas de irrigação, disponibilizando essas informações na internet.

Autores: PEREIRA, V. A. S., FINKEN, P. H., BERTOLLO, G. M., OLIVEIRA, F. C., GIOVANELLA, T. H., RAMOS, A. M.

Ano da publicação: 2020

Nome do livro: A Engenharia Agrícola no desenvolvimento bioenergético

ISBN: 978-65-87729-02-2

Corpo editorial: Prof. Dr. Alexandre Barcellos Dalri, Prof. Dr. Luiz Fabiano Palaretti, Profa. Dra. Teresa Cristina Tarlé Pissarra

Palavras-chave: Geodésia, GPS, ionosfera

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

Atualmente composta por 16 estações GNSS (Global Navigation Satellite System) implantadas no território brasileiro (agosto/2020), a rede INCT GNSS-NavAer é equipada com receptores Septentrio do tipo PolaRxS-PRO e PolaRx5S. A mais recente destas estações é a STSH (24° 50’ 49,18379”S; 54° 20’ 39,70810”W; altitude geométrica 251,572 m), localizada na UTFPR/Santa Helena, que teve início de operação em 6 de dezembro de 2019. O oeste paranaense é caracterizado por estar na transição entre as regiões de baixas e médias latitudes, local este propício para a ocorrência de irregularidades ionosféricas. Com o objetivo de analisar localmente tais irregularidades foram estimados os valores do índice ROTI, que apresentaram intensidade moderada durante o período 22-4h TU (Tempo Universal) dos dias 13 a 16 de janeiro de 2020. A identificação das irregularidades permite a exclusão dos sinais dos satélites durante tais períodos (screening). Experimento verificou uma melhora de até 6,9% na precisão planimétrica e de até 42,5% na altimétrica quando se compara os resultados com e sem screening. Assim, além de servir de estação de referência, a STSH se comporta também como uma base de monitoramento dos efeitos ionosféricos.

Autores: RODRIGUES, E. A., MOURA, V., SANTOS, M. H. O., SILVA, L. C. A., BECKER, W. R., JOHANN, J. A.

Ano da publicação: 2020

Nome do livro: A Engenharia Agrícola no desenvolvimento bioenergético

ISBN: 978-65-87729-02-2

Corpo editorial: Prof. Dr. Alexandre Barcellos Dalri, Prof. Dr. Luiz Fabiano Palaretti, Profa. Dra. Teresa Cristina Tarlé Pissarra

Palavras-chave: sensoriamento remoto, Google Earth Engine, Rondônia

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

Este trabalho teve como objetivo mapear pastagens no estado de Rondônia no ano safra 2018/2019 por imagens do satélite Landsat-8/OLI. No mapeamento utilizou-se imagens na composição falsar-cor RGB-564 (Landsat-8/OLI), pelo classificador Naïve Bayes na plataforma Google Earth Engine (GEE). Posteriormente realizou-se a comparação os dados oficiais e a avaliação de acurácia do mapeamento por meio da Exatidão Global (EG) e o índice Kappa (IK). Também se quantificou áreas com pastagens por município e microrregião do estado. Foram mapeados 7.112.354 hectares de área com pastagens, para o ano safra 2018/2019. Em comparação com estatísticas oficiais o mapeamento apresentou uma subestimação de áreas e a avaliação de acurácia apresentou uma EG de 87,8 % e um IK de 0,83.

Autores: DALPOSSO, G. H., URIBE-OPAZO, M. A., DE BASTIANI, F.

Ano da publicação: 2020

Nome do livro: A Engenharia Agrícola no desenvolvimento bioenergético

ISBN: 978-65-87729-02-2

Corpo editorial: Prof. Dr. Alexandre Barcellos Dalri, Prof. Dr. Luiz Fabiano Palaretti, Profa. Dra. Teresa Cristina Tarlé Pissarra

Palavras-chave: variabilidade espacial, semivariograma escalonado, mapa do erro padrão

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

Neste trabalho uma área de 127,16 ha, cultivada com soja, foi monitorada nos anos-safras 2012/2013 à 2017/2018. Verificou-se que os valores de produtividade variaram entre os anos-safras, principalmente, devido a fatores climáticos não controláveis. A retirada de pontos influentes proporcionou alterações nos mapas e a utilização de semivariogramas escalonados permitiu obter mapas semelhantes aos elaborados sem pontos influentes, sem a necessidade de exclusão de pontos. A utilização de um modelo com repetições permitiu identificar regiões em que a produtividade foi menor e a utilização de covariáveis permitiu elaborar um mapa temático mais acurado no ano-safra 2017/2018.

Autores: SILVA, L. C. A., RAMBO, E. M., BECKER, W. R., COMINETI, H. J., SILVA JÚNIOR, C. A., JOHANN, J. A.

Ano da publicação: 2020

Nome do livro: A Engenharia Agrícola no desenvolvimento bioenergético

ISBN: 978-65-87729-02-2

Corpo editorial: Prof. Dr. Alexandre Barcellos Dalri, Prof. Dr. Luiz Fabiano Palaretti, Profa. Dra. Teresa Cristina Tarlé Pissarra

Palavras-chave: AisaFENIX, SVM, Random Forest

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

Este trabalho teve como objetivo: comparar a eficiência de quatro agrupamentos de bandas pelo algoritmo de classificação K-means, no procedimento de redução de dimensionalidade para dados hiperespectrais (sensor AisaFENIX); realizar a classificação do uso e cobertura do solo utilizando sensores multiespectrais (Sentinel-2 e Landsat-8/OLI) e avaliar os classificadores Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM), quanto a suas acurácias para uma região de Alta Floresta/MT. Os mapeamentos pelo sensor hiperespectral AisaFENIX resultaram em métricas de acurácia maiores que os sensores multiespectrais. Seu desempenho superior pode ser explicado em função da maior presença de dados sobre cada alvo, reunidos em novas bandas, possibilitando maior capacidade de distinção entre as classes.

Autores: SANTOS, A. L., MION, R. L., BARROS, N. K. S., RODRIGUES, J. G.

Ano da publicação: 2020

Nome do livro: A Engenharia Agrícola no desenvolvimento bioenergético

ISBN: 978-65-87729-02-2

Corpo editorial: Prof. Dr. Alexandre Barcellos Dalri, Prof. Dr. Luiz Fabiano Palaretti, Profa. Dra. Teresa Cristina Tarlé Pissarra

Palavras-chave: automação, necessidade hidrológica, tensão foliar

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

O uso de sensores e tecnologias de baixo custo, tem feito diferença em várias áreas, para as soluções de problemas aos quais anteriormente se apoiavam em decisões onerosas e não eficazes. Com objetivo do sensoriamento, que impele impessoalidade e resulta na efetivação de assertividade, e mediante ao avanço e popularização de linguagens computacionais, foi possível o desenvolvimento de um sistema eletrônico para estimar a necessidade de água da planta. Foi utilizado um dispositivo Arduino Nano em conjunto a módulos específicos no desenvolvimento de um sensor foliar para a captação de tensão da água nas folhas das plantas. O objetivo foi medir a tensão de água na folha do feijão caupi em diferentes lâminas de irrigação. Os experimentos foram avaliados em casa de vegetação, com ambiente totalmente controlado, para a cultura de feijão caupi. Dispostos em delineamento inteiramente casualizado, com 4 tratamentos e 5 repetições totalizando 20 unidades experimentais. Os resultados mostraram uma tendência no aumento da tensão nas medições de acordo com o aumento da irrigação ofertada a planta, observando variação considerável entre os tratamentos, demonstrando o efetivo funcionamento do sensor proposto.