Mapeamento de uso das terras utilizando processamento digital de imagem de sensoriamento remoto.

O uso dos métodos tradicionais de levantamento do uso das terras, em razão do custo elevado dos instrumentos e a dificuldade de disponibilizar as informações de maneira rápida aos tomadores de decisão, torna proibitivo seu emprego de forma sistemática e repetitiva sobre grandes extensões de território. Desta forma, existe a necessidade de se utilizar métodos que possibilitem o levantamento do uso das terras de maneira eficiente, rápida e que tenham relativamente baixo custo. Neste contexto, a forma mais eficiente e rápida para caracterizar o uso atual das terras é por meio dos recursos instrumentais oferecidos pelo sensoriamento remoto (SR), com auxílio dos Sistemas de Informações Geográficas (SIGs) e dos Sistema de Posicionamento Global (GPSs). O processo de levantamento e caracterização do uso das terras, nesse caso, pode ser grandemente facilitado pela utilização de imagens de satélites e outros recursos de sensoriamento remoto, que podem gerar dados passíveis de serem geocodificados, ou seja, integrados, relacionados e espacializados nos SIGs. Esses, em conjunto com os GPSs, são considerados, atualmente, como a maneira mais eficiente de levantamento e identificação do uso das terras. Desta forma, o trabalho teve como objetivo o mapeamento de uso das terras utilizando o processamento digital de imagem de sensoriamento remoto, utilizando-se a interpretação visual, a classificação digital supervisionada, e a classificação híbrida (classificação digital + interpretação visual), utilizando-se imagem TM do satélite LANDSAT 7.

Qualidade visual de cenourete e catetinho em função das operações de acabamento e centrifugação.

2007

Cultivo do milho: interpretação de resultados de análise de solo.

2002

Interpretação de resultados de análise de solo.

2003

Execução e interpretação da prova tuberculínica pareada em suínos, com tuberculina aviária e bovina.

2002

Como avaliar similaridades entre mapas de produtividade.

Um dos problemas emergentes na Agricultura de Precisão é a interpretação de mapas de produtividade. Como avaliar suas similaridades? Seria somente sua comparação visual ou através de técnicas analíticas? O objetivo do presente relatório foi introduzir a Análise Multivariada de Correspondência como um método estatístico que pode auxiliar na interpretaçao analítica de mapas de produtividade. Com isto pretende-se levantar a hipótese de que a utilização destes mapas para delimitar regiões homogêneas no campo depende da estabilidade espacial e temporal desta variável, tornando-se preocupante seu uso indiscriminado como ferramenta de informação preditiva. Quatro mapas foram usados neste trabalho, os quais correspondem a amostras coletadas de componentes de produção para arroz em 1994, milho em 1995, algodão em 1996, em uma malha com 110 pontos, espaçados de 10 x 10 m., da estação experimental do Instituto Agronômico de Campinas em Votuporanda, SP. Os dados originais de produtividade foram categorizados e analisados usando a Análise de Correspondência Simples e Múltipla. Conclui-se que existe uma grande dissimilaridade entre as culturas ou as classes de culturas, medidas através da distância euclidiana no plano.

Associação das técnicas multivariada e geoestatística na estimativa e interpretação de mapas de produção.

O objetivo deste trabalho foi estudar, mediante a geoestatística e análise multivariada, a variabilidade espacial da produção de milho e feijào e investigar metodologia que permita a estimativa da produção, através da redução de variáveis envolvidas, cultivadas em Latossolo vermelho-escuro, textura argilosa, durante cinco anos consecutivos (1992 - 1996), sob três sistemas de preparo (arado, grade e plantio direto) na Embrapa Arroz e Feijão, em Santo Antonio de Goiás, GO. O método dos componentes principais reduziu consideravelmente a dimensão do problema, facilitando a interpretação. Entretanto, os modelos de regressão linear múltipla baseados nos componentes principais como variáveis regressoras, apresentaram estimativa da produção mais distantes dos valores obtidos quando do uso do modelo baseado nas variáveis originais.

Modelo para programação visual de matrizes (MVM): uma nova abordagem para visualização, manipulação e programação de algoritmos matriciais.

Para muitos usuários, a programação visual é uma alternativa atrativa às linguagens de programação textuais. Uma das razões para esta atração é que a representação visual de um problema está muito mais próxima com a forma pela qual a solução é obtida ou entendida se comparada à representação textual. Este trabalho apresenta um modelo para a programação visual de matrizes baseado nos paradigmas de fluxo de dados e planilhas eletrônicas. O fluxo de dados e a planilha forma a base semântica da linguagem, enquanto as representações gráficas do grafo direcionado e de uma planilha fundamentam sua base sintática. Este modelo consiste em um conjunto de diagramas bidimensionais e de regras de transformação. Os processos são implementados como redes de fluxo de dados e os dados são representados por planilhas. As planilhas podem ser vistas como variáveis do tipo matriz que armazenam dados bidimensionais, ou como funções, que recebem e produzem valores utilizados por outros processos. Neste caso, as planilhas são programadas seguindo o paradigma de programação por demonstrações que incorporam um poderoso construtor de interação, reduzindo significativamente a utilização de recursos e repetições. O modelo proposto pode ser utilizado em diversos domínios de aplicação, principalmente para simplificar a construção de modelos matemáticos de simulação e análise estatística.