Uso de imagens históricas no aplicativo Google Earth para avaliação de mapas temáticos.

2010

Monitoramento do risco ambiental de agrotóxicos: princípios e recomendações.

Uso de Agrotóxicos no Brasil. Princípios do Monitoramento de Risco Ambiental. Exposição Ambiental aos Agrotóxicos. Efeitos Ambientais dos Agrotóxicos. Plano de Monitoramento do Risco Ambiental. Procedimentos de Amostragem. Indicadores de Risco Ambiental. Recomendações Técnicas para Monitoramento do Risco Ambiental.

Subsídio à avaliação de risco ambiental de agrotóxicos em solos agrícolas brasileiros.

2004

Avaliação da tecnologia zoneamento de risco climático da cultura do sorgo no estado de Pernambuco.

2009

Controle das micobacterioses suínas no sul do Brasil: identificação e correção dos fatores de risco.

2000

Modelo simplificado de avaliação de risco ambiental na reciclagem dos dejetos de suínos como fertilizante do solo.

2003

Fatores de risco, na fase de crescimento-terminação, associados a ocorrência de linfadenite em suínos.

2002

Diretivas para disponibilizar mapas na internet.

Questões sobre arquitetura da aplicação. Ambiente Web e a tecnologia da mapas. O que já existe no mercado.

Geração on-line de mapas agrometeorológicos.

Poucos são os sistemas de monitoramento agrometeorológico que organizam os dados coletados por estações meteorológicas, que realizam os cálculos de determinadas variáveis (p.e. dias sem chuva, temperatura máxima, evapotranspiração, etc.) e que geram mapas temáticos como uma das formas de apresentação dos dados. Objetivando preencher esta lacuna e implantar um sistema de monitoramento agrometeorológico em âmbito Nacional, foi criado o Agritempo, resultado de uma parceria entre a Embrapa Informática Agropecuária e o Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas aplicadas à Agricultura (Cepagri/Unicamp) (Embrapa Informática agropecuária, 2003).

Publicando mapas na Web: servlets, applets ou cgi?

2003

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.

Publicando mapas na Web: uso do ALOV Map.

Estudo de caso com a microbacia do Taquara Branca, Sumaré, SP. Definindo a estratégia de interação com mapas. Definindo o arquivo do projeto.

Índices indicadores do risco ambiental para compostos orgânicos não-iônicos: Modelo Rachel.

Descrição dos índices do Modelo Rachel. Dados para o Modelo Rachel. Simulação numéricas e resultados.

Servidor de mapas para Web: aplicação cliente com o ALOV Map.

introdução. Por onde começar?. Alov Mapa. Interface do Alov mapa. Criar arquivo HTML. Definir o arquivo de configuração do projeto. Usando a opção de busca. Usando o botão de informações. Usando o botão de ligação Web. Usando o botão de seleção (SELECT). Conclusões.