Nitrogen fertilizer use efficiency, recovery and leaching of an alexandergrass pasture

Nitrogen usually determines the productive potential of forage crops, although it is highly unstable in the environment. Studies on recovery rates and use efficiency are important for more reliable fertilizer recommendations to reduce costs and avoid environmental pollution. The purpose of this study was to evaluate N use efficiency and recovery rate of Alexandergrass pasture (Brachiaria - Syn. Urochloa plantaginea) as well as N-NO3- and N-NH4+ soil concentrations using different levels of N fertilization under two grazing intensities. The experiment was arranged in a randomized block design in a factorial scheme with three replications. Treatments consisted of three N rates (0, 200 and 400 kg ha-1 N) and two grazing intensities termed low mass (LM; forage mass of 2,000 kg ha-1 of DM) and high mass (HM; forage mass of 3,600 kg ha-1 of DM) under continuous stocking and variable stocking rates. Results of N fertilization with 200 kg ha-1 were better than with 400 kg ha-1 N. There was a significant effect of N rates on soil N-NO3-concentration with higher levels in the first layer of the soil profile in the treatment with 400 kg ha-1 N. Grazing intensity also affected soil N-NO3- concentration, by increasing the levels under the higher stocking rate (lower forage mass).

Year-round poultry litter decomposition and N, P, K and Ca release

Poultry litter is an important nutrient source in agriculture, although little information is available regarding its decomposition rate and nutrient release. To evaluate these processes, poultry litter (PL) was applied to the soil to supply 100, 200 and 300 kg ha-1 N contained in 4,953, 9,907 and 14,860 kg ha-1 PL, respectively. The litter bag technique was used to monitor the process of decomposition and nutrient release from the litter. These bags were left on the soil surface and collected periodically (after 15, 30, 60, 90, 120, 150, 180, 210, 240, 270, 300, 330, and 365 days). The dry matter (DM) loss was highest (35 %) after the first 30 days of field incubation. The highest nutrient release occurred in the first 60 days on the field, when 40, 34, 91, and 39 %, respectively, of N, P, K, and Ca of the initial PL dry matter (4,860 kg ha-1) was already released to the soil. In absolute terms, these percentages represent 40, 23, 134, and 69 kg ha-1 of N, P, K, and Ca and these values doubled and tripled as the PL fertilization rates increased to 9,907 and 14,860 kg ha-1, respectively. After one year of field incubation, the residual contents in the litter were 27, 15, 18 and 30 % of the initial DM , and N, P and Ca, respectively. The release rate of K was the fastest and 91 % of the K had been released from the PL after 30 days of field incubation.

Mapeamento pedológico digital da folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3): treinamento de dados em mapa tradicional e validação de campo

O mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.

Parâmetros nutricionais de forrageiras nativas e exóticas no Vale do Itajaí, Santa Catarina

A introdução de espécies exóticas tem sido proposta como alternativa para melhorar a qualidade e a disponibilidade de forragem nas pastagens do Vale do Itajaí, Santa Catarina. O objetivo deste trabalho foi determinar a concentração de proteína bruta (PB) e digestibilidade in vitro da matéria orgânica (DIVMO), como parâmetros de qualidade de 38 acessos de forragens nativas e exóticas, acompanhadas ao longo de três anos, com e sem uso de adubação. As gramíneas exóticas não apresentaram qualidade superior às nativas. A adubação contribuiu para melhorar a qualidade das forragens, já que os teores de PB e DIVMO foram maiores (P < 0,05), para as parcelas adubadas. Na formação de grupos, as características nutricionais não foram uniformes, sendo alguns acessos melhores em PB e outros em DIVMO. Acessos de Paspalum jesuiticum formaram um grupo com teor médio de PB maior que 15% e DIVMO menor que 53%. Acessos de Brachiaria formaram outro grupo cujos valores médios de DIVMO foram superiores a 60% e de PB ficaram abaixo de 12%. Portanto, os teores médios de PB e DIVMO apresentados pelas espécies exóticas não seriam suficientes para justificar a substituição das espécies nativas encontradas nas pastagens do Vale do Itajaí.

Análise espectral e temporal da cultura do café em imagens Landsat

A definição da resposta espectral da cultura do café é uma das etapas na identificação de lavouras cafeeiras em imagens de satélites de sensoriamento remoto, para fins de mapeamento e estimativa de área plantada. O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial das imagens adquiridas pelos satélites da série Landsat, no mapeamento da cultura do café para a previsão de safras. Foi feita uma análise temporal do comportamento espectral de lavouras de café-formação e café-produção por meio de imagens livres de nuvens adquiridas nos anos de 1999 e 2001. Também foi analisado o comportamento espectral das classes pastagem e mata, que compõem os alvos de maior ocupação na área de estudo. As imagens do período seco foram mais eficientes no mapeamento de lavouras de café-formação e café-produção. As imagens da banda 4 dos dois sensores apresentaram melhor diferenciação espectral entre café e os demais alvos da cena. A reflectância do café-produção apresentou grande variabilidade entre lavouras, que pode ser atribuída à idade, espaçamento de plantas, cultivar, indicando a necessidade de trabalho em campo para a correta identificação das lavouras de café nas imagens Landsat.

Painel amostral para estimativa de áreas agrícolas

O objetivo deste trabalho foi desenvolver metodologia que integre sensoriamento remoto e sistema de informações geográficas (SIG) para criar um painel amostral e alocar segmentos regulares por meio de um sistema de amostragem aleatória estratificada. Diferentes estratos foram obtidos por meio da classificação de imagens de satélite. Em cada estrato foi realizado sorteio para a seleção dos segmentos amostrais, os quais foram visitados para delimitar as diversas culturas e estimar a área. Na estimativa da área plantada por cultura, para toda a região, utilizou-se o estimador por expansão direta por meio de um procedimento semi-automático. A metodologia reduziu tanto a subjetividade do percentual da área agrícola estimada no estrato, quanto o tempo de construção do painel amostral.

Estudo da dinâmica espaço-temporal do bioma Pantanal por meio de imagens MODIS

O objetivo deste trabalho foi avaliar dados multitemporais, obtidos pelo sensor "moderate resolution imaging spectroradiometer" (MODIS), para o estudo da dinâmica espaço-temporal de duas sub-regiões do bioma Pantanal. Foram utilizadas 139 imagens "enhanced vegetation index" (EVI), do produto MOD13 "vegetation index", dados de altimetria oriundos do "shuttle radar topography mission" (SRTM) e dados de precipitação do "tropical rainfall measuring mission" (TRMM). Para a redução da dimensionalidade dos dados, as imagens MODIS-EVI foram amostradas com base nas curvas de nível espaçadas em 10 m. Foram aplicadas as técnicas de análise de autocorrelação e análise de agrupamentos aos dados das amostras, e a análise de componentes principais na área total da imagem. Houve dependência tanto temporal quanto espacial da resposta espectral com a precipitação. A análise de agrupamentos apontou a presença de dois grupos, o que indicou a necessidade da análise completa da área. A análise de componentes principais permitiu diferenciar quatro comportamentos distintos: as áreas permanentemente alagadas; as áreas não inundáveis, compostas por vegetação; as áreas inundáveis com maior resposta de vegetação; e áreas com vegetação ripária.

Viabilidade de uso de imagens do Landsat em mapeamento de área cultivada com soja no Estado do Paraná

O objetivo deste trabalho foi avaliar a viabilidade do uso de imagens do Landsat, para o mapeamento da área cultivada com soja, nas safras de 2000/2001 a 2006/2007, no Estado do Paraná. A análise dos "quick looks" das imagens dos sensores TM e ETM+ foi feita para selecionar as imagens úteis para o mapeamento da cultura da soja. Os "quick looks" foram classificados de acordo com a presença ou a ausência de nuvens e de problemas técnicos. Conforme os resultados, em nenhum dos sete anos teria sido possível mapear a área cultivada com soja, em todo o Estado, mesmo nos três anos-safra em que os satélites Landsat 5 e 7 operaram em conjunto. A presença de nuvens, detectada pelos sensores ópticos, deve ser levada em conta no mapeamento sistemático da área cultivada com culturas de verão, no Brasil.

Mineração de dados para inferência de relações solo-paisagem em mapeamentos digitais de solo

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.

Discriminação da cobertura vegetal do Cerrado matogrossense por meio de imagens MODIS

O objetivo do presente trabalho foi avaliar o potencial de uso do modelo linear de mistura espectral (MLME), aplicado em imagens "Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer" (MODIS), para discriminar as classes de cobertura vegetal natural e antropogênica do Cerrado matogrossense. O monitoramento do bioma Cerrado está se tornando muito importante devido à sua forte antropização, principalmente nas últimas quatro décadas. Nesse contexto, o sensor MODIS apresenta-se como opção devido à sua alta resolução temporal. Entretanto, considerando sua moderada resolução espacial, é indicada a decomposição de sua resposta espectral. O MLME apresenta-se como uma técnica viável, pois permite estimar o percentual dos componentes do pixel. Os dados utilizados nos perfis temporais das classes corresponderam às seguintes imagens fração do MLME: vegetação, solo e sombra. A discriminação das classes naturais e antropogênicas foi avaliada por meio do cálculo da distância Mahalanobis e apresentada por meio de dendrogramas. As imagens fração permitem análises de séries temporais na caracterização espacial e temporal das classes. As imagens fração solo e sombra, na estação seca, apresentam melhores resultados na discriminação das classes selecionadas. Para discriminação de classes com composições florísticas semelhantes, são indicadas as imagensfraçãoda estação chuvosa.

Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de um modelo probabilístico de amostragem estratificada por pontos, e definir um tamanho de amostra adequado para estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul. A área foi estratificada de acordo com a percentagem de soja cultivada em cada município do estado: menor que 20, de 20 a 40 e maior que 40%. Foram avaliadas estimativas obtidas por meio de seis tamanhos de amostras, resultantes da combinação de três níveis de significância (10, 5 e 1%) e dois valores de erro amostral (5 e 2,5%). Para cada tamanho de amostra, foram realizados 400 sorteios aleatórios. As estimativas foram avaliadas com base na área de soja obtida de um mapa temático de referência proveniente de uma cuidadosa classificação automática e visual de imagens multitemporais dos satélites TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7 disponível para a safra 2000/2001. A área de soja no Rio Grande do Sul pode ser estimada por meio de um modelo de amostragem probabilística estratificada por pontos, sendo que a melhor estimativa é obtida para o maior tamanho amostral (1.990 pontos), com diferença de apenas -0,14% em relação à estimativa do mapa de referência e um coeficiente de variação de 6,98%.

Production of annual winter forage sown before and after soybean harvest under different nitrogen fertilization levels

The objective of this work was to evaluate the effect on forage yield of sowing winter forage species before and after soybean harvest, at different nitrogen application levels. The experiment was set out in a randomized block design with a strip-split plot arrangement, and three replicates. Sowing methods (18 days before soybean harvest and six days after soybean harvest) were allocated in the main plots, and the combination among forage species (Avena strigosa cv. IAPAR 61 + Lolium multiflorum; A. strigosa cv. Comum + L. multiflorum; A. strigosa cv. Comum + L. multiflorum + Vicia villosa; A. strigosa cv. Comum + L. multiflorum + Raphanus sativus; and L. multiflorum) and nitrogen levels (0, 140, 280 and 420 kg ha-1) in the plots and subplots, respectively. Forage sowing before the soybean harvest made it possible to anticipate first grazing by 14 days, with satisfactory establishment of forage species without affecting forage production. This method permitted a longer grazing period, preventing the need for soil disking, besides allowing the use of no-tillage system. The mixture of forage species enables higher forage yield for pasture in relation to single species pastures, with response to nitrogen fertilization up to 360 kg ha-1.

Estimativa da produtividade de café com base em um modelo agrometeorológico-espectral

O objetivo deste trabalho foi avaliar um modelo agrometeorológico-espectral, para estimar a produtividade de cafezais. Utilizaram-se imagens do sensor MODIS e dados agrometeorológicos do modelo regional de previsão do tempo (ETA), para fornecer as variáveis de entrada para o modelo agrometeorológico-espectral da mesorregião geográfica sul/sudoeste do estado de Minas Gerais nos anos-agrícolas de 2003/2004 a 2007/2008. A variável espectral de entrada do modelo agrometeorológico-espectral, índice de área foliar (IAF), usada no cálculo da produtividade máxima, foi estimada com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), obtido de imagens MODIS. Outras variáveis de entrada no modelo foram: dados meteorológicos gerados pelo modelo ETA e a capacidade de água disponível no solo. Ao comparar a produtividade média estimada pelo modelo com a fornecida oficialmente pelo IBGE, as diferenças relativas obtidas em escala regional foram de: 0,4, 3,0, 5,3, 1,5 e 8,5% para os anos agrícolas 2003/2004, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007 e 2007/2008, respectivamente. O modelo agrometeorólogico-espectral, que tem como base o modelo de Doorenbos & Kassan, foi tão eficaz para estimar a produtividade dos cafezais quanto o modelo oficial do IBGE. Além disso, foi possível espacializar a quebra de produtividade e prever 80% da produtividade final na primeira quinzena de fevereiro, antes do início da colheita

Dual-purpose wheat grain and animal production under different grazing periods

The objective of this work was to evaluate the influence of different grazing periods on beef animal production and on wheat forage and grain yield. The experiment was carried out in Pato Branco, PR, Brazil. Six grazing periods were evaluated (0, 21, 42, 63, 84, and 105 days) on dual-purpose wheat cultivar BRS Tarumã. Purunã steers, with average live weight of 162 kg and ten months of age, were kept under continuous grazing using a variable stocking rate, in order to maintain the established sward height of 25 cm. Greater increases in total animal gain (TAG) occurred with longer grazing periods. However, there was little increase after 63 days (490 kg ha-1), and TAG decreased from 552 to 448 kg ha-1 between 84 and 105 days. Grain yield decreased from 2,830 to 610 kg ha-1 when the grazing period increased from 0 to 105 days, but there was little change after 63 days (750 kg ha-1). Cultivar BRS Tarumã shows excellent animal production potential, and the decision on how long wheat pastures should be grazed must be based on relative prices of grain and livestock.

Imagens mono e multitemporais Modis para estimativa da área com soja no estado de Mato Grosso

O objetivo deste trabalho foi avaliar uma nova metodologia para mapeamento da cultura da soja no Estado de Mato Grosso, por meio de imagens Modis e de diferentes abordagens de classificação de imagens. Foram utilizadas imagens diárias e imagens de 16 dias. As imagens diárias foram diretamente classificadas pelo algoritmo Isoseg. As duas séries de imagens de 16 dias, referentes ao ciclo total e à metade do ciclo da cultura da soja, foram transformadas pela análise de componentes principais (ACP), antes de serem classificadas. Dados de referência, obtidos por interpretação visual de imagens do sensor TM/Landsat-5, foram utilizados para a avaliação da exatidão das classificações. Os melhores resultados foram obtidos pela classificação das imagens do ciclo total da soja, transformadas pela ACP: índice global de 0,83 e Kappa de 0,63. A melhor classificação de imagens diárias mostrou índice global de 0,80 e Kappa de 0,55. AACP aplicada às imagens do ciclo total da soja permitiu o mapeamento das áreas de soja com índices de exatidão melhores do que os obtidos pela classificação derivada das imagens de data única.