Avaliação da transmissão de dados de temperatura no sistema 1-wireTM

A necessidade de sistemas de monitoramento automático versáteis e de baixo custo que possam auxiliar o produtor agrícola na otimização dos processos produtivos, é evidente. Este trabalho foi realizado com o objetivo de pesquisar as limitações e as potencialidades de aplicação do sistema 1-wireTM na transmissão de dados de temperatura em instalações agrícolas. O sistema 1-wireTM é uma rede de transmissão de dados que possibilita a comunicação digital entre um computador e dispositivos da série 1-wireTM, tais como os sensores de temperatura DS1820. A transmissão de dados de temperatura nesse sistema foi avaliada em função do tipo dos condutores e do número de sensores DS1820. Com base nos resultados, concluiu-se que o aumento do número de sensores de temperatura DS1820 no sistema 1-wireTM incrementa a carga capacitiva de maneira distinta para cada um dos tipos de condutores estudados, podendo causar interrupções na transmissão de dados.

Utilização de dados georreferenciados na determinação de parâmetros de desempenho em colheita mecanizada

As informações sobre o desempenho e a capacidade de trabalho das máquinas agrícolas são de grande importância no gerenciamento de sistemas mecanizados agrícolas, auxiliando na tomada de decisões. A obtenção de informações sobre o desempenho é normalmente realizada de modo manual, por meio da análise dos tempos e movimentos, consumindo recursos, mão-de-obra e tempo. Considerando-se a importância das informações e o custo envolvido na aquisição, o objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia automática para a determinação da capacidade de trabalho de colhedora de cereais. Para tanto, realizou-se o estudo de tempos e movimentos a partir de arquivos de dados obtidos por meio de monitores de produtividade em oito propriedades no Estado do Paraná. A partir dos dados coletados, calcularam-se as diferenças de tempo entre as posições da colhedora no talhão, construindo-se um mapa espacializado das diferenças. Com base no mapa de tempos, foi possível obter os mapas das capacidades de campo e processamento, além das eficiências, sendo a metodologia utilizada viável para avaliar, a partir de amostragem densa e automática, o desempenho operacional de colhedoras sem incorrer em custos adicionais para os produtores.

Colheita de citros e obtenção de dados para mapeamento da produtividade

A citricultura é de fundamental importância para a economia brasileira devido a sua expressiva participação na exportação e pela geração de empregos. A colheita manual é atualmente realizada na totalidade das propriedades citrícolas nacionais. A ausência de técnicas para a geração de mapas de produtividade em citros é uma das grandes dificuldades para a implantação da agricultura de precisão, o que justifica empreender técnicas e equipamentos para essa finalidade. Neste trabalho, teve-se o objetivo de ter o correto entendimento dos sistemas de colheita existentes, suas características úteis e limitações. A partir de então, desenvolveu-se e testou-se uma proposta de geração de dados para obtenção de mapas de produtividade sem interferir no processo vigente. Procedeu-se à pesagem de uma população de sacolões ("big bag") para aferir a informação de massa estimada pelo responsável pela colheita. Na seqüência, realizou-se o georreferenciamento de todos os sacolões de uma área. A partir da largura da faixa de colheita e do cálculo de distância entre os sacolões, obtiveram-se as áreas de contribuição de cada um, e com a massa estimada determinou-se a produtividade dos pontos. Esses dados foram interpolados gerando o mapa de produtividade. A estimativa de massa dos sacolões mostrou-se aceitável e o método válido para a coleta de dados e a geração do mapa de produtividade.

Eficácia de dados Hyperion/EO-1 para identificação de alvos agrícolas: comparação com dados ETM+/Landsat-7

O objetivo desta pesquisa foi avaliar o uso de dados hiperespectrais Hyperion/EO-1 na discriminação de alvos agrícolas, comparando a acurácia de classificação obtida pelos dados desse sensor à obtida por dados multiespectrais ETM+/Landsat-7. Para isso, alvos agrícolas da região de Franca - SP, com diferenças espectrais bem definidas e outros alvos com diferenças espectrais sutis, imageados por ambos os sensores, em 16 de julho de 2002, foram discriminados utilizando o classificador supervisionado de Máxima Verossimilhança (MaxVer). Os alvos agrícolas com diferenças espectrais bem definidas foram caracterizados por seis classes de uso e cobertura do solo; já os com diferenças espectrais sutis, por cinco classes de variedades de cana-de-açúcar. Quando os dados ETM+ foram classificados, a acurácia foi de 91,5% para as classes de uso e cobertura do solo e de 67,6% para as classes de variedades de cana-de-açúcar, enquanto, para os dados do sensor Hyperion, a acurácia de classificação foi de 94,9% e de 87,1%, respectivamente, demonstrando, assim, a importância do uso de dados hiperespectrais na discriminação de alvos agrícolas com características espectrais semelhantes.

Sistema automatizado para aquisição de dados de umidade relativa do ar

Devido à importância do ambiente na produção animal e vegetal e, portanto, controle ambiental adequado, o trabalho propõe como objetivo a construção de um sistema de aquisição automatizada de dados de umidade relativa do ar, utilizando-se de microcontrolador de dimensões reduzidas e de baixo custo. A calibração do sensor de umidade relativa foi realizada em três etapas de simulação desenvolvidas em laboratório: caixas perfuradas, dessecador sem tampa contendo sílica-gel em seu fundo e psicrometria. As etapas de calibração, utilizando situações naturais e artificiais, bem como as metodologias desenvolvidas, apresentaram resultados que permitem concluir que o sistema pode ser utilizado com segurança no monitoramento dessa variável.

Mapeamento de semeaduras de soja (Glycine max (L.)Merr.) mediante dados MODIS/Terra E TM/Landsat 5: um comparativo

O objetivo deste trabalho foi comparar mapeamentos de semeadura da cultura da soja na região oeste do Paraná, realizados com imagens MODIS/Terra e TM/Landsat 5. Primeiramente, construiu-se máscara de referência, considerando seis imagens TM ao longo do ciclo da cultura, utilizando-se dos algoritmos Paralelepípedo e MaxVer com posterior análise visual. As imagens MODIS foram classificadas com o algorítimo Paralelepípedo, em quatro passagens referentes ao pico vegetativo. O desempenho das classificações foi avaliado por meio de Matrizes de Erros, calculadas pela análise de 100 pontos amostrais (soja ou não-soja), aleatoriamente distribuídos em cada um dos oito municípios da área de estudo. Os principais resultados mostraram que a Exatidão Global (EG) e o Índice Kappa (IK), que variaram entre 0,55 e 0,80, em ambos os sensores, são considerados bons a muito bons. Quando EG e IK dos sensores TM e MODIS foram comparados, não se encontrou diferença significativa. O mapeamento da soja utilizando o sensor MODIS produziu 70% de confiabilidade sob o ponto de vista do usuário. A principal conclusão é a viabilidade de mapear a soja pelo sensor MODIS com as vantagens de que as imagens MODIS têm melhor resolução temporal e são disponibilizadas gratuitamente na Internet.

Delimitação automática de bacias hidrográficas utilizando dados SRTM

A delimitação adequada de bacias hidrográficas é fundamental por ser essa a unidade territorial para fins de planejamento e de gerenciamento dos recursos hídricos. Desse modo, este trabalho teve objetivo de analisar uma metodologia de delimitação automática de bacias hidrográficas. Foram utilizados, para tanto, dados do projeto Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) integrados e processados em Sistema de Informações Geográficas (SIG). Os resultados confirmam valores de área compatíveis aos obtidos com base em cartas topográficas. Assim, a automatização da delimitação de bacias hidrográficas, por meio de dados do SRTM e ambiente SIG, apresenta-se vantajosa em relação ao custo e benefício proporcionado, além de estabelecer a padronização do traçado e posterior minimização de conflitos quanto à fixação da unidade de gestão dos recursos hídricos.

Modelos de regressão lineares para estimativa de produtividade da soja no oeste do Paraná, utilizando dados espectrais

O trabalho teve o objetivo de avaliar modelos lineares de regressão entre resposta espectral e produtividade em soja, na escala regional. Para isso, foram monitorados 36 municípios do oeste do Paraná, utilizando cinco imagens do satélite Landsat 5/TM da safra de 2004/2005. Foram realizados os procedimentos de transformação radiométrica e correção atmosférica nas imagens, determinando valores físicos das refletâncias aparente e de superfície. Posteriormente, foram calculados os índices de vegetação NDVI e GVI, os quais, por meio de regressões lineares simples e múltiplas, compararam-se com as produtividades oficiais dos municípios, obtidas das estatísticas IBGE. Aplicou-se também uma análise de diagnóstico, para detectar pontos influentes e de colinearidade. Os resultados mostraram que a média dos valores de NDVI e GVI de todas as imagens foi mais bem relacionada com a produtividade do que para cada data separadamente. O uso de regressões múltiplas com os dois índices, em todas as datas, propiciou melhores resultados de relação com a produtividade.

Nova metodologia para interpretação de dados de análise sensorial de alimentos

Os métodos atualmente utilizados para realização de análise sensorial têm deixado muito a desejar por não traduzir satisfatoriamente os resultados. Diante deste problema, analisou-se a possibilidade de introdução de um fator que medisse o índice de concordância dos provadores sobre determinado aspecto analisado. Para validação deste coeficiente, foi avaliada a concordância entre julgadores na análise sensorial para três diferentes amostras de suco de pinha (Annona squamosa L.): uma constituída apenas do suco de pinha sem leite e duas com diferentes concentrações pinha/leite. Utilizou-se a Análise de Componentes Principais (ACP) e também a nova metodologia proposta pelos autores, com base na definição do desvio-padrão, aplicada às frequências absolutas das notas dos julgadores, para cada propriedade sensorial estudada. Com esta metodologia, definiu-se uma relação para o cálculo de uma medida de concordância entre os julgadores, denominada de coeficiente de concordância, a qual pode assumir valores de 0 a 100% e também permite comparações que não são possíveis, utilizando-se da ACP. Por fim, concluiu-se que tal metodologia é mais indicada que a ACP, na avaliação da concordância entre os julgadores na análise sensorial.

Técnicas de mineração de dados para análise da precipitação pluvial decenal no Rio Grande do Sul

O objetivo deste trabalho foi analisar o comportamento espaçotemporal da precipitação pluvial no Estado do Rio Grande do Sul, entre os decênios de 1987-1996 e 1997-2006, por meio de técnicas de mineração de dados. As séries históricas foram adquiridas no sistema de informações hidrológicas Hidroweb. A metodologia utilizada teve como base o modelo CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Foram definidas áreas pluviometricamente homogêneas para os decênios de 1987-1996 e 1997-2006. Em seguida, pela sobreposição dos agrupamentos obtidos para os dois períodos, encontraram-se seis zonas comuns aos dois decênios (A a F). As alterações ocorridas foram avaliadas nas seguintes escalas temporais: anual, sazonal e mensalmente. Os resultados indicaram incrementos significativos (20 a 240 mm) na precipitação anual em todas as zonas, exceto na zona A. Na análise sazonal, as variações foram aleatórias, sendo que, na primavera, todas as zonas apresentaram incremento significativo (44 a 142 mm). Na análise mensal, destaca-se a redução ocorrida no mês de janeiro em todas as zonas, exceto na E. Nos demais meses, as variações foram aleatórias. Os resultados mostram que, entre os decênios, houve uma alteração no volume da precipitação pluvial em todas as escalas temporais analisadas.

Estimativa da batimetria do açude do Saco-PE com auxílio de dados orbitais

A batimetria de um corpo d'água pode ser medida em campo, a partir de sondas batimétricas; no entanto, é um processo oneroso e que demanda tempo. Com isso, o objetivo principal deste estudo foi ajustar modelos de estimativa de batimetria de um lago a partir de dados orbitais. O trabalho foi realizado no açude do Saco, localizado na bacia hidrográfica do Rio Pajeú, na cidade de Serra Talhada - PE. Foram ajustados modelos de regressão entre os valores batimétricos, coletados com auxílio de uma sonda, as bandas espectrais verde e infravermelho próximo do satélite Landsat 5 TM e o índice da diferença normalizada da água. A avaliação dos modelos ajustados foi realizada pela análise do coeficiente de determinação, do erro quadrado médio e da eficiência do modelo. A batimetria do açude variou entre 0,3 e 10 metros de profundidade. Os melhores ajustes foram encontrados com a utilização dos modelos potencial e exponencial, com valores de coeficiente de determinação superiores a 0,46 e de eficiência do modelo próximos da unidade. Pode-se concluir que os modelos de batimetria, ajustados a partir de dados de sensoriamento remoto, estimaram com satisfatória exatidão os valores de batimetria do açude do Saco, principalmente nas partes mais rasas do lago.

Técnicas de mineração de dados para identificação de áreas com cana-de-açúcar em imagens Landsat 5

Neste trabalho, verificou-se a aderência de técnicas de mineração de dados voltadas para problemas de classificação de dados na identificação automatizada de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em imagens do satélite Landsat 5/TM. Para essa verificação, foram estudadas imagens de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em três fases fenológicas diferentes. Os pixels foram convertidos em valores de refletância de superfície, nas vizinhanças das cidades de Araras, São Carlos e Araraquara, no Estado de São Paulo. Foram gerados cinco modelos de árvores de decisão binária, induzidos pelo algoritmo C4.5, em que todos produziram taxas de acerto superiores a 90%. A introdução de atributos de textura trouxe ganhos significativos na acurácia do modelo de classificação e contribuiu para melhorar a distinção de áreas cultivadas com cana-de-açúcar em meio a tipos diversos de cobertura do solo, como solo exposto, área urbana, lagos e rios. Os índices de vegetação mostraram-se relevantes na distinção da fase e do estado fenológico das culturas. Os resultados reforçam o potencial forte das árvores de decisão no processo de classificação e identificação de áreas cultivadas com cana-de-açúcar, em diferentes cidades produtoras, no Estado de São Paulo.

Sistema automatizado para coleta de dados de umidade relativa e temperatura do ar

Algumas variáveis climáticas, tais como a temperatura do ar (T) e a umidade relativa do ar (UR) exercem grande influência sobre a produção agrícola. Uma vez combinadas adequadamente, podem resultar em incrementos quantitativos e qualitativos do produto final, o que as tornam indispensáveis no monitoramento e manejo dentro do ambiente de produção. A aquisição de dados é uma importante ferramenta que pode auxiliar nesse processo, resultando em maior eficiência e uso racional dos recursos. Desse modo, o presente trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de um sistema de aquisição de dados (SAD) compacto, na forma de um datalogger (de construção simples), para monitorar T e UR. Os dados provenientes dos sensores utilizados são gravados numa memória do tipo flash drive (USB removível), que é posteriormente conectada a um computador para interpretação dos dados via software. A fim de avaliar o desempenho do SAD, os dados registrados foram comparados com os dados de uma estação meteorológica convencional e de uma automatizada, apresentando valores de UR próximos em ambos os casos. Para T, a substituição do amplificador operacional é necessária. Dessa forma, o SAD desenvolvido apresenta-se viável inclusive para aplicações em campo.

Aplicação da análise envoltória de dados (AED) na avaliação da eficiência operacional relativa entre usinas de cana-de-açúcar no território brasileiro

Este estudo tem por objetivo analisar o impacto das variáveis tamanho e localização na eficiência operacional de usinas de cana-de-açúcar no Brasil na safra 2008/2009. Para tanto, realizou-se um estudo de eficiência operacional, por meio da aplicação da Análise Envoltória de Dados (AED), na qual foi possível identificar as usinas mais eficientes dentre um universo de 355 e classificá-las por tamanho e localização. A análise quantitativa sugere que existe maior concentração de usinas classificadas como eficientes e de tamanho grande, localizadas no estado de São Paulo. Objetivando uma análise em profundidade, foi realizado um estudo de múltiplos casos em um grupo de usinas. Conclui-se que a eficiência operacional de usinas de cana-de-açúcar depende da variável tamanho, na medida em que as usinas de maior porte tendem a investir mais em tecnologias que proporcionam maior ganho de eficiência operacional. A eficiência também depende da variável localização, na medida em que o estado de São Paulo apresenta condições edafoclimáticas mais favoráveis à extração de uma cana-de-açúcar com maior teor de sacarose, que, consequentemente, pode influenciar na eficiência operacional de usinas de cana-de-açúcar.

Estimativa da evapotranspiração de referência (ETo padrão FAO), para Minas Gerais, na ausência de alguns dados climáticos

A equação para determinar a evapotranspiração de referência (ETo), método de Penman-Monteith, parametrizada pela FAO (PM-FAO56), requer dados que, muitas vezes, não estão disponíveis na maioria das estações climatológicas. Para superar o problema da disponibilidade de dados climáticos, o boletim 56 da FAO propõe vários procedimentos para estimar a ETo na ausência dos dados de radiação, umidade relativa e velocidade do vento, e posterior substituição. Baseado nisto, o objetivo do presente estudo foi comparar a ETo estimada na ausência de dados de velocidade do vento ou da umidade relativa ou radiação solar com a ETo estimada, com os dados completos para várias localidades de Minas Gerais. A comparação foi realizada utilizando o coeficiente angular da regressão, o coeficiente de determinação, o índice de concordância de Willmott e os erros associados a cada metodologia. Verificou-se que, na ausência de dados de umidade relativa e velocidade do vento, o método de Penman-Monteith apresenta pequenos erros de estimativa. Na ausência dos dados de radiação, os erros são maiores em relação às outras variáveis. Na disponibilidade apenas das temperaturas máximas e mínimas, o método de PM-FAO56 apresenta desempenho superior ao método de Hargreaves-Samani.