992 resultados para Precision Agriculture


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Sustainable Intensification (SI) of agriculture has recently received widespread political attention, in both the UK and internationally. The concept recognises the need to simultaneously raise yields, increase input use efficiency and reduce the negative environmental impacts of farming systems to secure future food production and to sustainably use the limited resources for agriculture. The objective of this paper is to outline a policy-making tool to assess SI at a farm level. Based on the method introduced by Kuosmanen and Kortelainen (2005), we use an adapted Data Envelopment Analysis (DEA) to consider the substitution possibilities between economic value and environmental pressures generated by farming systems in an aggregated index of Eco-Efficiency. Farm level data, specifically General Cropping Farms (GCFs) from the East Anglian River Basin Catchment (EARBC), UK were used as the basis for this analysis. The assignment of weights to environmental pressures through linear programming techniques, when optimising the relative Eco-Efficiency score, allows the identification of appropriate production technologies and practices (integrating pest management, conservation farming, precision agriculture, etc.) for each farm and therefore indicates specific improvements that can be undertaken towards SI. Results are used to suggest strategies for the integration of farming practices and environmental policies in the framework of SI of agriculture. Paths for improving the index of Eco-Efficiency and therefore reducing environmental pressures are also outlined.

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Citrus canker is a serious disease caused by Xanthomonas citri subsp. citri bacteria, which infects citrus plants (Citrus spp.) leading to a large economic loss in citrus production worldwide. In Brazil citrus canker control is done by an official eradication campaign, therefore early detection of such disease is important to prevent greater economic losses. However, detection is difficult and so far it has been done by visual inspection of each tree. Suspicious leaves from citrus plants in the field are sent to the laboratory to confirm the infection by laboratory analysis, which is a time consuming. Our goal was to develop a new optical technique to detect and diagnose citrus canker in citrus plants with a portable field spectrometer unit. In this paper, we review two experiments on laser induced fluorescence spectroscopy (LIF) applied to detect citrus canker. We also present new data to show that the length of time a leaf has been detached is an important variable in our studies. Our results show that LIF has the potential to be applied to citrus plants.

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Water and Nitrogen (N) are critical inputs for crop production. Remote sensing data collected from multiple scales, including ground-based, aerial, and satellite, can be used for the formulation of an efficient and cost effective algorithm for the detection of N and water stress. Formulation and validation of such techniques require continuous acquisition of ground based spectral data over the canopy enabling field measurements to coincide exactly with aerial and satellite observations. In this context, a wireless sensor in situ network was developed and this paper describes the results of the first phase of the experiment along with the details of sensor development and instrumentation set up. The sensor network was established based on different spatial sampling strategies and each sensor collected spectral data in seven narrow wavebands (470, 550, 670, 700, 720, 750, 790 nm) critical for monitoring crop growth. Spectral measurements recorded at required intervals (up to 30 seconds) were relayed through a multi-hop wireless network to a base computer at the field site. These data were then accessed by the remote sensing centre computing system through broad band internet. Comparison of the data from the WSN and an industry standard ground based hyperspectral radiometer indicated that there were no significant differences in the spectral measurements for all the wavebands except for 790nm. Combining sensor and wireless technologies provides a robust means of aerial and satellite data calibration and an enhanced understanding of issues of variations in the scale for the effective water and nutrient management in wheat.

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The spatial distribution of Rotylenchulus reniformis on cotton cultivated in crop rotation with sorghum-peanut-velvetbean was studied using geostatistics. The experimental field, which had been continuously cropped with cotton for 20 years, comprised two 32 x 48 m-grids, each divided in sixty-four 4 x 6 in sampling plots. For all crops, 300 cm(3) soil samples were taken at the center of each plot at crop germination (Pi) and again at harvest (Pf), from which the numbers of nematodes were determined. The results revealed that the spatial distribution of R. reniformis was highly aggregated and with the aid of geostatistical techniques the nematode intensities were mapped and the risk areas accurately identified. Consequently, geostatistics is here considered a useful tool for planning nematode control strategies, particularly in precision agriculture.

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A agricultura de precisão implica análise da variabilidade espacial de fatores de produção e a aplicação de insumos de forma localizada. Várias são as causas que condicionam a variabilidade espacial dos solos, sendo o relevo um dos fatores mais importantes. O presente estudo teve por objetivo analisar a variabilidade espacial dos atributos químicos do solo e a elaboração de mapas de necessidade de aplicação de insumos de forma localizada, em áreas com diferentes formas de relevo. Duas parcelas de 1 ha cada foram delimitadas em áreas com topografia côncava e convexa. Foram retiradas, em cada área, 242 amostras de solos em 121 pontos, nas profundidades de solo de 0,00-0,20 m e 0,20-0,40 m. Os resultados de análise química foram submetidos às análises da estatística descritiva, geoestatística e interpolação por krigagem. A área convexa apresentou maior variabilidade espacial do solo em relação a área côncava. A adoção da agricultura de precisão possibilitou economia de aproximadamente 25 kg ha-1 de P2O5 na área côncava.

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A modelagem matemática associada ao conhecimento da variabilidade dos atributos do solo e mapeamento das formas do relevo pode auxiliar no manejo da fertilidade do solo em usinas sucroalcooleiras. O presente trabalho teve como objetivo avaliar o uso da geoestatística e da modelagem matemática na estimativa de custos de fertilização, em diferentes formas do relevo. em uma área de 200 ha, foram identificadas duas formas de relevo, uma côncava e outra convexa, sendo os solos coletados nos pontos de cruzamento de uma malha, com intervalos regulares de 50 m, perfazendo um total de 623 pontos. As amostras foram submetidas a análises químicas, e, posteriormente, os dados foram avaliados por meio da estatística descritiva, geoestatística e modelagem matemática. Os resultados mostraram que, quando as formas do relevo são incorporadas às análises geoestatística e de modelagem matemática, ocorre aumento na eficiência de aplicação do calcário, fósforo e potássio no solo.

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O objetivo do presente trabalho foi avaliar a variabilidade espacial de atributos de Latossolos sob cultivo de cana-de-açúcar na região de Jaboticabal (SP). Foram feitas amostragens do solo a intervalos regulares de 50 m, em uma área de 90 ha, nas profundidades de 0,00-0,20 e 0,60-0,80 m para determinação de pH, CTC, V % e teores de matéria orgânica, P, K+, Ca2+, Mg2+, H + Al e argila. Os dados foram submetidos às análises: estatística descritiva, geoestatística e interpolação por krigagem. Os alcances de dependência espacial para os atributos químicos do solo e teores de argila na camada de 0,60-0,80 m de profundidade foram menores, quando comparados àqueles referentes à camada de 0,00-0,20 m. Estes resultados demonstraram maior descontinuidade na distribuição espacial dos atributos do solo na camada de 0,60-0,80 m de profundidade dos Latossolos, indicando que essa classe de solos não apresentou homogeneidade de seus atributos como conceituadamente a ela foi atribuída. O manejo no solo alterou a dependência espacial dos atributos do solo na camada superficial de forma a diminuir a variabilidade espacial dos atributos químicos do solo em relação à camada mais profunda. A investigação da variabilidade espacial de atributos químicos e do teor de argila da camada superficial e subsuperficial dos solos proporcionou condições para a definição de zonas homogêneas de manejo, o que permite a adoção do sistema de agricultura de precisão.

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A variabilidade espacial de produtividade e tamanho de frutos foi avaliada em pomares de laranja irrigados e não irrigados, localizados no município de Luiz Antônio - SP, utilizando-se de geoestatística. Através dos mapas de krigagem, podem-se determinar as áreas de alta e baixa produtividade dos talhões. Verificou-se maior variabilidade para produtividade e tamanho de frutos nas quadras irrigadas e não irrigadas. Portanto, a geoestatística mostrou-se uma ferramenta extremamente útil para auxiliar em Programas de Agricultura de Precisão.

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Este trabalho teve como objetivo identificar zonas diferenciadas de manejo por meio de indicadores de fertilidade em Latossolos cultivados com cana-de-açúcar, utilizando-se a técnica de krigagem indicatriz, com vistas em buscar um aprimoramento na utilização de técnicas de agricultura de precisão. O estudo foi realizado em uma área de 90 ha pertencente a uma área maior de 1.900 ha, localizada em Jaboticabal, Estado de São Paulo, Brasil (21 ° 15 ' S e 48 ° 18 ' W). Na área experimental, foi estabelecida uma malha de amostragem regular de 50 m, com 420 pontos. em cada ponto, coletou-se uma amostra de solo, na qual foram determinados os teores de matéria orgânica, P, K disponíveis e o valor de V. Os dados obtidos para estas características do solo, assim como as combinações entre elas, foram codificados em valores indicadores 0 ou 1, conforme as variáveis apresentassem valores acima ou abaixo do valor de corte estabelecido, escolhido para cada variável, respectivamente. Os resultados propiciaram a confecção de mapas de probabilidade de cada variável (individual e combinada), o que possibilitou identificar regiões com diferentes níveis de fertilidade do solo na área experimental.

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A caracterização da variabilidade espacial dos atributos do solo é indispensável para subsidiar práticas agrícolas de maneira sustentável. A utilização da geoestatística para caracterizar a variabilidade espacial desses atributos, como a resistência mecânica do solo à penetração (RP) e a umidade gravimétrica do solo (UG), é, hoje, prática usual na agricultura de precisão. O resultado da análise geoestatística é dependente da densidade amostral e de outros fatores, como o método de georreferencimento utilizado. Desta forma, o presente trabalho teve como objetivo comparar dois métodos de georreferenciamento para a caracterização da variabilidade espacial da RP e da UG, bem como a correlação espacial dessas variáveis. Foi implantada uma malha amostral de 60 pontos, espaçados em 20 m. Para as medições da RP, utilizou-se de penetrógrafo eletrônico e, para a determinação da UG, utilizou-se de trado holandês (profundidade de 0,0-0,1 m). As amostras foram georreferenciadas, utilizando-se do método de Posicionamento por Ponto Simples (PPS), com de (retirar) receptor GPS de navegação, e Posicionamento Relativo Semicinemático, com receptor GPS geodésico L1. Os resultados indicaram que o georreferenciamento realizado pelo PPS não interferiu na caracterização da variabilidade espacial da RP e da UG, assim como na estrutura espacial da relação dos atributos.

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As técnicas de aplicação localizada e em taxas variadas de insumos agrícolas com auxílio da geoestatística têm sido umas das áreas de concentração de esforços recentes em pesquisas e desenvolvimento ligado à agricultura de precisão. Portanto, o trabalho teve como objetivo avaliar a necessidade de aplicação de calcário e fósforo com base no comportamento espacial de atributos químicos do solo. Foram feitas amostragens do solo a intervalos regulares de 50 m, em uma área de 42 ha, na profundidade de 0,0-0,2 m para determinação do pH, Ca, Mg, P, V% e cálculo da necessidade de calagem e superfosfato triplo. Os dados foram submetidos às análises da estatística descritiva, geoestatística e interpolação por krigagem. O uso da técnica de geoestatística possibilitou uma precisa descrição dos atributos do solo o que permitiu a definição de zonas de manejo, indicando os locais de ocorrência de déficit e excesso. A variabilidade espacial dos atributos químicos do solo, possibilita a recomendação de doses de calcário e fósforo com taxas variadas, proporcionando economia e maior eficiência na aplicação.

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O conhecimento da variação espacial de atributos do solo pode contribuir para o planejamento e a otimização na condução de experimentos e de lavouras comerciais, objetivando a agricultura de precisão. O objetivo deste trabalho foi avaliar a necessidade de fertilizante e calcário para implantação da agricultura de precisão, com base no comportamento espacial de atributos químicos de um Latossolo após o corte da cana-planta. Os dados foram avaliados pela estatística descritiva e análise da dependência espacial, com base no ajuste de semivariogramas. As técnicas de geoestatísticas apresentam-se como ferramentas auxiliares na aplicação de fertilizantes por meio de taxa variada, detectando, para a área em estudo, que não se recomenda a aplicação de fósforo e calagem por taxa variada.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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One of needs of modern agriculture is the prediction of spatial variability of soil properties at more detailed scales for sustainable management and optimization of management practices. The mathematical model associated with knowledge of variability of soil attributes and mapping of relief forms has helped in agricultural planning. In this regard the aim of this study was to characterize the spatial variability of physical and chemical properties of Oxisols and Ultisols using numerical classification and the digital elevation model. Two distinct landforms: convex for the Oxisol (158 ha) and linear for the Ultisol (172 ha). 53 samples from the Oxisol and 57 samples from the Ultisol were taken. Multivariate analysis of clusters of attributes studied from their euclidean distances was performed. This analysis by dendograms along with digital elevation models for different soils characterized was more homogeneous in Ultisol groups, and less homogeneous for the Oxisol in convex landform. These quantitative methods showed that the landforms conditioned the spatial pattern of soil attributes.