Software para o planejamento e a racionalização do uso de sistemas de terraceamento em nível

O desenvolvimento de técnicas que permitam o aumento da eficiência de práticas de conservação do solo é necessário frente aos grandes prejuízos causados pela erosão. Nesse sentido, elaborou-se um software que utiliza bases de dados geradas em um Sistema de Informações Geográficas e que permite o dimensionamento de sistemas de terraceamento em nível de maneira mais racional, considerando as variações espaciais existentes no terreno. Como dados de entrada ao software, devem ser fornecidas imagens de elevação e declividade e, ainda, características de tipo, uso e manejo do solo, a metodologia para o cálculo do espaçamento entre terraços e a recomendação para a escolha do tipo de terraço mais aconselhado. Como resultados, o software fornece uma imagem com o sistema de terraceamento locado, que pode ser salva em diferentes formatos, bem como um relatório, que poderá ser impresso e usado juntamente com a imagem para a implantação do sistema.

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 diagnóstico de influência local na análise espacial da produtividade da soja

A modelagem da estrutura de dependência espacial pela abordagem da geoestatística é fundamental para a definição de parâmetros que definem esta estrutura, e que são utilizados na interpolação de valores em locais não amostrados pela técnica de krigagem. Entretanto, a estimação de parâmetros pode ser muito afetada pela presença de observações atípicas nos dados amostrados. O desenvolvimento deste trabalho teve por objetivo utilizar técnicas de diagnóstico de influência local em modelos espaciais lineares gaussianos, utilizados em geoestatística, para avaliar a sensibilidade dos estimadores de máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita na presença de dados discrepantes. Estudos com dados experimentais mostraram que tanto a presença de valores atípicos como de valores considerados influentes, pela análise de diagnóstico, pode exercer forte influência nos mapas temáticos, alterando, assim, a estrutura de dependência espacial. As aplicações de técnicas de diagnóstico de influência local devem fazer parte de toda análise geoestatística a fim de garantir que as informações contidas nos mapas temáticos tenham maior qualidade e possam ser utilizadas com maior segurança pelo agricultor.

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.

Correlação linear e espacial entre produtividade de Brachiaria brizantha, densidade do solo e porosidade total em função do sistema de manejo do solo

A densidade e a porosidade são propriedades físicas do solo que são alteradas em função do sistema de manejo utilizado, com consequente influência sobre a produtividade das culturas. A produtividade da planta forrageira, Brachiaria brizantha, em função da densidade do solo e da porosidade total foi analisada em dois sistemas de manejo de solo, em experimento conduzido no segundo semestre de 2009, no município de Santa Teresa, no Estado do Espírito Santo. O objetivo foi estudar a variabilidade e as correlações lineares e espaciais entre os atributos da planta e do solo, visando a selecionar um indicador da qualidade física do solo de boa representatividade para produtividade de forragem. Marcaram-se duas parcelas de 40 m por 50 m a cada 5 m, em duas direções, resultando em um reticulado retangular de 99 pontos, em cada um dos sistemas utilizados: preparo convencional e plantio direto. Os atributos estudados, além de não terem variado aleatoriamente, apresentaram variabilidade dos dados entre média e alta, e seguiram padrões espaciais bem definidos, com alcance entre 20,3 e 24,2 m. Por sua vez, a correlação linear entre o atributo da planta e os do solo, em função do elevado número de observações, foi baixa. A melhor correlação para produtividade de matéria seca foi com a densidade do solo na profundidade de 0,0 - 0,15 m, independentemente do sistema de manejo do solo, indicando que a produtividade e a densidade do solo são inversamente proporcionais. Portanto, a densidade do solo avaliada na camada de 0,0 - 0,15 m apresentou-se como satisfatório indicador da qualidade física do solo, quando se considerou a produtividade da forrageira.

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.

Modelo de regressão espacial para estimativa da produtividade da soja associada a variáveis agrometeorológicas na região oeste do estado do Paraná

Este trabalho apresenta o Modelo de Regressão Espacial Autorregressivo Misto (SAR) e Modelo do Erro Espacial (CAR) no intuito de investigar a associação entre a produtividade da soja e as variáveis agrometeorológicas relacionadas à precipitação pluvial, temperatura média e radiação solar global. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2005/2006 a 2007/2008, da região oeste do estado do Paraná. Como os dados agrometeorológicos estão disponíveis apenas para oito municípios da região em estudo, as estimativas foram obtidas por meio do uso de Polígonos de Thiessen. A estimativa de parâmetros dos modelos ajustados foi obtida utilizando o método de Máxima Verossimilhança. A avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R²), no máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz (BIC). Este estudo também permitiu verificar a correlação e autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando de técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado, e os testes de significância. O estudo pôde demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica.