Engenharia Agrícola
URI permanente para esta coleçãohttps://locus.ufv.br/handle/123456789/169
Navegar
48 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Análise espacial da produção de cenoura irrigada correlacionada com atributos do solo e da planta(Universidade Federal de Viçosa, 2023-02-27) Rojas Plazas, Gloria Milena; Oliveira, Rubens Alves de; http://lattes.cnpq.br/6332905586516236A caracterização da variabilidade e dependência espacial dos atributos físico- químicos do solo, atributos da planta e produtividade da cultura de cenoura é essencial para avaliar a resposta da cultura a práticas de manejo a sítio específico, possibilitando melhores resultados no aumento da produtividade e mantendo ou melhorando a qualidade do solo. Objetivou-se nesta pesquisa determinar como a produtividade da cultura de cenoura irrigada é afetada pela variabilidade espacial dos atributos físico-químicos do solo e pelos atributos de produção e crescimento da cultura. O estudo foi desenvolvido na safra 2021 em área de produção comercial, em Campos Altos, MG, Brasil, numa cultura de cenoura irrigada por pivô central. Na área irrigada foram estabelecidos 100 pontos amostrais distribuídos em uma área quadrada de 40.000 m2, posicionados nos centros de quadrículas 20 x 20 m. Em cada ponto, foram avaliadas as seguintes variáveis: produtividade da cenoura; os atributos da planta: massa fresca e seca de raiz, comprimento de raiz, diâmetro de raiz, diâmetro do colo, diâmetro do coração, massa fresca e seca de folha, comprimento da folha, número de folha, razão parte aérea/raiz, índice de área folhar e NDVI; os atributos físicos do solo: densidade do solo, densidade de partícula, porosidade total, resistência a penetração nas camadas 0,00 a 0,10 m; 0,10 a 0,20 m; 0,20 m a 0,30 m e 0,30 m a 0,40 m; umidade volumétrica, conteúdo de umidade gravimétrico em capacidade de campo e ponto de murcha permanente, disponibilidade total de água no solo; os atributos químicos do solo: pH, nitrogênio total, fósforo disponível, potássio disponível, boro disponível, ferro disponível, cálcio trocável, magnésio trocável, acidez potencial, soma de bases, capacidade de troca catiônica efetiva, capacidade de troca catiônica potencial, saturação por bases, fósforo remanescente, condutividade elétrica e o parâmetro externo irrigação. Realizou-se análise estatística e geoestatística para analisar a variabilidade e dependência espacial dos atributos físico-químicos do solo e da planta. Foi possível constatar baixa a média variabilidade na produtividade da cultura e nos atributos da planta. Por outro lado, evidenciou-se que os atributos físico- químicos do solo que apresentaram um coeficiente de variação maior do que 20%, indicando alta heterogeneidade, foram a resistência à penetração nas camadas 0,00m a 0,30m; o fósforo disponível, potássio disponível, magnésio trocável, boro disponível, ferro disponível e a condutividade elétrica. Dentre as variáveis que apresentaram dependência espacial, o menor alcance correspondeu a 40 m para densidade de partícula, sendo este o alcance mínimo recomendado para estudos posteriores em cultura de cenoura irrigada. As variáveis que melhor estimaram a variabilidade espacial da produtividade da cenoura foram os atributos da planta: diâmetro do ombro e diâmetro da ponta da raiz; e os atributos físico-químicos do solo: disponibilidade total de água no solo e capacidade de troca catiônica potencial, mostrando correlação espacial positiva. As variáveis massa de raiz, diâmetro do colo, seguidos do diâmetro do ombro e diâmetro do coração, apresentaram correlação direta com a produtividade da cenoura. Palavras-chave: Agricultura de precisão. Análise de trilha. Daucus carota L. Estatística multivariada. Geoestatística.Item Development of a low-cost multi-hybrid variable rate system for horizon- tal disk planter(Universidade Federal de Viçosa, 2023-03-02) Dambroz, Giovani Prates Bisso; Pinto, Francisco de Assis de Carvalho; http://lattes.cnpq.br/4649806187482582Food security and the environmental issues are two main challenges of modern times. Due to the economic growth of societies, there is an increase of meat consumption. As a result, demand of feed for livestock is drastically increasing. Plant breeding, fertilizer technology, soil biology, and precision agriculture are some of the areas that could contribute to the improvement of agricultural output efficiency, which is imper- ative. Seeding operations can become more efficient by using precision agriculture technologies such as variable rate seeding and multi-hybrid seeding. However, there are currently no technologies for multi-hybrid seeding compatible with horizontal disk seed meters, which are vastly used in emerging countries. This study aims to develop a low-cost, electric-driven multi-hybrid variable rate system for row crop planters equipped with horizontal disk seed meters, and to compare the developed system’s planting performance with that of a ground-wheel-driven seed meter. The multi-hybrid system was developed based on a product design methodology. A pro- totype of the system was manufactured in PETG using a desktop 3D printer. The multi-hybrid system has three working positions - open for seed type A, open for seed type B, and closed - operated by a servomotor. The controller is composed of a single-board computer and other electronic components, and operates the multi- hybrid system and an electric-driven horizontal disk seed meter in fixed or prescrip- tion map-based variable rate. Total cost of the electric-driven multi-hybrid variable rate seed meter (MVSM) was under USD400. Four experiments were conducted to evaluate the MVSM. The first compared the MVSM with a factory-built, ground- wheel driven seed meter (GWSM) at three seeding rates (3, 3.5, and 4.1 seeds per meter) in terms of planting performance. The second compared the planting perfor- mance of four positions of the MVSM - open A, B, and closed A, B - at three seeding rates. The third evaluated the transition distance from one seed type to the other at three seeding rates. The fourth evaluated the planting performance of the devel- oped electric-driven variable rate seed meter without the multi-hybrid system (VSM) at three seeding rates. All experiments were conducted at 4 km · h − 1 with corn seed. Data from the first and fourth experiments show a tendency of decrease in planting performance as seeding rate increased across all systems tested and a higher dispersion of seed spacing distribution produced by the MVSM. The GWSM outperforms the MVSM in terms of planting performance. An increase in seeding rate negatively affects planting performance regardless of the system. The open B and closed B po- sitions of the MVSM have the lowest planting performance. An increase in seeding rate negatively affects planting performance regardless of the position. The switch be- tween seed types B to A produces mean transition distances under seven meters. Seed type switching from A to B is unsatisfactory. The multi-hybrid system negatively af- fects the electric-driven seed meter’s performance at all seeding rates. Although seed type switching needs improvement, the MVSM could potentially replace the GWSM with the advantage of on-the-go seeding rate adjustment. Keywords: Multi-hybrid. Variable rate seeding. Seed spacing.Item Ferramentas computacionais para suporte a decisão no mapeamento de atributos do solo(Universidade Federal de Viçosa, 2021-07-30) Pereira, Gustavo Willam; Valente, Domingos Sárvio Magalhães; http://lattes.cnpq.br/1193015676433034A agricultura de precisão (AP) é uma técnica de gestão agrícola baseada na observação, medição e resposta às variabilidades espaciais e temporais que ocorrem nas áreas de produção agrícola e de pastagens. A sua adoção pode ser feita por meio de sistemas de apoio à decisão que tem por objetivo maximizar os lucros e aumentar a eficiência no uso de insumos. Em AP, o mapeamento das características físicas e químicas do solo permite estimar com maior precisão a variabilidade espacial do solo. O desenvolvimento de sistemas de informação geográfica (SIG) e sua utilização têm aumentado consideravelmente nos últimos anos, sendo, portanto, utilizado em larga escala na AP. Dado um conjunto de pontos amostrados deseja-se obter mapas dos atributos de solo ou inferir valores em lugares específicos em locais não amostrados, para isso técnicas de interpolação são utilizadas. Existem diversos métodos interpoladores, sendo a Krigagem Ordinária (OK) um dos mais usados. Entretanto, desde o início do século XXI tem havido um interesse crescente em utilizar algoritmos baseados em dados para a geração dos mapas. Estes algoritmos são conhecidos sob o nome “Machine Learning” e têm-se mostrados eficientes para produzir previsões espaciais. As técnicas de amostragem de solo e a densidade de amostragem são fatores determinantes para a geração de mapas interpolados dos atributos de solo. Entretanto o custo de análise para uma amostragem convencional mais densa do solo torna-se muitas vezes inviável o processo. Sendo assim técnicas alternativas que apresentem menores custos para amostragem de atributos do solo devem ser implementadas. Assim o presente trabalho tem como objetivo desenvolver um software de suporte a tomada de decisão em AP e analisar diferentes estratégias de amostragem para caracterização da variabilidade espacial dos atributos físicos e químicos do solo. O software desenvolvido consistiu de um plugin (complemento) para o QGIS (programa de computador livre e de código aberto para SIG) para a interpolação de atributos do solo por meio do método da Krigagem Ordinária e da técnica de aprendizado de Máquina “Support Vector Machine” (SVM). Para isso linguagens de programação como Python e ferramentas de código aberto do QGIS foram utilizadas, dispensado a aquisição de licenças. O método SVM foi implementado de tal forma que covariáveis pudessem ser adicionadas ao modelo. Isso possibilitou que variáveis obtidas de forma mais adensada em campo pudessem ser adicionadas na geração dos mapas de atributos do solo. O interpolador Inverso da Distância Ponderada (IDW) foi utilizado para ajustar o número de observações das layers em formato shape e/ou raster do QGIS ao número de observações da tabela de atributos para a geração dos mapas. O plugin foi desenvolvido de forma a permitir que a própria variável fosse adicionada como covariável ao modelo SVM por meio do interpolador IDW. Em três estudos de caso a técnica SVM apresentou um desempenho superior ao método OK com maiores valores de Rº e menores valores de RMSE. As três áreas de estudo foram amostradas utilizando-se diferentes densidades amostrais. O Índice de Moran foi utilizado para medir a correlação espacial entre os pontos amostrados. No primeiro estudo de caso, em uma área de 20,2 ha com 141 pontos amostrados, o método OK apresentou valores de Rº superior em três dos dez atributos de solo analisados. O Índice de Moran para estes três atributos apresentaram valores superiores a 0,/2 e significativos ao nível de 5% de probabilidade medido pelo seu p-valor. No segundo estudo de caso, realizado em uma área de 204 ha com 204 pontos amostrados, OK foi superior para cinco atributos em dez analisados, com Índice de Moran variando entre 0,71 e 0,84, todos significativos. Para estes dois estudos de caso o método SVM foi utilizado tendo apenas a própria variável interpolada pelo método IDW como covariável. Já no terceiro estudo de caso, em uma área de 90 ha com 181 pontos coletados, foram utilizadas no método SVM, além da própria covariável, outras covariáveis de fácil aquisição como condutividade elétrica aparente (ECa) do solo ou atributos que se modificam pouco ao longo do tempo como altitude, matéria orgânica, silte, argila e areia. Neste terceiro estudo de caso as amostras foram divididas em dois conjuntos de treinamento e teste. Para o conjunto de treinamento o método SVM com utilização de covariáveis foi superior ao OK para todas as variáveis analisadas em três densidades de grids amostrais. Palavras-chave: Sistemas de informações geográficas. Krigagem ordinária. Aprendizado de máquina. Amostragem de solo. Variabilidade espacial.Item Desenvolvimento de equipamento multiespectral para a determinação de reflectância na agricultura(Universidade Federal de Viçosa, 2021-01-18) Viana, Lucas de Arruda; Pinto, Francisco de Assis de Carvalho; http://lattes.cnpq.br/8629639566967790O crescimento da população mundial, somado às crises econômicas e ambientais, tem acentuado as disparidades sociais e, como consequência, o aumento da pobreza e fome. Aumentar a produção agrícola de forma sustentável com foco em mitigar o problema da fome mundial é o caminho a ser trilhado pela sociedade. Visando aumentar a produtividade com menor uso de recursos, bem como menores danos ambientais, o uso de tecnologias ligadas à agricultura digital tem mostrado ser indispensável. Diferentes estudos científicos apresentam resultados que demostram que o manejo agrícola, com o auxílio de sensores espectrais portáteis, pode contribuir para o aumento da produção e otimização do uso de insumos, em especial os fertilizantes nitrogenados. Os resultados desses estudos ainda ressalvam que o barateamento das tecnologias deva acontecer para uma maior popularização do uso de sensores espectrais na agricultura. Reduzir o custo de uma tecnologia favorece a popularização, em especial nos países em desenvolvimento, onde a atividade agrícola é o pilar de sustentação econômica. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho foi desenvolver um sensor ativo portátil multiespectral, de baixo custo, capaz de medir de forma precisa e confiável a reflectância em dez bandas do espectro eletromagnético. O sensor foi constituído por um circuito eletrônico que une um computador de placa única a um regulador de tensão, a um sistema de iluminação por LEDs de alta potência, a um dispositivo óptico e a uma tela LCD. O processo de medição da reflectância consiste em direcionar uma fonte de luz sobre o alvo a ser analisado, e o sensor converte a parte da radiação refletida que é captada em pulso elétrico, e este pulso é processado e convertido em valores de reflectância. Experimentos de laboratório e de campo foram realizados com o objetivo de avaliar o desempenho do sensor na coleta de dados, bem como sua estabilidade. Para avaliar o desempenho, em ambiente de laboratório, foram comparadas as medidas de reflectâncias do sensor com as medidas feitas pelo espectrorradiômetro, para alvos sintéticos e naturais. A estabilidade foi verificada por meio de um experimentomontado por 12 semanas e nesse experimento foi verificado se houve alterações das medições de reflectância. Para verificar se as medidas de reflectância do sensor são modificadas pela variação da iluminação no ambiente de medida, foram comparadas as medições de reflectância feitas com ausência de qualquer iluminação com as medições feitas em ambiente iluminado. O menor coeficiente de correlação de Pearson entre os dados medidos pelo sensor desenvolvido e pelo espectrorradiômetro foi de r = 0,9731 e o maior 0,9977. O RMSE médio para medida de refletâncias em folhas de plantas e em solos foi de 0,03. Os resultados mostram precisão e exatidão das leituras de reflectância nos dez comprimentos de onda medidos pelo sensor desenvolvido. No experimento de campo foram comparadas as medições de NDVI feitas pelo sensor desenvolvido com as medições de NDVI feitas pelos sensores GreenSeeker e câmera MicaSense-MX. As medidas de NDVI feitas pelo sensor desenvolvido comparadas com as obtidas pelo GreenSeeker obtiveram R2 = 0,8011 e com a MicaSense-MX, R2 = 0,7039. Os resultados em campo mostraram que o sensor desenvolvido é capaz de medir NDVI de forma semelhante em relação às medidas de NDVI feitas pelos sensores GreenSeeker e pela câmera MicaSense-MX. Os resultados comprovaram a estabilidade e a capacidade de medir, de forma confiável, as reflectâncias em dez bandas espectrais e monitorar de forma indireta a saúde das plantas por meio do índice de vegetação NDVI. O sensor multiespectral desenvolvido mostrou ter potencial para ser usado na agricultura, podendo contribuir para uma produção mais sustentável e com otimização de uso de insumos agrícolas. Palavras-chave: Sensor espectral. Sensor óptico. Sensor ativo. Agricultura digital. Agricultura de precisão. Índice de vegetação. Reflectância.Item Componentes de rendimento da cultura do milho em função de sistemas de preparo e da variabilidade espacial dos atributos físicos do solo(Universidade Federal de Viçosa, 2020-10-28) Adão, Alexandre da Silva; Fernandes, Haroldo Carlos; http://lattes.cnpq.br/2387492643187932Vários são os fatores que interferem na variabilidade espacial das culturas, sendo um destes, os atributos físicos do solo. A variabilidade espacial do solo deve ser considerada sempre que um processo de amostragem for realizado, podendo indicar locais que necessitam de tratamento diferenciado. Com o aprimoramento da agricultura de precisão, a análise geoestatística dos atributos físicos do solo relacionados aos componentes de rendimento da cultura do milho, atrelados aos métodos de preparo, vêm se intensificando. Para tanto, objetivou-se através deste trabalho, avaliar os componentes de rendimento da cultura do milho em função dos sistemas de preparo convencional, cultivo mínimo e plantio direto, e da variabilidade espacial dos atributos físicos do solo. O experimento foi conduzido em uma área pertencente ao Núcleo de Agricultura do Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais, Campus Barbacena, localizada no município de Barbacena/MG. Foi utilizada uma área experimental de aproximadamente 2,13 ha, subdividida em três partes, cada uma delas, recebendo um sistema de manejo de solo. Inicialmente, visando a caracterização química do solo, foram georreferenciados no mínimo 150 pontos em cada uma das três subáreas, utilizando-se de uma malha irregular, e coletadas amostras simples e deformadas de solo nos referidos pontos. Posteriormente, visando a análise dos atributos físicos do solo, com auxílio de um aparelho receptor GPS GARMIN modelo Summit HC, uma malha amostral regular foi definida de acordo com a dimensão de cada uma das três subáreas, visando obter um número aproximado de 150 pontos em cada uma delas. Nos pontos definidos, foram coletadas amostras indeformadas de solo nas camadas 0 - 0,15 m e 0,15 - 0,30 m e avaliados os atributos: umidade gravimétrica, densidade do solo, densidade da partícula, porosidade total e textura. Para a avaliação da resistência do solo a penetração, foi utilizado um penetrômetro Falker, modelo PLG1020. Para avaliação dos componentes de rendimento do milho, foram mensurados: número de fileiras por espiga, número de grãos por fileira, número de grãos por espiga, peso de grãos por espiga e peso de milgrãos da amostra. Realizou-se a análise estatística descritiva dos dados, correlação de Pearson e análise geoestatística. Os atributos físicos do solo analisados não variaram aleatoriamente e apresentaram variabilidade entre alta, média e baixa dos dados, seguindo padrões espaciais bem definidos. O estudo da variabilidade espacial dos atributos físicos do solo pela geoestatística, utilizando a técnica da krigagem, mostrou-se eficiente na geração de mapas georreferenciados. Os valores de alcance encontrados nos semivariograma simples para o peso de grãos por espiga foram maiores no sistema de preparo convencional, seguido pelo cultivo mínimo e pelo plantio direto, respectivamente. Palavras-chave: Agricultura de precisão. Geoestatística. Dependência espacial. Amostragem. Zea mays.Item Calibração radiométrica de imagens obtidas por câmeras utilizadas em veículos aéreos não tripulados(Universidade Federal de Viçosa, 2020-02-28) Gomes, Amanda Pereira Assis; Queiroz, Daniel Marçal de; http://lattes.cnpq.br/1590482508611943A utilização de veículo aéreo não tripulado (VANT) equipado com câmeras multiespectrais para uso em sensoriamento remoto vem propiciando novas oportunidades para aplicações agrícolas relacionadas a mapeamento e monitoramento dos campos de produção. Câmeras multiespectrais de uso comercial normalmente trabalham na faixa do visível. Entretanto, estudos envolvendo vegetação as vezes carecem de imagens em bandas diferentes das trabalhadas por câmeras comerciais. Com isso algumas câmeras digitais são modificadas para captarem imagens em comprimentos de onda específicos, de acordo com a finalidade do estudo. Ainda assim, para estudos quantitativos as imagens multiespectrais devem passar por processo de calibração radiométrica. Essa calibração converte cada número digital da imagem em valores de reflectância da cena para poder ser utilizada no sensoriamento remoto quantitativo. Com isso se torna necessário um método sistemático de calibração radiométrica que gere imagens multiespectrais com valores de reflectância unitária. Sendo assim, o presente trabalho teve como objetivos: (1) analisar diferentes materiais para confecção de alvos de calibração radiométrica; (2) comparar o desempenho de uma câmera com um sensor com uma câmera multisensor na obtenção de NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada). No primeiro estudo foram testados quatro tipos de painéis para confecção dos alvos de calibração, um painel composto por lona e feltro, outro por placas de MDF pintada com tinta fosca, outro por napa, e um quarto painel contendo os quatro materiais lona, feltro, napa e MDF pintada. Foi utilizada uma câmera modificada que coleta imagens nas bandas do vermelho verde e infravermelho próximo. A coleta das imagens foi realizada durante três dias seguidos no mesmo horário e em quatro alturas de voo diferentes sendo elas 20, 40, 60 e 80m. A área de estudo é uma área plana cultivada com gramínea. Durante a coleta das imagens foi determinado o NDVI, com auxílio de sensor ativo, de dez pontos experimentais espalhados aleatoriamente na área. As imagens coletadas passaram por calibração radiométrica pelo método da linha empírica em que foram coletados números digitais brutos de cada painel que foram utilizados para gerar a regressão de calibração juntamente com a assinatura espectral de cada painel medida em laboratório. Os resultados mostram que dentre os materiais testados a napa apresentou os melhores resultados para auxílio na calibração radiométrica de imagens multiespectrais. Para as condições estudadas a altura de voo não influenciou significativamente na calibração radiométrica. No segundo estudo foram utilizadas duas câmeras multiespectrais, uma câmera com um único sensor CCD modificada para captar os comprimentos de onda da banda do infravermelho próximo, e uma câmera composta por cinco sensores capaz de coletar imagens em cinco bandas. As câmeras foram acopladas em VANTs para levantamento dos dados. A área de estudo é uma área montanhosa cultivada com a cultura do café. As coletas das imagens foram realizadas no mesmo horário do dia e durante três dias a um intervalo de vinte dias cada coleta. Durante a aquisição das imagens foram coletados com sensor ativo o NDVI de trinta e seis pontos experimentais dispostos aleatoriamente na área de estudo. Para calibração radiométrica das imagens foi utilizado quatro alvos de calibração de napa nas cores branca, preta, cinza claro e cinza escuro. As imagens obtidas com a câmera modificada após a calibração radiométrica apresentou padrão de variabilidade espacial do NDVI semelhante ao sensor de NDVI e as imagens da câmera composta por cinco sensores. No entanto, os valores de NDVI obtidos com as imagens calibradas da câmera modificada foram sempre inferiores aos valores determinados pelo sensor ativo e pela câmera equipada com cinco sensores. Em câmeras modificadas não é possível configurar os parâmetros separadamente para cada banda da imagem, com isso uma banda sobrepõe a outra, não sendo possível determinar exatamente a reflectância em cada banda. A câmera modificada é apta para observação dos padrões da cultura, uma vez que apresentou correlação significativa com o sensor ativo de NDVI, entretanto, seu uso não é recomendado para estudo da variabilidade temporal da cultura. Por outro lado, câmeras multisensor mostram-se adequadas para o estudo da variabilidade temporal da cultura. Palavras-chave: Agricultura de Precisão. Veículo aéreos não tripulados. Imagens multiespectrais.Item Desenvolvimento de um sistema de aplicação à taxa variada para produção em pequena escala(Universidade Federal de Viçosa, 2020-11-23) Coelho, Andre Luiz de Freitas; Queiroz, Daniel Marçal de; http://lattes.cnpq.br/3816692895237070A agricultura de precisão é uma estratégia de manejo das lavouras comumente adotada na agricultura moderna. A sua adoção tem sido impulsionada pela necessidade de otimização do sistema produtivo, buscando a máxima lucratividade para o agricultor. Para a aplicação de insumos são utilizadas máquinas que possuem controladores para aplicação à taxa variada. Esses controladores permitem que a máquina agrícola altere, automaticamente, a taxa de aplicação à medida que se desloca no talhão. Nas máquinas de aplicação à taxa variada com base em mapa, a determinação da quantidade de insumos requer a aquisição de dados do sistema solo-planta, que são analisados e utilizados para gerar os mapas de aplicação. Logo, é importante garantir a confiabilidade e precisão dos dados adquiridos, permitindo que estes possam ser usados nas tomadas de decisões. Máquinas com controladores para aplicação à taxa variada e sistemas de monitoramento estão disponíveis no mercado nacional e internacional. Contudo, o custo de aquisição tem sido uma barreira para a adoção da agricultura de precisão por agricultores de pequena escala. Assim, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver sistemas de baixo custo, contribuindo para que os agricultores de pequena escala possam utilizar a agricultura de precisão. Para se desenvolver um sistema de baixo custo, compatível com a agricultura de pequena escala, componentes de código aberto, como o computador de placa única Beaglebone Black, o módulo GNSS (Sistema Global de Navegação por Satélite) u-blox NEO6M e o módulo GSM (Sistema Global para Comunicações Móveis) SIM800L foram utilizados no presente trabalho. Programas de computador, linguagens de programação e ferramentas de código aberto, como QGIS, Python e PyQt, foram utilizados, dispensado a aquisição de licenças. Um sistema embarcado de análise de dados foi desenvolvido para permitir a filtragem de dados, geração de mapa interpolado e geração de mapa de agrupamento em classes, enquanto o usuário ainda estava em campo. O estudo de caso, realizado com dados de produtividade de soja, confirmou a importância da filtragem dos dados antes da sua utilização em tomadas de decisões. Nesse estudo de caso, o sistema embarcado desenvolvido removeu 29,4% dos dados brutos. O desvio padrão do erro de interpolação reduziu de 1,25 para 0,49 Mg ha -1 , como consequência da limpeza dos dados. Foi observado que dados inconsistentes podem mascarar a variabilidade espacial, o que pode resultar em tomadas de decisões erradas. Para a semeadura à taxa variada, um controlador foi desenvolvido e instalado em uma semeadora manual de precisão. Esse controlador foi utilizado para controlar a velocidade angular do motor elétrico de acionamento do mecanismo dosador de sementes. O ensaio em campo mostrou que a semeadora equipada com o controlador desenvolvido apresentou índice de qualidade de distribuição entre 65,6 e 76,16% quando distribuiu entre 40000 e 70000 plantas ha -1 . Essa qualidade de distribuição é compatível com resultados obtidos em ensaios de outras semeadoras de taxa fixa que adotam o disco horizontal perfurado como mecanismo de distribuição de sementes. Concluiu-se que o controlador foi eficaz em controlar a velocidade angular do motor, com base na densidade de plantas prescrita no mapa, e na posição e velocidade da semeadora. No controlador desenvolvido foi incluído um módulo GSM de baixo custo. Este módulo permitiu enviar os dados da operação para um servidor de armazenamento a cada quatro segundos, possibilitando o monitoramento remoto e em tempo real da operação. A análise dos dados enviados para o servidor permitiu identificar a eficiência de campo da operação e uma falha ocorrida no mecanismo distribuidor de sementes. Palavras-chave: Computador de placa única. Sistemas embarcados. Agricultura de pequena escala. Internet das coisas.Item Estimativa de produtividade de café por meio de métodos de machine learning(Universidade Federal de Viçosa, 2019-07-31) Nascimento, Amélia Laisy do; Queiroz, Daniel Marçal de; http://lattes.cnpq.br/6769009933620093A produtividade agrícola representa o resultado de ações tomadas antes da colheita e indica se as práticas agrícolas adotadas causaram aumento ou redução no rendimento e podem ajudar na tomada de decisões futuras. Dessa maneira, a previsão de produtividade é uma ferramenta útil para os agricultores. Existem modelos que estimam a produtividade, porém, a quantidade de variáveis necessárias e a dificuldade em mensurá-las são um problema. Vários pesquisadores têm usado imagens orbitais para realizar estimativas de biomassa e produtividade de culturas. Além disso, alguns pesquisadores vêm combinando métodos de aprendizado de máquina (machine learning), mineração de dados (data mining) ou inteligência artificial (artificial intelligence) na tentativa de prever a produtividade de culturas agrícolas. Para estimar a produtividade agrícola, é interessante que o banco de dados possua imagens de todo o ciclo produtivo da cultura. Porém, o período de revisita dos satélites e a presença de nuvens sobre a área de estudo podem tornar o banco de dados incompleto. Uma possibilidade é adquirir imagens capturadas por sensores a bordo de distintos satélites. No entanto, cada sensor captura faixas de comprimento de onda diferentes e alguns sensores não capturam todos os comprimentos de onda necessários aos estudos. Uma forma de resolver esse problema é realizar uma predição das imagens faltantes de um satélite utilizando como base imagens oriundas de outro satélite. Dessa forma, consegue-se preencher lacunas na série de dados e garantir um banco de dados com uma série temporal mais representativa. Por fim, é possível utilizar a série temporal de informações derivadas das imagens orbitais para estimar a produtividade de culturas agrícolas. Portanto, o objetivo desta tese foi estimar a produtividade do café por meio de informações espectrais e machine learning. Para isso, o banco de dados foi composto por imagens Sentinel-2 originais, além de imagens Sentinel-2 preditas com base em imagens oriundas do Cbers-4, Landsat-8 e Resourcesat-2. A predição de imagens Sentinel-2 ocorreu por meio de sete métodos de machine learning. Os dados foram separados em conjunto de treinamento, teste e avaliação dos modelos. O desempenho dos modelos foi mensurado pela raiz do erro quadrático médio (rootIV mean square error - RMSE) entre o valor real e o valor predito pelo modelo para o conjunto que ficou de fora do treinamento. O teste t a 5% de significância foi usado para verificar a existência de igualdade ou diferença estatística entre os erros apresentados pelos modelos de predição da reflectância. Os métodos de machine learning mostraram-se eficazes para estimar os valores de reflectância de imagens Sentinel-2 com base em imagens oriundas do Cbers-4, do Landsat-8 e do Resourcesat-2. Os modelos que apresentaram menores RMSE’s na predição da reflectância de imagens orbitais de uma data distinta a data cujos dados foram usados para treinar os modelos foram usados para estimar as imagens Sentinel-2 ausentes do banco de dados usado para estimar a produtividade do café. A partir das imagens orbitais, seis índices de vegetação e reflectância em seis bandas espectrais foram obtidos. A estimativa da produtividade ocorreu por meio de seis métodos de machine learning. Os modelos de estimativa foram implantados em linguagem R no programa computacional R Versão 3.5.1 (R Team, 2018). A raiz do erro quadrático médio (root mean square error - RMSE) e o erro médio absoluto (mean absolute error - MAE) foram usados para avaliar a acurácia dos modelos de estimativa da produtividade. O RMSE e o MAE serviram de entrada para o teste de Scott-Knott que agrupou os modelos semelhantes. Os métodos de machine learning apresentaram erros RMSE e MAE da estimativa da produtividade semelhantes uns aos outros pelo teste de Scott-Knott, com exceção da regressão linear utilizando 14 variáveis preditoras. Foi possível estimar a produtividade por meio de cinco variáveis com erros semelhantes aos erros apresentados pelos modelos com 10 e com 14 variáveis referentes a informações espectrais, topográficas e agronômicas. O erro RMSE mínimo apresentado pelos modelos correspondeu a uma diferença de 11% entre o valor estimado e o valor real da produtividade do café do talhão Pasto Novo 1 no ano de 2017. O erro MAE mínimo correspondeu a uma diferença de 1,7% entre o valor estimado e o valor observado da produtividade do talhão Açude 3 no ano de 2018. A estimativa da produtividade pode ser realizada com até três meses de antecedência.Item Desenvolvimento de plataforma multi-sensor de solos para uso em agricultura de precisão(Universidade Federal de Viçosa, 2019-07-30) Sousa, Emanoel Di Tarso dos Santos; Queiroz, Daniel Marçal de; http://lattes.cnpq.br/3682039140895268Na agricultura de precisão é essencial o conhecimento sobre a variabilidade espacial e temporal dos campos. No entanto, para caracterizar a variabilidade espacial destes por meio de amostragem de solo é um procedimento caro e que demanda tempo. Uma alternativa para reduzir os custos com amostragem é a utilização de sensores de solo. Existem vários tipos de sensores de solo no mercado. Dentre estes os sensores de condutividade elétrica aparente (CEa) do solo são amplamente utilizados. Entretanto, estes sensores podem ser considerados caros para alguns produtores e são susceptíveis a ruídos na aquisição de dados. Além disso, pesquisas indicam que a caracterização da variabilidade espacial dos campos apresenta melhores resultados quando mais de um sensor é utilizado na aquisição de dados. Outros fatores que podem influenciar na caracterização espacial é o número de leituras por ponto amostral e a frequência da corrente elétrica adotados na determinação da CEa. Sendo assim, esta pesquisa teve como objetivo desenvolver um sistema Multisensor de solo de baixo custo, com ajuste de frequência de corrente elétrica aplicada para determinar a CEa, para uso na agricultura de precisão. No desenvolvimento do Multisensor foi utilizado um computador de placa única Beaglebone Black, módulo GNSS (sistema de navegação global por satélites), tela LCD touchscreen de 178 mm (7 polegadas), circuitos para amplificação, determinação de diferença de potencial, e condicionamento de sinal para determinação da CEa do solo, sensor de temperatura, sensor de umidade, Arduíno Nano e célula de carga para o sensor de resistência do solo à penetração. O Multisensor foi testado em três áreas com solos de diferentes granulometrias e em duas condições de umidade. A influência do número de leituras por ponto amostral e da frequência da corrente elétrica sobre a CEa foi verificada por meio da análise de regressão linear. Um Multisensor de solo com sensor de CEa, sensor de umidade, sensor de temperatura e sensor de resistência do solo a penetração foi desenvolvido. Os dados obtidos com o Multisensor foram submetidos a análise de semivariância e krigagem e se mostraram confiáveis na elaboração dos mapas das respectivas variáveis. Os resultados obtidos demonstram que o número de leituras por ponto amostral influenciou na acurácia dos mapas de CEa. Já a frequência da corrente elétrica aplicada ao solo não influenciou nem na magnitude dos valores nem na distribuição espacial da CEa.Item Condutividade elétrica aparente do solo determinada pelo método da resistividade utilizando diferentes frequências(Universidade Federal de Viçosa, 2020-08-17) Santos, Fernando Ferreira Lima dos; Queiroz, Daniel Marçal de; http://lattes.cnpq.br/8618653109453223A condutividade elétrica aparente do solo (CE a ), determinada pelo método da resistividade elétrica (RE), é um dos atributos mais utilizados para caracterizar o solo na agricultura de precisão. Este atributo é comumente utilizado para delimitar áreas que apresentam solos de características similares. Para determinar a CE a , aplica-se uma corrente elétrica alternada de baixa frequência no solo e determina-se a diferença de potencial em dois pontos pré-estabelecidos, diferença essa resultante da aplicação da corrente elétrica. Embora seja um método muito usado, ainda há incerteza sobre a faixa de frequência ideal a ser utilizada e sobre a influência da frequência do sinal do sensor nos valores obtidos pelo sensor. Dessa forma, esse trabalho teve como objetivos avaliar se a frequência da corrente elétrica influencia o valor da CE a , obtida pelos sensores que utilizam o método da RE, e avaliar se existe uma faixa ideal de frequência da corrente elétrica do sensor, no qual a CE a melhor se correlaciona com os atributos químicos e físicos do solo de interesse agronômico. Para isso, um sensor portátil com opção de variar a frequência da corrente elétrica aplicada ao solo e que utiliza o computador de placa única BeagleBone Black, foi utilizado para medir a CE a do solo. Determinações de CE a foram realizadas em quatro áreas experimentais, utilizando-se seis diferentes frequências de corrente elétrica: 1, 5, 10, 20, 30 e 40 Hz. Para o primeiro objetivo, foram realizadas regressões lineares entre as frequências do sinal de corrente elétrica em estudo e o valor obtido pelo sensor, seguido pelo teste F (p ≤ 0,05). Para o segundo objetivo, foram realizadas amostragens de solo em cinco pontos em cada uma das quatro áreas experimentais. Em seguida, correlações de Pearson (p ≤ 0,05) foram calculadas, de forma a quantificar as correlações entre CE a e os atributos físicos e químicos do solo, para cada frequência do sinal de corrente elétrica do sensor. Com base no número de correlações significativas encontradas para cada frequência, a homogeneidade foi analisada pelo teste de qui-quadrado (p ≤ 0,05). O presente estudo apontou que, à exceção de dois pontos experimentais, o sinal de frequência de umsensor CE a não interfere no valor obtido por ele. Além disso, na faixa de frequência utilizada não se identificou uma faixa em que a condutividade elétrica aparente do solo estivesse mais correlacionada com os atributos químicos e físicos do solo de interesse agronômico, uma vez que todas as frequências utilizadas apresentaram resultados semelhantes de CE a . Entre nove e onze correlações significativas foram observadas entre os atributos químicos e físicos e a CE a do solo, para as diferentes frequências de corrente elétrica testadas. No entanto, não foi observada relação entre o número de correlações significativas e as diferentes frequências. Palavras-chave: Agricultura de precisão. Método da resistividade elétrica. Arranjo de Wenner