Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Cultura oleaginosa, espectrometria, sensoriamento remoto

No atual cenário agrícola brasileiro, a cultura da soja tem sido de grande relevância, principalmente na sua variável transgênica, que atinge altos níveis de produtividade. Com tais modificações genéticas, surge a necessidade de uma nova metodologia de forma rápida e não destrutiva para diferenciar a soja convencional e a modificada, que é a espectroscopia. O objetivo deste estudo foi analisar a resposta espectral de plântulas de soja para identificar se há diferenças entre as variáveis convencionais e transgênicas. Foram utilizadas plântulas de soja convencional e transgênicas cultivadas em estufas na ESALQ/USP, coletadas 15 dias após emergência. Foram realizadas as leituras radiométrica das plântulas, por meio do sensor hiperespectral Fieldspec 3 Jr. Com base nesses dados, foram elaboradas duas curvas médias espectrais no software EXCEL. Os resultados mostraram diferenças nas faixas do VIS e NIR, o que se justifica pela fisiologia das plantas transgênicas.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Declividade, manejo e conservação do solo, zoneamento agroambiental

A caracterização de áreas aptas ao cultivo de culturas agrícolas em bacias hidrográficas possibilita um planejamento agrícola sustentável e eficiente. Este trabalho teve como objetivo identificar as áreas favoráveis ao cultivo de cana-de-açúcar, considerando as condições agroambientais e o relevo, contemplando os aspectos agrícolas (exigências climáticas, pedológicas, hídricas da cultura e o relevo) e ambientais (unidades de conservação). A área de estudo foi a bacia hidrográfica do Ribeirão da Cruzes, Araraquara-SP. A metodologia de análise utilizou técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento, e os dados foram avaliados a partir do modelo digital de elevação e do zoneamento ambiental. A classificação mostrou que a região possui aptidão ao cultivo da cana-de-açúcar com pequenas áreas de restrições ambientais, as quais devem ser iniciada a implantação de práticas de manejo e conservação do solo e da água nas regiões de maior declividade.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Declividade, Geoprocessamento, Mecanização Agrícola

O Estado do Espírito Santo se destaca por sua produção agrícola e o município de São Gabriel da Palha, tem uma importante produção de café e grãos. A mecanização agrícola de modo geral aumenta consideravelmente a capacidade produtiva da mão-de-obra rural, proporcionando que um homem operando uma máquina agrícola realize o trabalho equivalente a vários homens, contribuindo significativamente para o desenvolvimento da agricultura. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi classificar as declividades da área do córrego Jabuticaba para fins de mecanização agrícola. Por meio do geoprocessamento foi possível realizar a classificação das declividades presente na área da bacia do córrego Jabuticaba. Os resultados mostraram que mais da metade da área total da bacia, ou seja, 1396,594 ha (52,55%) não é possível realizar a mecanização agrícola. As atividades permitidas são, a tração animal, o trabalho manual e a conservação. E apenas 1101,870 ha (47,45%) é possível realizar a mecanização agrícola.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Proteção do solo, Distribuição espacial, Cobertura do solo

A prática de adição e avaliação da decomposição da cobertura vegetal (verde e seca) é importante em sistemas plantio direto (SPD), pois afeta diretamente a biologia, química, física do solo. O trabalho teve como objetivo avaliar a distribuição de massa seca e percentual de cobertura do solo no pós-dessecação em área sob sistema plantio Direto por 4 anos. Deteminou-se a quantidade de massa seca da cobertura morta (MS, t ha^-1) sobre o solo, bem como o percentual de cobertura (COB, %) em 45 pontos georreferenciados, numa área de 0,9374 ha. Os parâmetros avaliados apresentaram distribuição normal na área estudada, demonstrando existir homogeneidade na cobertura do solo, bem como em quantidades adequadas.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Controle Estatístico de Processo, Qualidade, Pulverização

A pulverização de ingredientes ativos dessecantes em sistemas plantio direto podem representar importante desafio ao produtor quando se trabalha sem sistemas de auxílio ao direcionamento do conjunto mecanizado, reduzindo a eficiência com sobreposição ou não aplicação de faixas na área trabalhada, comprometendo a qualidade da operação. O trabalho teve como como objetivo, avaliar a qualidade da operação de pulverização para dessecação em pré-semeadura do milho, utilizando Controle Estatísitico de Processos (CEP). Os dados foram coletados em 25 pontos georreferenciados em área de Sistema Plantio Direto com 4 anos (0,9374 ha) utilizando-se tiras de papel hidrossensivel que foram digitalizadas e analisadas com Software Gotas quanto a (a) Número de gotas, (b) Índice de dispersão (SPAN), (c) Volume detectado e (d) Porcentagem de cobertura. Os parâmetros avaliados mantiveram-se nas faixas esperadas, estabelecidos nas Cartas Controle; o volume de calda detectado pelo papel hidrossensível e porcentagem de cobertura foram menores que os esperados, ainda que dentro dos limites de controle do CEP.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Landsat, geoprocessamento, classificação semi-supervisionada.

A ocupação humana nos territórios assentados desenvolve-se com a preocupação voltada a questões de impactos sócio-econômico-ambientais em que a região estaria sujeita causada pela modernização da agricultura, pelo grande movimento de êxodo rural e pela consolidação do assentamento. O objetivo deste trabalho permeia a averiguação das mudanças no uso e cobertura do solo após a chegada da população no assentamento “22 de dezembro” no município de Candiota – RS. A metodologia utilizada foi classificação semi-supervisionada de imagens coloridas de Landsat-5/TM e Landsat-8/OLI, correspondentes aos anos 2000, 2010 e 2018. Os dados vetoriais levantandos sobre o assentamento foram coletados através do site do Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA) e demais informações sobre a área foram retiradas do EMATER-Candiota. Constatou-se uma intensificação do uso do solo, a partir do aumento de áreas expostas, provavelmente devido a prática da pecuária, e também observou-se um aumento significativo em área de floresta nativa.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Sensoriamento Remoto; Mapas de Solo; Atributos do solo.

O solo, como parte da dinâmica ambiental, é importante para a agricultura. Por isso, detectar suas características em grandes áreas é uma tarefa relevante. O objetivo deste trabalho foi testar a viabilidade do uso de bandas Sentinel para prever atributos e cor do solo, a partir do espaço. A região estudos centrou-se em Piracicaba, SP. Uma imagem sintética com solo exposto foi usada. Posteriormente, foram coletadas 628 (para cor) e 190 (para atributos) amostras de solo (0-20 cm de profundidade) e o espectro visível foi determinado em laboratório (sensor Fieldspec, faixa espectral de 350-780 nm). Este espectro foi usado para estimar espaços de cor usando a função “spec2hvc” (software R). Bandas do satélite Sentinel da região visível foram utilizadas como variáveis preditoras da cor do solo, por meio do algoritmo Cubist. Em geral, RGB, Munsell e CIELAB alcançaram desempenho importante (R²> 0,4). Chroma e b * apresentaram os resultados mais pobres. Argila e areia tiveram bons resultados (R²> 0,64). O uso de imagens de satélite apresenta várias vantagens, como: obter informações para grandes áreas e de maneira rápida. Embora as calibrações ainda sejam necessárias nos modelos, os resultados mostrados neste trabalho demonstram a viabilidade do uso de bandas Sentinel na previsão de componentes da cor do solo.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: UAV, drone, processamento digital de imagens.

No contexto da agricultura de precisão, imagens de alta resolução espacial oferecem novas prospecções para o monitoramento de plantios. Assim, o objetivo do presente estudo foi utilizar índices RGB para a quantificação do ataque da sigatoka-amarela na cultura da bananeira, utilizando imagens de RPA (Remotely Piloted Aircraft). Foram realizados processamentos com os índices TGI, VARI e pGRVI para uma imagem obtida em plantio comercial de bananeiras. Como resultados, o índice VARI alcançou melhores resultados na identificação da mancha foliar, atingindo 79,51% de assertividade no índice de Kappa, demonstrando que as ferramentas de monitoramento de manchas foliares podem ser realizadas por meio de técnicas se sensoriamento remoto.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: hidrologia, MDE, ArcHydro.

O desenvolvimento e o aperfeiçoamento de técnicas de delimitação automática de bacias hidrográficas têm sido objeto de estudo em várias partes do mundo. Tais técnicas são implementadas em ambientes de Sistemas de Informações Geográficas (SIG), promovendo resultados progressivamente relevantes. Este trabalho teve como objetivo comparar os valores gerados pelas rotinas ArcHydro e TauDEM na delimitação de uma bacia hidrográfica no município de Pentecoste, Ceará, utilizando Modelo Digital de elevação (MDE) derivado da Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), com resolução espacial de 30 metros e verificar o desempenho das duas extensões. Os melhores resultados obtidos apontaram as similaridades na construção doa bacia hidrográfica, bem como a melhor definição na sinuosidade das direções de fluxo da rede de drenagem.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Espectroscopia; sensor hiperespectral; sensoriamento remoto.

O solo é um recurso natural que deve ser constantemente monitorado visando diminuir seu depauperamento. Dentre os principais componentes do solo, a argila é um dos mais importantes visto que tem relação direta com uma série de fatores tais como a capacidade de troca de cátions, retenção de água, entre outros. Assim, técnicas que visem o monitoramento e predição de atributos do solo, a exemplo do sensoriamento remoto, principalmente para áreas maiores são necessárias. O presente trabalho teve por objetivo quantificar os teores de argila da superfície do solo utilizando um sensor hiperespectral (AisaFENIX) transportado em uma aeronave. O estudo foi realizado no município de Piracicaba, onde foram coletadas 54 amostras de solo que posteriormente foram submetidas a análise física para obtenção dos valores de argila. Sobre a area de estudo foi realizado um único sobrevoo e obtida uma imagem hiperespectral com 357 bandas, compreendendo a faixa de 400-2500 nm. A imagem foi corregida para refletância de superfície e extraídos os valores para cada ponto amostral. O modelo utilizando os dados espectrais para quantificação do teor de argila alcançaram uma alta performance (R² de 0,91). Com os resultados obtidos foi possível estimar o teor de argila em larga escala e com boa acurácia mesmo ao nível de avião. Tais dados podem gerar mapas de argila e correlacionados com vários aspectos como umidade do solo, zonas de manejo e produtividade agrícola.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Limpeza de dados, Mapas de Colheita, Método Estatistico.

Os mapas de produtividade são considerados os pontos de partida para visualização de possíveis zonas de manejo de uma área. Estes mapas são compostos por um grande conjunto de informações referenciadas no espaço, amostrados, mensurados e gravados por instrumentação instalada nas colhedoras e, como de praxe em instrumentação, permite uma grande densidade de dados. Nestes conjuntos de dados é comum existirem uma grande quantidade de valores que não são representativos ao fenômeno medido, devido a diversos fatores ligados a máquina, a área de trabalho e a própria instrumentação. Devido estes fatores o presente trabalho tem por objetivo estabelecer um método de tratamento de dados através de análises estatísticas consagradas, como a análise de resíduos Studentizados e Padronizados, com o objetivo de eliminar dados discrepantes ou não pertencentes a população, sem proporcionar alterações na distribuição e no comportamento do fenômeno medido (produtividade). Estes métodos também proporcionam escalonamento nas variáveis, permitindo que seja realizada álgebras entre mapas de colheita de culturas distintas e assim gerar informações baseado em históricos de dados, no qual efeitos de clima e cultura são diluídos, permitindo a assistência técnica tomar decisões mais assertivas ao zoneamento e manejo da fertilidade do solo das áreas agrícolas.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Random Forest, Classificação Digital, Sensoriamento Remoto.

O mapeamento do uso e ocupação do solo é um importante instrumento para o planejamento e administração do meio ambiente. O objetivo geral deste estudo foi testar um sistema automático de mapeamento da cobertura da terra, por meio de classificação digital do tipo random forest, utilizando dados do satélite RapidEye para a região do município de Cidade Gaúcha - PR. Analisou-se o tempo de duração do processo de classificação entre imagens segmentadas e não segmentadas, bem como as acurácias dos mapas gerados. Os resultados demonstraram que a segmentação das imagens é uma ferramenta que agiliza muito o processo de classificação sem perda efetiva de acurácia em imagens Rapideye.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Sensoriamento remoto; sensor hiperespectral; sensor multiespectral.

Atributos do solo são importantes no desenvolvimento de plantas, os quais se destacam matéria orgânica (MO) e teor de argila. A quantificação e a determinação são importantes, existindo ferramentas para tais. Dentre elas, o sensoriamento remoto, que permite obtenção da informação de maneiras mais rápida. Vários são os tipos de sensores tendo diferentes resoluções espectrais. O trabalho teve por objetivo comparar o potencial de quantificação de atributos do solo via sensores locados de modo terrestre-laboratorial, em avião e em satélites, com diferentes resoluções. A área de estudo foi em Piracicaba – SP. Foram coletadas amostras em campo (0-20 cm) e analisadas. As amostras foram lidas com sensor hiperespectral em laboratório. Imagens da mesma área e época com solo exposto foram adquiridas dos satélites. Dados de um sensor hiperespectral de avião foi obtido. E assim correlacionados os dados espectrais de cada sensor com análises de solo de matéria orgânica, argila e areia. Os sensores hiperespectrais obtiveram as melhores correlações atingindo R² semelhantes para MO, argila e areia, respectivamente. Por outro lado, em sensores multiespectrais os valores foram mais baixos. Comparando os multiespectrais, o com maior densidade de bandas mostrou R² mais adequados. O Planet, com menos bandas apresentou os resultados menos promissores. Logo, os resultados estão diretamente relacionados as faixas espectrais.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: gestão territorial; sistema de informação geográfica; práticas conservacionistas

A atividade agropecuária se for conduzida sem as práticas de conservação do solo adequadas pode gerar grande perda de solo e de nutrientes de extensas áreas. Para se evitar esses processos pode-se, além da adoção de práticas conservacionistas, realizar a ordenação do uso da terra considerando o potencial natural de erosão. Com isso, objetivou-se estimar, em escala exploratória, a erosão potencial natural do solo para o território continental do Brasil. A estimativa foi realizada pela metodologia da RUSLE, obtendo valores de suscetibilidade do solo à erosão em revisão bibliográfica, calculando a erosividade da chuva utilizando dados espacializados de chuva mensal e estimando o fator LS utilizando o modelo digital de elevação SRTM com resolução espacial de 3 arco-segundos e considerando comprimento de rampa único em função da declividade do terreno. Os estados com maior média de potencial natural de erosão do solo são: Rio de Janeiro, Santa Catarina, Roraima, Espírito Santo e Minas Gerais. Em regiões com grande potencial natural de erosão, as atividades agrícolas, pecuárias e florestais devem adotar as práticas conservacionistas com maior atenção do que nas outras regiões de modo a se evitar a formação de grandes processos erosivos.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: área de preservação permanente, reserva legal, valor patrimonial imobilizado.

O objetivo deste estudo foi quantificar o valor patrimonial imobilizado de cada hectare das áreas de reserva legal e preservação permanente do bioma Cerrado se essas áreas fossem vendidas pelo preço vigente do mercado. Os preços da terra publicados pela FNP Consultoria & Negócio no ano de 2017 permitem avaliar por grupo de atividade (grãos, arroz, caatinga, café, cana de açúcar, cerrado, floresta amazônica, floresta transição, florestas plantadas, fruticultura, mata atlântica, olericultura, pastagem, produção diversificada) os valores plenos das terras municipais. Com os dados do CAR de 2018 sobre a dimensão territorial dos 60 milhões de hectares de áreas dedicadas à preservação da vegetação nativa pelos imóveis rurais do Cerrado, elaborados pela Embrapa Territorial, foram calculadas as áreas imobilizadas municipais, microrregionais e estaduais que foram multiplicadas pelos seus respectivos valores plenos das terras. O total do Cerrado evidencia os agricultores e pecuaristas brasileiros como detentores de um patrimônio fundiário imobilizado em prol do meio ambiente superior a 1 trilhão de reais.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: defesa agropecuária; sistema de informação geográfica; entomologia

Este trabalho disponibiliza informações em base territorial para auxiliar as atividades de monitoramento e controle de Helicoverpa armigera (Lepidoptera: Noctuidae). Diante do pouco tempo de ingresso e face às peculiaridades biológicas e comportamentais do inseto e da extensão territorial brasileira, H. armigera demanda monitoramento e conhecimento de avanço de fronteiras de seus hospedeiros para readequar ações estratégicas de controle. Este trabalho, a partir de técnicas de geoprocessamento em ambiente de Sistema de Informação Geográfica (SIG), disponibiliza informações sobre localizações prioritárias para monitoramento de H. armigera no Cerrado brasileiro, considerando áreas plantadas com cultivos hospedeiros, preferenciais (algodão, soja, milho, feijão e tomate), perenes (laranja e café) e florestais (eucalipto/pinus) no ano de 2014. O resultado da priorização indica a necessidade de ações de vigilância em 213 municípios, localizados em 90 microrregiões de 11 estados brasileiros, a saber, Minas Gerais, São Paulo, Paraná, Rondônia, Tocantins, Goiás, Mato Grosso do Sul, Mato Grosso, Bahia, Maranhão e Piauí, além do Distrito Federal. Desse modo, o método proposto orienta locais mais propícios à intensificação de controle.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Irrigação, Pivô Central, Geoprocessamento.

A utilização de técnicas de geoprocessamento vem se mostrando eficiente no monitoramento de equipamentos usados na área de irrigação, principalmente na identificação de pivô central. Considerando que o seu uso na agricultura está em crescente nos últimos anos, e que seu principal foco é suprir a deficiência de água nas culturas agrícolas, aumentando assim, a produtividade, é fundamental compreender a dinâmica espaço-temporal dos mesmos, sendo essencial para estudar o potencial do crescimento da área irrigada e a sua disponibilidade hídrica, possibilitando avaliar os impactos do seu uso nas diversas regiões. O objetivo deste estudo é avaliar a dinâmica espaço-temporal de pivôs centrais no município de Campo Verde-MT. Utilizou-se como metodologia técnicas de processamento digital de imagens de satélites, análise temporal, estatística descritiva e mapeamento temático do alvo. Os resultados demonstraram fácil reconhecimento dos pivôs, principalmente pela sua forma circular. Constatou-se que a implantação dos primeiros pivôs ocorreram no ano de 1987 (2 pivôs) com área irrigada de 246,5 ha, sendo identificados dois períodos com crescente significância, os anos de 2001 e 2014 (12 e 19 pivôs). Em 2015 21 pivôs com área de 2.641,7 ha, tendo uma redução em 2017 para 19 pivôs e área irrigada de 2.472,17 ha.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Classificação supervisionada, comportamento fenológico, sensoriamento remoto.

A utilização de técnicas de sensoriamento remoto permite extrair informações dos alvos da superfície terrestre de forma rápida e mais econômica. Compreender a dinâmica do desenvolvimento fenológico das culturas agrícolas como também comparar algoritmos classificadores é de fundamental importância na obtenção de melhores resultados no processo de classificações de imagens de satélite. Objetivou-se com este trabalho avaliar o desempenho de três métodos de classificação de imagem de satélite para o mapeamento das principais culturas agrícolas e remanescentes florestais na região de Campo Verde – MT. A metodologia utilizada baseou-se no uso de técnicas de processamento digital de imagens do satélite Landsat-8, sensor OLI a partir de amostragens em campo. Foram utilizados três métodos de classificação digital supervisionada, sendo os classificadores: MaxVer, MaxVer-ICM e Distância Euclidiana. Os resultados demonstraram que o classificador MaxVer-ICM apresentou melhor desempenho no processo de classificação, com valores de Exatidão Global e índice TAU de 92,62 % e 91,88 %, respectivamente.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: adubação verde, índice de reflectância, biomassa.

O presente experimento teve como objetivo correlacionar o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) com a produção de fitomassa de adubos verdes. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso, com seis tratamentos (adubos verdes): Crotalaria juncea, Crotalaria spectabilis, Crotalaria ochroleuca, Panicum maximum (capim tobiatã), Cajanus cajan (guandu fava-larga) e Canavalia ensiformes (feijão-de-porco), com quatro repetições, sendo avaliados aos 60 dias após a emergência (DAE). O maior valor de NDVI foi obtido no feijão-de-porco, que apresentou a maior produção de fitomassa fresca. O coeficiente de correlação de Pearson entre as variáveis analisadas aos 60 DAE foi baixo (0,248), evidenciando uma fraca relação. O modo de desenvolvimento das plantas e sua arquitetura, características de cada espécie de adubo verde, influenciaram na reflectância das plantas.

Ano da publicação: 2019

ISSN: 2358-582X

Área: Geomática e Agricultura de Precisão (GAP)

Palavras-chave: Geoestatística, agricultura de precisão, forragem.

O objetivo deste trabalho foi determinar a variabilidade espacial da umidade do Tifton 85 para permitir melhores estratégias no momento da colheita na produção de feno. Pois caso a colheita seja realizada em áreas com grande variação de umidade, o processo de secagem pode ser prejudicado, diminuindo a qualidade final do feno. O experimento foi realizado na Fazenda Feno Rio na cidade de Seropédica-RJ em uma área de 3,95 ha. Foram realizados 50 pontos amostrais georreferenciados. Os dados foram submetidos a estatística descritiva e geoestatística. Observou-se que o valor de CV da umidade apresentou variabilidade moderada (15%30). Os dados se ajustaram ao modelo exponencial. O grau de dependência espacial foi forte. O mapa gerado permitiu observar regiões que possuem umidade aproximada, permitindo realizar o planejamento da colheita visando alta qualidade de fenação.