Navegando por Assunto "Agricultura de precisão"

Agora exibindo 1 - 6 de 6

Amostragem mínima em zonas de manejo para cálculo da média dos atributos químicos fósforo e potássio do solo
(2021) Bahia, Lídia de Oliveira; Nascimento, Amélia Laisy do; Sousa, Emanoel Di Tarso dos Santos; http://lattes.cnpq.br/3682039140895268; http://lattes.cnpq.br/6769009933620093; http://lattes.cnpq.br/4831353867540227
O Estágio Supervisionado Obrigatório (ESO) foi realizado por meio da análise de dados obtidos por Nascimento (2015), Sousa (2015) e Mayrink et al (2019), tendo como objetivo geral a determinação do número mínimo de amostras para o cálculo da média dos atributos do solo em zonas de manejo da área de estudo; e como objetivos específicos a delimitação das zonas de manejo e verificação da influência do número de amostras na representação da zona de manejo. Utilizando-se de ferramentas que auxiliam a prática de agricultura de precisão como QGIS e RStudio, foi inferido que há relação entre quantidade mínima de amostras para determinação da média dos atributos P e K no solo, contudo, houve discrepância dos dados referente a uma das classes de manejo para cada atributo, necessitando assim de uma outra análise para apuração dos resultados.
Análise geoespacial e modelagem da condutividade hidráulica de solo cultivado com repolho no Vale Aluvial do Mimoso
(2025-12-22) Silva, Jeferson Antonio dos Santos da; Montenegro, Abelardo Antônio de Assunção; http://lattes.cnpq.br/7947714302950574; http://lattes.cnpq.br/0815590992380180
O presente trabalho analisa a utilização de geotecnologias e modelagem da condutividade hidráulica em conjunto com soluções baseadas na natureza (SbN) para práticas de manejo agrícola sustentável no semiárido brasileiro, tendo como fatores característicos a escassez hídrica e solos com baixa retenção de água. O objetivo geral constitui-se em avaliar de maneira não destrutiva, a influência do biochar e da cobertura morta na condutividade hidráulica e no vigor vegetativo do repolho (Brassica oleracea), por meio de imagens capturadas por drone. A pesquisa foi realizada no Vale Aluvial do Mimoso, em Pesqueira, Pernambuco, Brasil, com delineamento em blocos casualizados associando ou não a cobertura morta a diferentes doses de biochar. O monitoramento utilizou drone equipado com sensores multiespectrais, RGB e infravermelho próximo, para avaliação dos índices de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), além da utilização do algoritmo Beerkan Estimation of Soil Transfer (BEST) para modelagem de condutividade hidráulica. Os resultados indicaram que a utilização de biochar e cobertura morta auxiliou no vigor vegetativo, com resultados significativos nos índices espectrais e melhoria na estrutura porosa do solo. A cobertura morta apresentou-se eficiente para atenuar o efeito de fundo do solo exposto nas imagens com vegetação esparsa, possibilitando maior precisão nas interpretações dos índices sobre a saúde das plantas. Conclui-se que o uso de práticas conservacionistas associadas ao monitoramento com drones possibilita uma gestão estratégica para a agricultura, auxiliando na tomada de decisão e na resiliência frente às limitações climáticas da região.
Desenvolvimento de sistema de aquisição de dados de condutividade elétrica aparente do solo com base em microcontrolador Arduíno
(2022) Silva Neto, Moisés Alves da; Sousa, Emanoel Di Tarso dos Santos; http://lattes.cnpq.br/3682039140895268; http://lattes.cnpq.br/2973202175580450
Prospecção tecnológica de tecnologias embarcadas em máquinas agrícolas
(2024-02-29) Silva, Brenda Rodrigues Albuquerque da; Sousa, Emanoel Di Tarso dos Santos; http://lattes.cnpq.br/3682039140895268; http://lattes.cnpq.br/1815470520417991
As máquinas agrícolas vêm desempenhando um papel de grande importância nos dias atuais principalmente na agricultura, quando se tem uma preocupação global quanto à segurança alimentar. A tecnologia vem sendo uma grande aliada para manter e otimizar a produção. A prospecção tecnológica das tecnologias incorporadas em máquinas agrícolas é essencial para acompanhar e capitalizar os avanços constantes neste domínio. Desta maneira, o objetivo geral do trabalho foi de realizar prospecção tecnológica de tecnologias embarcadas em máquinas agrícolas, e a partir disso ver o panorama do Brasil e do mundo para entender o caminho que o mercado está apontando. Através da plataforma de busca avançada da Organização Mundial de Propriedade Intelectual, se utilizando do Código de Internacional de Patentes (CIP) e de palavras chaves referente a tecnologia e máquinas agrícolas constatou-se as empresas, países e quais os CIP que mais se destacaram no depósito de patentes do ano de 2015 a 2023. Através da prospecção tecnológica observou-se que a China lidera o ranking dos países que mais depositaram patentes no período analisado, assim como a Deere & Company foi a empresa que mais se destacou. Em relação ao Código Internacional de Patentes, a seção em que mais se obteve depósitos foi a seção A, na subclasse A01C, a qual se refere a atividades de plantio, semeadura e fertilizantes. Desta maneira, vale ressaltar que do ano de 2015 a 2023 houve uma redução de aproximadamente 27% no registro de patentes, e esse cenário pode-se remeter ao momento pandêmico vivido justamente no referido período. A tendência mercadológica observada é o destaque da tecnologia e conectividade atrelada ao campo, principalmente referente ao aprendizado de máquinas e telemetria.
Utilização de algoritmo para análise de sinal em sistema inteligente de baixo custo para caracterização da variabilidade espacial do solo e uso em agricultura de precisão
(2025-12-17) Santos, Beatriz Regina da Silva; Sousa, Emanoel Di Tarso dos Santos; http://lattes.cnpq.br/3682039140895268; http://lattes.cnpq.br/3380544029010076
O mapeamento da condutividade elétrica aparente do solo apresenta potencial para caracterização da variabilidade espacial do solo, uma vez que pode se correlacionar com outros atributos do solo e reduzir o número de amostras necessárias, reduzindo assim os custos de análise. Entretanto, falhas de contato entre os eletrodos do sensor que mede a Condutividade elétrica aparente (CEa) e o solo podem comprometer a qualidade das medições. Dessa forma, este trabalho buscou avaliar um multisensor de baixo custo e verificar se o algoritmo desenvolvido para análise de sinal empregado nele interfere na qualidade dos dados obtidos. Inicialmente, realizou-se um teste de bancada em condições controladas para verificar a resposta do algoritmo. Utilizaram-se três resistores (8Ω, 47Ω e 470Ω), sendo a primeira leitura realizada com todos os eletrodos em contato com os resistores, e nas leituras seguintes, procedeu-se à desconexão gradual de cada eletrodo. Para cada condição testada foram realizadas 15 leituras. Tendo em vista que o coeficiente de variação (CV) das leituras variou de 2% para 20% quando houve perda de contato com o primeiro eletrodo, e de 2% a 6% quando foi retirada a conexão com os outros eletrodos de forma alternada, isso sugere que a interrupção ou alteração do contato entre os eletrodos afeta a estabilidade da leitura de CEa para todos os resistores avaliados. Posteriormente, foi realizada a avaliação em campo no talhão 5 da Estação experimental de cana-de-açúcar da UFRPE, onde 60 pontos foram coletados com informações de temperatura, CEa e umidade. Como resultado, tivemos que a CEa não apresentou correlação significativa a 5% de significância para maioria dos atributos analisados, com exceção da temperatura, que apresentou correlação médio negativa tanto com a CEa obtida incluindo as leituras sem contato (CEa_c) quanto com a CEa obtida apenas com leituras com contato adequado (CEa_s). Além disso, o nível de concordância entre as zonas de manejo testadas, variou de ruim a muito ruim para a maioria das variáveis consideradas.
Variabilidade espacial da salinidade do solo e da produtividade de cana-de-açúcar na zona da mata norte de Pernambuco (PE)
(2018) Primo, Marcelo Henrique de Oliveira; Dantas, Daniel da Costa; http://lattes.cnpq.br/1991400428252423; http://lattes.cnpq.br/7820021579930173