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Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese FaBIO PALCZEWSKI _PACHECO - 16 05 2016.pdf: 1725439 bytes, checksum: 8c80e873ba5368ae68db65b91af230bd (MD5) Previous issue date: 2016-02-16 In order to increase agricultural yield and nutrient uptake by plants, diazotrophs as fixing N bacteria from atmospheric air have been used as inoculum for seed treatment since they also promote plant growth. However, the beneficial uses of diazotrophs in agriculture rely on complex interactions, including the sort of fertilizer used. Swine wastewater has been used as biofertilizer to reduce production costs and to be applied on soil in order to recycle nutrients. There are not studies which evaluate the interaction between nutrient source and diazotrophs inoculation concerning maize cropping. In this context, the aim of this study was to evaluate the effects of inoculum Azospirillum brasilense associated with swine wastewater applied as biofertilizer on the initial development, yield components and corn seeds quality in 2013/2014 and 2014/2015 cropping years. Three bio-fertilizer application rates were used (corresponding to 0, 30 and 60 kg ha-1 nitrogen doses, respectively) and mineral fertilization at the same doses, with and without inoculum, totaling ten treatments, with four replications each. In the greenhouse, it was observed that there was a decrease when Azospirillum brasilense was inoculated at germination term, but an increase on emergence speed, lateral root growth and some shortening of main roots in maize seedlings. In the field, it was observed that the interaction between the biofertilizer and A. brasilense increased yield components, productivity, and it was beneficial to seed germination and vigor of the produced maize seeds. The most significant results were shown at 60 kg ha-1 nitrogen dose for both mineral fertilizer and swine wastewater, in both studied seasons. Thus, the use of biofertilizers from swine wastewater associated with A. brasilense use was an alternative to reduce corn production costs in relation to nitrogen fertilization. No intuito de aumentar a produtividade agrícola e a absorção de nutrientes pelas plantas, estão sendo utilizadas bactérias diazotróficas que fixam N do ar atmosférico e favorecem o crescimento vegetal, como inoculante no tratamento de sementes. No entanto, os benefícios do uso dessas bactérias na agricultura dependem de complexas interações, incluindo a natureza do fertilizante utilizado. Os dejetos suínos e seus derivados são utilizados como biofertilizantes para reduzir custos de produção e utilizar o solo como meio de reciclagem deste material. Não foram encontrados estudos que avaliassem a interação entre a fonte de nutrientes utilizada e a inoculação com bactérias diazotróficas no cultivo do milho. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar os efeitos do inóculo de Azospirillum brasilense, associado ao uso da água residuária de suinocultura e aplicado como biofertilizante, sobre o desenvolvimento inicial, componentes de rendimento e qualidade de sementes de milho, nos anos de 2013/2014 e 2014/2015. Três taxas de aplicação de biofertilizante foram utilizadas (correspondentes às doses de 0; 30 e 60 kg ha-1 de nitrogênio, respectivamente) e a fertilização mineral seguindo as mesmas doses, com e sem inóculo, totalizando dez tratamentos, com quatro repetições cada. Em casa de vegetação, observou-se que a inoculação com Azospirillum brasilense promoveu redução do tempo de germinação, aumento da velocidade de emergência, crescimento das raízes laterais e encurtamento das raízes principais das plântulas de milho. Em campo, observou-se que a interação entre o biofertilizante e A. brasilense aumentou os componentes de rendimento, produtividade e foi benéfica para a germinação e o vigor das sementes de milho produzidas. Os resultados mais expressivos foram obtidos com a dose de 60 kg ha-1 de nitrogênio, tanto para o fertilizante mineral quanto para o biofertilizante de suinocultura, nas duas safras estudadas. Assim, o uso de biofertilizante de suinocultura associado ao uso de A. brasilense se apresenta como alternativa para redução dos custos de produção de milho em relação à adubação nitrogena

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leocir_ Jose Carneiro.pdf: 2032784 bytes, checksum: 70951dc8c3e52992655503e27eeb1640 (MD5) Previous issue date: 2016-02-12 The quality of an organic compound has been measured by the variability of some variables cited by the Ministry of Agriculture, Livestock and Supply (MAPA). Thus, this trial aimed at monitoring the quality on organic compost production at Compostec company based on statistical control quality (SCQ). The company is located on 317-PR Highway, KM 06, Rural Zone in Toledo city, Paraná. The samples were collected from 01/04/2014 to 04/01/2015. There were 21 piles and from each one of them five samples were collected, so there was a total of 105 samples. The analyzed variables were: moisture, pH, electrical conductivity (EC), carbon, nitrogen, phosphorus, potassium, carbon/nitrogen ratio, cation exchange capacity (CEC), CEC/C ratio, cadmium, lead, copper and zinc. The Shewhart control chart was calculated to obtain the process capability index for each variable. The SQC was shown to be applicable to companies that produce organic compost based on composting in plowed piles. The process did not show statistical control in any of the variables analyzed, but the company can produce organic compound based on the rules and/or safe limits in relation to: moisture, pH, EC, P, K, CEC. The production process is acceptable in relation to C, N and C/N ratio, but ineffective to CEC/C ratio, Cu, Zn, Cd and Pb. The variables that best represent the compound quality and can be easily monitored with control charts are C, N and C/N ratio. A qualidade de um composto orgânico é medida pela variabilidade de algumas variáveis citadas pelo Ministério de Agricultura Pecuária e Abastecimento (MAPA). Assim, esta pesquisa objetivou monitorar a qualidade na produção de composto orgânico na empresa Compostec por controle estatístico de qualidade (CEQ). A empresa está localizada na Rodovia PR 317, KM 06, Zona Rural do município de Toledo-PR. As amostras foram coletadas no período de 01/04/2014 a 01/04/2015. Coletaram-se cinco amostras por leira em um total de 21 leiras, totalizando 105 amostras. As variáveis analisadas foram: umidade, pH, condutividade elétrica (CE), carbono, nitrogênio, fósforo, potássio, relação carbono/nitrogênio, capacidade de troca catiônica (CTC), relação CTC/C, cádmio, chumbo, cobre e zinco. Construiu-se o gráfico de controle de Shewhart e calculou-se o índice de capacidade do processo para cada variável. A CEQ mostrou-se aplicável para empresas que produzem composto orgânico a partir da compostagem em leiras revolvidas. O processo não apresentou controle estatístico em nenhuma das variáveis analisadas e a empresa é capaz de produzir composto orgânico dentro das normas e/ou limites seguros em relação à (ao): umidade, pH, CE, P, K, CTC. O processo é aceitável em relação às variáveis C, N e à relação C/N, porém é incapaz em relação à CTC/C, Cu, Zn, Cd e Pb. As variáveis que melhor representam a qualidade do composto e são mais fáceis de monitorar com gráficos de controle são C, N e relação C/N.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CAROLINE _MARIANA DE AGUIAR.pdf: 1356373 bytes, checksum: ac83e2629222749c1fb2c1a826a24117 (MD5) Previous issue date: 2016-02-05 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Crambe stands out for its rusticity, yield potential, and oil quality and capacity. However, literature about the plant s development considering phosphate fertilization is still insipient, as well as studies to throroughly evaluate phosphorus effect in the oil quality, including research about carotenoids, chlorophylls, phenol and antioxidant activity. In addition, the method of vegetable oil extraction can influence its composition, particularly the supercritical CO2 method, which shows economic and environmental advantages in, by extracting compounds with high added value without creating solvent residues. The aim of this study was to evaluate the effect of phosphorus fertilization on parameters in pre-flowering and in post-harvest periods. Moreover, the effects of phosphorus dosage were evaluated on the fatty acids composition, minority compounds and total antioxidant activity of crambe oil extracted with hexane, as well as water content and acid index. The experiment was carried out with randomized blocks with five treatments (0, 40, 80, 120 e 160 kg ha-1 de P2O5), and four repetitions. In order to compare the extraction method on the quality of the oil extracted by Soxhlet (hexane) and supercritical CO2, samples of grain with 160 kg ha-1 of P2O5 were used to determine minor components, color, oxidative stability and total antioxidant activity of extracted oils. The phosphorus effect on crambe plants and oil characteristics were evaluated through Shapiro-Wilk test, Pearson correlation and covariance analysis at 5% significance. In order to compare oil extraction methods, the paired t-test was used at 5% significance level. The crambe plants respond to phosphate fertilizer regarding to foliar nitrogen and potassium contents, a thousand grain weight, grain and oil yields. There was no significant effect of treatments on parameters such as leaf phosphorus content, plants height, dry and fresh weight in pre-flowering period, and plants height, number of capsules per plant in post-harvest period. Positive association of treatments was observed with phytosterols and carotenoids levels, but negative with total antioxidant activity. Total tocopherols, total fatty acids, phenolic compounds and chlorophyll a were not affected by applied doses. About P correlation with tocopherols, fatty acids and phytosterols individually, it was observed that δ-tocopherol and palmitoleic acid (C16: 1) showed negative and positive association with the doses, respectively. Phytosterols was associated with linear positive (stigmasterol) and quadratic (β-sitosterol). Campesterol was quantified only at 160 kg ha-1 of P2O5 dose. These results suggest increased concentrations of antioxidants when phosphorus fertilization was used. The extraction yields were 5.67% and 33.86% for CO2 and hexane, respectively. The oil extracted with CO2 showed higher concentration of free fatty acids, phytosterols, tocopherols and phenolic compounds and lower concentration of carotenoids when compared to hexane extracted oil. The antioxidant activity was higher in the oil extracted with CO2, but it was less stable than the oil that was extracted with hexane. The free fatty acids concentrations and carotenoids were associated with reduced oxidation stability of the oil extracted with CO2. The phytosterol concentrations, tocopherols and phenolic were associated with a higher antioxidant activity of this oil. Chlorophyll a was not detected in oil extracted by CO2 and the oil color extracted with hexane was more intense yellow due to its higher pigment concentration. The CO2 was more selective in relation to tocopherols, phytosterols and phenolic compounds when compared to the Soxhlet method. O crambe destaca-se pela rusticidade, o potencial produtivo, o teor e a qualidade do óleo. Contudo, informações sobre o desenvolvimento da cultura frente à adubação fosfatada ainda são incipientes, bem como estudos avaliando o efeito do fósforo sobre a qualidade do óleo de forma completa, com investigação de carotenóides, clorofilas, fenólicos e atividade antioxidante. Além disso, o método de extração de óleos vegetais pode influenciar sua composição, destacando-se o método com CO2 supercrítico que apresenta vantagens em termos econômicos e ambientais, extraindo compostos de alto valor agregado sem resíduos de solventes. O objetivo foi verificar o efeito da adubação fosfatada sobre parâmetros no período de pré-florescimento e na pós-colheita. Ainda, foram avaliados os efeitos das doses sobre a composição de ácidos graxos, compostos minoritários e atividade antioxidante total do óleo de crambe extraído com hexano, bem como teor de água e índice de acidez. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com cinco tratamentos (0, 40, 80, 120 e 160 kg ha-1 de P2O5) e quatro repetições. Para comparação dos métodos de extração sobre a qualidade do óleo extraído por Soxhlet (hexano) e CO2 supercrítico, utilizou-se amostras de grãos cultivados com 160 kg ha-1 de P2O5, determinando-se no óleo componentes minoritários, cor, estabilidade oxidativa e atividade antioxidante total. O efeito do fósforo sobre as características do crambe e do óleo foi avaliado com teste de Shapiro-Wilk, correlação de Pearson e análise de covariância a 5% de significância. Para a comparação dos métodos de extração do óleo foi utilizado o teste t-pareado a 5% de significância. A cultura do crambe responde à adubação fosfatada com relação aos teores foliares de nitrogênio e potássio, peso de mil grãos, produtividade de grãos e rendimento do óleo. Não houve efeito significativo dos tratamentos sobre os parâmetros fósforo foliar, altura, massa seca e massa fresca no período de pré-florescimento, e sobre os parâmetros altura e número de cápsulas por planta na pós-colheita. Verificou-se associação positiva dos tratamentos com os teores de fitosteróis e carotenóides, porém negativa com a atividade antioxidante total. Tocoferóis totais, ácidos graxos totais, compostos fenólicos totais e clorofila a não foram afetados pelas doses aplicadas. Sobre a correlação de P com tocoferóis, ácidos graxos e fitosteróis de forma individual, observou-se que o δ-tocoferol e o ácido palmitoleico (C16:1) tiveram associação negativa e positiva com as doses, respectivamente, e fitosteróis foram associados de forma positiva linear (stigmasterol) e quadrática (β- sitosterol). O campesterol foi quantificado apenas com dose de 160 kg ha-1 de P2O5. Estes resultados indicam aumento das concentrações de antioxidantes quando realizada a adubação fosfatada. Os rendimentos das extrações foram 5,67% e 33,86%, para CO2 e hexano, respectivamente. O óleo extraído com CO2 apresentou maior concentração de ácidos graxos livres, fitosteróis, tocoferóis e compostos fenólicos e menor concentração de carotenóides quando comparado ao óleo extraído por hexano. A atividade antioxidante foi maior no óleo extraído com CO2, porém este foi menos estável do que o extraído com hexano. As concentrações de AGL e carotenóides foram associadas à redução da estabilidade à oxidação do óleo extraído com CO2, e as concentrações de fitosteróis, tocoferóis e fenólicos à maior atividade antioxidante deste óleo. Clorofila não foi detectada no óleo extraído por CO2 e a cor do óleo extraído com hexano foi mais intensa e amarelada, atribuída à maior concentração de pigmentos. O CO2 foi mais seletivo em relação aos tocoferóis, fitosteróis e compostos fenólicos quando comparado ao método Soxhlet.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rennan Paloschi.pdf: 6045931 bytes, checksum: aaf808f0385b6382605fe18caaca76c0 (MD5) Previous issue date: 2016-02-04 Although there are studies that have been seeking modeling the influence of meteorological variables in relation to crop yield, the application of such models on a global scale and the consequent achievement concerning spatial results is a real challenge due to the complexity of the involved variables. Thus, this study aimed to analyze and implement software that allows the application of models to estimate agricultural yield based on remote sensing images, in a spatial and automated way. Yield estimation model using FAO water balance, as well as the needed indices to calculate it were implemented and subsequently tested for soybean cropping in Parana state for the 2011/2012 harvesting season. Design standards and analyses by language Unified Modeling Language (UML) were used to create a software structures and standardize computational tools. Such structures were implemented to data processing, water balance estimation and yield estimation, whose result was a version 1.0.1 software Crop-yield Modeling Platform - CyMP. Its structure makes implementation and use of estimation models more practical, automated, reusable and scalable for cropping yield. According to the proposed software, it was possible to reduce noise in vegetation indices from the orbital sensor images of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS, interpolate images from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts ECMWF, climate model to MODIS resolution, determine FAO water balance, estimate dates of development cycle of soybean crop, estimate hydric stress factor, estimate real evapotranspiration, and finally estimate both gross potential yield and attainable yield of soybean crop in Paraná State for the 2011/2012 harvesting season. Embora haja estudos que busquem modelar as influências de variáveis agrometeorológicas em relação à produtividade das culturas agrícolas, a aplicação destes modelos em escala global e a consequente obtenção de resultados de forma espacial é um verdadeiro desafio dada a complexidade de variáveis envolvidas. Assim, este trabalho buscou analisar e implementar um software que permita a aplicação de modelos de estimativa de produtividade agrícola, baseados em imagens de sensoriamento remoto, de forma espacial e automatizada. O modelo de estimativa de produtividade, utilizando o balanço hídrico FAO, assim como os índices necessários para obtê-lo, foi implementado e posteriormente testado para o cultivar soja no Estado do Paraná para a safra 2011/2012. Padrões de projeto e análises utilizando a Unified Modeling Language (UML) foram utilizados na construção de estruturas de software e padronização de ferramentas computacionais. Tais estruturas foram implementadas para tratamento de dados, estimativa de balanço hídrico e estimativa de produtividade para dar origem ao software Crop-yield Modeling Platform CyMP, versão 1.0.1. Sua estrutura torna, de formas prática, automatizada, reutilizável e escalável, a implementação e a utilização de modelos de estimativa de produtividade agrícola. De acordo com o software proposto, foi possível suavizar ruídos em índices de vegetação provenientes de imagens do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS, interpolar imagens provindas do modelo climático europeu - European Centre for Medium-Range Weather Forecasts ECMWF - para resolução MODIS, determinar o balanço hídrico FAO, estimar as datas do ciclo de desenvolvimento da cultura da soja, estimar o fator de estresse hídrico da cultura, estimar a evapotranspiração real e, por fim, estimar tanto a produtividade potencial bruta como a produtividade atingível da cultura da soja no Estado do Paraná para safra 2011/2012.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Clovis_Cechim_MC.pdf: 6987482 bytes, checksum: c33db297dd7ec8aaf8bfde9e1e56c2cc (MD5) Previous issue date: 2016-02-04 Sugarcane has been cropped and produced in Brazil for a long time, so, it deserves mention because it makes the country as the largest producer, with also representativeness in sugar and ethanol production. The knowledge of reliable estimates concerning their cropped areas is essential for Brazilian agribusiness, as they help in determining prices to producers by power plants as well as allow establishing logistics flow of production. The cropped areas estimates are made by official agencies. Therefore, in order to reduce this subjectivity, geotechnology use comes as an alternative since it has been widely used in mappings agricultural crops. Thus, this study aimed at developing a methodology for mapping sugarcane crop in Paraná State with satellite images as LANDSAT, IRS and spectrum-temporal series of vegetation indexes from MODIS sensor, for 2010/2011 to 2014/2015 harvesting season. The carried out mappings indicated a strong positive correlation concerning Canasat and official IBGE. The developed method was based on Fuzzy ARTMAP classification and was efficient to map and estimate the sugarcane cropped area using vegetation index in Paraná State. A cana-de-açúcar como cultura cultivada e produzida no Brasil merece destaque, pois torna o País o maior produtor mundial, com representatividade também na produção de açúcar e etanol. O conhecimento de estimativas confiáveis de suas áreas cultivadas é imprescindível para o agronegócio brasileiro, por auxiliar na determinação dos preços aos produtores pelas usinas e permitir estabelecer a logística de escoamento da produção. As estimativas de área cultivada são realizadas de forma subjetiva pelos órgãos oficiais. Com a finalidade de diminuir tal subjetividade, surge como alternativa o uso de geotecnologias, as quais têm sido muito utilizadas em mapeamentos de culturas agrícolas. Diante disto, o objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de uma metodologia para o mapeamento da cultura de cana-de-açúcar para o Estado do Paraná usando imagens dos satélites LANDSAT, IRS e de séries espectro-temporais de índices de vegetação, provenientes do sensor MODIS, para as safras de 2010/2011 a 2014/2015. O mapeamento da cultura foi realizado a partir do modelo de classificação supervisionada Fuzzy ARTMAP, tendo como variáveis de entrada, termos harmônicos de amplitude e fase e as métricas fenológicas da cultura. Os mapeamentos realizados indicaram forte correlação positiva com relação aos dados do Canasat e oficiais IBGE. O método desenvolvido com base na classificação Fuzzy ARTMAP demonstrou ser eficiente para mapear e estimar a área cultivada da cultura de cana-de-açúcar utilizando índices de vegetação no Estado do Paraná.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DENISE_M_GR_ZEGOZEWSKI.pdf: 8188144 bytes, checksum: 045f54782a1ea2161edf5aa7046a8c1c (MD5) Previous issue date: 2016-02-03 Estimates of agricultural production are greatly important especially in economy field. However, they depend on area knowledge and cropping yield. Thus, this study aimed to propose a methodology to estimate the areas cropped with soybeans and corn in Paraná State according to multi-temporal EVI/MODIS vegetation index images for 2010/2011, 2011/2012 and 2012/2013 crop years. In addition, there was a research with spatial autocorrelation soybean yield in Paraná, with EVI vegetation index and meteorological variables in a decennial scale and estimate yield using CAR, SAR and GWR models. In Paraná State, there is a drawback to map soybeans crop since corn sowing period is very close to the first one. Therefore, images from the maximum and minimum vegetative vigour were drawn of each studied crop for mapping soybean and corn crops in order to obtain both cropping areas. Although, for the separation, Spectro Angle Mapper algorithm (SAM) was applied by one of the studied crops, while mapping was obtained by multiplying the other bands. Thus, for spatial statistics application of mapped data, the average EV profile of each municipality was extracted as well as for each multi-temporal image, in order to change them into a decennial scale. According to the spatial statistics of such areas, the descriptive analysis of univariate spatial autocorrelation (global and local) of each ten-day variable was used based on the soybean cycle. A bivariate autocorrelation analysis between soybean yield and the studied varieties were also performed. Finalizing the methodology, variables with the highest significant level by stepwise method were selected and SAR, CAR and GWR models were generated to estimate soybean yield. As results, regarding mappings, the following answers for soybean were found out: r = 0.95 and r = 0.99, and while for corn, the answers were: r = 0.72 and r = 0.95 for 2012/2013 and 2013/2014 crop years in relation to the official data from SEAB. So, it has been proved some great efficiency of this methodology to separate and identify crops. When the descriptive statistics of municipalities for each variable was carried out, it was found out that some regions began an early sowing in relation to other ones in Paraná by the decennial vegetation index. The ten-day scale was also possible to be identified according to the climatic factors that caused soybean yield damage. Based on the analysis of spatial autocorrelation, the greatest similarities occurred in 2011/2012 crop year, the one affected by the weather change, whose yields were similar in the municipalities of Paraná State. For spatial modelling, it was observed that selection of decennial variables was different for each studied crop year, and the best model selected by the validation. And GWR was chosen as the best model by the AIC, BIC and adjusted R² validation criteria. The residuals were randomly distributed throughout all the State, so that spatial autocorrelation could be eliminated. As estimativas das produções agrícolas têm grande importância, principalmente, no âmbito econômico. No entanto, elas são dependentes do conhecimento da área de cultivo e da produtividade da cultura. Desta forma, este trabalho teve por objetivo propor uma metodologia para estimar as áreas cultivadas com soja e milho em escala municipal no Estado do Paraná a partir de imagens multi-temporais do índice de vegetação EVI/MODIS, para os anos-safras 2010/2011, 2011/2012 e 2012/2013. Além disto, trabalhar com a autocorrelação espacial da produtividade da soja nesse Estado, com o índice de vegetação EVI e variáveis agrometeorológicas em escala decendial bem como estimar a produtividade a partir dos modelos CAR, SAR e GWR. No Paraná, há o inconveniente para mapear a soja devido à proximidade de datas de semeadura do milho. Assim, para o mapeamento da soja e do milho, utilizaram-se imagens englobando o período de máximo e mínimo vigor vegetativo de cada cultura, para se obter a área cultivada das duas. Para a separação, utilizou-se o algoritmo Spectro Angle Mapper (SAM) para uma das culturas e obteve-se o mapeamento da outra pela multiplicação de bandas. Para aplicação da estatística espacial dos dados mapeados, extraiu-se o perfil médio do EVI de cada município e para cada imagem multi-temporal para transformá-los em escala decendial. De acordo com a estatística espacial de áreas, utilizou-se a análise descritiva, de autocorrelação espacial univariada (global e local) de cada variável decendial com foco no ciclo da soja. Também realizou-se a análise de autocorrelação bivariada entre a produtividade da soja com as variáveis em estudo. Finalizando a metodologia, selecionaram-se as variáveis com maior índice de significância pelo método de stepwise e, em seguida, foram gerados os modelos estimados (SAR, CAR e GWR) da produtividade da soja. Como resultados, foram encontradas as seguintes respostas para os mapeamentos da soja r= 0,95 e 0,99, e para o milho de r = 0,72 e r= 0,95 para os anos-safras 2012/2013 e 2013/2014 em relação aos dados oficiais da SEAB. Logo, comprovou-se a grande eficiência da metodologia para separação e identificação das culturas. Quando realizada a estatística descritiva dos municípios para cada variável, verificaram-se regiões que iniciam as semeaduras antecipadas em relação a outras regiões do Estado pelos decêndios do índice de vegetação. Foi também possível identificar os decêndios em que os fatores climáticos causaram danos à produtividade da soja. Na análise da autocorrelação espacial, as maiores similaridades ocorreram no ano-safra 2011/2012, ano afetado pela variação climática, cujas produtividades foram semelhantes nos municípios do Paraná. Para a modelagem espacial, verificou-se que a seleção das variáveis decêndiais foi diferente para cada ano-safra estudado, e o GWR foi escolhido como melhor modelo pelos critérios de validação, AIC, BIC e R² ajustado. Foram encontrados resíduos distribuídos aleatoriamente por todo o Estado, para que assim se eliminasse a autocorrelação espacial

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese__fabiana.pdf: 3413093 bytes, checksum: 69eef866f8ca47e7714ae83768804879 (MD5) Previous issue date: 2016-02-02 Understanding the spatial distribution knowledge regarding georeferenced data has been essencial to various areas including agriculture. Thus, several trials have been carried out. However, most of these studies assume that the underlying stochastic process is Gaussian. When the data associated with this process do not present normality, data transformations are applied. And though the use of these transformations has presented satisfactory results, it is important to consider models which take into account the characteristics of such phenomenon. It may be more appropriate than using a normal model. So, this trial aimed at proposing a spatial model based on the Birnbaum-Saunders distribution (BS). This distribution has been shown effective to model data that take positive values and whose behavior presents positive asymmetry and unimodality. Thefore, this trial has proposed a methodology that includes the formulation of the spatial Birnbaum-Saunders model , estimation of its parameters using maximum likelihood (ML), and application of diagnostic techniques which can detect the sensitivity of the model to atypical data and evaluate the proposed model through a simulation study and studies using real data sets of agricultural engineering. These data were obtadined in a 167.35-ha commercial area for grain production, in Cascavel city, to validate the studied model. In the study with simulated data and large samples, estimation parameters and diagnostic analysis showed a good performance. According to the study with real data, calculations of AIC (Akaike s information criterion) and BIC (Bayesian information criterion) indexes, Bayes factor as well as Q-Q plots constrution have shown that the proposed model is appropriate to fit the obtained data. Influential cases were detected, and their removal from data set caused a considerable change in contour maps. It is therefore concluided that Birnbaum-Saunders spatial model is adequate to carry out studies with spatially correlated data. Is is also an alternative model to the normal model when the data set present positive asymmetrical distribution O conhecimento da distribuição espacial de dados georrefenciados é de interesse de diversas áreas do conhecimento, incluindo a área agrícola. Neste sentido, diversos trabalhos já foram realizados; no entanto, a maioria destes trabalhos assumem que o processo estocástico subjacente é gaussiano. Quando os dados associados com este processo não apresentam normalidade, transformações de dados são usadas. E ainda que o uso dessas transformações tenha apresentado resultados satisfatórios, considerar modelos que levem em conta as características do fenômeno pode ser mais adequado do que a utilização do modelo normal. O objetivo deste trabalho é propor um modelo espacial baseado na distribuição Birnbaum-Saunders (BS). Esta distribuição tem se mostrado eficiente para modelar conjuntos de dados formados por valores estritamente positivos e cujo comportamento apresenta assimetria positiva e unimodalidade. A metodologia proposta neste trabalho inclui a formulação do modelo espacial Birnbaum-Saunders, a estimação de seus parâmetros utilizando o método de máxima verossimilhança (ML), a aplicação de técnicas de diagnóstico que permitem detectar a sensibilidade do modelo a dados atípicos, a avaliação do modelo proposto por um estudo de simulação e aplicação da metodologia desenvolvida em análise de dados reais da área agrícola. Os dados utilizados para validação do modelo estudado foram obtidos em uma área comercial de produção de grãos de 167,35 ha de Cascavel. No estudo com dados simulados, para amostras grandes, a estimação dos parâmetros e a análise de diagnóstico apresentaram boa performance. No estudo com dados reais, os cálculos dos índices AIC, BIC e fator Bayes bem como a construção de Q-Q plots mostraram que o modelo proposto é adequado para ajustar os dados. Casos influentes foram detectados e suas retiradas do conjunto de dados causaram uma mudança considerável nos mapas de contorno. Conclui-se portanto, que o modelo espacial Birnbaum-Saunders é adequado para realização de estudos com dados espacialmente correlacionados, e é um modelo alternativo ao modelo normal quando o conjunto de dados apresenta distribuição assimétrica positiva

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:23:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 protegidoJacqueline_dissertacao.pdf: 3012964 bytes, checksum: 337f371fa8c665bb4fdfdc22709938da (MD5) Previous issue date: 2015-02-02 The soil spatial variability s studies are based in geostatistics which appears as a method whose data comes from natural phenomena and consider the geographical location of the phenomenon. If in an area under study the researcher has interest in searching the variability of variables and has evidence that the steps which describe the spatial structure of this variables aren t independent a geostatistical bivariate model study can be proposed. This work concentrates on evaluating the variation s influence of the bivariate Gaussian common component model (BGCCM) parameters in calculating the Pearson correlation coefficient and analyzing the influence that sizes and sampling settings may present at the BGCCM s estimation and at spatial prediction variables in non-sampled locations. Moreover, for co-placed samples, crossed semivariograms were built and compared with univariate model and BGCCM, in relation to estimates of the model and the sizes associated with the spatial prediction. In order to do it, these methodologies were applied in simulated data sets and experimental data, from an agricultural property. The simulation study of the parameters variation influence s analysis of the bivariate model BGCCM in calculating the Pearson correlation coefficient between described variables of bivariate model BGCCM revealed that the Pearson s linear correlation coefficient can t be considered in decision-making about the presence of joint spatial dependence between pairs of variables. In the study with simulations, it was observed that the biggest differences of accuracy measures and the square sum of the spatial prediction s difference occurred when the univariate models and crossed semivariogram were compared to the BGCCM. Moreover, the simulation s study observed that for balanced data the regular and irregular meshes showed better efficiency as the spatial prediction. The study with real data showed that under the BGCCM approach, spatial dependence was observed, mainly between pH and Mn for co-placed and balanced data of the agriculture year 2010/2011; and between the variable inside of the next pairs: (Prod, RSP0-10), (Prod, RSP11-20), (Prod, RSP21-30) and (Prod, Mn) for co-placed and balanced data of the agriculture year 2013/2014; and (Prod, RSP11-20) and (Prod, RSP21-30) for co-placed and unbalanced data of the agriculture year 2013/2014. Still considering the real data study comparing the univariated models, crossed semivariogram and BGCCM, differences could be observed in the square sum of prediction s difference and in the accuracy measures, both for balanced and unbalanced data. However, considering the real data and the control sample, the spatial prediction s quality using the BGCCM model was inefficient when compared to the quality resulted from the spatial prediction using the univariate model. Nevertheless, this result may have been influenced by the choice of sample configuration. Estudos da variabilidade espacial do solo estão baseados na geoestatística, que se apresenta como um método cujos dados provêm de fenômenos naturais e que consideram a localização geográfica do fenômeno. Se numa área em estudo o pesquisador tem interesse em pesquisar a variabilidade das variáveis e se há evidências que os passos que descrevem a estrutura espacial dessas variáveis não são independentes pode-se propor o estudo de um modelo geoestatístico bivariado. Este trabalho concentrou-se em avaliar a influência da variação dos parâmetros do modelo bivariado com componente de correlação parcialmente comum (bivariate Gaussian common component model BGCCM) no cálculo do coeficiente de correlação linear de Pearson e analisar a influência que tamanhos e configurações amostrais podem apresentar na estimação do modelo BGCCM e na predição espacial de variáveis em localizações não amostradas. Além disso, para amostras co-locadas, construíram-se os semivariogramas cruzados e comparou-se com o modelo univariado e BGCCM, em relação às estimativas do modelo e as medidas associadas à predição espacial. Para isso, essas metodologias foram aplicadas em conjuntos de dados simulados e dados experimentais, provenientes de uma propriedade agrícola. O estudo de simulação da análise da influência da variação dos parâmetros do modelo bivariado BGCCM no cálculo do coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis descritas do modelo bivariado BGCCM revelou que o coeficiente de correlação linear de Pearson não pode ser considerado na tomada de decisão quanto à presença de dependência espacial conjunta entre pares de variáveis. No estudo com simulações observou-se que as maiores diferenças das medidas de acurácia e da soma quadrada da diferença entre as predições espaciais ocorreram quando se comparou os modelos univariado e semivariograma cruzado com o BGCCM. Ainda no estudo de simulação observou-se que para os dados balanceados as malhas regular e irregular apresentaram melhor eficiência quanto à predição espacial. O estudo com dados reais mostrou que, sob a abordagem do modelo BGCCM, observou-se a presença de dependência espacial principalmente entre pH e Mn para dados co-locados e balanceados do ano agrícola 2010/2011; e entre as variáveis dentro dos seguintes pares: (Prod, RSP0-10), (Prod, RSP11-20), (Prod, RSP21-30) e (Prod, Mn) para dados co-locados e balanceados do ano agrícola 2013/2014; e (Prod, RSP11-20) e (Prod, RSP21-30) para dados co-locados e desbalanceados do ano agrícola 2013/2014. Ainda considerando o estudo com dados reais comparando os modelos univariado, semivariograma cruzado e BGCCM, mostraram diferenças na soma quadrada da diferença da predição e nas medidas acurácia, tanto para dados balanceados como para os desbalanceados. No entanto, considerando os dados reais e a amostra controle, a qualidade da predição espacial usando o modelo BGCCM se mostrou ineficiente quando comparada com a qualidade obtida na predição espacial usando o modelo univariado. Porém, esse resultado pode ter sido influenciado pela escolha da configuração amostral utilizada.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paulo H_Peruzzo De Lima.pdf: 4355288 bytes, checksum: 7a30c90530431576795c16cccbc00337 (MD5) Previous issue date: 2014-02-21 The economic importance of the soy culture demands the development of techniques that allow monitoring the development conditions of large-scale cultures. In this context crop monitoring by remote sensing is a tool with great potential. This monitoring is accomplished by vegetation indices, being commonly used the Normalized Difference Vegetation Index - NDVI. The temporal profiles of NDVI indicate the temporal evolution of biomass, which enables to monitor the phenological development, the duration of growth period, the vegetative peak, the physiological changes of leaves, and the periods of culture senescence. Thus, the aim of this study was analyzing the relations of the spectral response of soybean cultivars with their phenological development by NDVI. To accomplish this, two experiments were carried out within the Cooperativa Central de Pesquisa Agrícola - COODETEC, in Cascavel, in the state of Paraná. To study plants growth habits and different development cycles, five soy cultivars were used. Furthermore, two irrigation regimes were also tested: the normal one (N), in which there was no water stress, and the water stress regimen (CEH). For experiment 1, NDVI data was collected, while for experiment 2, NDVI and Leaf Area Index (LAI) data were collected. These elements were analyzed by comparative charts of the temporal evolution of NDVI profiles for cultivars, considering treatments N and CEH. The mean ratios were compared using the t-student test at the 5% significance level. The relation between NDVI of each cultivar with their respective phenological development stage was also established. For experiment 2, models of simple linear regression were generated between NDVI and LAI for each cultivar and irrigation condition. For experiment 1, the temporal profile of NDVI described the normal behavior of the culture in the first days after sowing (DAS), and it showed values close to 0.2; as the plants developed, the NDVI values increased until the maximum value, close to 0.9. Determinate cycle cultivars obtained maximum NDVI at 56 DAS and V7 stage, while cultivars of indeterminate cycle obtained NDVI maximum at 70 DAS and V8 stage. In general, normal water regime treatments showed higher NDVI than water stress treatments. Regarding the experiment 2, coefficients of determination from 0.50 to 0.86 were found. The NDVI was efficient in monitoring soybean culture development. Thus, functions set between NDVI and LAI can be used for monitoring the crop. A importância econômica da cultura da soja requer o desenvolvimento de técnicas que possibilitem o monitoramento das condições de desenvolvimento de culturas em larga escala. Neste contexto, o monitoramento agrícola por sensoriamento remoto é uma ferramenta com muito potencial. Este monitoramento é realizado por meio de índices de vegetação, sendo mais utilizado o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada NDVI. Os perfis temporais do NDVI indicam a evolução temporal da biomassa, permitindo monitorar o desenvolvimento fenológico, a duração do período de crescimento, o pico vegetativo, as mudanças fisiológicas das folhas e os períodos de senescência das culturas. Sendo assim, o objetivo do trabalho foi analisar a relação da resposta espectral de cultivares de soja com seu desenvolvimento fenológico por meio do NDVI. Para tanto, foram realizados dois experimentos nas dependências da Cooperativa Central de Pesquisa Agrícola COODETEC, no município de Cascavel PR. Buscando estudar plantas com hábitos de crescimento e ciclos de desenvolvimento distintos, foram utilizadas cinco cultivares de soja. Além disso, também foram testados dois regimes de irrigação, o normal (N) em que não houve estresse hídrico e o regime com estresse hídrico (CEH). Para o experimento 1, foram coletados dados de NDVI e para o experimento 2, foram coletados dados de NDVI e Índice de Área Foliar IAF. Os dados foram analisados por meio de gráficos comparativos da evolução temporal dos perfis de NDVI para as cultivares, considerando os tratamentos N e CEH. As médias dos índices foram comparadas pelo teste t-student, ao nível de 5% de significância. Também foi verificada a relação entre o NDVI de cada cultivar com o seu respectivo estádio de desenvolvimento fenológico. Para o experimento 2, foram gerados modelos de regressão linear simples entre NDVI e IAF para cada cultivar e condição de irrigação. Para o experimento 1, o perfil temporal do NDVI descreveu o comportamento normal da cultura, nos primeiros dias após a semeadura (DAS), e apresentou valores próximos a 0,2; à medida que as plantas se desenvolveram, os valores de NDVI aumentaram até o valor máximo, próximo de 0,9. As cultivares de ciclo determinado obtiveram NDVI máximo aos 56 DAS e estádio V7 e as cultivares de ciclo indeterminado obtiveram NDVI máximo aos 70 DAS e estádio V8. De maneira geral, os tratamentos do regime hídrico normal apresentaram NDVI superiores ao tratamento com estresse hídrico. Em relação ao experimento 2, foram encontrados coeficientes de determinação de 0,50 a 0,86. Verificou-se que o NDVI foi eficiente no monitoramento do desenvolvimento cultura da soja e conclui-se que as funções ajustadas entre o NDVI e IAF podem ser utilizadas para o monitoramento dessa cultura.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 _diego_della_justina.pdf: 3123259 bytes, checksum: 7482af0ac4e10eb7e14854f470ff3593 (MD5) Previous issue date: 2014-01-30 Soybeans are an important agricultural crop, with expressive economical participation; thus, it is necessary the adoption of practices that enable crop forecasting, contributing for a better market position of this commodity. Remote sensing methodologies for monitoring production through are highly effective, due to their low cost, large-scale coverage and smaller time consumption. One of these techniques used is the NDVI Normalized Difference Vegetation Index, which has been employed on a large scale through use of the MODIS sensor. However, orbital sensors are subject to the influence of atmospheric factors and the culture dynamics, which may have different spectral behaviors among cultivars of the same species. In this context, non-orbital spectroscopy would be a viable solution for studying the existence of variations in the spectral behavior of any crop without further interference from exogenous factors. Thus, the aim of this work was to evaluate the temporal profiles of NDVI obtained with orbital MODIS sensor and non-orbital sensor GreenSeeker during the soybean development cycle. The study was conducted in two plots (T1 and T2) located on the Central Cooperative of Agricultural Research - COODETEC, in Cascavel State of Paraná. Samples of NDVI of thirteen pixels, three of them called pure pixels and ten non pure pixels, were taken at irregular intervals, but representing crop cycle. The data obtained by the non-orbital sensor were analyzed by exploratory analysis. Means of both orbital and non-orbital sensors were compared by test-t at 5% significance level. The means comparison test demonstrated the data obtained through the two sensors to be statistically different. However, both showed good dynamic range and sensibility to monitor and access spatial and temporal variations in the vegetation. Uma vez que a soja é uma importante cultura agrícola, com expressiva participação econômica, se faz necessário a adoção de práticas que viabilizem a previsão de safra, contribuindo para melhor posicionamento da commodity no mercado. Metodologias de acompanhamento de produção por sensoriamento remoto orbital são alternativas eficazes devido ao baixo custo, grande escala de abrangência e rapidez. Uma das técnicas de acompanhamento agrícola empregada são os índices de vegetação, dentre eles o NDVI Índice de Vegetação por Diferença Normalizada, que vem sendo empregado em larga escala por meio do sensor MODIS. Porém, sensores orbitais estão sujeitos à influência dos fatores atmosféricos e da dinâmica das culturas, que podem apresentar diferentes comportamentos espectrais entre cultivares de uma mesma espécie. Nesse contexto, a espectroscopia terrestre, (não-orbital), pode ser uma solução viável para o estudo da existência de variações no comportamento espectral de qualquer cultura agrícola, sem maiores interferências de fatores exógenos. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar os perfis temporais de NDVI obtidos com o sensor orbital MODIS e o sensor não-orbital GreenSeeker durante o ciclo de desenvolvimento da soja. O estudo foi conduzido em dois talhões (T1 e T2) localizados nas dependências da Cooperativa Central de Pesquisa Agrícola COODETEC, no município de Cascavel PR. Amostras de NDVI de treze pixels, sendo três puros e dez não puros, foram tomadas em intervalos não regulares, porém, representativos ao desenvolvimento da cultura. Os dados obtidos por meio do sensor não-orbital foram submetidos a análise exploratória. As médias de ambos os sensores orbital e não-orbital foram comparadas pelo teste-t a 5% de significância. O teste de comparação de médias demonstrou que os dados obtidos entre os dois sensores são estatisticamente diferentes. No entanto, ambos demonstraram um bom alcance dinâmico e sensibilidade para monitorar e acessar variações espaciais e temporais da vegetação.