Search

Um dos modos de medir o quanto uma universidade é sustentável, é por meio do UI GreenMetric (GM) Ranking, que realiza uma análise dos três pilares da sustentabilidade, por meio de seis categorias avaliadas: infraestrutura e meio ambiente; energia; resíduos; água; transporte; e educação. Neste estudo se objetiva analisar as preocupações e interesses da comunidade acadêmica, fundamentado pelo GM Ranking, sobre as práticas sustentáveis do Campus. Foram realizadas análises sobre quatro variáveis: gênero, vínculo com a instituição, acadêmicos que cursam ou não disciplinas sobre sustentabilidade e faixa etária, os resultados indicam que não houve diferenças significativas entre diferenças de sexo e de vínculos com a universidade, porém acadêmicos que cursam disciplinas sobre sustentabilidade tem mais interesse sobre o tema, e os mais jovens, além do interesse, se mostram mais preocupados com o assunto. Conclui-se que há uma demanda por cursos, treinamentos e disciplinas curriculares sobre sustentabilidade por parte da comunidade acadêmica, e que os mais jovens são mais críticos e preocupados com as atitudes sustentáveis do campus.

As cooperativas agropecuárias têm o desafio de posicionarem-se e manterem-se competitivas num cenário de economia globalizada. Nesse sentido, o presente artigo teve como objetivo analisar a relação entre os investimentos em tecnologia da informação e comunicação e a evolução patrimonial das cooperativas agropecuárias do oeste do Paraná. Justifica-se este estudo pela importância que a informação representa no processo de tomada de decisão dos gestores do agronegócio. Ademais, reduções drásticas no custo de obtenção, processamento e transmissão das informações estão alterando a maneira de fazer negócios. Em tempos de alta competitividade, aumentar a eficiência no uso da tecnologia da informação e comunicação é fundamental para a sustentabilidade dos negócios. A metodologia do estudo é qualitativa, porque se analisaram os relatórios de gestão dos últimos 20 anos de atuação das cooperativas (dados secundários), os quais foram cruzados com as informações obtidas nas entrevistas (dados primários) com os gestores de TIC destas organizações, e quantitativa, porque análises estatí­sticas e testes de correlação foram aplicados nos dados. Os resultados demonstraram que as cooperativas com maior percentual de investimentos em TIC também possuem maiores resultados em patrimônio lí­quido. Os testes apontam correlação entre os investimentos em TIC e a evolução dos resultados da maioria das cooperativas estudadas.

The objective of this work is to identify the knowledge and behavior of potential and general customers in relation to the environment, as well as to analyze variables on valuation in relation to the environmental actions developed in a mechanic's workshop in western Paraná. The methodology is descriptive, with a quantitative approach. The data were obtained through a questionnaire adapted from the models of Brandalise (2008), regarding environmental perception and Bertolini, Rojo and Lezana (2012), regarding the valuation of environmental actions. In order to analyze the data were used the software Action and Microsoft Office Excel and it was initially given in a one-dimensional, i.e., analyzing each of the issues separately. Subsequently, in order to identify the relationship between questions (two-dimensional analysis) the independence test was applied with the results obtained in the general public, at a 5% significance level. The work was developed in three stages: pre-test with 14 questionnaires answered; application of the data collection questionnaire with 386 people from the general public and 51 potential clients. The results demonstrate that consumers value companies that have seals or environmental certifications, but most do not know a certified workshop. Statistical analyzes were performed to compare the two groups. Finally, it is concluded that the majority of consumers would be willing to pay more for services rendered in an environmentally correct workshop. O objetivo do trabalho é identificar o conhecimento e comportamento de clientes potenciais e gerais em relação ao meio ambiente, além de analisar variáveis sobre a valorização em relação às ações ambientais desenvolvidas em oficina mecânica, no oeste do Paraná. A metodologia é descritiva, com abordagem quantitativa. Os dados foram obtidos por meio de questionário adaptado dos modelos de Brandalise (2008), quanto à percepção ambiental e Bertolini, Rojo e Lezana (2012), quanto à valorização de ações ambientais. Para análise dos dados foram utilizados os softwares Action e Microsoft Office Excel e deu-se incialmente de forma unidimensional, ou seja, analisando cada uma das questões separadamente. Posteriormente visando identificar a relação entre questões (análise bidimensional), realizou-se a aplicação do teste de independência com os resultados obtidos no público em geral, a 5% de significância. O trabalho foi desenvolvido em três etapas: pré-teste com 14 questionários respondidos; aplicação do questionário de coleta de dados com 386 pessoas do público em geral e 51 clientes potenciais. Os resultados demonstram que os consumidores valorizam empresas que possuem selos ou certificações ambientais, mas na maioria, não conhecem uma oficina certificada. Foram realizadas análises estatísticas para comparar os dois grupos pesquisados. Finalizando, conclui-se que a maioria dos consumidores estaria disposta a pagar mais por serviços prestados em uma oficina ambientalmente correta.

This article aims to analyze comparatively the socioeconomic profile of consumers who value and those who do not value organic products in restaurants. To achieve this purpose, 392 customers were interviewed in two restaurants from a large supermarket network by means of a structured questionnaire. Regarding the cross-analysis between the profile of consumers and the enhancement of organic products, the research has found out that: (a) women value most organic products than men; (b) the higher the educational level of analyzed individuals, the greater the appreciation shown by them on the subject; (c) consumers with an income above three minimum wages value more organic products than persons with a lower income; however, from three minimum wages, the percentage of the valuation remains; and (d) consumers over 40 years of age value more organic products than younger consumers. It is emphasized that the findings presented in this article contribute to the formation of the body of scientific knowledge about organic consumers, that does not exclude, however, their need to be considered with caution, considering that they do not allow inferences that go beyond the investigated sample. As an empirical contribution, so, the broader understanding of these consumers, so as to better serve them, becomes an important aspect so shops can succeed. El presente artículo tiene como objetivo analizar comparativamente el perfil socio-económico de los consumidores que valoran y el de los que no valoran productos orgánicos en restaurantes. Para alcanzar este propósito, fueron entrevistados 392 clientes de dos restaurantes de una red de supermercados de gran superficie por medio de un cuestionario estructurado. En lo que respecta al análisis cruzado entre el perfil de los consumidores y la valoración de los productos orgánicos, la encuesta comprobó que: (a) las mujeres valoran más los productos orgánicos que los hombres; (b) cuanto mayor es la escolaridad de los individuos analizados, mayor es la valoración mostrada por ellos con respecto a la temática; (c) los consumidores con renta superior a tres salarios mínimos valoran más los productos orgánicos que los de renta inferior a ese montante; a pesar de que, a partir de tres salarios mínimos, el porcentaje se mantiene; y (d) los consumidores de más de 40 años de edad valoran más los productos orgánicos que los consumidores con menos edad. Se destaca que las conclusiones presentadas en el presente artículo contribuyen para la formación del cuerpo del conocimiento científico sobre los consumidores de alimentos orgánicos, lo que no excluye la necesidad de ser consideradas con precaución, dado que no admiten inferencias más allá de la muestra investigada. Como contribución empírica, este estudio colabora con los restaurantes investigados puesto que, para el éxito de los mismos, es un aspecto fundamental entender de manera más amplia a sus consumidores para así poder servirlos mejor. O presente artigo tem como objetivo analisar comparativamente o perfil socioeconômico dos consumidores que valorizam e o dos que não valorizam produtos orgânicos em restaurantes. Para atingir esse propósito, foram entrevistados 392 clientes de dois restaurantes de uma rede de supermercados de grande porte por meio de um questionário estruturado. No que tange à análise cruzada entre o perfil dos consumidores e a valorização dos produtos orgânicos, a pesquisa verificou que: (a) as mulheres valorizam mais os produtos orgânicos do que os homens; (b) quanto maior a escolaridade dos indivíduos analisados, maior a valorização demonstrada por eles a respeito da temática; (c) os consumidores com renda superior a três salários mínimos valorizam mais os produtos orgânicos do que os de renda inferior a esse montante; no entanto, a partir de três salários mínimos, o percentual dessa valorização se mantém; e (d) os consumidores com mais de 40 anos de idade valorizam mais os produtos orgânicos do que os consumidores com menos idade. Ressalta-se que as conclusões apresentadas neste artigo contribuem para a formação do corpo do conhecimento científico acerca dos consumidores de alimentos orgânicos, o que não exclui, contudo, a necessidade de serem consideradas com cautela, uma vez que não permitem inferências que extrapolem a amostra investigada. Como contribuição empírica, esta pesquisa colabora com os restaurantes investigados, pois entender de maneira mais abrangente esse consumidor para melhor servi-lo torna-se um dos aspectos importantes para que os estabelecimentos tenham sucesso.

When cultivated areas are used with intense agricultural production, the soil presents spatial and temporal alterations in its hydrophysical attributes so that the economical viability of the agricultural production depends on those attributes, requiring detailed studies consequently about the spatial variability of the soil. Thus, the objective of this work was to evaluate the spatial variability of the saturated hydraulic conductivity and water infiltration in the soil, in an area of 20 ha, characterized by intensive grain production, was used a grid of 50 x 50 m grating, using the Guelph Permeameter. In the spatial variability analyses, geostatistics methods were used. It was concluded that the hydrophysical attributes studied presented structures of spatial dependence and behaved proportionally, but did not show spatial correlation in the 50 m density of studied. Quando as áreas cultivadas são utilizadas com intensa produção agrícola, o solo apresenta alterações espaciais e temporais em seus atributos físico-hídricos de modo que a viabilidade econômica da produção agrícola depende desses atributos, requerendo, consequentemente, estudos detalhados sobre a variabilidade espacial do solo. Desse modo, o objetivo do trabalho foi avaliar a variabilidade espacial da condutividade hidráulica saturada e da infiltração da água no solo, em uma área de 20 ha, caracterizada pela intensa produção de grãos, foi usado uma grade de 50 x 50 m, utilizando o permeâmetro de Guelph. Nas análises da variabilidade espacial, utilizaram-se os métodos geoestatísticos. Concluiu-se que os atributos físico-hídricos estudados apresentaram estruturas de dependência espacial e tiveram comportamento diretamente proporcional, mas não mostraram correlação espacial entre si na densidade de 50 m estudada.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2017-08-31T19:33:36Z No. of bitstreams: 2 Willyan_Becker2017.pdf: 12083877 bytes, checksum: 7a9e90225376028c123e5c6e1c568603 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2017-08-31T19:33:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Willyan_Becker2017.pdf: 12083877 bytes, checksum: 7a9e90225376028c123e5c6e1c568603 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-02-10 Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq Orbital remote sensing techniques have proved to be a valuable tool, since they enable the agricultural monitoring of the vigor and the type of vegetation coverage in a regional scale, bringing results with greater anticipation and precision, and lower operational cost when compared to traditional techniques. Automatic identification of cultivated areas is one of the most important steps in the crop forecasting process. The improvement in the estimate of area cultivated with each crop directly influences the result of the forecast of each crop year, since the agricultural production is a function of the cultivated area. The general objective of this research was to create an automatic methodology for the separation of agricultural crops from soybean and maize by means of data mining (Article 1) and a methodology for forecasting the harvest date from the date of maximum vegetative development (Article 2). The methods used corresponded to the application of the seasonal trends analysis and data mining for soybean and corn agricultural areas in the state of Paraná, with images of the EVI vegetation index of MODIS sensors, TERRA and AQUA satellites. The results obtained in Article 1 show that, through the decision tree, one of the techniques of data mining, it was verified that, among eleven variables that characterize the spectral-temporal pattern of the EVI of each culture, five were enough to perform the separation of soybean and maize crops, in the year 2014/2015, with an accuracy of 96.3% and a kappa index of 0.92, being the maximum value of EVI, the date of sowing (DS), the Date of maximum vegetative development (DMDV), Cycle, and Major Integral. In Article 2 the DS, DMDV and Harvest Date (DC) of the EVI temporal profile were estimated for each mapped soybean and maize pixel in the crop years 2011/2012 to 2013/2014. Then, for each crop and crop year, the variables Delta1 (DMDV minus DS) and Delta2 (DC minus DMDV) were created. The results of the differences (DCDifference) between DC estimated by EVI (DCEVI) and predicted by mean time (DCDelta2) show that, for soybeans, it is possible to use only the mean value of the interval between DMDV and DC in the three harvested years studied, with 55 days for soybeans. For corn, the mean interval between DMDV and DC was 60 days, but it is verified that there is a large difference between the results obtained with DCEVI and DCDelta2. For corn DCDelta2 there were large variations among the mesoregions. Differences in DC (DCDifference), when using the means by mesoregions, presented better results than for Paraná as a whole. Técnicas de sensoriamento remoto orbital têm se mostrado uma ferramenta valiosa, pois possibilitam o monitoramento agrícola do vigor e do tipo de cobertura vegetal em escala regional, trazendo resultados com maior antecedência e precisão e menor custo operacional em relação às técnicas tradicionais. A identificação automática de áreas cultivadas constitui uma das etapas mais importantes no processo de previsão de safras. A melhoria na estimativa de área cultivada com cada cultura influencia diretamente o resultado da previsão de cada ano-safra, uma vez que a produção agrícola é função da área cultivada. O objetivo geral desta pesquisa foi criar uma metodologia automática para separação das culturas agrícolas de soja e milho, por meio da mineração de dados (Artigo 1) e uma metodologia de previsão da data de colheita das culturas a partir da data de máximo desenvolvimento vegetativo (Artigo 2). Os métodos utilizados corresponderam à aplicação da análise de padrões sazonais e mineração de dados para áreas agrícolas de soja e milho no estado do Paraná, com imagens do índice de vegetação EVI dos sensores MODIS, satélites TERRA e AQUA. Os resultados obtidos no Artigo 1 mostram que, por meio da árvore de decisão, uma das técnicas de mineração de dados, constatou-se que, dentre onze variáveis que caracterizam o padrão espectro-temporal do EVI de cada cultura, cinco foram suficientes para realizar a separação das culturas de soja e milho, ano-safra 2014/2015, com uma exatidão de 96,3% e um índice kappa de 0,92, sendo elas o valor máximo de EVI, a data de semeadura (DS), a data de máximo desenvolvimento vegetativo (DMDV), o ciclo e a integral maior. No Artigo 2 foram estimadas as DS, DMDV e Data de Colheita (DC) do perfil temporal EVI para cada pixel mapeado de soja e milho nos anos-safra 2011/2012 a 2013/2014. Posteriormente criaram-se, para cada cultura e ano-safra, as variáveis Delta1 (DMDV menos a DS) e o Delta2 (DC menos a DMDV). Os resultados das diferenças (DCDiferença) entre a DC estimada pelo EVI (DCEVI) e a prevista por média temporal (DCDelta2) apontam que, para a soja, há a possibilidade de utilizar-se apenas do valor médio do intervalo entre a DMDV e a DC nos três anos-safra estudados, sendo 55 dias para a soja. Para a cultura do milho, o intervalo médio entre a DMDV e a DC foi de 60 dias, porém verifica-se que existe grande diferença entre os resultados obtidos com a DCEVI e a DCDelta2. Para a DCDelta2 do milho houve grandes variações entre as mesorregiões. As diferenças nas DC (DCDiferença), quando utilizadas as médias por mesorregiões, apresentam melhores resultados que para o Paraná como um todo.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2022-12-12T12:48:14Z No. of bitstreams: 2 Valdir_Moura2022.pdf: 6904287 bytes, checksum: 0b98cc4ea53ef29c8af3f9a1c46162d6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2022-12-12T12:48:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Valdir_Moura2022.pdf: 6904287 bytes, checksum: 0b98cc4ea53ef29c8af3f9a1c46162d6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2022-08-18 The major changes that have been occurring in the diet, especially in emerging countries, create a projection of greater consumption of animal and plant foods and, consequently, the need to increase production without generating environmental impacts on forest remnants. Thus, the knowledge and understanding of the spatial-temporal dynamics of agriculture and cattle raising areas is a strategic issue since Brazilian agribusiness accounts for about 21.5% of the national GDP, requiring more specific studies on the areas occupied by agriculture and cattle raising. Concerning agriculture, the monitoring of agricultural production, carried out by the IBGE and CONAB, is based on sample surveys with rural producers, cooperatives, and agricultural financing data, which gives them high cost, time-consuming execution, subjectivity, imprecision, and lack of knowledge about the spatial distribution of agricultural production. Conversely, cattle-raising occupies approximately 220 million hectares, distributed throughout all regions of the national territory; however, around 60% present some level of degradation, generating losses and, consequently, a reduction in the carrying capacity of animals. With this, new deforestation arises so the animals can be housed comfortably. Therefore, it is necessary to propose objective methods and the use of geotechnologies associated with data mining techniques and spatial variability analysis methods through precision agriculture (or precision cattle breeding) to make the current area and crop estimation system more efficient and dynamic. This is because it is possible to work with good quality images available daily, identifying the suitability of areas and indicating their efficient use so that the conversion of exploitation forms can be carried out without degrading the forest. In this context, the general objective of this research was to develop a methodology to map the land use and evaluate the levels of pasture degradation, using different remote sensing and machine learning products, in the state of Rondônia. To this end, the work was divided into three papers: the first, investigates the origin of the current dynamics of land use and occupation in Rondônia, evaluating the consequences and environmental impacts of the colonization models, whose implementation was a factor that accelerated deforestation in the state, resulting in the landscapes over which farming and cattle ranching advances; the second proposes a new intelligent and automated methodological structure for defining desirable land use, mapping and quantifying the areas occupied by agricultural crops and pasture, aiming to delimit productive areas through conversion between use classes based on multicriteria, allowing the reordering of exploitation for livestock and agricultural production to be carried out without advancing over the forests; the third is a proposal for defining new levels of pasture degradation that meets the reality of the field and, furthermore, evaluates the spectral behavior of the different levels of degradation in order to discretize them spectrally. As grandes mudanças que vêm ocorrendo na dieta alimentar, principalmente nos países emergentes, criam uma projeção de maior consumo de alimentos de origem animal e vegetal e, consequentemente, a necessidade de aumento da produção sem gerar impactos ambientais nos remanescentes florestais. Dessa forma, o conhecimento e entendimento da dinâmica espaço-temporal das áreas de agricultura e pecuária são uma questão estratégica, visto que o agronegócio brasileiro responde por cerca de 21,5% do PIB nacional, demandando a realização de estudos mais específicos acerca das áreas ocupadas com agricultura e pecuária. Em relação à agricultura, o acompanhamento da produção agrícola, realizado pelo IBGE e CONAB, baseia-se em pesquisas amostrais com produtores rurais, cooperativas, dados de financiamento agrícola, o que confere, a eles, custo elevado, execução demorada, subjetividade, imprecisão e desconhecimento sobre a distribuição espacial da produção agrícola. Já a pecuária, ocupa uma área de aproximadamente 220 milhões de hectares, distribuídos por todas as regiões do território nacional, entretanto, cerca de 60% apresentam algum nível de degradação, gerando perdas e, consequentemente, uma redução na capacidade de suporte de animais. Com isso, novos desmatamentos surgem para que o número de animais seja alojado de forma confortável. É necessária, portanto, a proposição de métodos objetivos e a utilização de geotecnologias associadas a técnicas de mineração de dados e métodos de análise da variabilidade espacial por meio da agricultura de precisão (e/ou pecuária de precisão), para tornar o sistema atual de estimativa de áreas e de safras mais eficiente e dinâmico. Isso porque é possível trabalhar com imagens de boa qualidade e que são disponibilizadas diariamente, permitindo identificar a aptidão das áreas e indicar seu uso eficiente, de modo que a conversão das formas de exploração seja realizada sem degradar a floresta. Nesse contexto, o objetivo geral desta pesquisa foi desenvolver uma metodologia para mapear o uso do solo e avaliar os níveis de degradação das pastagens, com uso de diferentes produtos de sensoriamento remoto e aprendizado de máquina, no estado de Rondônia. Para isso, o trabalho foi dividido em três artigos, sendo que: o primeiro, investiga a origem da dinâmica atual de uso e ocupação do solo em Rondônia, avaliando as consequências e impactos ambientais dos modelos de colonização, cuja implantação foi um fator que acelerou o desmatamento no estado, resultando nas paisagens sobre as quais a agropecuária avança; o segundo propõe uma nova estrutura metodológica inteligente e automatizada para definição do uso desejável do solo, mapeamento e quantificação das áreas ocupadas com culturas agrícolas e pastagem, visando delimitar as áreas produtivas, por meio da conversão entre as classes de uso baseada em multicritérios, permitindo que a reordenação da exploração para fins de produção pecuária e agrícola seja realizada sem avançar sobre as florestas; o terceiro é uma proposta de definição de novos níveis de degradação da pastagem, que atenda à realidade do campo e, ainda, avalie o comportamento espectral dos diferentes níveis de degradação a fim de discretizá-los espectralmente.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2022-11-21T17:30:14Z No. of bitstreams: 2 Gustavo_Fernandes.2022.pdf: 3445133 bytes, checksum: 2f57480483660259c7de27e4fb5cffaf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2022-11-21T17:30:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Gustavo_Fernandes.2022.pdf: 3445133 bytes, checksum: 2f57480483660259c7de27e4fb5cffaf (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2022-08-17 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Smaller cities in Brazil face greater difficulties in implementing Rural Multipurpose Territorial Cadasstre (RMTC), due to its elevated cost and lack of specific norms. Thus, it is necessary to develop cost-effective methodologies that can supply RMTC with a more accessible character to all Brazilian cities, regardless of their size. Geotechnologies are useful to this purpose. Using low-cost or free remote sensing products and automatic image classification techniques, it is possible to reduce the implementation costs of RMTCs. There are many images obtained by orbital sensors that are available without cost and which can provide information suitable to rural area mapping. This thesis developed a methodology of RMTC application that is efficient and low-cost, appropriate for application in small cities. The methodology consisted in obtaining a database composed by Planet, Sentinel-2, and Google Satellite images, which have adequate spatial resolution to rural mapping. The targets that are relevant to RMTC were mapped using two different approaches: automatic image segmentation and classification using Google Earth Engine and manual vectorization of targets that could not be classified automatically; RMTC data that is freely available online by other agencies were adjoined to the data obtained in this study and therefore were organized in an easy maintenance and accessibility WebGIS. With the obtained information, it was estimated that 27.95% of the city area is used for pasture, 33.64% is used for agriculture, and the remaining 38.41% is composed by forest areas. It was possible to estimate data over the livestock production capacity in the year of the study and carry out analyzes of the municipality's compliance with environmental conservation laws. In the present work, it was possible to use geoprocessing technologies to create a methodology capable of introducing RMTC in the administration of small municipalities, using free and robust products. Os pequenos municípios brasileiros possuem uma maior dificuldade na implementação de sistemas de Cadastro Territorial Multifinalitário Rural (CTMR), por seu elevado custo e falta de normativa específica. Dessa forma, é necessário o desenvolvimento de metodologias que reduzam os custos de implementação e tornem acessíveis os CTMRs a todos os municípios brasileiros, independentemente de tamanho. As técnicas de geoprocessamento são úteis para esse objetivo. Utilizando produtos de sensoriamento remoto que sejam gratuitos ou de baixo custo e técnicas de classificação automática de imagens, é possível reduzir o custo dos CTMRs. Há uma diversidade de sensores orbitais cujas imagens são disponibilizadas gratuitamente e são adequados para o mapeamento das áreas rurais. O presente trabalho desenvolveu uma metodologia de aplicação de CTMR eficiente e de baixo custo para ser aplicada em pequenos municípios. A metodologia consistiu em obter um banco de dados composto por imagens de satélite Planet, Sentinel-2 e Google Satellite que possuem resolução adequada para mapear os alvos da área rural. Foram mapeados os alvos de interesse do CTMR por meio de duas metodologias: segmentação e classificação automática de imagens utilizando a plataforma Google Earth Engine e a vetorização manual dos alvos que não são capazes de ser classificados automaticamente; dados de interesse do CTMR que já existem e são disponibilizados de maneira gratuita via vários órgãos foram agregados aos dados obtidos e foram organizados em camadas de informação vetoriais que se apresentam por meio de um sistema simples de WebSIG de fácil manutenção e que é acessível aos gestores municipais. Com as informações acerca do uso e da cobertura do solo no município foi observado que 27,95% da área do município é ocupada por pastagem, enquanto 33,64% é ocupada por agricultura. Em relação à área florestal, observa-se 38,41% ainda coberto por esse tipo de cobertura. Ainda foi possível estimar dados acerca da capacidade de produção pecuária no ano em estudo, além de realizar análises acerca da conformidade do município em relação às leis de conservação ambiental. O presente trabalho foi capaz de utilizar as tecnologias de geoprocessamento para criar uma metodologia capaz de introduzir o CTMR nas administrações de pequenos municípios, utilizando produtos gratuitos e robustos.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2022-08-09T13:06:09Z No. of bitstreams: 2 Thiago_Ló2022.pdf: 9844763 bytes, checksum: 332ed1ed21025cbf016668dc32d1cbae (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2022-08-09T13:06:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Thiago_Ló2022.pdf: 9844763 bytes, checksum: 332ed1ed21025cbf016668dc32d1cbae (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2022-05-13 The increase in the world population requires an expansion in food demands, consequently increasing agricultural production. Land Use and Land Cover (LULC) detailing plays an essential role in the agricultural sector, enabling efficient monitoring, planning, and management of these areas. In this segment, remote sensing techniques have proved to be a valuable tool for mapping large agricultural areas. Therefore, the general objective of this research was to explore machine learning methods to carry out the LULC mapping through satellite images of three study areas in the state of Paraná. In addition, the generalization of the models was evaluated through cross-site classification. The work was divided into three stages covered in different scientific papers. The first paper proposed a one-dimensional Temporal Convolutional Neural Network (1D-TempCNN) to classify LULC using Satellite Image Time Series (SITS). Two other classifiers, Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM), were used to compare the results. The Overall Accuracy (OA) was above 98% for all models when the test was performed in the same training area. However, in the cross-site classification, 1D-TempCNN showed better OA values (between 94.34% and 98.67%) and greater generalization. Two Data Augmentation (DA) techniques, sliding window and scaling, contributed to the generalization of the models. This way, the proposed architecture proved viable for cross-site classification and can be used in different crop years (cross-year) or agricultural areas (cross-site). The second paper explored the early classification using the 1D-TempCNN architecture and two classic models, Multilayer Perceptron (MLP) and RF. The models showed similar performance, reaching OA above 95% at the end of December. However, in the cross-site classification, only the 1D-TempCNN model achieved OA above 95% in all test scenarios, reaching this value between the beginning of December and the first half of February. Thus, this model demonstrated generalization capacity and can be used for early classification in different training areas. The third paper addressed the use of semantic segmentation to build LULC maps. Two pre-trained DeepLabv3 architectures (ResNet-50 and ResNet-101) were evaluated along with two different segmentations (true color and false color) and two training image sizes (256 x 256 and 512 x 512 pixels). The reference maps used in training and testing were derived from the results of the first paper. The OA presented results between 74.91% and 77.81%, and those of the Mean Intersection over Union (MIoU) metric between 39.46% and 52.56%. In addition, the combination of false color bands was superior to true color, and the use of smaller images resulted in more detailed and accurate maps. The model with the ResNet-101 base network presented the best results in most of the analyzed metrics. However, distinguishing between soybean and corn classes was the most significant difficulty. Therefore, this model presented generalization capacity, proving to be a viable option for constructing large area LULC maps, which allows the monitoring and planning of agricultural areas. O crescimento da população mundial causa uma expansão da demanda por alimentos, consequentemente, um aumento na produção agrícola. O detalhamento do uso e cobertura da terra (LULC) desempenha um papel de destaque para o setor agrícola, possibilitando o monitoramento, planejamento e gerenciamento dessas áreas de forma eficiente. Nesse segmento, o uso de técnicas de sensoriamento remoto tem se mostrado uma ferramenta valiosa para o mapeamento de extensas áreas agrícolas. Portanto, o objetivo geral da pesquisa foi explorar métodos de aprendizado de máquina visando realizar o mapeamento de LULC por meio de imagens de satélite de três áreas de estudo no estado do Paraná. Além disso, a generalização dos modelos foi avaliada por meio da classificação cruzada. Para tanto, o trabalho foi dividido em três etapas contempladas em artigos científicos. No primeiro artigo, foi proposta uma Rede Neural Convolucional Temporal Unidimensional (1D-TempCNN) para a classificação de LULC, utilizando Séries Temporais de Imagens de Satélites (SITS). Dois outros classificadores, Floresta Aleatória (RF) e Máquina de Vetores de Suporte (SVM), foram utilizados para comparação dos resultados. A Exatidão Global (EG) foi acima de 98% para todos os modelos quando o teste foi realizado na mesma área de treinamento. Entretanto, na classificação cruzada, a 1D-TempCNN apresentou melhores valores de EG (entre 94,34 e 98,67%) e maior generalização. Duas técnicas de Aumentos de Dados (DA), janela deslizante e scaling, contribuíram para generalização dos modelos. Dessa forma, a arquitetura proposta foi viável para classificação cruzada, podendo ser utilizada em diferentes anos-safra ou diferentes áreas agrícolas. No segundo artigo, foi explorada a classificação antecipada, utilizando a arquitetura 1D-TempCNN e dois modelos clássicos, Perceptron Multicamadas (MLP) e RF. Os modelos apresentaram desempenho similar, alcançando EG superior a 95% ao final de dezembro. Entretanto, na classificação cruzada, somente o modelo 1D-TempCNN alcançou EG acima de 95%, em todos os cenários testados, atingindo esse valor entre o início de dezembro e primeira quinzena de fevereiro. Dessa forma, esse modelo apresentou capacidade de generalização e pode ser utilizado para a classificação antecipada em diferentes áreas do treinamento. O terceiro artigo abordou a utilização de segmentação semântica para construção de mapas de LULC. Duas arquiteturas da Deeplabv3 (ResNet-50 e ResNet-101) pré-treinadas foram avaliadas juntamente com duas diferentes combinações de bandas (cor verdadeira e falsa cor) e dois tamanhos de imagens de treinamento. Os mapas de referência, utilizados no treinamento e teste, foram originados dos resultados do primeiro artigo. A EG apresentou resultados entre 74,91% e 77,81% e os da métrica Intersecção sobre União entre 39,46% e 52,56%. Além disso, a combinação de bandas falsa cor foi superior à de cor verdadeira, de maneira que a utilização de imagens menores resultou em mapas mais detalhados e precisos. O modelo com a rede base ResNet-101 apresentou os melhores resultados na maior parte das métricas analisadas. Contudo, a maior dificuldade encontrada foi a distinção entre as classes soja e milho. Assim, esse modelo apresentou capacidade de generalização, demostrando ser uma opção viável para a construção de mapas de LULC de área extensas, o que permitiu o monitoramento e planejamento de áreas agrícolas.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2021-11-04T19:07:01Z No. of bitstreams: 2 Willyan_Becker2021.pdf: 12604140 bytes, checksum: dc88856351c75e701f167cc0e5e5549e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2021-11-04T19:07:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Willyan_Becker2021.pdf: 12604140 bytes, checksum: dc88856351c75e701f167cc0e5e5549e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2021-08-13 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES The use of orbital remote sensing (RS) techniques has proven to be a valuable tool allowing agricultural monitoring on a regional scale with greater advance and accuracy and lower operating costs than traditional techniques. Given the country's geographical extent, the ability to identify and quantify agricultural areas and their production objectively and quickly, as well as the adequate regionalization of the Paraná crop and its agricultural statistics, are important aspects in the Brazilian agricultural context. The dissertation’s main objective was to map land use and land cover in a hydrographic basin, perform cluster analysis for regional restructuring and estimate soybean productivity in the state of Paraná. The three objectives and their corresponding scientific publications were grouped into three pieces for this objective. The first objective of this research was to develop a methodology for using Landsat-8 images on the Google Earth Engine platform to automatically classify land use and land cover in the São Francisco Verdadeiro hydrographic basin in the western region of Paraná (Paper 1). This approach compared commonly performed classifications with classification based on statistical attributes (median and standard deviation). The dataset of statistical attributes had an overall accuracy of 97.3% and Kappa of 0.9644, indicating that it was a reliable and representative method of mapping land use and land cover. The second objective of the dissertation was to develop a cluster analysis methodology for delimiting regions based on agroclimatic factors, considering the spatial proximity of data on soybean areas in Paraná (Paper 2). The current territorial divisions present many heterogeneities, due in part, to the form of delimitation of the regions and the different evolutions of the municipalities over the years. The findings in paper 2 demonstrated the efficacy of the agglomerative hierarchical grouping method for state regionalization of the investigated attributes. We indicate the state rearrangement under the soybean aspect in 9 groups, using the 'conventional' dataset and 17 groups using the 'soybean mapping' dataset. We highlight the usage of Geosilhouettes to better understand the local agro-geographic organization and find the appropriate distribution of groups with similar qualities and geographical regions. The third objective proposed here was to develop and evaluate the assimilation of RS data from satellite images in the WOFOST culture growth model, in a spatialized form (Paper 3). The premise of this study was that the orbital RS is a viable alternative to apply productivity models, as it provides the necessary spatialization to obtain localized and widely disseminated information. According to the yield maps, soybean yield varies more over time than it does spatially. This is primarily because agrometeorological data such as temperatures, precipitation, and solar radiation are spatially dependent. There is also a spatial dependence of phenological and biophysical data, as farmers follow a similar pattern in terms of sowing and harvest date with the climate determining agricultural activities. In comparison to the field yields, an R² of 0.51, MAE of 657.25 kg ha-1 and RMSE of 762.85 kg ha-1 were obtained. Overall, Google Earth Engine enabled the mapping to be completed quickly and easily. The interactivity and the speed of the platform’s processing were crucial during the learning and application stages. Python was equally essential throughout the dissertation, optimizing several tasks and enabling new approaches. The WOFOST model estimated productivity at the pixel level on a municipal scale, allowing for some reflection and knowledge. O uso de técnicas de sensoriamento remoto (SR) orbital tem se mostrado uma ferramenta valiosa, pois possibilita o monitoramento agrícola em escala regional, com maior antecedência e precisão, além de menor custo operacional em relação às técnicas tradicionais. A possibilidade de identificação e quantificação das áreas agrícolas e suas produções, de forma objetiva e rápida, além da adequada regionalização da safra paranaense e suas estatísticas agrícolas são aspectos relevantes no contexto agrícola brasileiro, considerada a extensão territorial do país. O objetivo geral da tese foi realizar o mapeamento de uso e cobertura da terra em uma bacia hidrográfica; realizar análise de agrupamento para reestruturação regional e estimar a produtividade da soja no estado do Paraná. Tal objetivo foi dividido em três partes, referentes aos três objetivos e seus respectivos artigos científicos. O primeiro objetivo desta pesquisa foi criar uma metodologia para aplicar uma classificação automática de uso e cobertura da terra, na bacia hidrográfica do rio São Francisco Verdadeiro, na região Oeste do Paraná, com imagens Landsat-8 na plataforma Google Earth Engine (Artigo 1). Essa abordagem comparou as classificações comumente realizadas com a classificação por atributos estatísticos (mediana e desvio padrão). Os resultados indicaram que o conjunto de dados de atributos estatísticos obteve exatidão global de 97,3% e Kappa de 0,9644, sendo uma forma confiável e representativa de mapeamento do uso e cobertura da terra. O segundo objetivo da tese visou desenvolver uma metodologia de análise de agrupamento para delimitação de regiões sob aspectos espectro-agroclimáticos, considerando a contiguidade espacial das informações de áreas paranaenses de soja (Artigo 2). A pesquisa amparou-se no fato de que as atuais divisões territoriais apresentam diversas heterogeneidades, devido, em parte, à forma de delimitação das regiões e às diferentes evoluções dos municípios ao longo dos anos. Os resultados obtidos, no artigo 2, indicaram eficácia do método de agrupamento hierárquico aglomerativo para a regionalização estadual dos atributos estudados. Indicamos o rearranjo estadual sob o aspecto sojícola em 9 grupos, pelo cenário ‘convencional’, e 17 grupos, pelo conjunto de dados ‘mapeamento sojícola’. Destacamos a utilização do Geosilhouettes para entender a estrutura agrogeográfica local e obter a melhor distribuição dos agrupamentos, cujos atributos e localizações geográficas são vinculados. O terceiro objetivo aqui proposto foi desenvolver e avaliar a assimilação de dados de SR derivado de imagens de satélite no modelo de crescimento de cultura WOFOST, de forma espacializada (Artigo 3). O pressuposto no estudo foi de que o SR orbital é uma alternativa viável para a aplicação de modelos de produtividade, pois apresentam a espacialização necessária para se ter uma informação localizada e amplamente difundida. Os mapas de produtividade mostram que a produtividade da soja muda mais ao longo dos anos do que espacialmente. Isso se deve, principalmente, à dependência espacial dos dados agrometeorológicos, como temperaturas, precipitação e radiação solar. Também, há a dependência espacial dos dados fenológicos e biofísicos, pois os agricultores seguem um padrão semelhante no que se refere às datas de semeadura e colheita, em que o clima é o fator determinante das atividades agrícolas. Em comparação com os rendimentos medidos em campo, foi obtido um R² de 0,51, MAE de 657,25 kg ha-1 e RMSE de 762,85 kg ha-1 . No geral, o Google Earth Engine possibilitou a execução do mapeamento de forma rápida e fácil. A interatividade da plataforma e o rápido processamento foram cruciais para as etapas de aprendizado e aplicação. A linguagem Python foi igualmente essencial no decorrer da tese, otimizando diversas tarefas e possibilitando novas abordagens. O modelo WOFOST proporcionou a estimativa da produtividade a nível de pixel, em escala municipal, viabilizando algumas reflexões e conhecimentos.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2021-08-12T11:57:02Z No. of bitstreams: 2 Helton_Rosa2021.pdf: 5724502 bytes, checksum: e2e7fa0bd95b6e8063fde7f08ac03016 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2021-08-12T11:57:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Helton_Rosa2021.pdf: 5724502 bytes, checksum: e2e7fa0bd95b6e8063fde7f08ac03016 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2021-05-17 The general objective of the research was to outline Management Zones (MZs), which were made from average productivity data for 4 harvests (soybeans, corn, soybeans, wheat) and Vegetation Indices (VIs) data, obtained through orbital and aerial remote sensing, using the Fuzzy c-means algorithm. The monitoring was carried out throughout 4 agricultural harvests in two areas of a rural property located in the municipality of Toledo – Paraná. Sentinel-2 images (MSI sensor) were used, which were obtained through the Google Earth Engine (GEE) platform, as well as images achieved from a Remotely Piloted Aircraft System (RPA). With the productivity data for each harvest, descriptive statistical analyses were executed and, subsequently, correlation analyses among the VIs and the yields, using the Spearman (rs) correlation coefficient. The precision agriculture platform AgDataBox-MAP was used in order to outline the MZs. In it, statistical analyses, filtering of data, removal of influential points (outliers and inliers) and normalization were carried out. The created MZs were evaluated within the following metrics: smoothness index (SI), fuzzy performance index (FPI), modified partition entropy (MPE), improved cluster validation index (ICVI). The similarity of the maps was evaluated according to the Kappa statistics. For the VIs that used RPA images, the highest correlations over the harvests were found for the 2018/2019 soybean crop, with 94 DAS in area 2, and values of 0.72 (GLI and ExG), classified as a strong correlation, 0.53 for VARI and 0.47 for MPRI, as a moderate correlation. From the usage of indexes obtained through images from the Sentinel-2 Satellite, the 2018/2019 soybean crop, with 80 DAS in area 2, showed the highest correlations when it comes to productivity, therefore classified as moderate, 0.58 (NDVI and SAVI) and 0.60 (EVI2 and NDRE). For the remaining periods of time evaluated throughout the 4 harvests, the correlations were classified as: very weak or weak. The application of VIs generated by orbital and aerial remote sensing was proved to be an alternative for the creation of MZs, especially in conditions where there is no possibility of accessing data for soil attributes. In general, the VIs that also use the infrared wavelength presented better values of SI, FPI, MPE and ICVI, which implied that they were more efficient in the design of the MZs. O objetivo geral da pesquisa foi delinear zonas de manejo (ZMs), criadas a partir de dados de produtividade média de 4 safras (soja, milho, soja, trigo) e dados de índices de vegetação (IVs), obtidos por sensoriamento remoto orbital e aéreo, utilizando o algoritmo Fuzzy c means. O monitoramento foi realizado em 4 safras, em duas áreas de uma propriedade rural localizada no município de Toledo – Paraná. Utilizaram-se imagens do satélite Sentinel-2 (sensor MSI), obtidas por meio da plataforma Google Earth Engine (GEE) e imagens obtidas através de um Remotely Piloted Aircraft System (RPA). Com os dados de produtividade de cada safra, foram realizadas análises de estatística descritiva e, posteriormente, análises de correlação entre os IVs e as produtividades, por meio do coeficiente de correlação de Spearman (rs). Utilizou-se a plataforma de agricultura de precisão AgDataBox-MAP para delinear as ZMs. Nela, realizaram-se análises estatísticas, filtragem dos dados, retiradas de pontos influentes (outliers e inliers) e normalização. As ZMs criadas foram avaliadas utilizando-se as métricas: índice de suavidade (SI), índice de desempenho fuzzy (FPI), entropia de partição modificada (MPE), índice de validação de grupos aprimorado (ICVI). A similaridade dos mapas foi avaliada de acordo com o índice de concordância Kappa. Para os IVs que utilizaram as imagens de RPA, as maiores correlações ao longo das safras foram encontradas para cultura de soja 2018/2019, com 94 DAS na área 2, com valores de 0,72 (GLI e ExG), classificadas como correlação forte. 0,53 para VARI e 0,47 para MPRI, sendo correlações moderadas. Utilizando índices obtidos com imagens do satélite Sentinel-2, a safra de soja 2018/2019 com 80 DAS na área 2 foi a que apresentou maiores correlações com produtividade, classificadas como moderadas e 0,58 (NDVI e SAVI) e 0,60 (EVI2 e NDRE). Para as demais datas avaliadas ao longo das 4 safras as correlações foram classificadas como: muito fracas ou fracas. A utilização de IVs gerados por sensoriamento remoto orbital e aéreo se mostraram como alternativa para criação de ZMs, principalmente em condições que não se tem a possibilidade de ter dados de atributos de solos. De maneira geral, os IVs que utilizam o comprimento infravermelho, apresentaram melhores valores de SI, FPI, MPE, ICVI, o que implicou maior eficiência no delineamento das ZMs.

Submitted by Helena Bejio (helena.bejio@unioeste.br) on 2021-06-16T18:27:09Z No. of bitstreams: 2 Marcos_Kashiwaqui_2021.pdf: 2096160 bytes, checksum: ab8b1fea55cc654c6015bc9d02551d71 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2021-06-16T18:27:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Marcos_Kashiwaqui_2021.pdf: 2096160 bytes, checksum: ab8b1fea55cc654c6015bc9d02551d71 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2021-02-25 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Brazil is one of the major world producers of soy, however some pests and diseases are of concern in the production environment of this oilseed. The root lesion nematode is an example of this, since the main control methods used have limitations for the management of these organisms. Proper management of soil chemical attributes can positively contribute to the management of Pratylenchus brachyurus, by reducing its population and damage, as well as improving crop development. Some recent advances, such as precision agriculture and the discovery of knowledge in databases (KDD), can contribute to the identification of factors that act for the spread of nematodes. The objective of this study was to obtain relations between physicalchemical attributes and the population density of P. brachyurus, using the decision tree technique, in an area cultivated with soy in Mundo Novo/MS. Data collection was carried out in the 2018/19 harvest. Geostatistical analysis of the attributes, pH, phosphorus (P), potassium (K), calcium (Ca), magnesium (Mg), potential acidity (H + Al), aluminum (Al), cation exchange capacity (CTC) was performed, base saturation (V), content of sand, silt, clay and number of individuals of P. brachyurus. The mapping was performed using the ordinary kriging method. The decision tree was modeled using the Weka software. The nematode density, class attribute, was categorized into two classes, “High” and “Low”, using the EM (Expectation-Maximization) algorithm. The imbalance in the data was minimized with the use of the resample filter, and for the selection of attributes, the Wrapper method was adopted. The decision tree was modeled using the J48 classifier and evaluated for accuracy, Kappa index, precision and recall. In the geostatistical analysis, a predominance of the gaussian and spherical models was observed, for 5 and 4 attributes, respectively. The Matérn model was observed in 2 attributes, while for the silt and the density of P. brachyurus, no spatial dependence, pure nugget effect was observed. Regarding the degree of spatial dependence, the physical attributes of sand and clay were highlighted, in addition to the chemical attributes H + Al and CTC, with strong spatial dependence, while the other chemical attributes were presented in a moderate way. The decision tree generated using the J48 classifier had 91.99% accuracy and 0.81 Kappa index, whereas the “High” and “Low” classes showed 0.96 and 0.84 accuracy, as well as 0, 93 and 0.90 for recall, respectively. The decision tree obtained enabled the identification of 5 classification rules, with the participation of the attributes pH, P and K, in 5, 3 and 2 rules, respectively. In the geostatistical analysis, the attributes of greater spatial continuity were sand and clay, while most of the chemical attributes were identified with moderate dependence. The population density of P. brachyurus could not be mapped due to the pure nugget effect. The decision tree technique proved to be promising and made it possible to identify the pH, P and K attributes, which were related to the population density of P. brachyurus. O Brasil é um dos grandes produtores mundiais de soja, porém algumas pragas e doenças são motivos de preocupação no ambiente de produção dessa oleaginosa. O nematoide das lesões radiculares é um exemplo disso, uma vez que os principais métodos de controle utilizados apresentam limitações para o manejo desses organismos. O manejo adequado de atributos químicos do solo pode contribuir positivamente para o manejo de Pratylenchus brachyurus, pela redução da sua população e dos danos, bem como por melhorar o desenvolvimento da cultura. Alguns avanços recentes, como a agricultura de precisão e a descoberta de conhecimento em banco de dados (KDD), podem contribuir para a identificação de fatores que atuam para a disseminação de nematoides. O objetivo deste estudo foi obter relações entre atributos físico-químico e a densidade populacional de P. brachyurus, com uso da técnica de árvore de decisão, em uma área cultivada com soja em Mundo Novo/MS. A coleta de dados foi realizada na safra 2018/19. Foi realizada a análise geoestatística dos atributos, pH, fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca), magnésio (Mg), acidez potencial (H+Al), alumínio (Al), capacidade de troca catiônica (CTC), saturação por bases (V), teor de areia, silte, argila e número de indivíduos de P. brachyurus. O mapeamento foi realizado pelo método de krigagem ordinária. A árvore de decisão foi modelada com o uso do software Weka. A densidade do nematoide, atributo classe, foi categorizada em duas classes, “Alta” e “Baixa”, com uso do algoritmo EM (Expectation-Maximization). O desbalanceamento nos dados foi minimizado com uso do filtro resample, e, para a seleção de atributos, foi adotado o método Wrapper. A árvore de decisão foi modelada com uso do classificador J48 e avaliados pela acurácia, índice Kappa, precisão e recall. Na análise geoestatística foram observados predominância dos modelos gaussiano e esférico, para cinco e quatro atributos, respectivamente. O modelo Matérn foi observado em dois atributos, enquanto para o silte e a densidade de P. brachyurus, não foram observadas dependência espacial, efeito pepita puro. Com relação ao grau de dependência espacial, destacaram os atributos físicos areia, argila, além dos atributos químicos H+Al e CTC, com dependência espacial forte, enquanto os demais atributos químicos se apresentaram de forma moderada. A árvore de decisão gerada com uso do classificador J48 teve 91,99% de acurácia e 0,81 de índice Kappa, já as classes “Alta” e “Baixa” apresentaram 0,96 e 0,84 de precisão, bem como 0,93 e 0,90 para recall, respectivamente. A árvore de decisão obtida possibilitou a identificação de cinco regras de classificação, com participação dos atributos pH, P e K, em cinco, três e duas regras, respectivamente. Na análise geoestatística, os atributos de maior continuidade espacial foram, areia e argila, enquanto a maior parte dos atributos químicos foram identificados com dependência moderada. A densidade populacional de P. brachyurus não pode ser mapeada em função do efeito pepita puro. A técnica de árvore de decisão se mostrou promissora e possibilitou a identificação dos atributos pH, P e K, que se relacionaram com a densidade populacional de P. brachyurus.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2020-12-08T18:10:55Z No. of bitstreams: 2 Eduardo_Rambo2020.pdf: 4484401 bytes, checksum: 5f03b96cbea7b2050aad316c0a129318 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2020-12-08T18:10:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Eduardo_Rambo2020.pdf: 4484401 bytes, checksum: 5f03b96cbea7b2050aad316c0a129318 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2020-08-20 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Agricultural insurance is an important alternative to convert the agricultural sector into a financially stable model, even when faced with adverse events and natural disasters. Agricultural insurance is a financial instrument to reduce risk related to natural disasters by establishing a future contract in which one party is obligated to compensate the damage loss to the other party by paying a premium. Hence, for the producer, it works as a way to substitute an uncertain future financial loss by a reduced, predictable investment. Due to the higher transaction values involved, it is necessary to develop methods to inspect farms and verify the claimed losses. Remote sensing has the potential to support the insurance industry by providing an alternative to crop monitoring in large scales and at a low cost, facilitating the processes of fiscalization and decision making regarding agricultural insurance. Thus, this research aims to develop a methodology to confirm if a claimed loss occurred by applying seasonal trend analysis in Landsat-8/EVI time-series combined with weather. For this effect, information about both affected and non-affected areas are employed, using real inspected farmers (sown with maize, soybean, and wheat), in order to verify the existing pattern between these parameters, indicating their occurrence and distinguishing the natural disaster, by comparing the judicial investigation data provided by the insurance company helping this research. For the analyses, three classifiers were applied: Decision Tree (DT), Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM). RF classifier achieved 83, 96, and 81% for maize, soybean, and wheat, respectively, when determining whether a natural disaster did or did not occur. SVM classifier achieved 99 and 90% in maize and soybean, respectively, to detect the type of disaster, and RF achieved 86% for wheat at the same task. This methodology has proved to be efficient to confirm and detect a natural disaster, being a viable and important alternative solution for insurance companies to minimize their risks and increase their efficiency, helping in the process of insurance verification and fiscalization of actions related to such agricultural segments. O seguro rural é uma alternativa importante para tornar o setor agrícola financeiramente estável, mesmo com ocorrências de eventos naturais adversos. Trata-se de um contrato securitário no qual a parte contratada se obriga a indenizar a outra por um prejuízo eventual. Dessa forma, para o agricultor, é um mecanismo de transferência de uma despesa futura incerta e de valor elevado, por uma despesa antecipada de valor reduzido. Devido aos grandes valores envolvidos nessas transações, são necessários mecanismos para fiscalização da aplicação desses recursos. O sensoriamento remoto agrícola proporciona o acompanhamento amplo e sistemático das lavouras de forma contínua e com baixo custo, facilitando, assim, o processo de fiscalização e tomada de decisão sobre seguros rurais. Este trabalho se propõe a definir uma metodologia para a confirmação de sinistros agrícolas pela análise dos padrões sazonais de EVI/Landsat-8 e dados climáticos. Para isso, serão utilizadas informações de lavouras sinistradas (milho, soja e trigo) e lavouras sem a ocorrência de sinistro, com a finalidade de verificar o padrão existente entre esses parâmetros, indicando a ocorrência ou não de sinistros e qual é o tipo de sinistro incidente, comparando com os laudos de pericias reais cedidos por empresa parceira do estudo. Para as análises foram utilizados algoritmos de classificação supervisionada do Support vector machine (SVM), Random forest (RF) e Decision tree (DT). O classificador RF obteve melhor desempenho dentre os demais, pois classificou a ocorrência de sinistro com acurácias de 83, 96 e 81% para milho, soja e trigo, respectivamente. Para os tipos de sinistro nas culturas sinistradas, observou-se maiores acurácias para o SVM na cultura do milho (99%) e soja (90%). Para o trigo a maior acurácia ocorreu com o RF (86%). A metodologia apresentada se demonstrou eficaz no levantamento de informações confiáveis para a confirmação de ocorrências de sinistro no ramo de seguros rurais, sendo uma alternativa viável e de grande importância para a estabilidade das seguradoras, como auxiliar no procedimento de peritagem e fiscalização de ações relacionadas a esses segmentos agrícolas.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2020-10-13T18:22:44Z No. of bitstreams: 2 Laiza_Albuquerque Silva2020.pdf: 7307143 bytes, checksum: 9f9005ebb1beb36c53a832eab857b14f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2020-10-13T18:22:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Laiza_Albuquerque Silva2020.pdf: 7307143 bytes, checksum: 9f9005ebb1beb36c53a832eab857b14f (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2020-05-29 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Precision Agriculture is constantly concerned with coherent use of natural resources, which makes it key in optimizing management, as it considers the spatial variability of an area and allows its segmentation into subregions (Management Zones – MZ). One of the possible ways to evaluate such variability is by using spectral data, i.e., via orbital, sub-orbital, and terrestrial sensors. Among the suborbital sensors, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) enable non-intrusive surveys with high level of detail and at lower cost. Thus, this work proposes to create MZ focused on temporal analysis on a short period (one harvest) from three datasets: visible vegetation indexes from UAVs and Sentinel-2, and soil data; comparing the MZs with yield maps. In this study, one area was monitored throughout two harvest cycles (soybean, during the 2018/2019 crop, and maize, crop of 2019), collecting UAV images, field data (soil sampling and yield). MZs were designed for the subsets through spectral data (VANT and Sentinel-2) and soil sampling using hierarchical clustering with spatial constraints weights, evaluating different spatial contiguity matrices (Queen, Rook, and KNN). Among the visible vegetation indexes ExG, GLI, GRVI, RGBVI, and VARI, GRVI and VARI achieved higher results. MZs created by UAV or Sentinel-2 for both crops achieved higher performance with two groups; and for soil data, by four groups. None of the MZs shared any similarities regarding their cultures’ productivity. Visible vegetation index achieved poor results for MZ creation, regardless of the sensor employed (VANT or Sentinel-2). A Agricultura de Precisão possui contínua preocupação com o uso coerente dos recursos naturais, tornando-se uma peça-chave na otimização do manejo, por considerar a variabilidade espacial da área e segmentá-la em sub-regiões (Zonas de Manejo, ZM). Uma das formas de avaliar esta variabilidade é por dados espectrais, ou seja, por sensores orbitais, suborbitais e terrestres. Dentre os sensores suborbitais, os acoplados aos Veículos Aéreos Não-Tripulados (VANTs) possibilitam o acompanhamento da área de forma não intrusiva, com elevado nível de detalhamento e sob menor custo. Nesse sentido, este trabalho tem como objetivo criar ZM focadas na análise temporal sob curto período (uma safra), por índices de vegetação derivados de imagens de VANT e do sensor Sentinel-2, e por variáveis de solo. Após isso, compará-las com a produtividade. No estudo, monitorou-se uma propriedade agrícola ao longo de dois ciclos produtivos (soja, safra 2018/2019 e trigo, safra 2019), coletando-se dados espectrais na faixa do visível e dados de campo (amostragem de solo e produtividade). Construíram-se ZMs para o subconjunto de dados espectrais (VANT e Sentinel-2) e amostragem do solo pelo método de agrupamento hierárquico com restrição espacial, e foram avaliadas diferentes matrizes de contiguidade (Rainha, Torre e KNN). Dentre os índices de vegetação ExG, GLI, GRVI, RGBVI e VARI, os de melhor desempenho foram o GRVI e VARI. A quantidade ideal de ZMs para os subconjuntos de dados espectrais foi duas para ambas as culturas e quatro para as variáveis do solo. Nenhuma das ZMs se assemelharam à produtividade das culturas. Constatou-se que índices derivados do visível não apresentaram bons resultados para o delineamento das Zonas de Manejo, independente do sensor utilizado (VANT ou Sentinel-2).

Submitted by Rosangela Silva (rosangela.silva3@unioeste.br) on 2020-03-03T18:21:24Z No. of bitstreams: 2 MARCIO PAULO DE OLIVEIRA.pdf: 18106561 bytes, checksum: 8ed0167eca3f5516ccd489a4516d78fd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2020-03-03T18:21:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 MARCIO PAULO DE OLIVEIRA.pdf: 18106561 bytes, checksum: 8ed0167eca3f5516ccd489a4516d78fd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-12-18 The forecasts of agrometeorological variables are applied to guide several agricultural activities. The rainfall forecasts are important due to the impacts, which water excess or deficit can cause on the development of agricultural crops. The forecasts are performed by several national centers with parameterizations that can produce different forecasts for a certain agrometeorological variable in the same site. Thus, this trial aims at carrying out comparisons in the presence of a gold standard for georeferenced rainfall forecasts in some regions of Paran´a State - Brazil. The first research studied the state of Paran´a, from October to March of cropping years 2011/2012 to 2015/2016. The forecasts were clustered in fiveday periods for step 24-hour, and ten-day for step 240-hour, in which the data are from the Canadian Meteorological Center (CMC), European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), National Centers for Environmental Prediction (NCEP) and Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC) according to the base Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE). The measures gold standard were obtained from meteorological stations of the SIMEPAR Technological Institute. The results showed some variability when selecting the forecasting centers for the studied sites, mainly in mesoregions of Paran´a state. The Western Paran´a mesoregion area was studied in the second trial, from October to March of the soybean cropping years 2010/2011 to 2015/2016. The predictions of CMC, ECMWF, NCEP and CPTEC centers at the 240-hour were compared with the gold standard, which is obtained by mean values of observations from National Water Agency - Brazil (ANA) meteorological stations within a 0.36◦ radius of the centroid of the predicted site (pixel) clustered in ten-day periods. The agreements were obtained with normal distribution, and normality was achieved by Yeo-Johnson transformation with data divided into four ranges. The results indicated variability based on centers which were chosen in the mesoregion, according to the precipitation range. The third trial was based on the second paper data and the agreements were obtained using the three-parameter gamma distribution and the gamma difference distribution. The agreements with gamma distribution modelling ratified the variability of selecting centers in the Western Paran´a mesoregion for each range. As previso˜es de caracter´ısticas agrometeorol´ogicas s˜ao utilizadas para orientar diversas atividades agr´arias. A previs˜ao da precipita¸c˜ao pluviom´etrica destaca-se devido aos impactos que o excesso ou o d´eficit h´ıdrico pode causar no desenvolvimento de culturas agr´ıcolas. As previso˜es s˜ao realizadas por diversos centros nacionais que utilizam parametriza¸co˜es que podem produzir distintas previso˜es para certa vari´avel agrometeorolo´gica em uma mesma localiza¸c˜ao. Assim, o objetivo deste trabalho foi realizar compara¸co˜es na presen¸ca de um gold standard em previso˜es de precipita¸c˜ao pluviom´etrica georreferenciadas em regio˜es no estado do Paran´a - Brasil. No primeiro trabalho, a regi˜ao de estudo foi o estado do Paran´a, no per´ıodo de outubro a marc¸o dos anos-safra de 2011/2012 a 2015/2016. Foram comparadas as previso˜es no passo de 24 horas, agrupadas em quinqu´ıdios, e no passo de 240 horas que correspondem a decˆendios. Os dados utilizados neste estudo s˜ao dos centros Canadian Meteorological Center (CMC), European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), National Centers for Environmental Prediction (NCEP) e Centro de Previs˜ao de Tempo e Estudos Clim´aticos (CPTEC) da base Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE). As medidas gold standard foram obtidas de esta¸co˜es meteorolo´gicas do Instituto Tecnol´ogico SIMEPAR. Os resultados mostraram variabilidade na sele¸c˜ao de centros de previs˜ao para as localiza¸co˜es em estudo, inclusive em mesorregio˜es do estado do Paran´a. No segundo trabalho, a ´area utilizada foi a mesorregi˜ao Oeste do Paran´a no per´ıodo de outubro a mar¸co dos anos-safra de soja de 2010/2011 a 2015/2016. As previs˜oes dos centros CMC, ECMWF, NCEP e CPTEC no passo 240 horas foram comparadas com o gold standard, obtido pelo valor m´edio de observa¸co˜es das esta¸co˜es da Agˆencia Nacional de ´Aguas (ANA) em um raio de 0,36◦ do centroide da localiza¸c˜ao prevista (pixel), e agrupadas em decˆendios. As concordˆancias foram obtidas com a distribui¸c˜ao normal e a normalidade foi alcan¸cada a partir da transforma¸c˜ao de Johnson, nos dados divididos em quatro classes. Segundo a classe de precipita¸c˜ao em estudo, os resultados indicaram variabilidade na escolha dos centros na mesorregi˜ao. As concordˆancias do terceiro trabalho foram obtidas com o uso da distribui¸c˜ao gama de trˆes parˆametros e da distribui¸c˜ao de diferen¸ca de gama. As concordˆancias com essa modelagem confirmaram a variabilidade da selec¸˜ao de centros na mesorregi˜ao Oeste do Paran´a para cada classe.

Submitted by Rosangela Silva (rosangela.silva3@unioeste.br) on 2020-02-27T12:16:20Z No. of bitstreams: 2 Adriana Ireno de Souza.pdf: 3781803 bytes, checksum: 19b3c8e38052faea2cf4c61a1525f6aa (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2020-02-27T12:16:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Adriana Ireno de Souza.pdf: 3781803 bytes, checksum: 19b3c8e38052faea2cf4c61a1525f6aa (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-10-01 Given the importance of agribusiness for the Brazilian economy and the existing deficit between grain production and storage capacity in Brazil, this research aims to analyze the location structure of soybean and corn storage units in the state of Paraná, Brazil. from the perspective of logistics optimization. The instrument used was the exploratory data analysis, by sizing the production of soybean and corn, the static capacities of the storage centers of each municipality, the exported volume of soybean and corn produced in Paraná, the distances between production, storage and exportation, transportation and storage costs. Spatial autocorrelation and linear programming were also used to propose a model. The results obtained were: the state of Paraná is one of the main soybean and corn producers and has an increasing evolution; The state's static storage capacity, despite growing in absolute terms, does not keep up with the growth rate of soybean and corn production and decreases relative to the national static capacity, and presents a deficit between production and storage; The state contributes significantly to Brazil's total soybean and corn exports to our largest trading partner, China; The most relevant item in the composition of logistics costs is distance. Tendo em vista a importância do agronegócio para a economia Brasileira e o déficit existente entre a produção de grãos e a capacidade de armazenamento no Brasil, a presente pesquisa tem por objetivo analisar a estrutura locacional de unidades armazenadoras de soja e milho no estado de Paraná, sob a ótica da otimização logística. O instrumental utilizado foi a análise exploratória de dados, por meio do dimensionamento da produção de soja e milho, das capacidades estáticas dos centros armazenadores de cada município, do volume exportado de soja e milho produzidos no Paraná, das distâncias entre produção, armazenamento e exportação, dos custos de transporte e armazenamento. Também foram utilizados a autocorrelação espacial e a programação linear para propor um modelo. Os resultados obtidos foram: o estado do Paraná é um dos principais produtores de soja e milho e tem evolução crescente; a capacidade estática de armazenamento do estado apesar de crescer em termos absolutos, não acompanha o ritmo de crescimento da produção de soja e milho e diminui em relação à capacidade estática nacional, e apresenta déficit entre produção e armazenamento; o estado contribui significativamente ao total exportado de soja e milho pelo Brasil, ao nosso maior parceiro comercial, a China; o item de maior relevância na composição dos custos logísticos é a distância.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2020-01-14T12:14:23Z No. of bitstreams: 2 ALISSON_ALVES_2019.pdf: 4312110 bytes, checksum: 81479386af6b40f91a73181be7de9f2c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2020-01-14T12:14:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 ALISSON_ALVES_2019.pdf: 4312110 bytes, checksum: 81479386af6b40f91a73181be7de9f2c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-08-15 Animal protein production is considered to have high polluting potential. Hence, considering that environmental licensing is individual, it is necessary to determine the housing capacity, taking into consideration the production of manure and nutrient demand in agricultural areas and the manure’s agronomic efficiency. Thus, the objective of this research was to survey the housing potential, the animal protein production, the energy production potential using biogas, as well as the capacity for expansion of swine production, based on the demand for biofertilizers in the Western region of Paraná, considering the demand for nutrients for both soybean and corn crops. A total of 5169 swine barges and 6815 poultry sheds were mapped. The region has a strong potential for energy generation using biogas, with Toledo being the city with the largest number of pig and poultry sheds. By estimating the phosphorus demand of soybean (3.17 t/ha) and corn (5.92 t/ha) yields, it was found that Ubiratã is the city with the highest expansion capacity. It has been shown that for conditions of high soil phosphorus availability there are areas with low expansion capacity for pig housing. A produção de proteína animal é considerada com alto potencial poluidor e, considerando que o licenciamento ambiental é individual, é necessário determinar a capacidade de alojamento, a produção de dejetos, a demanda de nutrientes em áreas agrícola e a eficiência agronômica dos dejetos. Nesse sentido, este estudo teve como objetivo o levantamento do potencial de alojamento, da produção de proteína animal, do potencial de produção de energia utilizando biogás e a capacidade de expansão da produção de suínos, a partir demanda de biofertilizantes na região oeste do Paraná, a partir da demanda de nutrientes das culturas de soja e de milho. Foram mapeados 5169 barracões de suínos e 6815 barracões de aves. A região apresenta um forte potencial de geração de energia por meio da utilização de biogás, sendo Toledo o município com maior número de barracões de suínos e aves. Ao estimar a demanda de fósforo das produtividades das culturas de soja (3,17 t/ha) e milho (5,92), Ubiratã é o município que possui a maior capacidade de expansão. Foi demonstrado que para as condições de alta disponibilidade de fósforo no solo existem áreas com baixa capacidade de expansão no alojamento de suínos.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2020-01-15T13:43:12Z No. of bitstreams: 2 Kleberson_Nascimento_2019.pdf: 5082862 bytes, checksum: 513dc982314d5a318745dec33620b94c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2020-01-15T13:43:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Kleberson_Nascimento_2019.pdf: 5082862 bytes, checksum: 513dc982314d5a318745dec33620b94c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-08-14 The present study is focused on Permanent Preservation Areas (PPAs) of water bodies, which are vegetation strips around water bodies that serve as soil stabilization mechanisms and prevent suspended residues from reaching the riverbed. With the intention of improving aspects of environmental preservation and regulation mechanisms of the current legislation, this study designed two geographic models, one that determines the width of the watercourses in the region under study and another that identifies the native vegetation using remote sensing. Through the resulting relationship between the two models, a symmetrical analysis of the data was carried out, determining the remaining forest cover and areas with deficit of tree vegetation, which must be reforested in order to comply with the guidelines of the Brazilian Forest Code, Law No. 12,727, of October 17, 2012. The techniques used the QGIS geoprocessing software for watershed characterization and the Google Earth Engine cloud processing platform for supervised image classification from Sentinel-2 satellite MSI sensor images. To increase the viability of the research, the use of free software and open data was preferred in most of the processes. The research resulted in two articles with Western Paraná as the study area. Article 1 resulted in mapping the hydrography and its respective widths, thus establishing an average total area of 299.9 km² of rivers with a length of 28,275.42 km. Based on the legislation, the Ideal Permanent Preservation Areas for the study territory was determined as 2,622.54 km². In Article 2, 5,954.33 km² of tree cover were classified and it was estimated that there is 812,98 km² of deficit in water APPs in the region under study. A temática deste estudo é voltada para as Áreas de Preservação Permanente (APPs) hídricas, que são faixas de vegetação em torno de corpos d’água, que servem como um mecanismo de estabilização do solo e impedem que resíduos em suspensão trafeguem para o leito dos rios. Visando aspectos que almejem a preservação ambiental e mecanismos que auxiliem na regularização das normativas vigentes, este estudo elaborou dois modelos geográficos: um que determina as larguras dos cursos d'água e outro que identifica a vegetação nativa por meio de sensoriamento remoto. Por intermédio da relação resultante entre os dois modelos, realizou-se uma análise espacial da assimetria dos dados, determinando o remanescente florestal e as áreas com déficit de vegetação arbórea, que devem ser recuperadas para que cumpram com as diretrizes do Código Florestal, Lei Nº 12.727, de 17 de outubro de 2012. As técnicas utilizaram o software de geoprocessamento QGIS para a caracterização de bacias hidrográficas, e a plataforma de processamento em nuvem Google Earth Engine para classificação supervisionada proveniente das imagens do sensor MSI do satélite Sentinel-2. Para ampliar a viabilidade da pesquisa, priorizou-se a utilização, na maior parte dos processos, softwares gratuitos e dados abertos. A pesquisa deu origem a dois artigos tendo o Oeste do Paraná como área de estudo, sendo que o Artigo 1 resultou em mapeamento da hidrografia e suas respectivas larguras, estabelecendo uma área total média de 299,9 km² de rios com extensão de 28.275,42 km e, com base na legislação, determinou que as Áreas de Preservação Permanente ideais para o território de estudo é de 2.622,54 km². Já no Artigo 2 foram classificados 5.954,33 km² de cobertura arbórea, estimando a existência de 812,98 km² de déficit de APPs hídricas na região de estudo.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2019-09-18T18:17:24Z No. of bitstreams: 2 Edilza_Silva_2019.pdf: 4761646 bytes, checksum: f0b40be2abc50d636024fd5cf1833ea6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2019-09-18T18:17:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Edilza_Silva_2019.pdf: 4761646 bytes, checksum: f0b40be2abc50d636024fd5cf1833ea6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-02-14 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES The productivity of the soybean crop is influenced by several factors, which interfere directly in all the phenological stages of the plant. In this context, agrometeorological variables, such as precipitation (mm), temperature (°C), solar radiation (MJ dia-1), and evapotranspiration (mm), as well as their spatial distribution should be evaluated as to how they interfere with the productivity of a crop. The objective of this study was to analyze and correlate the values and temporal variability of some agrometeorological variables with the soybean yield in the state of Paraná in the 2011/2012 and 2013/2014 crop years. Firstly, a descriptive analysis of the distribution of soybean yield and measures associated with agrometeorological variables was performed. Next, the spatial distribution of these variables was evaluated through the global and local Moran indices, univariate and bivariate, between productivity and agrometeorological variables. In addition, the mean moment of greatest concentration of the agrometeorological variables was analyzed, as well as the presence of their seasonality, employing the circular statistic. The results showed that the productivity and all the measures associated with the agrometeorological variables presented significant spatial autocorrelation. In general, there was a direct and significant spatial association of productivity with precipitation values, as well as an inverse and significant spatial association of productivity with values of temperature, solar radiation, and evapotranspiration. Regarding the seasonality of the agrometeorological variables, precipitation was the only variable that did not show uniformity as to its temporal distribution in the evaluated intervals, occurring, on average, a larger amount of rain in the 10-day of the date of maximum vegetative development, as well as in the one to two 10-day intervals around the date of the maximum vegetative. Thus, it can be concluded that regions of Paraná State with higher or lower soybean yield are correlated with the amount of agrometeorological variables at the time of moment of maximum vegetative development (DMDV) and at close intervals, as well as the occurrence of seasonality in the intervals considered in the two-year study periods. diretamente em todos os estádios fenológicos da planta. Neste contexto, é importante avaliar a influência que ocorre na produtividade, em relação às variáveis agrometeorológicas, tais como: precipitação (mm), temperatura (°C), radiação solar (MJ dia-1) e evapotranspiração (mm), assim como sua distribuição temporal. O objetivo do trabalho foi analisar e relacionar os valores e a variabilidade temporal de algumas variáveis agrometeorológicas com a produtividade da soja nos municípios paranaenses nos anos-safras 2011/2012 e 2013/2014. Inicialmente, realizou-se uma análise descritiva da distribuição da produtividade da soja e das medidas associadas às variáveis agrometeorológicas. Então, analisou-se a distribuição espacial destas por meio dos Índices de Moran global e local, univariado e bivariado, da produtividade com as variáveis agrometeorológicas. Além disso, analisou-se o momento médio de maior concentração das variáveis agrometeorológicas e a presença da sazonalidade destas variáveis, utilizando-se a estatística circular. Os resultados mostraram que a produtividade e todas as medidas associadas às variáveis agrometeorológicas apresentaram autocorrelação espacial significativa. E que de forma geral, houve associação espacial direta e significativa da produtividade com os valores da precipitação, bem como uma associação espacial indireta e significativa da produtividade com os valores das seguintes variáveis: temperatura, radiação solar e evapotranspiração. Em relação à sazonalidade das variáveis agrometeorológicas, a precipitação foi a única variável que não apresentou uniformidade quanto a sua distribuição temporal nos intervalos avaliados, ocorrendo, em média, maiores volumes de chuva no decêndio da data do máximo vegetativo, bem como nos intervalos de um a dois decêndios em torno da data do máximo vegetativo. Concluiu-se que as regiões do estado do Paraná com maiores ou menores valores de produtividade da soja estão correlacionadas com o valor das variáveis agrometeorológicas no momento do máximo de desenvolvimento vegetativo (DMDV) e em intervalos próximos, bem como a ocorrência de sazonalidade destas mesmas nos intervalos considerados nos dois anos-safras em estudos.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2019-05-17T13:59:41Z No. of bitstreams: 2 Paulo_Gamero_2019.pdf: 4998148 bytes, checksum: 37933c64e56aebf79d8bac509009dc0e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2019-05-17T13:59:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Paulo_Gamero_2019.pdf: 4998148 bytes, checksum: 37933c64e56aebf79d8bac509009dc0e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-02-13 Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq Geostatistics has been used in several areas of research and consequently also in agriculture. It is an important ally for decision-making and a reliable support to the producer, who, using geostatistics, can improve the cultivation, increasing crop productivity, thereby favoring the agricultural sector. Precipitation is a natural phenomenon that has high spatial and temporal variation, and the study of its behavior is important since it is a phenomenon that directly affects crops, such as corn, which is a crop that presents high hydric dependence during all its physiological evolution, mostly between the flowerage and the grain formation. Due to this dependence, the present study aims to analyze the spatial behavior of precipitation in Paraná state in the period from 1996 to 2015, using data from the stations of the HidroWeb database of the Brazilian National Water Agency on an accumulated 10-day scale, as well as the influence of such phenomenon over the second crop of the corn cultivation (“safrinha”), specifically over the maturation stage (the stage in which the plant needs the greater water presence) until harvest. Statistical and geostatistical methods were employed in the research, starting with the imputation of the precipitation data by the Inverse Distance Weighted (IDW) method. Thereafter, the spatial behavior of the precipitation was analyzed, considering several periods using the Wave geostatistical model, estimating the parameters by the maximum likelihood method and interpolation by ordinary kriging. Finally, the spatial correlation of the decendial data with those of second-crop corn was studied, using the Moran bivariate and codispersion coefficient indexes, obtaining important results. Therefore, it was concluded that precipitation shows heterogeneous behavior, regarding both space and time, and presents spatial correlation with second-crop corn. O uso da geoestatística cada vez mais vem tomando seu espaço nas pesquisas em geral e, consequentemente, também na agricultura. É um aliado expressivo para tomadas de decisões e um auxílio confiável ao produtor, que por via da geoestatística pode aprimorar seu cultivo, elevando a produtividade das culturas e, assim, favorecendo o setor agrícola. A precipitação pluvial é um fenômeno natural que possui uma variação espacial e temporal elevada, e o estudo do seu comportamento é importante pelo fato de ser um fenômeno que afeta diretamente as culturas, como, por exemplo, o milho, que é uma cultura que possui dependência hídrica importante em toda a sua evolução fisiológica, de forma principal entre o estado de florescimento e a formação dos grãos. Em vista dessa dependência, o presente estudo tem como objetivo analisar o comportamento espacial da precipitação pluvial no estado do Paraná no período de 1996 a 2015, utilizando os dados das estações pluviométricas do banco de dados do HidroWeb da Agência Nacional das Águas, em escala acumulada decendialmente (dez dias), e a influência deste fenômeno sobre a cultura do milho de segunda safra (safrinha), especificamente em sua fase de maturação (estágio em que a planta necessita da maior presença hídrica) até a colheita. Métodos estatísticos e geoestatísticos foram utilizados na pesquisa, iniciando com a imputação dos dados de precipitação pluvial pelo método da Inversa Distância Ponderada (IDW). Posteriormente, foi analisado o comportamento espacial da precipitação pluvial, considerando diversos períodos com o uso do modelo geoestatístico wave, estimando-se os parâmetros pelo método de máxima verossimilhança e interpolação por krigagem ordinária. Finalmente, estudou-se a correlação espacial dos dados decendiais com os de produtividade do milho de segunda safra (safrinha), utilizando os índices de Moran bivariado e coeficiente de codispersão, obtendo resultados importantes. Assim, foi possível chegar à conclusão de que a precipitação possui um comportamento heterogêneo, tanto no espaço quanto no tempo e também possui uma correlação espacial com a produtividade do milho de segunda safra.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2019-04-03T13:16:03Z No. of bitstreams: 2 Elizabeth_Cima2019.pdf: 5699883 bytes, checksum: 8c63d089c414fdd64df6a0ee66b701c6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2019-04-03T13:16:03Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Elizabeth_Cima2019.pdf: 5699883 bytes, checksum: 8c63d089c414fdd64df6a0ee66b701c6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-02-12 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES The objective of this work was to evaluate spatially the quantities and static storage capacities from the years 2013/2014 to 2014/2015, through the data obtained from a historical series of soybean, corn, and wheat crops for Paraná State, for the crop years from 2008/2009 to 2014/2015. The variables used in the research were obtained in federal and state surveys (SEAB, CONAB, and SICARM), in addition to secondary data, creating the analysis through the utilization of specific software: ArcGIS 10.3.1 (geoprocessing operations) and Geoda 0.95i. With the completion of the research, the factors that restrict the storage of grains were identified, associated with high production rates and analyzed how this difference compromises the agricultural sector. Univariate spatial autocorrelation of total grain production (soybean, 1st and 2nd maize crops, and wheat) and bivariate spatial correlation between total grain production and total storage static capacity and total grain production and total amount of storage were observed. In a second study that aimed to analyze the total static and dynamic capacity and to verify if the system of agricultural storage complied with the rhythm of the total grain production of Paraná State. The study was developed in the ten mesoregions of the State, for the crop years 2013/2014 and 2014/2015. The methodology used was exploratory analysis and data descriptive from the agricultural database of the Secretariat of Agriculture and Supply (SEAB) and the National System of Storage Unit (SICARM), as well as interviews with agroindustrial cooperatives. The storage units were organized into four groups according to commercialization and market type. The results showed 17.75% of insufficiency in Paraná State of total static capacity of warehouses to comply with the demand for the total grain production (soybean, 1st and 2nd maize crops, and wheat). For the total dynamic capacity of warehouses, it has been verified that it is sufficient in the mesoregions East Central, South Central, North Central, and Metropolitan. The study also showed that the vast majority of the total static storage capacity (CEA) is located in the urban area. The predominant characteristic of the total static capacity of warehouses was for the usage of the grain in the internal market (CI). The third study was conducted to verify the correspondence analysis to verify the existence of an association between the types of UAs and grain usage characteristics related to CEA and CD (Dynamic Grain Storage Capacity) as well as to analyze the application of the analysis of groupings of the types of UAs (Grain Storage Units) with similar characteristics and grain usage characteristics. The study was developed through the Warehouse Code (CDA), with each location being considered an experimental unit. The database of the System of National Register of Storage Units (SICARM) was used for the year 2014/2015. The results showed, by correspondence analysis, that the types of storage units that have the greatest association with all the characteristics of grain usage are: conventional warehouse, bulk warehouse, silo, and row of silos, and the grain usage characteristics: CI, CIE, CICOOPT, and CIECOOPT, by grouping based on Euclidean distance and hierarchical method of the middle link, concordant groups of the characteristic of CI grain usage were obtained more frequently (cerealists, commerce, farmers, storing the grain for usage in the internal market) with significant presence of CEA types: silos-in-row, conventional warehouse, and bulk warehouse. O objetivo deste trabalho foi avaliar espacialmente as quantidades e capacidades estáticas de armazenagem, dos anos 2013/2014 a 2014/2015, por meio de uma série histórica de dados, das culturas de soja, de milho e de trigo para o estado do Paraná, para os anos-safra 2008/2009 a 2014/2015. As variáveis utilizadas na pesquisa foram obtidas em levantamentos federais e estaduais (SEAB, CONAB e SICARM) e em conjunto de dados secundários, fazendo a análise mediante o uso dos softwares específicos: ArcGIS 10.3.1 (operações de geoprocessamento) e Geoda 0.95i. Com a pesquisa realizada, identificaram-se os fatores que restringem a armazenagem de grãos (associada aos altos índices de produção), e analisou-se como essa diferença compromete o agronegócio. Observou-se autocorrelação espacial univariada da produção total de grãos (soja, milho 1a e milho 2a safras e trigo) e correlação espacial global bivariada por meio do Índice I de Moran entre a produção total de grãos e a capacidade estática total de armazenagem e produção total de grãos e quantidade total de armazéns. Em um segundo estudo houve interesse em analisar as capacidades estática e dinâmica total e verificar se o sistema de armazenagem agrícola acompanhou o ritmo da produção total de grãos do estado do Paraná. O estudo foi desenvolvido nas dez mesorregiões pertencentes ao estado para os anos-safra 2013/2014 e 2014/2015. Foi utilizada uma análise descritiva dos dados a partir de um banco de dados agrícola da Secretaria de Agricultura e Abastecimento (SEAB) e do Sistema de Cadastro Nacional de Unidade Armazenadora (SICARM), bem como entrevistas com as cooperativas agroindustriais. As unidades armazenadoras foram organizadas em quatro grupos, segundo a comercialização e o tipo de mercado. O resultado mostrou que o Paraná possui insuficiência de 17,75% de capacidade estática total de armazéns para atender à demanda da produção total de grãos (soja, milho 1ª e 2ª safras e trigo). Para a capacidade dinâmica total de armazéns, verificou-se que esta é suficiente nas mesorregiões Centro Oriental, Centro Sul, Norte Central e Metropolitana. O estudo também evidenciou que a grande maioria da capacidade estática total de armazenagem (CEA) está localizada na área urbana e que a característica predominante da capacidade estática total de armazéns foi para o uso do grão no mercado interno (CI). O terceiro estudo realizado teve por interesse verificar por meio de uma análise de correspondência, a existência de associação entre os tipos de UAs e a característica de uso do grão, relacionadas com a CEA e CD (Capacidade Dinâmica de Armazenamento do grão); bem como realizar e analisar o agrupamento dos tipos de UAs (Unidades Armazenadoras de grãos e características de uso do grão), verificando se apresentam comportamento similares. O estudo foi desenvolvido por meio do Código do Armazém (CDA), sendo considerada cada localização uma unidade experimental. Foi utilizado o banco de dados do Sistema de Cadastro Nacional de Unidade Armazenadoras (SICARM) do ano 2014/2015. Os resultados mostraram pela análise de correspondência dos tipos de unidades armazenadoras que possuíam maior associação com todas as características de uso (CI, CIE, CICOOPT e CIECOOPT), foram: armazém convencional, armazém graneleiro, silo metálico e baterias de silo. Pelo agrupamento, com base na distância euclidiana e o método hieráquico da ligação média, obtiveram-se em maior frequência grupos concordantes da característica de uso do grão CI (cerealistas, produtores rurais, que armazenam o grão para uso no mercado interno), com grande presença dos tipos de CEA: bateria de silo, armazém convencional e armazém graneleiro.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2019-05-17T18:42:05Z No. of bitstreams: 2 ELDER_SCHEMBERGER_2019.pdf: 3379720 bytes, checksum: 1e4714f7101d7a2fb797af90962a2a99 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2019-05-17T18:42:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 ELDER_SCHEMBERGER_2019.pdf: 3379720 bytes, checksum: 1e4714f7101d7a2fb797af90962a2a99 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-02-12 The growth of agribusiness has been an effect of the investments made in order to increase efficiency in production and reduce its costs. These investments include computer systems and embedded electronic devices used in the management of agricultural production, both by farmers and the scientific community. This technological evolution leads to faster and more accurate decision making, especially in the context of Precision Agriculture and Digital Agriculture, which can be made available to small producers by dividing productive agricultural areas into management zones (ZMs), making their implementation cheaper. To define ZMs empirical or grouping methods are employed, usually assisted by software. However, the software and hardware used in this segment are usually proprietary and dependent on specific technologies, which may prevent their use by small producers. The ADB-Tracker platform, which provides the interpretation of the shapefiles of the ZMs generated by the ADB-Map application of the AgDataBox platform (ADB), or even generated by another one, is made possible in order to enable the navigation process in ZMs during agricultural operations. Precision Agriculture software in order to guide the farmer in the field during an agricultural operation. This navigation was performed by the software ADB-Tracker and performed by a smartphone or even using its own hardware, designed with free hardware components, thus providing total mastery over it, easy maintenance, scalability, low cost, and portability. The operations data is persisted locally as well as in the ADB-API-Tracker, which implements routines and generates reports regarding the agricultural operations performed in the ZMs with ADB-Tracker application support. This work also presents the validation process of this solution in the perspective of user acceptance test (UAT), which aimed to highlight strengths and weaknesses of ADB-Tracker, resulting in a qualitative report on improvements and deficiencies for the application software, guiding the key requirements to be addressed for improvement and implementation. O crescimento do agronegócio tem sido reflexo dos investimentos realizados visando aumentar a eficiência produtiva e reduzir os custos de produção. Nestes investimentos estão inseridos os sistemas computacionais e os dispositivos de eletrônica embarcada utilizados na gerência da produção agrícola, tanto por agricultores como pela comunidade científica. Esta evolução tecnológica propicia uma tomada de decisão mais rápida e precisa, principalmente no contexto da Agricultura de Precisão e da Agricultura Digital, que podem ser viabilizadas para pequenos produtores pela divisão de áreas agrícolas produtivas em zonas de manejo (ZMs), barateando sua implantação. Para definir ZMs se empregam métodos empíricos ou de agrupamento, em geral assistidos via software. Entretanto, softwares e hardwares utilizados neste segmento geralmente são proprietários e dependentes de tecnologias específicas, o que pode inviabilizar seu uso por pequenos produtores. Deste modo, a fim de viabilizar o processo de navegação em ZMs durante operações agrícolas, foi proposta a plataforma ADBTracker, que proporciona a interpretação dos shapefiles das ZMs geradas pela aplicação ADB-Map da plataforma AgDataBox (ADB), ou mesmo gerados por outro software de Agricultura de Precisão, a fim de orientar o produtor quanto à navegação em campo durante uma operação agrícola. Esta navegação foi realizada pelo software ADB-Tracker e realizada por um smartphone ou ainda com o uso de um hardware próprio, projetado com componentes de hardware livres, proporcionando, assim, total domínio sobre este, fácil manutenção, escalabilidade, baixo custo e portabilidade. Os dados das operações são persistidos localmente e também na ADB-API-Tracker, a qual implementa rotinas e gera relatórios referentes às operações agrícolas realizadas nas ZMs com suporte do ADB-Tracker. Este trabalho também apresenta o processo de validação desta solução na perspectiva de teste de aceitação do usuário (UAT), que objetivou destacar pontos fortes e fragilidades do ADBTracker, tendo como resultado um relatório qualitativo sobre melhorias e deficiências do software aplicativo, orientando, desta forma, os requisitos-chave a serem contemplados em melhoria e implementação.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2019-09-19T18:05:43Z No. of bitstreams: 2 Alex_Paludo_2019.pdf: 3937200 bytes, checksum: 6d630b4137f272b30f9a821ebbccfd83 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2019-09-19T18:05:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Alex_Paludo_2019.pdf: 3937200 bytes, checksum: 6d630b4137f272b30f9a821ebbccfd83 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2019-02-11 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Brazilian agricultural production directly influences the country's economy, with national grain production covering a large part of this sector. In this way, the information of area sown with the main agricultural crops has great value in the planning of logistic actions, in public or private policies of the commodities market. One method to obtain more reliable data from this sector of the economy is with the aid of remote sensing, obtaining data more quickly and efficiently. However, in order to work with remote sensing, a high computational capacity is required for data processing. To overcome this problem, the use of cloud data processing in the Google Earth Engine (GEE) platform was employed, which is available to users free of charge, has been used to perform various activities related to orbital remote sensing. Thus, the objective of this work was to map the main summer and winter crops in the state of Paraná, for the 2016/2017 and 2017/2018 harvest years, using the GEE platform. For this purpose, images of the OLI and MSI sensors, images of the digital elevation model (SRTM), false color mosaic segmentation of the sensor images and the Naive Bayes Continuous algorithm as classification methods were used. The mapping process was parameterized separately for each of the 39 microregions of the state. Finally, the crop areas (soybean, 1st and 2nd maize and winter crops) were quantified by municipality and compared with official data and field data. The accuracy of the summer mapping resulted in Global Accuracy ranging from 87.6% (Maize, 2017/2018) to 96.7% (Soybean, 2016/2017), with a kappa index (K) between 72% (Maize, 2017/2018 crop year) and 91% (Soybean, 2016/2017). The linear correlation (r) between the mapped area and the official area per municipality was 0.92 and the agreement index dr = 0.81 for the soybean crop and for the 1st crop corn yielded r = 0.59 and dr = 0.53. For the mapping of 2nd crop maize and winter crops, the Global Accuracy varied between 95% (winter crops, 2018 crop year) and 96.7% (Maize 2nd crop, 2017 crop year), with index kappa (K) between 90% (winter crops, 2018 crop year) and 92% (Maize 2nd crop, 2017 crop year). Between the mapped area and the official area per municipality, r = 0.95 and dr = 0.83 for maize 2ndcrop and r = 0.78 and dr = 0.76 for winter crops were obtained. The linear (r) correlation between the mapped area and the field data was 0.96 and the agreement index dr = 0.86 for the 1st crop corn and for the soybean yield r = 0.96 and p = 0.92 for the crop year 2017/2018, r = 0.79 and dr = 0.71 for maize 2nd crop r = 0.80 and dr = 0.72 for winter crops in the crop year 2017, r = 0.88 and dr = 0.86 for maize crop 2nd crop er = 0.71 and dr = 0.78 for winter crops in the crop year 2018. The mapping of areas with agricultural crops carried out with the GHG platform can be carried out quickly, accurately and efficiently. Through the mappings it is possible to have the spatial distribution of crops per crop plot, as well as the quantification of areas by area of coverage of a company, municipality, microregion, mesoregion and for every state. A produção agropecuária brasileira influencia diretamente na economia do país, sendo que a produção nacional de grãos abrange boa parte desse setor. Desta forma, a informação de área semeada com as principais culturas agrícolas tem grande valor no planejamento de ações logísticas, em políticas públicas ou privadas do mercado de commodities. Uma forma de obter dados mais confiáveis desse setor da economia é com o auxílio do sensoriamento remoto, obtendo dados de maneira mais rápida e eficiente. Entretanto, para se trabalhar com sensoriamento remoto, se torna necessário uma alta capacidade computacional para o processamento dos dados. Para contornar este problema, tem sido utilizado o processamento de dados em nuvem na plataforma Google Earth Engine (GEE), que está disponível de forma gratuita aos usuários e que permite a realização de diversas atividades ligadas ao sensoriamento remoto orbital. Assim, o objetivo deste trabalho foi mapear as principais culturas agrícolas de verão e de inverno no estado do Paraná, para os anos-safra 2016/2017 e 2017/2018, utilizando a plataforma GEE. Para tanto, foram utilizadas imagens dos sensores OLI e MSI, imagens do modelo digital de elevação (SRTM), processo de segmentação no mosaico falsa cor das imagens dos sensores e o algoritmo Continuous Naive Bayes como métodos de classificação. O processo de mapeamento foi parametrizado separadamente para cada uma das 39 microrregiões do estado. Por fim, quantificaram-se as áreas das culturas (soja, milho 1ª e 2ª safras e culturas de inverno) por município e compararam-se estas com dados oficiais e dados de campo. A acurácia dos mapeamentos de verão resultou em Exatidão Global (EG) variando entre 87,6% (Milho, ano-safra 2017/2018) a 96,7% (Soja, ano-safra 2016/2017), com índice kappa (K) entre 72% (Milho, ano-safra 2017/2018) e 91% (Soja, ano-safra 2016/2017). A correlação linear (r) entre a área mapeada e a oficial por município foi de 0,92 e o índice de concordância dr = 0,81 para a cultura da soja; para o milho 1ª safra obtiveram-se r = 0,59 e dr = 0,53. Para os mapeamentos de milho 2ª safra e culturas de inverno, a EG variou entre 95% (culturas de inverno, ano-safra 2018) e 96,7% (Milho 2ª safra, ano-safra 2017), com K entre 90% (culturas de inverno, ano-safra 2018) e 92% (Milho 2ª safra, ano-safra 2017). Entre a área mapeada e a oficial por município obtiveram-se r = 0,95 e dr = 0,83 para a cultura do milho 2ª safra, e r = 0,78 e dr = 0,76 para as culturas de inverno. Na comparação entre a área mapeada e os dados de campo obtiveram-se r = 0,96 e dr = 0,86 para a cultura do milho 1ª safra; e r = 0,96 e dr = 0,92 para a soja, no ano-safra 2017/2018. Para o milho 2ª safra obtiveram-se r = 0,79 e dr = 0,71; e r = 0,80 com dr = 0,72 para as culturas de inverno no ano safra 2017. No ano-safra 2018, para milho 2ª safra obtiveram-se r = 0,88 e dr = 0,86; e r = 0,71 com dr = 0,78 para as culturas de inverno. O mapeamento de áreas com culturas agrícolas realizado com a plataforma GEE pode ser realizado forma rápida, precisa e eficiente. Pelos mapeamentos é possível ter-se a distribuição espacial das culturas por talhão das lavouras, bem como a quantificação de áreas por área de abrangência de uma empresa, município, microrregião, mesorregião e para todo estado.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2019-05-28T13:44:50Z No. of bitstreams: 2 Rafael_ Ferreira_2018.pdf: 11109392 bytes, checksum: cdfe26c93f135820b58eab58bd65db00 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2019-05-28T13:44:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Rafael_ Ferreira_2018.pdf: 11109392 bytes, checksum: cdfe26c93f135820b58eab58bd65db00 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-12-03 The present study aimed to understand the process of composition of the indices of Agricultural Production and Environmental Factor that constitute the criteria for distribution of the resources of the share of ICMS (Brazilian state Tax on Circulation of Goods and Transportation and Communication Services) of the state of Paraná. For that, the theoretical foundation addresses the theme of fiscal federalism, which is about state’s organization; intergovernmental transfers and their motivations. In addition, we discuss the structure of the participation rate of municipalities in ICMS (share of ICMS), presenting the criteria used to make this intergovernmental transfer. The present study was developed according to the qualitative and quantitative approaches. Descriptive analysis of the data was used, together with the exploratory analysis of the data, through the analysis of main components. The period analyzed is the composition of the participation index of the municipalities in ICMS for the tax year of 2018. The population studied is composed of all 399 municipalities of the state of Paraná. The results showed that the mesoregions West, Central North and Southwest, as the main agricultural producers of Paraná, are also the largest beneficiaries of the resources of the share, transferred by the criterion of Farming and Cattle Raising. The Farming and Cattle Raising matrix for 2016, which is the basis for the distribution of the resources of the share of ICMS in tax year of 2018, was composed of 347 products, which belong to three major segments: Agriculture, Cattle raising and Forestry. It was verified the concentration of Farming and Cattle Raising production in 20 products, which are responsible for 81.09% of Paraná's production in this segment. The analysis of main components highlighted the importance of cereals and soybean in Agricultural activity. In Cattle raising activity, the components that have the greatest explanatory power are pig farming and milk production. The exploitation of yerba mate (Ilex paraguariensis), laminated wood and pine nuts (Araucaria angustifolia) were the most relevant for the Forestry activity. Regarding the Environmental Factor, the analysis occurred in an isolated manner for each of the variables that integrate this criterion. The Conservation Units totaled 1,766,718 ha (4365655,25335 acres), and are distributed in 19 management categories, which have levels of private, municipal, state or federal management. The difference in area extension of the Iguaçu National Park is evident, and the fact that 195 municipalities do not have Conservation Units registered with the Environment Institute of Paraná (IAP), what makes it impossible to transfer resources by this criterion to the municipalities. The Drinking Water Source Protection Fund is the most dissimilar difference, since 315 municipalities are not benefited by this compensatory policy. It was observed a high concentration of transfers of these resources to the metropolitan mesoregion of Curitiba, especially to the municipality of Piraquara. It is worth noting the opportunities for the municipalities to manage the criteria for allocating resources from the share of ICMS, through alignment between public policies and the engagement of rural producers, especially in the areas of legal reserve (RL) and areas of permanent protection (APP) that can be converted into private reserves of the natural heritage (RPPN), thus contributing to the evolution in the amounts passed through the criterion of Environmental Factor. O presente estudo objetivou compreender o processo de composição dos índices de produção agropecuária e fator ambiental que compõem os critérios de distribuição dos recursos da Cota- Parte do ICMS do Estado do Paraná. Para tanto, a fundamentação teórica aborda o tema de federalismo fiscal, que versa sobre a estruturação do Estado, além das transferências intergovernamentais e as motivações das mesmas. Discute-se também, a estruturação do índice de participação dos Municípios no ICMS (Cota-Parte do ICMS), apresentando os critérios utilizados para a efetivação desta transferência intergovernamental. O presente estudo foi desenvolvido segundo as abordagens qualitativa e quantitativa. Foi utilizada a análise descritiva dos dados, em conjunto com a análise exploratória dos dados, por meio da análise de componentes principais. O recorte temporal analisado é a composição do índice de participação dos municípios no ICMS para o exercício fiscal de 2018. A população estudada é composta pelo conjunto de 399 municípios que constituem o estado do Paraná. Os resultados demonstraram que as mesorregiões Oeste, Norte Central e Sudoeste, como as principais produtoras da agropecuária paranaense, são também as maiores beneficiárias dos recursos da Cota-Parte, transferido pelo critério de Produção Agropecuária. A matriz de produção agropecuária para o ano de 2016, base para a distribuição dos recursos da Cota-Parte do ICMS no exercício fiscal de 2018, foi composta por 347 produtos, os quais pertencem a três grandes seguimentos: Agricultura, Pecuária e Florestal. Constatou-se a concentração da produção agropecuária em 20 produtos, que são responsáveis por 81,09% da produção agropecuária do Paraná. A análise de componentes principais destacou a importância dos cereais e da soja, na atividade agrícola, para a atividade pecuária, os componentes que possuem maior poder explicativo são os suínos de corte e leite, a exploração de erva-mate, madeira laminada e pinhão foram as mais relevantes para a atividade florestal. Com relação ao fator ambiental, a análise ocorreu de maneira isolada para cada uma das variáveis que integram este critério. As Unidades de Conservação somaram uma área de 1.766.718 ha, e estão distribuídas em 19 categorias de manejo, que possuem níveis de gestão privada, municipal, estadual ou federal. Evidencia-se a diferença de extensão de área do Parque Nacional do Iguaçu, e o fato de 195 municípios não possuírem Unidades de Conservação cadastradas junto ao IAP, fato este que impossibilita a transferência de recursos por este critério aos municípios. As Mananciais de Abastecimento constituem diferença mais discrepante, visto que 315 municípios não são beneficiados por esta política compensatória. Observou-se alta concentração das transferências destes recursos para a mesorregião Metropolitana de Curitiba, em especial para o município de Piraquara. Salientam-se as oportunidades de gestão dos critérios de distribuição dos recursos da Cota-Parte do ICMS, por parte dos municípios, por meio de alinhamento entre políticas públicas e engajamento dos produtores rurais, em especial para as áreas de reserva legal (RL) e áreas de proteção permanente (APP). Essas áreas podem ser convertidas em reservas particulares do patrimônio natural (RPPN), contribuindo assim para a evolução nos valores repassados por intermédio do critério de Fator Ambiental.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2019-04-02T17:38:43Z No. of bitstreams: 2 Jonathan_Richetti2018.pdf: 3954800 bytes, checksum: 36f18c996a00fc62f3f0ad5168fde41c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2019-04-02T17:38:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Jonathan_Richetti2018.pdf: 3954800 bytes, checksum: 36f18c996a00fc62f3f0ad5168fde41c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-11-13 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Global and local agricultural issues are often raised due to the steady growth in demand for food and the fluctuations in the commodity prices. Various forms can be used to obtain information on the agricultural production of a particular region. Among the different methods of estimating agricultural production, censuses and surveys are the methods used by official institutes such as IBGE and CONAB. These methods are time consuming and labor intensive, causing the information to be delayed. In order to improve estimates, clear and accurate methods are needed. Therefore, the aim of this thesis is to present methods to estimate the yield and production of soybeans in the state that also can be applied for forecasting of agricultural yield. Thus, this thesis is divided, fundamentally, in three scientific papers; each one approaches a method to estimate soybean yield using remote sensing data and modeling techniques. The first paper presents the use of machine learning algorithms and artificial intelligence in remote sensing data to estimate soybean yield in the state of Paraná. The second one shows how remote sensing data can be used to calibrate the CROPGRO growth model in two farms, one in Brazil and another in the United States. The third one presents an application of the FAO agrometeorological model to estimate soybean yield in the state of Paraná. The first paper presented performances with a mean error (ME) of 3.52 kg ha-1, root mean square error (RMSE) of 373 kg ha-1 and Wilmoott concordance index (dr) of 0.85 when compared with farm data. The second article shows an ME of -3.4 kg ha-1 and R2 of 89% for yield in Paraná, Brazil. In Iowa, USA, a RMSE of 864 kg ha-1, dr of 0.98 for biomass and RMSE, dr of 904 kg ha-1, and dr of 0.89 for pod weight were obtained. This study showed that the determination of leaf area index and light interception values from remote sensing vegetation indexes, such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data can be used for calibration purposes of the model. The third article evaluated the CyMP software to estimate soybean yield in the state of Paraná from 2013 to 2016, obtaining differences starting at 31 kg ha-1 between the estimated yield and reported yield by CONAB. Questões agrícolas globais e locais são levantadas frequentemente devido ao constante crescimento da demanda por alimentos e flutuações no preço das commodities. Pode-se obter informações sobre a produção agrícola de uma determinada região de diversas maneiras. Dentre os diferentes métodos para estimar as produções agrícolas, estão os censos e levantamentos subjetivos, que são os métodos utilizados pelos órgãos oficiais como IBGE e CONAB. Estes métodos demandam tempo e recursos, fazendo com que as informações demorem a ser disponibilizadas para consulta pública. Para melhorar a eficiência desse processo, métodos claros e objetivos são necessários. Portanto, o objetivo da tese foi desenvolver métodos objetivos para estimar a produtividade e a produção de soja no estado do Paraná que possam ser aplicados também para previsão de safras agrícolas. Assim, esta tese está dividida, fundamentalmente, em três artigos, cada um abordando um método para estimativa de produtividade da cultura da soja com uso de dados de sensoriamento remoto e técnicas de modelagem. O primeiro artigo aborda o uso de algoritmos de aprendizado de máquinas e inteligência artificial em dados de sensoriamento remoto para estimar a produtividade de soja no estado do Paraná. O segundo trata do uso de dados de sensoriamento remoto para calibrar o modelo de crescimento CROPGRO em duas fazendas, uma no Brasil e outra nos Estados Unidos. O terceiro apresenta a aplicação do modelo agrometeorológico da FAO para estimar a produtividade de soja no estado do Paraná. Os resultados do primeiro artigo apresentaram desempenhos com baixo erro médio (do inglês, Mean Error – ME) de 3,52 kg ha-1, raiz quadrada do erro médio (do inglês Root Mean Square Error – RMSE) de 373 kg ha-1 e índice de concordância de Wilmoott (dr) de 0,85 com os dados obtidos de fazendas. Já o segundo artigo apresentou um ME de -3,4 kg ha-1 para produtividade, com R2 de 89% no Paraná, Brasil. Já em Iowa, EUA, obteve-se um RMSE de 864 kg ha-1, e um dr de 0,98 para biomassa e RMSE de 904 kg ha-1 e outro dr de 0,89 para peso de vagem. A segunda publicação mostrou que a determinação dos valores do índice de área foliar e da interceptação da luz a partir de índices de vegetação de sensoriamento remoto, como os dados do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (do inglês Normalized Difference Vegetation Index – NDVI), podem ser usados para fins de calibração do modelo da cultura. O terceiro artigo avaliou o software CyMP para estimar a produtividade de soja no estado do Paraná de 2013 a 2016, obtendo diferenças a partir de 31 kg ha-1 entre a produtividade estimada e a reportada pela CONAB.

Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2019-03-20T16:55:18Z No. of bitstreams: 2 Emerson_Durso_2018.pdf: 2116178 bytes, checksum: 1329ce910982ce035edafaacf677f31c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2019-03-20T16:55:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Emerson_Durso_2018.pdf: 2116178 bytes, checksum: 1329ce910982ce035edafaacf677f31c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-11-13 Local products, recognized as Geographical Indications, are strongly related to the nature, the people, the culture and traditions. From such perspective, they show up as tools to promote the sustainability of the regions where products are made and as an alternative to differentiate and promote local products. This work has been motivated by the studying economic, environmental and social dimensions of sustainability in the development of the collective strategy underway in beekeeping in the western region of Paraná, especially by its contribution to the consolidation of the Geographical Indication. In the case under study, the Geographical Indication was recognized in July 2017 as Indication of West of Paraná product. Coofamel is the representative entity of Apis Africanizada and Jatái bee honey producers from that region. For this purpose, questionnaires were applied to the president of Coofamel and to representatives of partner institutions. These surveys in the field aimed to know the support of partners and beekeepers for the sustainability of the Geographical Indication. Also from a questionnaire, information about the cooperative member's perception about the influence of the cooperative on the dimensions of sustainability and collective actions has been raised. As a main result, a significant support from the regional entities in the promotion of agriculture with low environmental impact has been identified. Along with the supporting entities, beekeepers promote actions to recover degraded areas, by planting native plants, conserving natural resources and biodiversity, among other actions. It has also been noticed that the contribution of the partners and the union of beekeepers made it possible to build and adapt beneficiation structures, to qualify production in the field and in the processing, as well access to the marketplace and to innovation, essential factors for the economic sustainability of the collective initiative. The results showed that the collective action established in beekeeping in the West of Paraná provided greater involvement of the family of producers with the activity and in the promotion of community quality of life. Honey producers in the region have made partnerships with other producer associations, establishing interaction and socialization with actors not only in beekeeping, but in other activities as well. The strengthening of associativism allowed the exchange of information among beekeepers to improve the honey production process. The trainings promoted by the partner entities enabled beekeepers to escape from clandestine commercialization and to offer a safe product for their own consumption and for the marketplace. Thus, collective action has also contributed to the social dimension of sustainability. In view of the above, it is concluded that the strong institutional support contributes strongly to the sustainability and consolidation of the Geographical Indication. However, there was a trend in the increase in the number of cooperative members and the presence of “associated riders”, those who only want to take advantage of the collective effort without making any contribution. Among the recommendations, the attention has been given to Coofamel´s communication with its members in order to ensure the consolidation of the Geographical Indication Os produtos de origem reconhecidos como Indicações Geográficas guardam forte relação com a natureza, as pessoas, a cultura e as tradições. Nessa perspectiva, surgem como ferramentas para promoção da sustentabilidade das regiões onde se encontram e como alternativa de diferenciação e promoção dos produtos locais. O que motivou realizar esse trabalho foi estudar as dimensões econômicas, ambientais e sociais da sustentabilidade no desenvolvimento da estratégia coletiva em curso na apicultura da região Oeste do Paraná, em especial sua contribuição para a consolidação da Indicação Geográfica. No caso em estudo, a Indicação Geográfica foi reconhecida em julho de 2017 como Indicação de Procedência Oeste do Paraná. A Coofamel é entidade representante dos produtores de mel de abelhas Apis Africanizada e Jatái dessa região. Para tanto, foi aplicada entrevista estruturada ao presidente da Coofamel e questionário junto aos representantes de instituições parceiras. Esses levantamentos no campo objetivaram conhecer o apoio dos parceiros e dos apicultores para a sustentabilidade da Indicação Geográfica. Também a partir de um questionário, levantaram-se informações sobre a percepção dos cooperados a respeito da influência da cooperativa nas dimensões da sustentabilidade e das ações coletivas. Como principais resultados, observou-se um significativo apoio das entidades regionais na promoção de agricultura com baixo impacto ambiental. Em conjunto com as entidades apoiadoras, os apicultores promovem ações de recuperação de áreas degradadas com plantio de plantas nativas, conservação dos recursos naturais e da biodiversidade, entre outros. Foi constatado também que a contribuição dos parceiros e a união dos apicultores possibilitaram construir e adequar estruturas de beneficiamento, qualificar a produção no campo e no processamento, o acesso ao mercado e à inovação, fatores essenciais para a sustentabilidade econômica da iniciativa coletiva. Os resultados demonstraram que a ação coletiva estabelecida na apicultura no Oeste do Paraná proporcionou maior envolvimento da família dos produtores com a atividade e promoção da qualidade de vida da comunidade. Os produtores de mel da região firmaram parcerias com outras associações de produtores, estabelecendo interação e socialização com atores não só da apicultura, mas de outras atividades. O fortalecimento do associativismo permitiu a troca de informações entre os apicultores para melhorar o processo de produção do mel. As capacitações promovidas pelas entidades parceiras possibilitaram aos apicultores sair da clandestinidade na comercialização e ofertar um alimento seguro para o próprio consumo e para o mercado. Assim, a ação coletiva trouxe contribuições também à dimensão social da sustentabilidade. Diante do exposto, conclui-se que o forte apoio institucional contribui fortemente para a sustentabilidade e para a consolidação da Indicação Geográfica. No entanto, foi observada uma tendência no aumento do número de cooperados e a presença de associados carona, aqueles que querem apenas tirar benefício do esforço coletivo sem prestar sua contribuição. Entre as recomendações, colocou-se a atenção da Coofamel com a comunicação dos associados de forma a assegurar a consolidação da Indicação Geográfica.

A agricultura familiar tem grande relevância quando se apresentam os números de propriedades produtoras de alimentos brasileiros que abastecem o mercado interno. Neste cenário, destaca-se o cultivo de cogumelos que podem servir de complemento de renda a pequenos produtores, em virtude da utilização de pequenos espaços e da boa aceitação mercadológica. O cogumelo A. blazei é um fungo consumido em decorrência de seu valor medicinal e das propriedades fortalecedoras do sistema imunológico. O cultivo desse tipo de fungo possui características específicas de cuidados, como o monitoramento constante da umidade e temperatura, fatores abióticos fundamentais que podem possibilitar o bom desempenho da safra. Diante disso, este trabalho propõe a automação do controle e do monitoramento de temperatura e umidade por meio de sensores e dispositivos microcontrolados, a custo acessível para a agricultura familiar, propiciando a diminuição da mão de obra do agricultor. Utilizou-se a plataforma Arduino para esse fim. O experimento foi realizado em duas fases, manual e automatizada, a fim de comparar os resultados e identificar a produtividade e a melhor forma de cultivo, assim como a umidade ideal para o desenvolvimento da safra na região em que o experimento foi realizado. Os canteiros que em que os sensores de umidade e temperatura foram instalados apresentaram facilidades no manejo da safra. A segunda safra automatizada apresentou produção de 59,86kg, com 4,31kg de cogumelo A. blazei in natura a mais do que a primeira fase manual. O A. blazei apresentou melhor desempenho no canteiro com a umidade próxima aos 80%, com desvio padrão de 1,13. Nesse cenário, constata-se que a região na qual foi realizado o experimento apresenta condições propícias para o cultivo de cogumelo A. blazei. As informações foram encaminhadas via conexão com a Internet para a plataforma web de Internet das Coisas (IoT) Thingsboard, para armazenamento de dados, o que possibilitou identificar, monitorar e acompanhar os aspectos referentes ao crescimento do A. blazei a distância. Conclui o trabalho que a utilização de sensores e microcontroladores facilita a produção, a identificação da melhor umidade para o desenvolvimento do cultivar e reduz os custos com mão de obra. Family farming has great relevance when presenting the numbers of Brazilian food producing properties that supply the domestic market. In this scenario, we highlight the cultivation of mushrooms that can supplement income for small producers, due to the use of small spaces and good market acceptance. The A. blazei mushroom is a fungus consumed due to its medicinal value and the strengthening properties of the immune system. The cultivation of this type of fungus has specific characteristics of care, such as the constant monitoring of humidity and temperature, fundamental abiotic factors that can enable the good performance of the crop. In view of this, this work proposes the automation of the control and monitoring of temperature and humidity by means of sensors and microcontrollable devices, at affordable cost for the family agriculture, propitiating the reduction of the workmanship of the farmer. The Arduino platform was used for this purpose. The experiment was carried out in two phases, manual and automated, in order to compare the results and identify the productivity and the best form of cultivation, as well as the ideal humidity for the development of the crop in the region where the experiment was carried out. The beds in which the humidity and temperature sensors were installed showed facilities to handle the harvest. The second automated harvest showed a yield of 59.86 kg, with 4.31 kg of A. blazei mushroom in natura more than the first manual phase. The A. blazei presented better performance at the site with humidity close to 80%, with a standard deviation of 1.13. In this scenario, it is verified that the region in which the experiment was performed presents propitious conditions for the cultivation of A. blazei mushroom. The information was sent via Internet connection to the Thingswo Internet Things (IoT) web platform for data storage, which enabled the identification, monitoring and follow-up of the aspects of A. blazei growth at a distance. It concludes the work that the use of sensors and microcontrollers facilitates the production, identification of the best moisture for the development of the cultivar and reduces labor costs.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-09-06T19:38:50Z No. of bitstreams: 2 Weverton_Verica2018.pdf: 4544186 bytes, checksum: 766200b4dea97433d3d88b08cbe3e548 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2018-09-06T19:38:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Weverton_Verica2018.pdf: 4544186 bytes, checksum: 766200b4dea97433d3d88b08cbe3e548 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-16 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Knowledge of location and quantity of areas for agriculture or either native or planted forests is relevant for public managers to make their decisions based on reliable data. In addition, part of ICMS revenues from the Municipal Participation Fund (FPM) depends on agricultural production data, number of rural properties and the environmental factor. The objective of this research was to design an objective and semiautomatic methodology to map agricultural areas and targets permanent, and later to identify areas of soybean, corn 1st and 2nd crops, winter crops, semi-perennial agriculture, forests and other permanent targets in the state of Paraná for the harvest years (2013/14 to 2016/17), using temporal series of EVI/Modis vegetation indexes. The proposed methodology follows the steps of the Knowledge Discovery Process in Database – KDD, in which the classification task was performed by the Random Forest algorithm. For the validation of the mappings, samples extracted from Landsat-8 images were used, obtaining the global accuracy indices greater than 84.37% and a kappa index ranging from 0.63 to 0.98, hence considered mappings with good or excellent spatial accuracy. The municipal data of the area of soybean, corn 1st crop, corn 2nd crop and winter crops mapped were confronted with the official statistics obtaining coefficients of linear correlation between 0.61 to 0.9, indicating moderate or strong correlation with the data officials. In this way, the proposed semi-automatic methodology was successful in the mapping, as well as the automation of the process of elaboration of the metrics, thus generating a script in the software R in order to facilitate future mappings with low processing time. O conhecimento da localização e da quantidade de áreas destinadas a agricultura ou a florestas nativas ou plantadas é relevante para que os gestores públicos tomem suas decisões pautadas em dados fidedignos com a realidade. Além disto, parte das receitas de ICMS advindas do Fundo de Participação aos Municípios (FPM) depende de dados de produção agropecuária, número de propriedades rurais e fator ambiental. Diante disso, esta dissertação teve como objetivo elaborar uma metodologia objetiva e semiautomática para mapear áreas agrícolas e alvos permanente e posteriormente identificar áreas de soja, milho 1ª e 2ª safras, culturas de inverno, agricultura semi-perene, florestas e demais alvos permanentes no estado do Paraná para os anos-safra (2013/14 a 2016/17), utilizando séries temporais de índices de vegetação EVI/Modis. A metodologia proposta segue os passos do Processo de descoberta de conhecimento em base de dados – KDD, sendo que para isso foram elaboradas métricas extraídas do perfil espectro temporal de cada pixel e foi empregada a tarefa de classificação, realizada pelo algoritmo Random Forest. Para a validação dos mapeamentos utilizaram-se amostras extraídas de imagens Landsat-8, obtendo-se os índices de exatidão global maior que 84,37% e um índice kappa variando entre 0,63 e 0,98, sendo, portanto, considerados mapeamentos com boa ou excelente acurácia espacial. Os dados municipais da área de soja, milho 1ª safra, milho 2ª safra e culturas de inverno mapeada foram confrontados com as estatísticas oficiais obtendo-se coeficientes de correlação linear entre 0,61 a 0,9, indicando moderada ou forte correlação com os dados oficiais. Desse modo, a metodologia semiautomática proposta obteve êxito na realização do mapeamento, bem como a automatização do processo de elaboração das métricas, gerando, com isso um script no software R de maneira a facilitar mapeamentos futuros com baixo tempo de processamento.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-06-15T17:07:21Z No. of bitstreams: 2 Ana Claudia_Silva2018.pdf: 1741410 bytes, checksum: 83384ab7c02835c3d776f862defc84c1 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2018-06-15T17:07:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Ana Claudia_Silva2018.pdf: 1741410 bytes, checksum: 83384ab7c02835c3d776f862defc84c1 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-07 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES The design of hydrologically homogeneous regions (RHH) is an essential procedure to provide information essential to the modeling, planning, and management of water resources, especially when it is necessary to perform the regionalization of flows, aiming to estimate the water availability in sections without measurements. The definition of strategies for the management and conservation of natural resources depends on information obtained through the identification of RHH, also being one of the steps of a study of regionalization of flows. Thus, this work has the objective of identifying the RHH in the state of Paraná through the grouping method Fuzzy C-Means. A total of 9 variables were used for the 114 fluviometric stations, with 4 dependent variables related to the characteristic flows (annual average long-term flow (Qmld), minimum annual flow with seven days duration and 10-year return period (Q7,10), flow rates associated to the 95% (Q95) and 90% (Q90) permanencies) and 5 independent variables related to the morphometric characteristics of the station (drainage area (AD - m²), sum of drainage (SD - m) (LA - Lat and longitude - Long). From the principal components analysis (PCA), the variables Qmld, DD, Lat and Long were identified as the least representative, being discarded from the study, proceeding with the analysis using only the variables AD, SD, Q90, Q95, and Q7,10. The results were obtained using the Fuzzy C-Means for the chosen variables, and the smallest objective function was found for 4 Clusters in the study group, with index of and fuzzification (m) 1.7. Separating the fluviometric stations by clusters through degrees of pertinence, the largest number of stations were obtained in Cluster 3 (83 stations), followed by Cluster 4 (13 stations) and Clusters 1 and 2 (7 stations in each cluster), and only 4 stations were not inserted in any cluster, being classified as nebulae, where the groups were determined practically by the distribution of the AD and SD variables. The smaller areas of coverage, analyzed flows and the smaller amount of drainage in the coverage area of the stations were found in Cluster 3, considering they were well spread in the state of Paraná. Clusters 1 and 4 were intermediate among the other clusters in all parameters evaluated. The Fuzzy C-Means algorithm proved to be efficient for the grouping of fluviometric stations in the state of Paraná, where it was possible to find the characteristics of each cluster formed, without overlapping of data in the analyzed variables. O delineamento de regiões hidrologicamente homogêneas (RHH) é um procedimento essencial para provimento de informações indispensáveis aos trabalhos de modelagem, planejamento e gestão de recursos hídricos, principalmente quando se tem a necessidade de realizar a regionalização de vazões, visando estimar a disponibilidade hídrica em seções desprovidas de medições. A definição de estratégias de manejo e conservação dos recursos naturais depende de informações obtidas por meio da identificação de RHH, sendo também um dos passos de um estudo de regionalização de vazões. Assim, este trabalho tem como objetivo a identificação das RHH no estado do Paraná através do método de agrupamento Fuzzy C-Means. Foram utilizadas 9 variáveis, individualizadas para as 114 estações fluviométricas adotadas, sendo 4 variáveis dependentes referentes às vazões características (vazão média anual de longa duração (Qmld), vazão mínima anual com sete dias de duração e período de retorno de 10 anos (Q7,10), vazões associadas às permanências de 95% (Q95) e 90% (Q90)) e 5 independentes referentes às características morfometrias da estação (área de drenagem (AD – m²), soma das drenagens (SD - m), densidade de drenagem (DD – 1/m) e a localização geográfica (latitude - Lat e longitude - Long). A partir da análise de componentes principais (ACP) identificou-se as variáveis Qmld, DD, Lat e Long como as menos representativas, sendo excluídas do estudo, dando procedência à análise de agrupamentos apenas com as variáveis AD, SD, Q90, Q95 e Q7,10. Aplicou-se o Fuzzy C-Means para as variáveis escolhidas, sendo que a menor função objetiva encontrada foi para 4 Clusters no índice de fuzzificação (m) 1,7. Separando as estações fluviométricas por clusters através dos graus de pertinência, obtivemos o maior número de estações no Cluster 3 (83 estações), seguidos do Cluster 4 (13 estações) e dos Clusters 1 e 2 (7 estações em cada cluster), e apenas 4 estações não foram inseridas em nenhum cluster, sendo classificadas como nebulosas, sendo que os grupos foram determinados praticamente pela distribuição das variáveis AD e SD. As menores áreas de abrangência, vazões analisadas e as menores quantidade de drenagens na área de cobertura das estações foram encontras no Cluster 3, que estão bem espalhadas no estado do Paraná. Já os Clusters 1 e 4 ficaram intermediários entre os demais clusters em todos os parâmetros avaliados. O algoritmo Fuzzy C-Means se mostrou eficiente para o agrupamento das estações fluviométricas no estado do Paraná, onde foi possível encontrar as características de cada cluster formado, sem haver sobreposição de dados nos intervalos das variáveis analisadas.

Submitted by Rosangela Silva (rosangela.silva3@unioeste.br) on 2018-06-04T17:12:56Z No. of bitstreams: 2 Lucas Oldoni.pdf: 9472745 bytes, checksum: 1b2c1a8ee59169fa471b43d27a762f6e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2018-06-04T17:12:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Lucas Oldoni.pdf: 9472745 bytes, checksum: 1b2c1a8ee59169fa471b43d27a762f6e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-05 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Studies related to the monitoring of agricultural production play a decisive and strategic role in the economic planning of the country, due to the importance of agribusiness, as well as food safety. Orbital remote sensing is an effective alternative to perform agricultural crop monitoring due to its low cost, large scale and speed of data collection. However, most of the sensors with high spatial resolution are of low temporal resolution, and the ones with higher temporal resolution have low spatial resolution. Therefore, for the monitoring of agricultural crops with a higher spatial solution, cloud covering can be a limiting factor. Such problems can be circumvented by using a fusion of images of several sensors with different spatial and temporal characteristics, thus creating new images, also called synthetic images. Thus, the objective of the work was the mapping of areas sown with soybean and corn using space-temporal fusion, such as Landsat 8 and MODIS images. In the first part of the research, agricultural crops were separated from other targets. The generated classification served as input to one of the classification algorithms, the Flexta Spatiotemporal Data Fusion (FSDAF), in the second part of the research. In addition to this algorithm, both the Spatial and Temporal Adaptive Reflection Fusion Model (STARFM) and the Advanced and Temporal Spatial Adaptive Reflection Fusion Model (ESTARFM) were employed to generate images for the 2016/2017 summer crops. Then, 5 rating scenarios were created. In the 1st and 2nd scenarios, only the images from the Landsat 8 with no occurrence of clouds were considered. For the 3rd, 4th, and 5th were carried out using images generated by STARFM, ESTARFM and FSDAF. In the third scenario, the metric images of images, Landsat 8 and images of fusion algorithms were used, 4th as a summary of statistical metrics, and in the 5th one as phenological metrics of the temporal profile of the Enhanced Vegetation Index (EVI). The scenario using the EVI phenological metrics from images generated by FSDAF and STARFM yielded better results, with global accuracy of 93.11 and 91.33%, respectively. These results are statistically better than those obtained using only existing Landsat 8 images. Thus, the use of phenological metrics obtained from synthetic images are important alternatives for mapping soybean and corn crops. Estudos referentes ao acompanhamento da produção agrícola têm um peso determinante e estratégico no planejamento econômico do país, devido à importância do agronegócio, e também para segurança alimentar. O sensoriamento remoto orbital é uma alternativa eficaz para realizar o monitoramento das culturas agrícolas, devido ao baixo custo, grande escala de abrangência e rapidez na coleta de dados. Porém, geralmente os sensores com alta resolução espacial possuem baixa resolução temporal, e os com alta resolução temporal possuem baixa resolução espacial. Assim, para se realizar o acompanhamento de culturas agrícolas com uma resolução espacial mais alta, a cobertura por nuvens pode ser um fator limitante. Estes problemas podem ser contornados com a utilização de fusão de imagens de diversos sensores com características temporais e espaciais diferentes, criando, assim, novas imagens, também chamadas de imagens sintéticas. Deste modo, o objetivo do trabalho foi realizar o mapeamento de áreas semeadas com soja e milho utilizando fusão espaço-temporal de imagens Landsat 8 e MODIS. Na primeira parte do trabalho, foram separadas culturas agrícolas de outros alvos. A classificação gerada serviu de entrada em um dos algoritmos de classificação, o Flexible Spatiotemporal Data Fusion (FSDAF), na segunda parte do trabalho. Nessa parte, além deste algoritmo, também foram utilizados os algoritmos Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM) e Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM) para gerar imagens nas safras de verão 2016/2017. Então, foram criados 5 cenários de classificação. Nos 1º e 2º foram considerados a utilização apenas das imagens espectrais das imagens Landsat 8 livres de nuvens. As 3º, 4º e 5º foram realizadas com as imagens geradas pelo STARFM, ESTARFM e FSDAF. No 3º cenário foram utilizadas as métricas espectrais das imagens Landsat 8 e as imagens espectrais gerados pelos algoritmos de fusão, no 4º foram considerados as métricas estatísticas e no 5º as métricas fenológicas extraídas do perfil temporal do Enhanced Vegetation Index (EVI). Os cenários que utilizaram métricas fenológicas do EVI a partir de imagens geradas pelo FSDAF e STARFM obtiveram melhores resultados, com exatidão global de 93,11 e 91,33%, respectivamente, resultados estes estatisticamente melhores que os obtidos apenas com as imagens Landsat 8 existentes. Assim, a utilização de métricas fenológicas obtidas de imagens sintéticas são importantes alternativas para o mapeamento de soja e milho.

Submitted by Rosangela Silva (rosangela.silva3@unioeste.br) on 2018-05-15T20:07:48Z No. of bitstreams: 2 Sandro Filgueiras.pdf: 1519758 bytes, checksum: f316ef0db4d8b276aceaf35e6ef00edc (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2018-05-15T20:07:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Sandro Filgueiras.pdf: 1519758 bytes, checksum: f316ef0db4d8b276aceaf35e6ef00edc (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-02 Oriented productive microcredit: study of the borrowers of the Agência de Fomento do Paraná in the Francisco Beltrão (PR). 2018. 84 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Administração) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 2018. The aim of this study was to analyze whether the credit granted by the Paraná Development Agency was enough to meet the capital needs of the borrowers in the city of Francisco Beltrão in 2014. The methodology used was that of multiple case studies (cross-case) in a qualitative research using a structured questionnaire applied to 30 projects. The results pointed to insufficient financing of projected investment in a large number of respondents, placing them at the mercy of complementary loans in the traditional credit market with higher interest rates or readjustments in the original projects. Such insufficiency shows that the duet formed by the need for strategic capital and the concern with the sustainability of this credit policy in banking risk, interferes in the fulfillment of its immutable purpose. However, these investments were perceived in the majority of cases as generators of business improvements, employment generation, income growth and quality of life of the families in the same period. These results can help to build the knowledge about this credit policy in order to foment its continuity, modernization and greater fairness to its objectives. The suggestion for future research lies in the pretension of obtaining such data in a census evaluation made possible in the partnership with financial institutions that provide this modality that includes the collection of correlated data in its activities. Microcrédito produtivo orientado: estudo dos mutuários da agência de Fomento do Paraná na sala do empreendedor de Francisco Beltrão (PR). 2018. 84 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Administração) – Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 2018. Este estudo teve como objetivo analisar se o crédito concedido pela Agência de Fomento do Paraná foi suficiente para atender às necessidades de capital para investimento dos mutuários atendidos na cidade de Francisco Beltrão no ano de 2014. A metodologia utilizada foi a de múltiplos estudos de caso (cross-case) em uma pesquisa qualitativa com utilização de questionário estruturado aplicado a 30 empreendimentos. Os resultados apontaram para financiamentos insuficientes ao investimento projetado, em uma grande parcela dos entrevistados, colocando-os a mercê de empréstimos complementares no mercado tradicional de crédito com taxas de juros superiores ou a readaptações nos projetos originais. Tal insuficiência demonstra que o dueto formado pela necessidade de capital estratégico e a preocupação com a sustentabilidade desta política de crédito no risco bancário, interfere no cumprimento de seus objetivos pétreos. Contudo, ainda assim, tais investimentos foram percebidos, na grande maioria, como geradores de melhorias no negócio, geração de emprego, incremento de renda e qualidade de vida das famílias no mesmo período. Estes resultados podem auxiliar na construção do conhecimento sobre esta política de crédito, a fim de fomentar sua continuidade, modernização e maior justeza aos próprios objetivos. A sugestão para futuras pesquisas fica na pretensão de obter tais dados em uma avaliação censitária possibilitada, quem sabe, na parceria com instituições financeiras concessoras desta modalidade que inclua coleta de dados correlata em suas atividades.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-06-18T14:36:28Z No. of bitstreams: 2 Daniela_Nava2018.pdf: 3424820 bytes, checksum: 89e78787f114c44f669182c6285080ae (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2018-06-18T14:36:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Daniela_Nava2018.pdf: 3424820 bytes, checksum: 89e78787f114c44f669182c6285080ae (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-02 This tesis aimed at studying spatial discrete distributions based on two different points of view, that are, spatial point processes and spatial correlated binomial distribution. The data set came from an experiment setted in an agricultural commercial area in Cascavel city Paraná State, cropped with corn. The experimental area was subdivided into 40 georeferenced patch of land and the number of plants infected by Spodoptera frugiperda was observed within each patch of land. Thus, it is assumed that the data set have a binomial distribution. A study of first order local influence was proposed in order to verify possible influential points. The results suggest that the presence of influential observations in the data set have changed the statistical inference, the predicted values and the respective maps. In a second study, our interest was the spatial distribution of the fall armyworm in the experimental area. In order to do that, we used spatial point processes, where each plant infected by the insect within the experimental area was considered as an event of interest. An anisotropy study was carried out using different point process techniques, such as K directional function and wavelet test. The results show that the spatial distribution of the fall armyworm follow a Poisson cluster process with an evident anisotropy, mainly due to the shape of the experimental area. O objetivo deste trabalho foi discutir distribuições discretas espaciais utilizando pontos de vista distintos, a saber, processos pontuais espaciais e distribuição binomial para dados espacialmente correlacionados. Os dados utilizados são provenientes de um experimento agrícola implantado em uma área comercial agrícola no município de Cascavel, estado do Paraná, cultivada com a cultura do milho. Subdividiu-se a área experimental em 40 parcelas georeferenciadas e observou-se o número de plantas atacadas pela lagarta do cartucho, do total de plantas de cada parcela. Para tal, assumiu-se que os dados possuem distribuição binomial. Propôs-se um estudo de análise de influência local de primeira ordem com o interesse em verificar possíveis pontos influentes. Os resultados obtidos sugerem que a presença de observações influentes nos dados modificam a inferência estatística, os valores preditos e os respectivos mapas. Em um segundo estudo, que teve como interesse a distribuição espacial da lagarta do cartucho na área experimental, utilizou-se de ferramentais de estatística espacial pontual. Para tal, cada planta infectada pelo inseto dentro da área experimental foi considerada como um evento de interesse. Realizou-se um estudo de anisotropia a partir de diferentes técnicas de processos pontuais, como K direcional e teste de ondaletas. Os resultados mostraram que a distribuição espacial da lagarta segue um processo pontual de Poisson agrupado com evidente anisotropia principalmente devido à forma da área experimental.

Orientador: Jansle Vieira Rocha Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola Resumo: A população mundial, projetada para 9 bilhões de pessoas em 2050, coloca em foco a necessidade do aumento da produção de alimentos. Estudos apontam em até 65% o aumento de novas áreas agriculturáveis. O crescimento da produção agrícola, de maneira sustentável, nas áreas já destinadas a esta finalidade, pode ser a melhor solução para o conflito existente entre expansão da produção agrícola e conservação do meio ambiente. Já foi mostrado que é possível o aumento da produtividade de maneira eficiente e reduzindo a emissão gases do efeito estufa, isto levaria a diminuição da pressão para a abertura de novas áreas destinadas a agricultura. Porém isso demanda a disponibilidade de tecnologia e conhecimento para o produtor e adoção de políticas públicas. O aumento da produtividade nas áreas de pastagem pode ser um fator importante para liberação de áreas para a expansão agrícola. Ao se pensar em sistemas de produção que tenham uma maior sinergia na utilização dos recursos, o sistema de integração lavoura-pecuária se apresenta como uma alternativa que aumenta a produtividade e eficiência da produção. Apesar das inúmeras pesquisas que investigam este processo de mudança das pastagens, ainda se faz necessária uma análise mais detalhada que contemple aspectos como a distribuição geográfica, mapeamento e monitoramento das pastagens. A análise multitemporal de imagens de satélite pode constituir uma estratégia eficaz no processo de mapeamento e monitoramento desta cultura. Neste sentido, a tese teve como objetivo a caracterização e mapeamento de diferentes tipos sistemas de produção e manejos de pastagem em regiões do Brasil, utilizando séries temporais de sensoriamento remoto. Métodos de caracterização e mapeamento de diferentes tipos de manejo de pastagem e sistemas de integração lavoura-pecuária (ILP) foram desenvolvidos com a utilização do método TWDTW (Time-Weighted Dynamic Time Warping) de análise e classificação de séries temporais, em conjunto com dados temporais EVI/MODIS. Dentro das definições adotadas de manejo intensificado de pastagem (tempo após a reforma e adubação), a distinção, por meio de séries temporais de EVI, apresentou acurácia entre 73-98%, para fazendas localizadas em São Paulo, Mato Grosso e Pará. O método desenvolvido para identificação de áreas de ILP mostrou acurácia entre 75-86% na identificação de sistemas com características anuais e multianuais. Assim, foram desenvolvidas possibilidades para a sistematização do monitoramento e mapeamento de sistemas ILP em escala regional e de intensidade de manejo em escala de propriedade, através de séries temporais de imagens de sensoriamento remoto Abstract: The world's population is projected to reach 9 billion people by 2050, what brings up the need to increase food production. Studies show that the increase of new areas for agriculture will be around 65%. The increase of sustainable agricultural production in areas already designed for this purpose may be the solution for the conflict between the expansion of agricultural production and environmental conservation. It has been shown that it is possible to increase the efficiency in productivity while reducing GHG emissions, this would lead to decreased pressure to open up new areas for agriculture, but this takes the availability of technology and knowledge to the producer and adoption of public policies. Higher productivities of grazing land can be an important factor in freeing areas for agricultural expansion. Thinking about production systems that have greater synergy in use of resources, the integrated crop-livestock-forest (ICL) system is presented as an alternative to increase productivity and production efficiency. Despite numerous studies investigating this process of pasture changes, even more analysis is needed to addresses issues such as geographical distribution, mapping and monitoring of pastures. The multi-temporal analysis of satellite images may provide an effective strategy for mapping and monitoring processes, since the use of information acquired at different times allow differentiation of targets due to the variation of the spectral response. Thus, thesis aimed to characterize and map different pasture production systems and management in regions of Brazil using time series remote sensing. TWDTW (Time-Weighted Dynamic Time Warping) method of temporal series analysis and classification and EVI/MODIS temporal data were used to develop the method. Among the adopted definitions of intensified pasture management (period after pasture renew and fertilizer), the distinction, through time series of EVI, showed an accuracy of 73-98% for farms located in São Paulo, Mato Grosso and Pará. The method developed to identify areas of iCL showed accuracy between 75-86%. Thus, the use of remote sensing time series analyses to automatic monitoring and mapping iCL systems in regional scale and pasture management was create Doutorado Gestão de Sistemas na Agricultura e Desenvolvimento Rural Doutor em Engenharia Agrícola FAPESP 2014/26928-2 CAPES

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-03-12T18:21:45Z No. of bitstreams: 2 Evellyn_Zabotti2017.pdf: 2275598 bytes, checksum: 0798723b85d57c366711d225ce440351 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2018-03-12T18:21:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Evellyn_Zabotti2017.pdf: 2275598 bytes, checksum: 0798723b85d57c366711d225ce440351 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-12-06 The investigated subject in this study is on gender relation in accounting profession. The purpose was to verify the main constitutive factors of the gender relations in accounting profession, for the theme is considered as a research gap in Accountancy. As a theoretical platform, we choose the gender theory with the aim to interpret and subsidize the research data, collected through a survey, which characterize the research as quantitative, with the final sample of 948 accountants from Paraná. The data are qualitative and were analyzed by means of the independent testing, interpreted in the light of the gender theory. The research is, thus, based on the critical paradigm. As achieved results, we mention: the remuneration in the profession is influenced by biological gender, because there is a gender pay hierarchy in accounting profession; the difficulties and barriers in the exercise of the accounting profession as well as profession ascensions are influenced by the biological sex, condition that does not seem to be clearly identified by accountants, which allowed determining the presence of beta bias from the point of view of professionals; there is a concentration of women in the position of assistant and analyst and a higher concentration of men on senior positions of the organizational hierarchy; the accounting specialties in Paraná are articulated from the gender perspective, in other words, the more public the specialty is, the more it is realized as masculine, consequently, there is a higher remuneration linked to; the association of men and women characteristics are also articulated based on gender, in which women are perceived as emotional, understanding and determined, extending such associations to the accounting specialties; the notion that auditing is more related to objectivity while the personnel department is more related to sensibility. We justify these characteristics due to cultural definitions of masculine and feminine associated with some specific characteristics of certain occupations, which contributes to gender segregation of occupations as well as status assignments. The main constitutive principles of gender relation in Brazilian accounting profession include remuneration, glass ceiling, horizontal segregation and gender identities associated with the profession. As research limitations, we mention that the data, collected through a survey, reflect the perception of each professional about gender relation, which shows that the implications to the research to accounting profession include the necessity to calculate the value in women payment. This means that the class associations need to break the silence and the omission to institute specific regulation and control of the social discriminatory aspects of the profession. The contribution of this research to the accounting practice include the identification of the necessity to develop statements and review reports that show social inequality in organizations and the profession itself. There is still the need of educational institutions to include the thematic in its teaching and research agenda, because the skewed perspective of the professionals should be clarified. This research contributes to identify the means by which gender inequality is perpetuated in accounting profession, as identified in the biases of accountants that, in general, understand these inequalities as normal, perspective that is the base for such condition. There is a considerable field for gender studies in Accountancy in Brazil, thus, as a recommendation for future researches, it is suggested to include the historical survey of the entry of Brazilian women in accounting profession, using, therefore, the concept of “glass floor” proposed in this study which represents the initial conditions of work and entry which do not support women, also, qualitative researches in the grounded theory format, with the purpose to identify in the Brazilian context the variables or items of inequality that integrate the gender relations, and researches that recognize the experiences of men. O tema investigado neste estudo pauta-se nas relações de gênero na profissão contábil. O objetivo foi o de verificar os principais fatores constitutivos das relações de gênero na profissão contábil, pois se considera a temática como lacuna de pesquisa em Contabilidade. Como plataforma teórica, optou-se pela teoria de gênero com a finalidade de interpretar e subsidiar os dados da pesquisa, coletados por meio de um survey, caracterizando a pesquisa como quantitativa, com amostra final de 948 contadores paranaenses. Os dados são qualitativos e foram analisados por meio do teste de independência, interpretados à luz da teoria de gênero. A pesquisa está posicionada, assim, no paradigma crítico. Como resultados alcançados, citam-se: a remuneração na profissão é influenciada pelo sexo biológico, pois há uma hierarquia salarial de gênero na profissão contábil; as dificuldades e barreiras no exercício da profissão contábil, bem como de ascensão profissional, são influenciadas pelo sexo biológico, não sendo claramente perceptíveis pelos contadores, o que permitiu constar a presença de viés beta na percepção dos profissionais; há uma concentração de mulheres nos cargos de assistente e analista e maior concentração de homens nos altos cargos da hierarquia organizacional; as especialidades contábeis paranaenses estão articuladas sob a ótica de gênero, ou seja, quanto mais “pública” mais “masculina” é percebida a especialidade e, consequentemente, maior remuneração atrelada; a associação de características a homens e mulheres também está articulada sob a ótica de gênero, em que as mulheres são percebidas como mais sentimentais, compreensivas e determinadas, estendendo-se tais associações às especialidades contábeis; a noção de que a auditoria está mais voltada à objetividade, enquanto o departamento de pessoal está mais voltado à sensibilidade. Justifica-se a identificação destas características em virtude de que as definições culturais de masculino e feminino se associam às características de determinadas ocupações, contribuindo tanto para a segregação de gênero das ocupações como para as atribuições de status. Os principais itens constitutivos da relação de gênero na profissão contábil brasileira incluem a remuneração, os tetos de vidros, a segregação horizontal e as identidades de gênero associadas à profissão. Como limitações da pesquisa, cita-se que os dados, coletados por meio de survey, refletem a percepção de cada profissional acerca das relações de gênero, o que demonstra que as implicações da pesquisa para a profissão incluem a necessidade de contabilizar o valor presente nos salários das mulheres contadoras. Isso significa que os órgãos de classe precisam romper com seu silêncio e omissão, instituir legislação específica e fiscalizar os aspectos sociais discriminatórios da profissão. A contribuição da pesquisa para a prática contábil inclui, desse modo, a identificação da necessidade do desenvolvimento de demonstrativos e relatórios contábeis – de prestação de contas – que evidenciem as desigualdades sociais das organizações e, inclusive, da própria profissão. Há, ainda, a necessidade das instituições de ensino de incluírem a temática em sua agenda de ensino e pesquisa, pois as percepções enviesadas dos profissionais precisam ser elucidadas. A contribuição deste estudo pauta-se na identificação dos fatores pelos quais a desigualdade de gênero é perpetuada na profissão contábil, assim identificada nos vieses dos profissionais que, de forma geral, entendem como normal essas desigualdades, percepções que são a base que sustentam tais desigualdades. Há um campo muito extenso para a pesquisa de gênero em Contabilidade no Brasil, assim, como recomendação para pesquisas futuras, sugere-se incluir o levantamento histórico do ingresso das mulheres na profissão contábil brasileira, empregando, para tanto, o conceito “chão de vidro” proposto nesta pesquisa e que representa as condições iniciais de trabalho e ingresso que não sustentavam as mulheres, além de pesquisas qualitativas no formato grounded theory, a fim de identificar no contexto brasileiro as variáveis ou itens de desigualdade (ou não) que compõem as relações de gênero, e pesquisas que identifiquem as experiências dos homens.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-06-15T20:19:22Z No. of bitstreams: 2 Fabiane_Fontana2018.pdf: 2677532 bytes, checksum: 3036328537227cc96b8ea368e893f2fc (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2018-06-15T20:19:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Fabiane_Fontana2018.pdf: 2677532 bytes, checksum: 3036328537227cc96b8ea368e893f2fc (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-07-19 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Precision Agriculture (AP) uses technologies aimed at increasing productivity and reducing environmental impact through localized application of agricultural inputs. In order to make AP economically feasible, it is essential to improve current methodologies, as well as to propose new ones, such as the design of management areas (MZs) from productivity data, topographic, and soil attributes, among others, to determine which are heterogeneous subareas among themselves in the same area. In this context, the main objective of this research was to evaluate three distance metrics (Diagonal, Euclidian, and Mahalanobis) through FUZME and SDUM software (for the definition of management units) using the fuzzy c-means algorithm, and, at a further moment, to evaluate the cultures of soybeans and corn, as well as the association between them. On the first scientific paper, using data corresponding to four distinct areas, the three metrics with original and normalized data associated with soybean yield were evaluated. For area A, the Diagonal and Mahalanobis distances exempted the need for normalization of the variables, presenting areas that were identical for both versions. After the normalization of the data, the Euclidian distance presented a better delineation in its MZs for area A. For areas B, C, and D it was not possible to reach conclusions regarding the best performance, since only one variable was used for the process of MZs, and that has directly influenced the results. On the second scientific paper, data corresponding to three distinct areas were applied to analyze the use of soybean and corn yields, as well as the association between them, in the selection of variables to define MZs. Based on the variables available for each of the areas, the selection was carried out using the spatial correlation method, considering, for each one of the areas, the three target yields (soybean, corn, and soybean+corn). The type of productivity used demonstrated two different outcomes: first in the variable selection process, where its alternation resulted in different selections for the same area, and second, in the evaluation of the defined MZs, where even when the same variables were selected in the definition of the MZs, the performances of the MZs were different. After the validation methods applied, it was verified that the best target yield was soybean+corn, reasserting the idea of being better to use these two cultures, together, when defining the MZs of an area with rotating crops of soybean and corn. A Agricultura de Precisão (AP) utiliza tecnologias objetivando o aumento da produtividade e redução do impacto ambiental por meio de aplicação localizada de insumos agrícolas. Para viabilizar economicamente a AP, é essencial aprimorar as metodologias atuais, bem como propor novas, como, por exemplo, o delineamento de zonas de manejo (ZMs) a partir de dados de produtividade, atributos topográficos e do solo, entre outros, utilizados a fim de determinar subáreas heterogêneas entre si em uma mesma área. Neste contexto, este trabalho teve como principal objetivo avaliar três métricas de distâncias (Diagonal, Euclidiana e Mahalanobis) junto aos Softwares FUZME e SDUM (Software para a definição de unidades de manejo), que utilizam o algoritmo fuzzy c-means, e, em um segundo momento, avaliar também as culturas de soja e milho, assim como a associação entre elas. No primeiro artigo, utilizando dados correspondentes a quatro áreas distintas, avaliaram-se as três métricas com dados originais e normalizados associados à produtividade de soja. Para a área A, as distâncias Diagonal e Mahalanobis dispensaram a necessidade de normalização das variáveis, apresentando áreas idênticas para as duas versões. Após a normalização dos dados, a distância Euclidiana apresentou um melhor delineamento em suas ZMs para a área A. Para as áreas B, C e D não foi possível obter conclusões quanto ao melhor desempenho, visto que o fato de ser utilizado apenas uma variável para o processo de definição de ZMs influenciou diretamente nos resultados obtidos. No segundo artigo, dados correspondentes a três áreas distintas foram utilizados para analisar o uso de produtividades de soja e milho, assim como a associação entre elas, na seleção de variáveis para definição de ZMs. A partir das variáveis disponíveis para cada uma das áreas foi realizada a seleção destas através do método da correlação espacial, levando em consideração, para cada uma das áreas, as três produtividades-alvo (soja, milho e soja+milho). O tipo de produtividade utilizada repercutiu de duas formas diferentes: primeiro no processo de seleção de variáveis, onde a sua alternância resultou em seleções diferenciadas para uma mesma área; e em um segundo momento, na avaliação das ZMs definidas, onde mesmo quando as mesmas variáveis foram selecionadas na definição das ZMs, os desempenhos das ZMs foram diferentes. Após os métodos de validação aplicados, verificou-se que a melhor produtividade-alvo foi soja+milho, reforçando a ideia de ser útil a utilização destas duas culturas, em conjunto, na definição das ZMs de uma área com alternância de produção de soja e milho.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-13T14:48:54Z No. of bitstreams: 1 Ronaldo_Seramim2017.pdf: 9515794 bytes, checksum: bb2e03d22e1ff410d761ac5054a688fa (MD5) Made available in DSpace on 2017-09-13T14:48:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ronaldo_Seramim2017.pdf: 9515794 bytes, checksum: bb2e03d22e1ff410d761ac5054a688fa (MD5) Previous issue date: 2017-03-17 The Rural Environmental Registry (RER) is a mandatory electronic record for all rural properties, with the objective of forming a database for control, monitoring deforestation of forests and other forms of native vegetation in the country. This study surveyed the CAR data and analyzed the land structure in Paraná, considering that the distribution of properties in space is an important tool for planning and public management. Therefore, the general objective was to diagnose the state land distribution, to identify mesoregions with a greater number of small rural properties and to propose graphic representation as a support tool in the elaboration of policies for sustainable local development. The study has exploratory and descriptive steps, quantitative and qualitative approaches. Four stages were used: bibliographical and documentary research; diagnosis of RER data; mapping of the land distribution and proposition of means of use of the land map, elaborated from the software ArcGis, ArcMap 10.3.1. The survey began in 2015 with bibliographic reviews and follow-up of the data released on RER, ending in January 2017. The results indicated the Southwest, West and Southeast with the highest number of rural properties classified as up to 4 Fiscal Modules (FM). It was possible to show the partial land structure of the State of Paraná through maps, based on farmers' declarations, with the following classifications: rural properties of up to 4 FM; From 4.01 to 15 FM and above 15 FM. From this, maps were drawn up showing the percentages of area and number of registrations; the total number of registrations in the RER and the location of clusters of small rural properties. The contribution presented in this study considers the usefulness of a database that can be used in all regions of the State and other locations in Brazil, in the improvement of maps for defining public policies for sustainable development. O Cadastro Ambiental Rural (CAR) é um registro eletrônico obrigatório para todos os imóveis rurais, com o objetivo de formar base de dados para controle, monitoramento do desmatamento de florestas e demais formas de vegetação nativa no país. Este estudo fez o levantamento dos dados do CAR e analisou a estrutura fundiária no Paraná, considerando que a distribuição das propriedades no espaço é ferramenta importante para o planejamento e gestão pública. Dessa forma, o objetivo geral foi diagnosticar a distribuição fundiária estadual, para identificar mesorregiões com maior número de pequenas propriedades rurais e propor a representação gráfica como ferramenta de apoio na elaboração de políticas para o desenvolvimento local sustentável. O estudo possui etapas exploratórias e descritivas, de abordagens quantitativas e qualitativas. Foram utilizadas quatro etapas: pesquisa bibliográfica e documental; diagnóstico dos dados do CAR; mapeamento da distribuição fundiária e proposição de meios de utilização do mapa fundiário, elaborados a partir do software ArcGis, ArcMap 10.3.1. A pesquisa iniciou em 2015 com revisões bibliográficas e acompanhamento dos dados divulgados sobre o CAR, encerrando em janeiro de 2017. Os resultados indicaram o Sudoeste, o Oeste e o Sudeste com maior número de propriedades rurais classificadas como até 4 Módulos Fiscais (MF). Foi possível mostrar a estrutura fundiária parcial do Estado do Paraná por meio de mapas, baseados nas declarações dos agricultores, com as seguintes classificações: propriedades rurais de até 4 MF; de 4,01 a 15 MF e acima de 15 MF. A partir disso, foram elaborados mapas ilustrando os percentuais de área e quantidade de cadastros; a quantidade total de cadastros no CAR e a localização dos aglomerados de pequenas propriedades rurais. A contribuição apresentada neste estudo considera a utilidade de uma base de dados que pode ser utilizada em todas as regiões do Estado e outras localidades do Brasil, no aperfeiçoamento de mapas voltados para a definição de políticas públicas de desenvolvimento sustentável.