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Estudou-se o efeito de diferentes sistemas de preparos do solo onde foram analisadas a viabilidade econômica na produção e atributos técnológicos da cana-de-açúcar em áreas cultivadas anteriormente com soja no município de Rio Brilhante-MS, Brasil, considerando os atributos físicos de um Latossolo Vermelho distrófico. Os sistemas de preparo utilizados foram: preparos convencionais (PCI, PCII e PCIII), subsolagem (S) e plantio direto (PD), formando um delineamento experimental em blocos inteiramente casualizados, com cinco repetições, que foram analisadas pelo teste F (p < 0,05), seguido pelo teste de Tukey (p < 0,05). Foram identificadas diferenças significativas entre os tratamentos para variável densidade do solo e porosidade total nas camadas 0,21-0,40 m de profundidade. A produtividade e o número de perfilhos não apresentaram diferenças significativas, porém observando o custo de implantação de cada tratamento, constatou-se maior viabilidade econômica no sistema de plantio direto (PD)., We studied the effect of different tillage systems where soil analyzed the economic feasibility of manufacturing and technological attributes of sugar cane cultivated in an area formely with soybean in Rio Brilhante-MS, Brazil, considering the physical attributes of an Acrustox. The tillage systems were: conventional tillage (CTI, CTII and CTIII), subsoiling (S) and no-tillage (NT), forming a randomized complete block design, with five replicates, which were analyzed by F test (p < 0.05), followed by Tukey test (p < 0.05). Significant differences were found between treatments for variable bulk density and total porosity in layers 0.21 to 0.40 m depth. The yield and tiller number showed no significant differences, but looking at the implementation cost of each treatment, there was greater economic viability in the no-tillage (NT).

The monitoring of dynamics vegetation, mainly in agricultural activities with the use of techniques of remote sensing not only has increased research, but also answers a need recognition of the territorial patterns of a local. Satellite images, chiefly from MODIS sensor, show a significant potential in the mapping of extensive agricultural areas in Brazil, once crops as the soybeans are cultivated in the summer with constant presence of clouds. Thus, the images from this sensor allows mapping through different reasons, such as: temporal and spectral resolution, swath and free availability. Therewith, the guiding objective of this research is verify the potential to estimate and map cultivated areas with the soybean crop over MODIS images with and without time-series at the Paraná State. For the characterization of samples from soybean areas, were collected points with GPS distributed in the State. Also were cultivated soybean plants in a greenhouse to correlate laboratory and orbital spectral reading. Time-series EVI and PVI of MODIS images from harvests-year 2010/2011 and 2011/2012 were used for confection of the maps of soybean areas, with routines algorithms of artificial neural networks, oriented analysis in geo-object, main components, overseen classification, partially no overseen and vegetation indexes. Furthermore, was developed the PCEI (Perpendicular Crop Enhancement Index) index based on the soil line and determined by decision tree, to automate the mapping of areas with soybean plants. The maps were evaluated through parameters Kappa and Overall Accuracy with comparison done by Z test (K = 0.05). The results showed that mapping done over the oriented analysis in geo-object, neural networks and PCEI present satisfactory conditions for this purpose. The analysis of time-series used in PCEI index allows distinction from other agricultural crops, been analyzed since the soil prepare until de harvest. Mapping and discrimination of soybean areas at Paraná demonstrated to be viable with MODIS images what that in systematization showed sufficient results of the analyzed parameters. O monitoramento da dinâmica da vegetação, principalmente em atividades agrícolas com a utilização de técnicas de sensoriamento remoto tem não somente alavancado pesquisas, mas também atendendo uma necessidade do reconhecimento dos padrões territoriais de um local. As imagens de satélite, principalmente do sensor MODIS, apresentam potencial relevante no mapeamento de extensas áreas agrícolas no Brasil, uma vez que culturas como a soja são cultivadas na época do verão com constantes presenças de nuvens. Assim, as imagens deste sensor possibilitam por diferentes motivos o mapeamento, tais como: resolução temporal e espectral, faixa de imageamento e disponibilização gratuita. Com isso, o objetivo que norteia este trabalho é verificar o potencial para estimar e mapear áreas cultivadas com a cultura da soja por meio de imagens MODIS com e sem séries-temporais no estado do Paraná. Para caracterização das amostras das áreas de soja foram coletados pontos com GPS distribuídos no Estado. Também foram cultivadas plantas de soja em casa de vegetação para correlacionar leitura espectral laboratorial e orbital. Séries-temporais EVI e PVI de imagens MODIS dos anos-safras 2010/2011 e 2011/2012 foram utilizados para confecção dos mapas de áreas de soja, com algoritmos de rotinas de redes neurais artificiais, análise orientada em geo-objeto, componentes principais, classificação supervisionada, parcialmente não-supervisionada e índices de vegetação. Além disso, foi desenvolvido o índice PCEI (Perpendicular Crop Enhancement Index) baseado na linha do solo e determinado por árvore de decisão, para automatizar o mapeamento de áreas com plantas de soja. Os mapas foram avaliados por parâmetros Kappa e Exatidão Global, com comparação feita por teste Z (K = 0,05). Os resultados mostraram que o mapeamento realizado pela análise orientada em geo-objeto, redes neurais e PCEI apresentam condições satisfatórias para tal finalidade. A análise da série-temporal utilizada no índice PCEI permitiu distinção de outras culturas agrícolas, sendo analisado desde o preparo do solo até a colheita. O mapeamento e discriminação das áreas de soja no Paraná demonstraram-se viáveis com imagens MODIS, o que na sistematização apresentou resultados dos parâmetros analisados suficientes. xvii, 181 f

O presente estudo teve como objetivo avaliar o desempenho de classificadores supervisionados e não-supervisionados para detecção automática de queimadas em canaviais utilizando imagens de satélite Landsat-5/TM. A área de estudo localiza-se na porção noroeste do município de Maracaju, MS, Brasil. Diferentes métodos de classificação e tratamento de imagem foram testados para mapear a colheita de cana com queima prévia de palha. As imagens foram tratadas com reamostragem para 15m, correção radiométrica e NDVI. Nas classificações, foram utilizados os algoritmos Maxver-ICM, Bhattacharya e ISOSEG. Os diferentes pré-processamentos e classificadores aplicados foram submetidos à validação estatística por meio dos parâmetros Kappa e exatidão global. Os resultados indicaram um expressivo potencial de classificadores supervisionados na identificação de queimadas de cana. Concluiu-se que é possível obter exatidões qualificadas como excelente quando empregado o classificador de Máxima Verossimilhança-ICM.

Whereas soil is the basis for farming and forestry sustainable, it is necessary to adopt management practices that maintain and or restore fertility of the soil. The study was conducted in Concórdia do Pará city, in northern of Pará state, in an Oxisol (or Latossolo vermelho distroférrico according to Brasil soil classification). The experimental design was randomized blocks, in a factorial 5 x 2, with five treatments (AP - pasture area, SAF - area under agroforestry, MN - area under native forest, CP - area under scrub and CM - Area cultivated with cassava) and two depths (0 to 0.10 and 0.10-0.20 m), with five replications. The results were evaluated by analysis of variance (ANOVA) followed by Tukey test (p Considerando que o solo é a base para uma agricultura e uma produção florestal sustentável, é necessário adotar práticas de manejo que conservem e, ou, restaurem sua fertilidade. O estudo foi desenvolvido no município de Concórdia do Pará, na região Norte do Estado do Pará, em Latossolo Vermelho Distroférrico. O delineamento experimental utilizado foi em blocos ao acaso, em esquema fatorial 5 x 2, sendo cinco tratamentos (AP - área de pasto, SAF - área com sistema agroflorestal, MN - área de mata nativa, CP - área de capoeira e CM - área cultivada com mandioca) e duas profundidades (0-0,10 m e 0,10-0,20 m), com cinco repetições. Os resultados foram avaliados pela análise de variância (ANOVA), seguido do teste de Tukey (p

Nas técnicas de manejo adotadas na cultura do milho, como espaçamento entre linhas e diferentes densidades de plantas, se faz necessário para avaliar as cultivares, uma vez que novos genótipos disponíveis no mercado são mais produtivos em relação aos mais antigos, onde tais técnicas têm como finalidade o aumento de produtividade. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar os efeitos da combinação entre diferentes espaçamentos entre linhas e híbridos de milho na produtividade da cultura na Região de Cerrado do Estado de Mato Grosso do Sul. O experimento foi realizado na Unidade Universitária de Aquidauana - Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul, sendo o solo da área classificado como Argissolo Vermelho Amarelo distrófico. O delineamento estatístico utilizado foi o de blocos ao acaso em esquema fatorial (6 x 2), com quatro repetições.Os tratamentos foram compostos pela combinação entre seis híbridos (AG 9040, DKB 330, Pioneer 30F35, 2B707, 2B688 e 2B433) e dois espaçamentos entre linhas (0,45 e 0,90 m). Posterior a semeadura, foram avaliados: altura de plantas, diâmetro do colmo e a produtividade de grãos e seus compostos. Os resultados apresentaram que nas avaliações realizadas não houve interação entre os híbridos e espaçamentos e que no aumento do espaçamento promoveu aumento do comprimento e do número de fileiras da espiga. Entretanto, quando utilizado menor espaçamento entre linhas houve acréscimo na produtividade.

The objective of this research was to study the effect of seed germination in common and treated with plating and scarification, in different Brachiaria spp. and Panicum spp. In the germination test were used forage seeds of the following species: brachiária (B. decumbens, B. brizantha and B. humidicola cv. Piatã) and Panicum maximum (cv. Mombasa, Tanzania and Massai). For the common seeds was only achieved the removal of impurities, which were submitted twice to the blower, the same happened for scarification. The seeds were scarified by means of sulfuric acid (H2SO4) and the coated was used lime, plaster, glue, macronutrients and micronutrients. The experiment was a factorial 6x3 (six grasses and three seed treatments), constituting 18 treatments with four replications, arranged in blocks, making a total of 1,800 seeds to be analyzed by applying the Tukey test (p O presente trabalho teve como objetivo estudar o desempenho germinativo de sementes comuns, escarificadas e revestidas de diferentes espécies de Brachiaria spp. e Panicum spp. Foram utilizadas sementes forrageiras das seguintes espécies: braquiária (B. decumbens, B. humidicola e B. brizantha cv. Piatã) e cultivares de Panicum maximum (Mombaça, Tanzânia e Massai). Para as sementes comuns foi realizada apenas a retirada das impurezas, submetendo-as duas vezes ao soprador. As sementes foram escarificadas por meio de ácido sulfúrico (H2SO4) e o revestimento utilizando cal, gesso, cola, macro e micronutrientes. O delineamento experimental utilizado foi um fatorial 6x3 (seis forrageiras e três tratamentos de sementes), constituindo 18 tratamentos, com quatro repetições de 100 sementes, distribuídas inteiramente ao acaso, aplicando-se o teste de Tukey (p

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.