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There is high spatial variability of nitrogen availability within the same area. Supplying the required N can increase income, and reduce unnecessary N supply and its leaching to underground water. Measuring spectral reflectance and calculating vegetation indexes is considered promising non-destructive and non-contact approach to instantly measure N deficiency in corn. This study was done to determine the influence of the direction of the sowing and of the hour of the day on determination of the vegetation indexes of corn crop. The sowing lines followed North-South and East-West direction. The sowing direction and sun trajectory influenced the indexes: the NIR/red ratio, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), the Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI), the NIR/green ratio and the Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI). GNDVI was more homogeneous with lower coefficient of variation, thus appears to be more appropriate for use in real time N application and in variable rates, when control of sowing direction is not possible. In other cases SAVI and OSAVI are the more suitable as their models had higher R2. A necessidade de nitrogênio (N) apresenta grande variabilidade espacial dentro de uma mesma área. A aplicação da real necessidade de N pode aumentar o rendimento, reduzir a aplicação desnecessária e o fluxo para os lençóis freáticos. A medida da reflectância espectral e conseqüente cálculo de índices de vegetação são considerados promissoras abordagens não destrutivas e sem contato para o sensoriamento instantâneo da deficiência de N em milho. Neste trabalho procurou-se estudar a influência da direção da semeadura e da hora do dia nos índices de vegetação no milho. As linhas de semeadura foram localizadas na direção Norte-Sul (NS) e Leste-Oeste (LO). O direcionamento da semeadura em relação à trajetória do sol influenciou os índices estudados: relação infravermelho próximo pelo vermelho - IVP/Verm, índice de vegetação da diferença normalizada - IVDN, índice de vegetação ajustado ao solo - SAVI , índice de vegetação ajustado ao solo aperfeiçoado – OSAVI, relação infravermelho próximo pelo verde - IVP/Verd, índice verde de vegetação da diferença normalizada - IVVDN. O IVVDN apresentou-se mais homogêneo e com menor coeficiente de variação, mostrando-se mais interessante na utilização da aplicação de N em tempo real e a taxas variáveis quando não for possível controlar a direção da semeadura. Caso contrário os índices SAVI e OSAVI são os mais indicados por apresentarem modelos com maior R2.

This paper aims at developing a model that may help a credit cooperative in the region of Toledo, Paraná, in the analysis and concession of agricultural credit, estimating the probability of execution of the contracts, what permits to predict a possible default, using the logistic regression model – Logit. The theoretical framework used, based on the Theory of Transaction Costs, identifies the default as the result of the incompleteness of contracts and the asymmetry of information between borrowers and the credit cooperative, in order to avoid the granting of credit to possible defaulters. To do so, we collected information on the borrowers from the records of the cooperative from 2004 to 2007, aiming at drawing a profile of the credit borrower. Later, we estimated the logistic regression model for 10 different samples to identify the one that received the greatest number of hits between payers and defaulters. We established that the estimated model was more efficient to identify the payers’ contracts than the defaulters’ contracts. Even with a rather low percentual average of accuracy the model may help the cooperative’s decision making in granting credit. Este trabalho objetiva desenvolver um modelo que possa auxiliar uma cooperativa de crédito da região de Toledo na análise e concessão de crédito agrícola calculando a probabilidade de cumprimento dos contratos, o que permite antever os possíveis contratos inadimplentes, utilizando-se o Modelo de Regressão Logística – Logit. O referencial teórico utilizado, baseado na Teoria dos Custos de Transação, identifica a inadimplência como sendo resultado da incompletude dos contratos e da assimetria de informações entre as partes envolvidas em uma transação. Espera-se que esse modelo possa reduzir a assimetria de informações entre os tomadores e a cooperativa de crédito, no intuito de evitar a concessão de crédito a possíveis inadimplentes. Para isso, coletou-se junto à cooperativa, objeto do estudo, informações cadastrais dos tomadores de crédito, no período de 2004 a 2007, objetivando traçar-lhes um perfil. Posteriormente estimou-se o Modelo de Regressão Logística para 10 amostras aleatórias diferentes, a fim de identificar a amostra que obtivesse o maior número de acertos entre adimplentes e inadimplentes. Constatou-se que o modelo estimado foi mais eficiente para identificar os contratos adimplentes que os inadimplentes, e que mesmo com um percentual médio de acerto não muito elevado o modelo pode auxiliar a tomada de decisão da cooperativa na concessão de crédito.

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.

The objective of this work was to evaluate the influence of the sampling density (three grids) and of the type of interpolation (kriging, inverse of the distance, inverse of the square distance, and polynomial) in the elaboration of thematic maps of soybean yield in an area of Dystroferric Red Nitosol under precision agriculture from 1998 to 2002. The selected grids had 128, 64 and 32 units using stratified systematic aligned sampling (SSAS). The thematic maps was generated from each sampling grid and using each of the interpolators. The relative deviation coefficient (CDR) was proposed to express the average difference in module of the values interpolated in each grid in relation to the considered standard SSAS grid with 128 units and kriging interpolator. The CDR proved efficient in the comparison of maps and made it possible to conclude that to effectively use the entire potential of the kriging, it is necessary to have several points, so that a good semivariogram is constructed. Otherwise, any of the other analyzed interpolators can be used. The SSAS 128 inverse distance method was most similar to the reference, SSAS 128 Kriging. O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da densidade amostral (três grades) e do tipo de interpolador (krigagem, inverso da distância, inverso da distância ao quadrado e polinomial) na elaboração de mapas temáticos da produtividade da soja em uma área de LATOSSOLO VERMELHO Distroférrico, no período de 1998 a 2002, conduzida em sistema de agricultura de precisão. As grades selecionadas possuíam 128, 64 e 32 parcelas utilizando amostragem alinhada sistemática estratificada (AASE). A partir de cada grade amostral e utilizando cada um dos interpoladores, foram gerados os mapas temáticos. O coeficiente de desvio relativo (CDR) foi proposto visando expressar a diferença média em módulo dos valores interpolados em cada grade em relação à grade considerada como referência, ou seja, a amostragem alinhada sistemática estratificada, com 128 parcelas, e interpolação por krigagem (AASE 128 Krigagem). O CDR mostrou-se eficiente na comparação de mapas e possibilitou concluir que, para utilizar todo o potencial da krigagem e esse método ser recomendado, é necessário ter muitos pontos para que um bom semivariograma seja construído. Caso contrário, podem-se usar os outros interpoladores analisados. O método amostragem alinhada sistemática estratificada 128 inverso da distância foi o que mais se aproximou do método assumido como referência, AASE 128 Krigagem.

This paper presents a Genetic Algorithm used to optimize the profit of an agricultural farm. A software prototype called “AG Optimizer” was created to apply a Genetic Algorithm in this optimization. A comparison between the optimization results using a Genetic Algorithm and deterministic method was made. The profit calculated through deterministic method, Simplex Method, was R$ 34,639.85 whereas the Genetic Algorithm provided a profit varying between R$ 32,756.91 and R$ 34,387.08. These values confirm that Genetic Algorithms can be used to optimize the profit in agricultural farms Este artigo apresenta um Algoritmo Genético (AG) utilizado para otimizar o lucro de uma propriedade agrícola. Um protótipo de software chamado “AG Optimizer” foi desenvolvido para aplicar um AG nesta otimização. Compararam-se os resultados da otimização realizada pelo AG com os resultados obtidos através de um método determinístico, o método Simplex. O método Simplex forneceu um lucro de R$ 34.639,85 enquanto que o AG forneceu um lucro variando entre R$ 32.756,91 e R$ 34.387,08. Estes valores confirmam que AGs podem ser utilizados para otimizar o lucro de uma propriedade agrícola

The knowledge of the soil attributes spatial variability that influence crop yield is essential for precision agriculture. If the behavior of these attributes presents spatial dependence, then it is recommended to use geostatistics to describe this spatial structure and to estimate values in non sampled places. In order to have good estimates, unbiased, precise and robust estimators are necessary. Many studies use the classic estimator of Matheron, however, the use of a robust estimator is recommended to data with long tail or asymmetrical distribution. The objectives of this study were to use Cressie and Hawkins’ estimator to generate experimental semi-variograms of Phosphorus, Potassium and soybean yield in an experimental agricultural area, to produce their contour maps and to correlate them through crossed semi-variogram. This experiment resulted in maps that illustrate the spatial variability of the variables and their correlations, used as a management tool or documentation in a modern agricultural practice. O conhecimento da variabilidade espacial dos atributos do solo que influenciam na produtividade agrícola é fundamental para a implantação da agricultura de precisão. Se o comportamento desses atributos apresentar dependência espacial, recomendase o emprego da geoestatística na descrição de sua estrutura espacial pela obtenção de estimativas em locais não-amostrados. Nessas estimativas são necessários estimadores nãotendenciosos, precisos e robustos. Muitos trabalhos utilizam o estimador clássico de Matheron; entretanto, para dados com distribuições de caudas longas ou distribuições assimétricas, recomenda-se o emprego de estimador robusto. Os objetivos deste trabalho foram empregar o estimador robusto de Cressie e Hawkins na produção do semivariograma para o fósforo, o potássio e a produtividade de soja em área agrícola experimental; produzir os mapas de contorno correspondentes e correlacioná-los por meio do semivariograma cruzado. O experimento resultou em mapas que ilustram a variabilidade espacial das variáveis e suas correlações, servindo de ferramenta gerencial ou de documentação na prática agrícola moderna. Palavras-chave: agricultura de precisão, semivariograma, estimador robusto.

This trial aimed at evaluating three methods to distribute seedlings from Schinus terbinthifolia and Peltophorum dubium species for rearrangement of ciliary forests. Their growth changes in height and diameter were used as parameters during six terms in one year. The studied methods were: seedlings randomized distributed in 2 x 2 m; seedlings individually distributed in a randomized design and seedlings randomized distributed in groups by three, using a 1 to 1.5 m row distance. The growth regarding diameter and height of the observed species is straightly related to the studied periods, rearrangement treatment and species. As a conclusion, it was registered that the seedling treatment individually distributed in a randomized design was the best answer regarding the average growth of diameter Foram avaliados três métodos de distribuição de mudas para recomposição artificial de área de mata ciliar estudando-se a variação do crescimento da estatura e diâmetro durante seis períodos em um ano, das espécies Schinus terbinthifolia Raddi–aroeira e Peltophorum dubium Taub–canafístula. Os métodos estudados foram: mudas distribuídas ao acaso em espaçamento de 2 x 2 m; mudas distribuídas individualmente ao acaso; mudas distribuídas ao acaso em agrupamento três a três, com espaçamento de 1 a 1,5 m. O crescimento da estatura e do diâmetro das espécies estudadas está diretamente relacionado com os períodos em estudo, o tratamento de recomposição e as espécies. O tratamento mudas distribuídas ao acaso individualmente foi o que apresentou melhor crescimento médio do diâmetro

Precision agriculture is a set of technologies that aims the efficiency increase based on the differentiated management of agricultural areas. In this context, it is important to establish methodologies to use the yield information, soil or indicators in the determination of management zones. The aim of this paper was to develop a methodology for the definition of management zones according to yield maps of five growing seasons. The soybean yield was measured from 1998 to 2002, in an area in Cascavel, Paraná State, Brazil. Yield maps were generated using geostatic techniques. The sampled area has 1.74 ha with 256 plots: 128 with site- specific chemical management and 128 without site-specific chemical management. A plot combine was used for harvest. In the experiment the spatial dependence was verified for both planting systems in each year. The punctual values of soybean yield of each year were standardized using the standard score technique. After that, these values were reclassified in low, medium and high, allowing the comparison of productivities in different years and the generation of a yield average map. Management zones were generated according to the standardized yields and also to the coefficient of variation being classified in low, medium and high. The methodology was efficient to identify homogeneous zones. A agricultura de precisão é um conjunto de tecnologias que visa o aumento da eficiência com base no manejo diferenciado de áreas agrícolas. Neste contexto, é importante estabelecer metodologias nos quais informações de produtividade, solo ou indicadores compostos possam ser utilizados para a determinação de unidades de manejo. O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para definição de unidades de manejo em função de mapas de produtividade de cinco safras agrícolas. Foi medida a produtividade da cultura soja, durante os anos de 1998 a 2002, de uma área localizada no município de Cascavel, Estado do Paraná, e utilizando técnicas de geoestatística foram gerados mapas de produtividade. A área amostrada possui 1,74 ha, sendo constituída de 256 parcelas, 128 com manejo químico localizado e 128 sem manejo químico localizado. Na colheita, utilizou-se uma colhedora de parcelas e verificou-se dependência espacial para os sistemas de cultivo, em todos os anos. Os valores pontuais de produtividade de soja de cada ano foram padronizados utilizando-se a técnica denominada escore padrão, em seguida reclassificados em baixo, médio e alto, o que possibilitou a comparação das produtividades de diferentes anos e a geração de um mapa de produtividade média. Com a produtividade padronizada e o coeficiente de variação classificados em baixo, médio e alto foi gerado um mapa com as unidades de manejo. A metodologia mostrou-se eficiente para identificar regiões homogêneas.

This study evaluated alterations in the physical properties water content, soil density and porosity in areas under no tillage and tillage systems in the cultures of soybean and maize in three agricultural years. The experiment was carried out at the Experimental Nucleus of Agricultural Engineering of Unioeste (Cascavel, state of Paraná). Soybean culture occurred in the first two years and in the third year maize, as summer crop, black oats and forage turnip as winter cover crops.. During these three years the study observed reduction of water content and soil density and increase of porosity . The variations as regards the physical properties of the soil showed direct proportional relation between water content and soil density and was in inverse proportion for soil porosity. The soil presented improvements on its physical conditions for the porosity increase and density reduction with the black oats and forage turnip crops and maize. The soybean/maize management in rotation with black oats and forage turnip showed more adequate in the improvement of the physical conditions of the soil as compared with the management systems, since neither of the systems had a major impact in the improvements of the physical properties evaluated throughout this whole period. Este trabalho avaliou alterações das propriedades físicas teor de água, densidade e porosidade do solo em áreas sob sistemas de semeadura direta e preparo convencional nas culturas de soja e milho em três anos agrícolas. O experimento foi instalado no Núcleo Experimental de Engenharia Agrícola da Unioeste (Cascavel, Estado do Paraná). Nos dois primeiros anos foi implantada a cultura de soja; no terceiro ano, milho, como cultura de verão, e aveia preta e nabo forrageiro, como cobertura de inverno. Durante os três anos, foram observados redução do teor de água e densidade do solo e aumento da porosidade. As variações nas propriedades físicas do solo mostraram relação diretamente proporcional entre teor de água e densidade do solo e inversamente para porosidade. O solo apresentou melhorias nas condições físicas pelo acréscimo de porosidade e redução de densidade com as culturas de aveia preta+nabo forrageiro e milho. O manejo soja/milho em rotação com aveia preta+nabo forrageiro mostrou-se mais adequado na melhoria das condições físicas do solo do que os sistemas de manejo, uma vez que nenhum dos sistemas teve maior destaque na melhoria das propriedades físicas avaliadas em todo o período.

Determination and removal of the time delay in corn crop maps. Due to the great amount of information collected at a low cost, the harvest mapping has been the development key for Precision Agriculture. However, mistakes can happen in this process. The main of them, the time delay, is described as the time spent among the cut of the plant by the bar of the platform and the passage of the grain for the sensor of productivity, and the correlation of this flow with the correct position of the combine when the culture was harvested. The spatial dependence analysis by the best adjustment semivariogram method and their parameters determined the best time delay. The variance of nugget effect measures the small amount variation in a group of space data. Dependence between the nugget effect and the time delay can be supposed. Thus, the variation of the nugget effect should be minimized with the true time delay. For the semivariogram analysis, the data of moisture productivity, moisture and elevation were divided in 12 subareas and each area had the determined time delay, varying from 3 to 27 second for moisture productivity and moisture and from 0 to 3 seconds for elevation. The best adjustment semivariogram method to determine the time delay was satisfactory, in spite of the atypical conditions, that is, high natural variability of the data for the three factors, proving changes of the time delay in a small area. Devido a grande quantidade de informações coletadas a baixo custo, o mapeamento da produtividade do campo tem sido a chave do desenvolvimento para a agricultura de precisão. Entretanto, nesse processo podem ocorrer erros, sendo o principal deles o tempo de atraso, descrito como o tempo dispendido entre o corte da planta pela barra da plataforma e a passagem do grão pelo sensor de produtividade e a correlação deste fluxo com a correta posição da colhedora quando a cultura foi ceifada. A análise de dependência espacial pelo método do melhor ajuste do semivariograma e dos seus parâmetros foi o que determinou o melhor tempo de atraso. A variância do efeito pepita mede a quantidade de variação de pequena escala em um conjunto de dados espaciais. Podese supor uma dependência entre o efeito pepita e o tempo de atraso, dessa forma, variação do efeito pepita deve ser minimizada com o verdadeiro tempo de atraso. Para esta análise pelo semivariograma, os dados de produtividade úmida, umidade e elevação foram divididos em 12 sub-áreas e cada uma teve o tempo de atraso determinado, variando de 3 a 27 segundos para produtividade úmida e umidade e de 0 a 3 segundos para elevação. O método de determinação dos tempos de atraso pelo melhor ajuste do semivariograma foi satisfatório, apesar das condições atípicas, ou seja, alta variabilidade natural dos dados para os três fatores, provando as mudanças do tempo de atraso em uma área relativamente pequena.

The indicator kriging is a non-linear interpolation method, which refers to the application of the ordinary kriging to a transformed variable, i.e., the variable resulting from the application of a dichotomic indicator function. This paper aimed to build and evaluate thematic maps from the harvest results of the soybean productivity from 1998/1999 to 2001/2002, within an experimental area of precision agriculture, determined by the Indicator Kriging, which established as patterns the soybean production averages at regional, state and national levels. These maps allowed for the identification of regions with low and high probability of being inferior to the pattern considered. A Krigagem Indicatriz é um método de interpolação não linear que consiste na aplicação da Krigagem Ordinária sobre uma variável transformada, isto é, a variável resultante da aplicação de uma função indicadora dicotômica. O objetivo deste trabalho foi construir e avaliar mapas temáticos com os resultados da produtividade agrícola de soja das safras de 1998/1999 a 2001/2002 de uma área experimental de Agricultura de Precisão, pela Krigagem Indicatriz, fixando como níveis de corte (padrões), as médias da produtividade de soja (t ha-1) regional, estadual e nacional dessas safras. Tais mapas auxiliam a identificação de regiões de baixa e alta probabilidade quanto ao fato de ser inferior ao padrão considerado.

RESUMO A silvicultura de precisão visa aumentar a eficiência da produção agrícola, fundamentada em manejo diferenciado de áreas de agricultura. O objetivo deste trabalho foi analisar e comparar o desenvolvimento do ipê-roxo (Tabebuia avellanedae Lorentz ex Griseb.) sob duas formas de manejo de solo. A análise foi realizada durante o período de 01/03/03 a 01/03/04 em uma área no município de Mundo Novo-MS, dividida em dois blocos, e cada bloco em duas parcelas: uma sob manejo de silvicultura de precisão e outra sob manejo convencional. Cada uma das parcelas recebeu 252 mudas de ipê-roxo, totalizando 1008 plantas. Utilizaram-se técnicas geoestatísticas como semivariogramas para análise da estrutura da variabilidade espacial dos dados e a interpolação por krigagem para a construção de mapas temáticos. Dos resultados obtidos, tem-se que os mapas de necessidade e aplicação de nutrientes e os mapas de incremento na altura das plantas apresentaram estrutura de variabilidade semelhante para ambos os manejos. Nenhuma diferença expressiva entre os tratamentos foi encontrada. ABSTRACT The precision forestry aims to increase the agricultural production efficiency, based in differentiated handling of agriculture areas. The objective of this research was to analyze and to compare the development of the Tabebuia avellanedae Lorentz ex Griseb. in two different soil handling. This analysis was accomplished during the period of one year (01/03/03 to 01/03/04) in an area belongs to the city of Mundo Novo, MS, Brazil. The area was divided in two blocks and each block in two plots, one with handling Precision Forestry and other one with conventional handling. Each one of the portions received 252 seedlings, totaling 1008 plants. Geoestatistics was used through the semivariograms for spatial variability analysis and kriging for building the thematic maps. The necessity and the applied nutrients maps and the height increment maps showed similar variability for both treatments. No expressive difference between the treatments was found.

This article presents an analysis of the insertion into the process of agroindustrialization of LAR Agroindustrial Cooperative from the municipality of Medianeira (State of Paraná) and its effect on the collection of ICMS (Tax on Transfer of Goods and on Transport Services Interstate, Intercity, and on Communication) in the cities where the cooperative has manufacturing plants for the period ranging from 2000 to 2004. The methodology used was documentary research and case study. The results of the research reveal that LAR Agroindustrial Cooperative has positively contributed to ICMS collection in the municipalities of Medianeira, Itaipulândia, Missal, Matelândia, Céu Azul, and Santa Helena.

This article presents an analysis of the insertion into the process of agroindustrialization of LAR Agroindustrial Cooperative from the municipality of Medianeira (State of Paraná) and its effect on the collection of ICMS (Tax on Transfer of Goods and on Transport Services Interstate, Intercity, and on Communication) in the cities where the cooperative has manufacturing plants for the period ranging from 2000 to 2004. The methodology used was documentary research and case study. The results of the research reveal that LAR Agroindustrial Cooperative has positively contributed to ICMS collection in the municipalities of Medianeira, Itaipulândia, Missal, Matelândia, Céu Azul, and Santa Helena.

Orientador: Rubens Augusto Camargo Lamparelli Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola Resumo: Estudos e pesquisas referentes ao acompanhamento da produção agropecuária têm um peso determinante e estratégico na economia do país. Nos últimos anos, essas pesquisas vêm sofrendo grandes transformações para se tornarem menos subjetivas. A associação das técnicas de sensoriamento remoto e métodos estatísticos podem proporcionar uma visão sinóptica das áreas semeadas, gerando, assim informações sobre a área plantada das culturas e a variabilidade existente nelas. Entretanto, a utilização dos dados provenientes de imagens de satélites está condicionada, principalmente, às propriedades de refletância e absorção dos componentes da superfície e pelo comportamento da atmosfera. Dentre as culturas de grande valor econômico, a soja (Glycine max (L) Merrill.) se destaca como um dos principais produtos da agricultura brasileira, assumindo grande importância econômica nas exportações. O estado do Paraná se destaca como um dos maiores produtores agrícolas do país, e a sua economia é baseada principalmente na agricultura voltada para a produção de grãos. Neste contexto, o objetivo da pesquisa foi estudar a relação entre o comportamento espectral da cultura de soja com a ao longo de seu ciclo de desenvolvimento, gerando informações e metodologias para auxiliar no acompanhamento da produção e estimativa de área da cultura na região Oeste do Paraná. As áreas monitoradas abrangem 36 municípios e duas áreas agrícolas comerciais localizadas próximas ao município de Cascavel/PR. Foram utilizadas imagens do satélite Landsat 5/TM (cena órbita/ponto 223/77) e imagens do satélite Terra sensor MODIS (produto MOD13Q1), caracterizando, assim, a passagem de escala entre as imagens dos dois sensores com resoluções espaciais diferentes. Dados de produtividade da cultura foram coletados nas escalas local (para as duas áreas monitoradas) e regional junto à Secretária de Agricultura e Abastecimento do Paraná ¿ SEAB (para os 36 municípios). A cultura da soja foi monitorada nas safras 2003/2004 e 2004/2005 utilizando imagens dos satélites. Para a utilização das imagens do satélite Landsat 5/TM de forma multitemporal foram realizados ainda os procedimentos de correção atmosférica e normalização de imagens. No intuito de caracterizar a resposta espectral da biomassa da cultura da soja e a sua relação com a produtividade final, geraram-se imagens referentes aos índices de vegetação NDVI e GVI. Foram realizadas análises de correlação e regressão entre dados de produtividade (variável predita) e dados espectrais (variável preditora) oriundos dos índices de vegetação (NDVI e GVI) em nível municipal (36 municípios) e local (duas áreas). Os resultados obtidos com a correção atmosférica e a normalização de imagens são coerentes quanto ao comportamento espectral dos alvos, vegetação e solo. Após o mapeamento das áreas com a cultura da soja (¿máscaras de soja¿), por meio das imagens temporais do Landsat 5/TM, foi possível realizar a passagem de escala para o sensor MODIS. O comportamento espectral da cultura se mostrou diferente para as imagens Landsat 5/TM com os tratamentos de refletância aparente, de superfície e de normalização. Por meio dos gráficos dos perfis espectrais traduzidos pelos índices NDVI e GVI foi possível acompanhar o ciclo de desenvolvimento da cultura da soja. As melhores correlações e regressões lineares entre os parâmetros espectrais e a produtividade final ocorreram quando considerado todo o ciclo de desenvolvimento da cultura. Quanto aos índices de vegetação utilizados NDVI e GVI, observou-se que o GVI teve comportamento com menor variação quando analisado os resultados das regressões. Em síntese, os resultados demonstraram que utilizando somente técnicas de modelagem estatística com dados espectrais foi possível estimar em até 85% a variabilidade encontrada na produtividade da soja Abstract: Studies and researches referring to attendance of the agropecuary production have a determinant strategic importance in the economy of the country. In the last years, those researches have been suffering great transformations to become less subjectives. The association of the remote sensing technique and statistic methods can provide a synoptic view of the seeded areas, in this manner producing information about the planted area of the crops and the variability on them. However, the use of data from the images of satellite is stipulated mainly to the reflectivity properties and absorption of the surface components and also for the atmosphere behaviour. Amongst the crops of great economic value, the soybean (Glycine max (L) Merrill.) emphasizes as one of the main product of the Brazilian agriculture, assuming big economic importance in the exportations. The Paraná state stands out as one of the biggest agricultural producers of the country, and its economy is based mainly towards to the production of grains. In this context, the aim of the research was study the relation between the spectral behaviour of the soybean crop with the end yield along its development cycle, producing information and methodologies to assist the attendance of the production and area estimation of the western Paraná region crop. The areas monitored reach 36 municipal districts and two agricultural commercial areas located near of Cascavel/PR. It was used images from satellite Landsat 5/TM (orbit/point 223/77) and images of the satellite Terra sensor MODIS (product MOD13Q1), then characterizing the crossing scale between the images from both sensors with different spatial resolution. Crop yield data were collected, in the local scale (to both monitored areas) and in the regional scale together with the Secretary of Agriculture (SEAB) (to the 36 municipal districts). Through the satellites images, the soybean crop was monitored in the 2003/2004 and 2004/2005 harvests. For the use of images from the satellite Landsat 5/TM of multitemporal form was realized the proceeding of atmospheric correction and image normalization. In the aim of distinguishing the biomass spectral answer of the soybean crop and its relation to the end yield, it was created images referring to vegetation indexes NDVI and GVI. It was accomplished analyses of correlation and regression between the yield data (variable predict) and spectral data (variable predictor) derived from vegetation indexes (NDVI and GVI) in municipal level (36 municipal districts) and local (two areas). The results obtained with the atmospheric correction and image normalization presented coherent as to the spectral behaviour of the vegetation and soil target. After the area mapping with the soybean crop (soybean mask) by the temporary images of Landsat 5/TM, it was possible to realize the cross-scale to the MODIS sensor. The spectral behaviour of the crop was showed different in the Landsat 5/TM images to the apparent reflectance usage, surface and normalization. By mean of the graphics of spectral profile translated from the NDVI and GVI indexes was possible follow the development cycle of the soybean crop. The best correlations and linear regressions between the spectral parameters and the end yield will occur when it is considered all the cycle of the crop development. For the matters of vegetation indexes NDVI and GVI used, it was observed that the GVI had a less variable behaviour when analysed the results of regressions. In the sum up, the results showed that using only statistical modelling techniques with spectral data was possible estimate 85% of variability found in the soybean yield Doutorado Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável Doutor em Engenharia Agrícola

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2020-10-13T18:05:24Z No. of bitstreams: 2 Caroline_Gabriel2020.pdf: 2957229 bytes, checksum: d4395ada6d7dce470742307f01420e0a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2020-10-13T18:05:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Caroline_Gabriel2020.pdf: 2957229 bytes, checksum: d4395ada6d7dce470742307f01420e0a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2020-05-29 Monitoring soybean productivity is essential for market strategies and world food security. Considering crop forecasts, it is paramount to understand the relationship among factors that influence the growth of the crop from a space-time perspective, with closer attention to the agrometeorological aspects which affect the soy cycle. Spatial area statistics search for patterns of association in a given location through spatial correlation indices. Once the correlation of factors in soybean productivity is detected, it is possible to make predictions using spatial regression models, which incorporate the spatial structure of the data into the model. However, in small samples it is difficult to meet the assumptions of these models; thus, exploring the bootstrap resampling technique of the residues as an estimator of the coefficients is a valid option. Therefore, a spatial analysis of soybean productivity and the agrometeorological variables, mean temperature, mean global solar radiation, and pluvial precipitation were performed using the Moran Global I indexes and the Local Spatial Association Index (LISA), to predict soybean productivity through the Spatial AutoRegressive (SAR) and Conditional AutoRegressive (CAR) space models in the 2014/2015, 2015/2016 and 2016/2017 crop years, in the Western region of Paraná. It was observed that soybean productivity is strongly autocorrelated in the cities of the study, and the significance of the correlation indexes confirmed the influence of agrometeorological variables on soybean productivity. In addition, when using the agrometeorological variables in the productivity models, the best values were found for the Akaike Information Criteria – AIC, the Maximum Value of the Logarithm of the Likelihood Function – MVLFV, and the Root Mean Square Error – RMSE with the CAR model in the 2015/2016 crop year. The analysis of the SAR and CAR models from the estimates by the bootstrap technique resulted in values of the coefficients approximate to those estimated by maximum likelihood, which corroborates the use of the bootstrap of the residues. É importante o acompanhamento da produtividade da soja para as estratégias do mercado e para a segurança alimentar mundial. Para previsões da cultura é preciso compreender de forma espaço-temporal as relações dos fatores que influenciam o crescimento da cultura, destacando-se os aspectos agrometeorológicos com maior atuação no ciclo da soja. A estatística espacial de áreas busca padrões de associação em um determinado local por meio de índices de autocorrelação e correlação espacial. Uma vez detectada a correlação dos fatores na produtividade da soja, é possível realizar as predições por meio de modelos de regressão espacial, os quais incorporam ao modelo a estrutura espacial dos dados. No entanto, em amostras pequenas há dificuldade em atender aos pressupostos destes modelos; assim, explora-se a técnica de reamostragem bootstrap dos resíduos como estimador dos coeficientes. Diante disso, realizou-se uma análise espacial da produtividade da soja e das variáveis agrometeorológicas temperatura média, radiação solar global média e precipitação pluvial, por meio dos índices Ι de Moran Global e Índice Local de Associação Espacial (LISA) para, assim, predizer a produtividade da soja por meio dos modelos espaciais Spatial AutoRegressive (SAR) e Conditional AutoRegressive (CAR) nos anos-safras 2014/2015, 2015/2016 e 2016/2017, na região Oeste do Paraná. Observou-se que a produtividade da soja está fortemente autocorrelacionada nos municípios do estudo, e a significância dos índices de correlação confirmaram a influência das variáveis agrometeorológicas na produtividade da soja. Além disso, na modelagem da produtividade da soja a partir das variáveis agrometeorológicas encontraram-se os melhores valores dos critérios de seleção Critério de Informação de Akaike – AIC, Máximo Valor do Logaritmo da Função Verossimilhança – MVLFV e Raiz do Erro Quadrático Médio – RMSE com o modelo CAR no ano-safra 2015/2016. A análise dos modelos SAR e CAR a partir das estimativas pela técnica de bootstrap resultou em valores dos coeficientes aproximados aos estimados por máxima verossimilhança, o que corrobora para o uso do método bootstrap dos resíduos.

Submitted by Rosangela Silva (rosangela.silva3@unioeste.br) on 2020-07-23T19:47:12Z No. of bitstreams: 2 Rodrigo Lorbieski.pdf: 4317681 bytes, checksum: 9becf80d4fc5da6a6c8926aaca5054a2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2020-07-23T19:47:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Rodrigo Lorbieski.pdf: 4317681 bytes, checksum: 9becf80d4fc5da6a6c8926aaca5054a2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2020-02-14 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Precision agriculture is an important tool that aims at optimizing the agricultural yield sector, however, its cost of implementation can be an obstacle for small farmers. An alternative would be regionalizing the agricultural area, and dividing it into plots or management zones, which can be worked individually according to the area characteristics. Multivariate data are common in designing these zones, thus, multivariate techniques for classification and grouping can be applied to these data, aiming at also taking into account their spatial information. Thus, this research outlined management areas for an agricultural area in four consecutive cropping years, using non-parametric hierarchical groupings, and considering spatial data information from physical and chemical attributes of soil, vegetative indexes and data of yield. Techniques were applied to reduce dimensionality and groupings of data, as well as geostatistical analyses and descriptive statistics. So, decision trees were built to better understand physical-chemical variables behavior in the different management zones formed, whose management zones are the response variable. The subsets that best formed the management zones varied from one cropping year to the next one, and their location was similar in three of the four cropping years analyzed. The excellent number of management zones was equal to two in all the studied cropping years. Decision trees proved to be important to characterize physical-chemical variables, as they helped to describe their distribution in the formation of each management zone. A agricultura de precisão é uma importante ferramenta que visa à otimização da produtividade do setor agrícola, entretanto, seu custo da implementação pode ser um obstáculo para os pequenos agricultores. Uma alternativa seria, então, a regionalização da área agrícola dividindo-a em talhões ou zonas de manejo, que podem ser trabalhadas individualmente de acordo as características da área. Dados multivariados são comuns no processo de delineamento dessas zonas, assim, técnicas multivariadas para classificação e agrupamento podem ser aplicadas a esses dados, buscando considerar também a informação espacial destes. Dessa forma, essa pesquisa delineou zonas de manejo de uma área agrícola em quatro anos-safra consecutivos, com o uso de agrupamentos hierárquicos não paramétricos, levando em consideração a informação espacial de dados provenientes de atributos físicos e químicos do solo, índices vegetativos e dados de produtividade. Foram utilizadas técnicas para redução da dimensionalidade e agrupamentos dos dados, além de análises geoestatísticas e de estatísticas descritivas. Para melhor compreensão do comportamento das variáveis físico-químicas nas diferentes zonas de manejo formadas, construíram-se árvores de decisão, tendo como variável resposta as próprias zonas de manejo. Os subconjuntos que melhor formaram as zonas de manejo variaram de um anosafra para o outro, e, a localização delas foi semelhante em três dos quatro anos-safra analisados. O ótimo número de zonas de manejo foi igual a dois em todos os anos-safra analisados. As árvores de decisão se mostraram importantes para caracterização das variáveis físico-químicas, pois auxiliaram a descrever a distribuição delas na formação de cada zona de manejo.

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.

CNPq O conhecimento da Geoestatística fundamenta-se no estudo de varíaveis aleatórias indexadas pela sua localização geográfica. A análise de métodos de diagnóstico de influência é frequentemente utilizada para indentificar a presença de observações potencialmente influentes nos dados e/ou no modelo, e avaliar a distorção que estas observações podem causar nos resultados das análises estatísticas. Nesse contexto, considera-se o estudo em modelos espaciais lineares Gaussianos, que levam em conta a dependência espacial das variáveis em estudo. Nesse caso a modelagem da estrutura de dependência espacial faz-se necessária para a definição dos parâmetros que a descrevem. O modelo também é considerado nas técnicas de interpolação, como a krigagem, que é utilizada para a predição de valores em locais não amostrados. No entanto, a estimatição dos parâmetros podem ser distorcidas pela existência de observações influentes. Nesse contexto, a principal contribuição desta dissertação é propor um esquema de pertubação na variável resposta para investigar a influência local em modelos espaciais lineares Gaussianos, considerando o método de máxima verossimilhança restrita para a estimação dos parâmetros. Realizaram-se estudos de simulação computacional e aplicação a dois conjuntos de dados reais. The knowledge of Geostatistics is based on the study of random variables indexed by their geographic location. The analysis of influence diagnosis methods is often used to identify the presence of potentially influential observations in the data and / or the model and to assess the distortion that these observations may cause in the results of the statistical analyzes. In this context, the study is considered in Gaussian spatial linear models, which take into account the spatial variability of the variables under study. In this case the modeling of the spatial dependence structure is necessary for the definition of the parameters that describe it. The model is also considered in interpolation techniques, such as kriging, which is used to predict values in non-sampled locations. However, the estimates of the parameters can be distorted by the existence of influential observations. In this context, the main purpose of this dissertation is to propose a perturbation scheme in the response variable to investigate the local influence in linear Gaussian models, considering the method of restricted maximum likelihood for the estimation of parameters. Simulation and application studies were performed on two real data sets.

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.