51. Management zones using vegetation indices and productivity maps
- Author
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Oliveira, Vinícius Henrique Dias de, Mercante, Erivelto, Vilas Boas, Marcio Antonio, and Tieppo, Rafael Cesar
- Subjects
Agrupamento de dados ,Sistemas biológicos e Agroindustriais ,Precision agriculture ,gricultura de precisão ,Dados de colheita ,Sensoriamento remoto ,Remote sensing ,Harvest data ,Data grouping - Abstract
Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2021-07-06T11:31:56Z No. of bitstreams: 2 Vinícius_Oliveira2021.pdf: 1970900 bytes, checksum: 8d6342641a6534b13329bc114327a1d8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2021-07-06T11:31:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Vinícius_Oliveira2021.pdf: 1970900 bytes, checksum: 8d6342641a6534b13329bc114327a1d8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2021-02-23 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Many studies indicate that the population in the world may have a large increase in a few years and, in addition, the demand for food also tends to increase. Moreover, the space for food production is close to a limit, with many areas already in degradation and no longer being able to supply this need. Therefore, an alternative to traditional production methods is necessary, such as precision agriculture, which aims to increase productivity by optimizing the use of resources and available space. However, it is necessary to collect data on all parameters that may interfere with productivity and, even more importantly, the best way to interpret this data to make decisions. The present work aims to evaluate several vegetation indexes, through harvest maps, for the delineation of management zones (ZMs), since productivity data is generally difficult to access among most small and medium producers. For this, ten vegetation indexes were selected for four different dates, referring to two soybean crops and two corn crops. Such crops have harvest records, which were converted into maps and used for comparison and validation of maps generated by vegetation indexes. The management zones were generated using the Fuzzy C-means algorithm, which performs similar data grouping according to a predetermined number of classes. For determination of the best procedure, the data were submitted to analysis of variance and fuzzy validation indexes. To determine the best delimitation between the ZMs of the vegetation indexes, the Kappa index was used. The results indicated a better grouping of the data in four classes, generating four ZMs. The comparison between the ZMs generated by productivity and the ZMs generated by vegetation index indicated good agreement for four classes (K = 0.64 to 0.70). It is expected, with this work, a contribution in the transformation process of agriculture in regards to making information easier to access and increasing anticipation in decision making. Muitos estudos indicam que a população no mundo pode ter um grande aumento em poucos anos e, junto a isso, a demanda por alimentos também tende a aumentar. Ademais, o espaço destinado à produção de alimentos se encontra perto de um limite, sendo que muitas áreas já encontram um desgaste e não podem mais suprir essa necessidade. Portanto, é necessária uma alternativa aos métodos tradicionais de produção, como a agricultura de precisão que visa aumentar a produtividade, por meio da otimização do uso de recursos e do espaço disponível. No entanto, é necessário coletar dados sobre todos os parâmetros que possam interferir na produtividade e, ainda mais importante, a melhor forma de interpretar esses dados para se tomar decisões. O presente trabalho tem como objetivo avaliar diversos índices de vegetação, por meio de mapas de colheita, para delineamento de unidades de gestão diferenciada (UGDs), visto que os dados de produtividade, geralmente, são de difícil acesso entre a maioria de pequenos e médios produtores. Para isso, foram selecionados dez índices de vegetação para quatro diferentes datas, referentes a duas safras de soja e duas safras de milho. Tais safras possuem registro de colheita, que foram convertidos em mapas e utilizados para comparação e validação dos mapas gerados por índices de vegetação. As unidades de gestão diferenciada foram geradas por meio do algoritmo Fuzzy C-means, que realiza um agrupamento dados semelhantes, de acordo com um número pré-determinado de classes. Para determinação do melhor agrupamento, os dados foram submetidos a análises de variância e índices de validação fuzzy. Para determinação da melhor delimitação entre as UGDs dos índices de vegetação, foi utilizado o índice Kappa. Os resultados indicaram um melhor agrupamento dos dados em quatro classes, gerando quatro UGDs. A comparação entre as UGDs geradas pela produtividade e as UGDs geradas por índice de vegetação indicou boa concordância para quatro classes (K = 0,64 a 0,70). Espera-se, com este trabalho, uma contribuição no processo de transformação da agricultura em relação à facilidade no acesso de informação e antecipação nas tomadas de decisão.
- Published
- 2021