Malha amostral para cafeicultura de precisão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Faria, Rafael de Oliveira lattes
Orientador(a): Silva, Fábio Moreira da
Banca de defesa: Oliveira, Marcelo Silva de, Carvalho, Gladyston Rodrigues, Figueiredo, Vanessa Castro, Santos, Fábio Lucio
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola
Departamento: Departamento de Engenharia
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Cafeeiro
Geoestatística
Análise multivariada
Agricultura de precisão
Coffee tree
Geostatistics
Multivariate analysis
Precision agriculture
Área do conhecimento CNPq:
Engenharia Agrícola
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/37728
Resumo: A área plantada com cafeeiros no Brasil não está se alterando nos últimos anos, diferentemente da produção que vem expandindo. Isso se deve ao aumento da produtividade das áreas, com investimento em novas tecnologias por parte dos produtores. A agricultura de precisão é uma das ferramentas consolidada em culturas anuais e em ascensão em culturas perenes como o cafeeiro. Nos últimos nove anos de pesquisa, este manejo foi nomeado de cafeicultura de precisão. Superior nas análises químicas de solo georreferenciadas e aplicações de fertilizantes em taxa variável, o mapa de produtividade é de grande importância para o ciclo da cafeicultura de precisão. Assim este trabalho, de amostragem e interpolação espacial de atributos do solo, planta e produtividade, tem por prerrogativa fazer o levantamento de mapas temáticos de solos e planta, utilizando malha com dois pontos por hectare. Os ensaios de levantamento dos mapas de atributos de solo, folhas e produtividade foram feitos em lavoura de 54,65 ha, durante duas safras consecutivas, com adubações feitas em taxa variada, conforme recomendações baseadas nos mapas de atributos de solo, com acompanhamento dos mapas de análise foliar, buscando estabelecer correlação entre os parâmetros avaliados e determinar parâmetros para o manejo da lavoura cafeeira. Conclui-se que a malha amostral de dois pontos por hectare foi suficiente para verificar a dependência espacial dos atributos de solo, folha e produtividade, sendo indicada para aplicação na cafeicultura de precisão.
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spelling 2019-11-20T16:09:12Z2019-11-20T16:09:12Z2019-11-202019-10-04FARIA, R. de O. Malha amostral para cafeicultura de precisão. 2019. 118 p. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.https://repositorio.ufla.br/handle/1/37728A área plantada com cafeeiros no Brasil não está se alterando nos últimos anos, diferentemente da produção que vem expandindo. Isso se deve ao aumento da produtividade das áreas, com investimento em novas tecnologias por parte dos produtores. A agricultura de precisão é uma das ferramentas consolidada em culturas anuais e em ascensão em culturas perenes como o cafeeiro. Nos últimos nove anos de pesquisa, este manejo foi nomeado de cafeicultura de precisão. Superior nas análises químicas de solo georreferenciadas e aplicações de fertilizantes em taxa variável, o mapa de produtividade é de grande importância para o ciclo da cafeicultura de precisão. Assim este trabalho, de amostragem e interpolação espacial de atributos do solo, planta e produtividade, tem por prerrogativa fazer o levantamento de mapas temáticos de solos e planta, utilizando malha com dois pontos por hectare. Os ensaios de levantamento dos mapas de atributos de solo, folhas e produtividade foram feitos em lavoura de 54,65 ha, durante duas safras consecutivas, com adubações feitas em taxa variada, conforme recomendações baseadas nos mapas de atributos de solo, com acompanhamento dos mapas de análise foliar, buscando estabelecer correlação entre os parâmetros avaliados e determinar parâmetros para o manejo da lavoura cafeeira. Conclui-se que a malha amostral de dois pontos por hectare foi suficiente para verificar a dependência espacial dos atributos de solo, folha e produtividade, sendo indicada para aplicação na cafeicultura de precisão.The area planted with coffee trees in Brazil is not changing in recent years, differently the production that has been expanding. This is linked directly the increased productivity of the areas with investment in new technologies by farmers. Precision agriculture is one of the tools consolidated in annual crops and rise in perennial crops such as coffee. In the last nine years of research, this management has been named precision coffee farming. Superior in georeferenced soil chemical analysis and variable rate fertilizer applications, the productivity map is of great importance for the precision coffee farming cycle. Thus, this work, of sampling and spatial interpolation of soil, plant and productivity attributes, has the prerogative to survey thematic maps of soils and plant, using two points per hectare grid. The rehearsal of soil attribute, leaf and yield maps was done in 54.65 ha crop, during two consecutive harvests, with fertilization at varying rates, according to recommendations based on the soil attribute maps, with accompaniment of the maps. of leaf analysis, seeking to establish correlation between the evaluated parameters and to determine parameters for the management of the coffee crop. It is concluded that the two-point sampling per hectare grid was enough to verify the spatial dependence of soil, leaf and yield attributes, being indicated for application in precision coffee farming.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Conselho Nacional de Pesquisa (CNPq)Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Engenharia AgrícolaUFLAbrasilDepartamento de EngenhariaEngenharia AgrícolaCafeeiroGeoestatísticaAnálise multivariadaAgricultura de precisãoCoffee treeGeostatisticsMultivariate analysisPrecision agricultureMalha amostral para cafeicultura de precisãoSample grids for precision coffee farminginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisSilva, Fábio Moreira daFerraz, Gabriel Araújo e SilvaOliveira, Marcelo Silva deCarvalho, Gladyston RodriguesFigueiredo, Vanessa CastroSantos, Fábio Luciohttp://lattes.cnpq.br/2434471763461785Faria, Rafael de Oliveirainfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALTESE_Malha amostral para cafeicultura de precisão.pdfTESE_Malha amostral para cafeicultura de precisão.pdfapplication/pdf8560839https://repositorio.ufla.br/bitstreams/ff5c7ee2-2d8e-4013-acce-3b301959dc7c/downloaddaaf19ba6689d7b56ef256731b136baaMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/a93ae6c8-c754-4696-b147-ea4cd9120998/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTTESE_Malha amostral para cafeicultura de precisão.pdf.txtTESE_Malha amostral para cafeicultura de precisão.pdf.txtExtracted texttext/plain102467https://repositorio.ufla.br/bitstreams/c5d5b7f3-25d0-4a23-896f-949f2e5b8b2e/download58d4bed624801da4b6b03fb4f4ccf731MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILTESE_Malha amostral para cafeicultura de precisão.pdf.jpgTESE_Malha amostral para cafeicultura de precisão.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2906https://repositorio.ufla.br/bitstreams/e0a86283-a53f-4b76-a5a4-5b44900f8a90/download7b6fa663e7db1a7867a889bbd14b0e19MD54falseAnonymousREAD1/377282025-08-12 17:38:00.284open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/37728https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-12T20:38Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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