Definição de zonas de manejo em lavouras agrícolas a partir de mapas de produtividade: estudo de caso
| Ano de defesa: | 2014 |
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| Orientador(a): | |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Santa Maria
BR Tecnologia em Agricultura de Precisão UFSM Programa de Pós-Graduação em Agricultura de Precisão |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/4814 |
Resumo: | Based on productivity maps and data analysis it is possible for the producer to check and act over the low yielding areas, maximizing the final productivity that way. This paper intents to show the importance of the usage of precision agriculture maps on farms in order to help farmers to determine low yielding areas and act over it, improving productivity. This paper and the generated maps referred during the text were made using John Deere equipment and AMS (Agricultural Management Solutions). The studied area is a 19ha (190.000m²) total area, located at Faxinal, Paraná state. Five maps were analyzed totaling a 3 years range period of samples that were used later for interpolation. The interpolations and adjustments done were made using Apex® and CR Campeiro® software. The output of this interpolation is a single map that shows some tendencies for some areas to present low, medium and high yield. Those regions represent 5,95%, 86,25% and 7,80% respectively. This map is a base for the final analysis that will provide information to develop and increase productivity in low yielding areas. |
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Definição de zonas de manejo em lavouras agrícolas a partir de mapas de produtividade: estudo de casoField productivity evolutive analysisAgricultura de precisãoMapa de produtividadeSensor de massaSensor de umidadePrecision agricultureYield map (or productivity map )Mass sensorMoisture sensorCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIABased on productivity maps and data analysis it is possible for the producer to check and act over the low yielding areas, maximizing the final productivity that way. This paper intents to show the importance of the usage of precision agriculture maps on farms in order to help farmers to determine low yielding areas and act over it, improving productivity. This paper and the generated maps referred during the text were made using John Deere equipment and AMS (Agricultural Management Solutions). The studied area is a 19ha (190.000m²) total area, located at Faxinal, Paraná state. Five maps were analyzed totaling a 3 years range period of samples that were used later for interpolation. The interpolations and adjustments done were made using Apex® and CR Campeiro® software. The output of this interpolation is a single map that shows some tendencies for some areas to present low, medium and high yield. Those regions represent 5,95%, 86,25% and 7,80% respectively. This map is a base for the final analysis that will provide information to develop and increase productivity in low yielding areas.Com base nos mapas de produtividade e as análises realizadas dos locais proporciona ao produtor rural agir pontualmente nestas áreas de baixa produtividade para maximizar sua produção. Este trabalho demonstra a importância da agricultura de precisão em utilizar os mapas de produtividade nas propriedades rural para ajudar a determinar pontos de baixa produtividade nas áreas colhidas, desta forma possibilita ser realizada análise destes locais para determinar qual é o fator que está gerando esta baixa produtividade. Para o desenvolvimento deste trabalho e geração dos mapas de produtividade foi utilizado o sistema de Solução em Gerenciamento Agrícola (AMS) e equipamentos da John Deere. A área do estudo é de 19 ha (190.000 m²) localizados no município de Faxinal - PR obteve-se desta área, mapas de produtividade de um período de três anos totalizando cinco mapas, que foram utilizados para realizar a interpolação. Para a realização da interpolação e ajustes dos mapas utilizaram-se os programas Apex® e CR Campeiro®, o resultado final desta interpolação foi a geração do mapa mostrando as zonas de manejo da área de estudo onde, no decorrer deste período, a produtividade manteve uma tendência nas regiões de baixa, média e alta produtividade do talhão, estas regiões representaram 5,95%, 86,25% e 7,80% respectivamente. Com base no mapa com as áreas de zona de manejo possibilitará a análise das regiões menos produtivas do talhão para maximizar a produção.Universidade Federal de Santa MariaBRTecnologia em Agricultura de PrecisãoUFSMPrograma de Pós-Graduação em Agricultura de PrecisãoGiotto, Eniohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783625T4Dornelles, Marçal Elizandro de Carvalhohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4718767D8Medeiros, Fabrício Ardaishttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4533070E6Barato, Márcio Adair2015-05-062015-05-062014-09-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfBARATO, Márcio Adair. FIELD PRODUCTIVITY EVOLUTIVE ANALYSIS. 2014. 70 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2014.http://repositorio.ufsm.br/handle/1/4814ark:/26339/001300000mptnporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2024-07-16T14:19:30Zoai:repositorio.ufsm.br:1/4814Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/PUBhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.com||manancial@ufsm.bropendoar:2024-07-16T14:19:30Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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