Geração de mapas multitemáticos em agricultura de precisão.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi delinear uma metodologia de geração de mapas multitemáticos para o apoio à tomada de decisão nas culturas de grãos, considerando a abordagem integrada e hierarquizada dos fatores que interferem na produtividade. A área foi mapeada para os atributos da fertilidade do solo, nutrição de plantas, plantas daninhas e estande de plantas, sendo colhida com colhedora equipada com sensores de produtividade, umidade e GPS para a geração de mapas de produtividade. Utilizou-se a análise de componentes principais (ACP) com o intuito de correlacionar a produtividade das culturas com a disponibilidade dos nutrientes do solo e planta, infestação de plantas daninhas e estande. Os três maiores fatores que interferiram na produtividade, segundo o Diagrama de Fatores gerados pela ACP, foram selecionados para a geração dos mapas multitemáticos interpolados por krigagem indicatriz. O excesso de K no solo foi o atributo de maior peso, desbalanceando as relações Ca:Mg; Ca+Mg / K e Mg / K; sendo que as zonas com melhores relações foram as mais produtivas. Contribuiu para a diminuição da produtividade a falta de boro e a maior infestação do banco de sementes de plantas daninhas. ABSTRACT: The objective of this research was to delineate a methodology for generating multi-themathics maps to support the decision making in agricultural production systems. This approach will consider the major factors that affect the grain yield. The experimental area was sampled at 50 by 50 meters grid to the variables of soil fertility, plant nutrition, weeds and stand, being harvested with yield sensor, moisture sensor and GPS for the generation of yield maps. The Principal Component Analysis (PCA) was used with the objective of correlating the grain yield with soil fertility, plant nutrition, weeds and stand. After the three major factors were ranked according to the Scatter Class Diagram generated by PCA, those variables were selected for the generation of multi-themathic maps interpolated by indicator kriging. The high values of potassium in the soil was the variable that most interfered in the adequate balancing of Ca:Mg; Ca+Mg / K and Mg / K conditioning better yields. Other variables that contributed to the low yield were lack of B, the largest weed seed bank infestation and soil organic matter content.

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: SHIRATSUCHI, L. S., MARCHÃO, R. L., JERKE, C., RESENDE, A. V., FONTES, J. R. A., OLIVEIRA, C. M., VILELA, M. de F., SÁ, M. A. C. de, SANTOS JÚNIOR, J. de D. G. dos, HURTADO, S. M. C.
Other Authors: Luciano Shozo Shiratsuchi, CPAC; Robélio Leandro Marchão, CPAC; Caroline Jerke, UPIS; Álvaro Vilela Resende, CPAC; José Roberto Antoniol Fontes; Charles Martins de Oliveira, CPAC; Marina de Fátima Vilela, CPAC; Marcos Aurélio Carolino de Sá, CPAC; João de Deus Gomes dos Santos Júnior, CPAC; Sandro Manuel Carmelino Hurtado, UFLA.
Format: Folhetos biblioteca
Language:pt_BR
por
Published: 2007
Subjects:Precision farming, Productivity, Agricultura de Precisão, Mapa, Milho, Produtividade, Soja, Tomada de Decisão, cartography, decision making,
Online Access:http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/572273
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id dig-infoteca-e-doc-572273
record_format koha
spelling dig-infoteca-e-doc-5722732011-07-09T05:46:27Z Geração de mapas multitemáticos em agricultura de precisão. SHIRATSUCHI, L. S. MARCHÃO, R. L. JERKE, C. RESENDE, A. V. FONTES, J. R. A. OLIVEIRA, C. M. VILELA, M. de F. SÁ, M. A. C. de SANTOS JÚNIOR, J. de D. G. dos HURTADO, S. M. C. Luciano Shozo Shiratsuchi, CPAC; Robélio Leandro Marchão, CPAC; Caroline Jerke, UPIS; Álvaro Vilela Resende, CPAC; José Roberto Antoniol Fontes; Charles Martins de Oliveira, CPAC; Marina de Fátima Vilela, CPAC; Marcos Aurélio Carolino de Sá, CPAC; João de Deus Gomes dos Santos Júnior, CPAC; Sandro Manuel Carmelino Hurtado, UFLA. Precision farming Productivity Agricultura de Precisão Mapa Milho Produtividade Soja Tomada de Decisão cartography decision making RESUMO: O objetivo deste trabalho foi delinear uma metodologia de geração de mapas multitemáticos para o apoio à tomada de decisão nas culturas de grãos, considerando a abordagem integrada e hierarquizada dos fatores que interferem na produtividade. A área foi mapeada para os atributos da fertilidade do solo, nutrição de plantas, plantas daninhas e estande de plantas, sendo colhida com colhedora equipada com sensores de produtividade, umidade e GPS para a geração de mapas de produtividade. Utilizou-se a análise de componentes principais (ACP) com o intuito de correlacionar a produtividade das culturas com a disponibilidade dos nutrientes do solo e planta, infestação de plantas daninhas e estande. Os três maiores fatores que interferiram na produtividade, segundo o Diagrama de Fatores gerados pela ACP, foram selecionados para a geração dos mapas multitemáticos interpolados por krigagem indicatriz. O excesso de K no solo foi o atributo de maior peso, desbalanceando as relações Ca:Mg; Ca+Mg / K e Mg / K; sendo que as zonas com melhores relações foram as mais produtivas. Contribuiu para a diminuição da produtividade a falta de boro e a maior infestação do banco de sementes de plantas daninhas. ABSTRACT: The objective of this research was to delineate a methodology for generating multi-themathics maps to support the decision making in agricultural production systems. This approach will consider the major factors that affect the grain yield. The experimental area was sampled at 50 by 50 meters grid to the variables of soil fertility, plant nutrition, weeds and stand, being harvested with yield sensor, moisture sensor and GPS for the generation of yield maps. The Principal Component Analysis (PCA) was used with the objective of correlating the grain yield with soil fertility, plant nutrition, weeds and stand. After the three major factors were ranked according to the Scatter Class Diagram generated by PCA, those variables were selected for the generation of multi-themathic maps interpolated by indicator kriging. The high values of potassium in the soil was the variable that most interfered in the adequate balancing of Ca:Mg; Ca+Mg / K and Mg / K conditioning better yields. Other variables that contributed to the low yield were lack of B, the largest weed seed bank infestation and soil organic matter content. 2011-07-08T11:54:43Z 2011-07-08T11:54:43Z 2008-04-23 2007 2011-07-08T11:54:43Z Folhetos Planaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2007. http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/572273 pt_BR por (Embrapa Cerrados. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 181). openAccess 22 p.
institution EMBRAPA
collection DSpace
country Brasil
countrycode BR
component Bibliográfico
access En linea
databasecode dig-infoteca-e
tag biblioteca
region America del Sur
libraryname Sistema de bibliotecas de EMBRAPA
language pt_BR
por
topic Precision farming
Productivity
Agricultura de Precisão
Mapa
Milho
Produtividade
Soja
Tomada de Decisão
cartography
decision making
Precision farming
Productivity
Agricultura de Precisão
Mapa
Milho
Produtividade
Soja
Tomada de Decisão
cartography
decision making
spellingShingle Precision farming
Productivity
Agricultura de Precisão
Mapa
Milho
Produtividade
Soja
Tomada de Decisão
cartography
decision making
Precision farming
Productivity
Agricultura de Precisão
Mapa
Milho
Produtividade
Soja
Tomada de Decisão
cartography
decision making
SHIRATSUCHI, L. S.
MARCHÃO, R. L.
JERKE, C.
RESENDE, A. V.
FONTES, J. R. A.
OLIVEIRA, C. M.
VILELA, M. de F.
SÁ, M. A. C. de
SANTOS JÚNIOR, J. de D. G. dos
HURTADO, S. M. C.
Geração de mapas multitemáticos em agricultura de precisão.
description RESUMO: O objetivo deste trabalho foi delinear uma metodologia de geração de mapas multitemáticos para o apoio à tomada de decisão nas culturas de grãos, considerando a abordagem integrada e hierarquizada dos fatores que interferem na produtividade. A área foi mapeada para os atributos da fertilidade do solo, nutrição de plantas, plantas daninhas e estande de plantas, sendo colhida com colhedora equipada com sensores de produtividade, umidade e GPS para a geração de mapas de produtividade. Utilizou-se a análise de componentes principais (ACP) com o intuito de correlacionar a produtividade das culturas com a disponibilidade dos nutrientes do solo e planta, infestação de plantas daninhas e estande. Os três maiores fatores que interferiram na produtividade, segundo o Diagrama de Fatores gerados pela ACP, foram selecionados para a geração dos mapas multitemáticos interpolados por krigagem indicatriz. O excesso de K no solo foi o atributo de maior peso, desbalanceando as relações Ca:Mg; Ca+Mg / K e Mg / K; sendo que as zonas com melhores relações foram as mais produtivas. Contribuiu para a diminuição da produtividade a falta de boro e a maior infestação do banco de sementes de plantas daninhas. ABSTRACT: The objective of this research was to delineate a methodology for generating multi-themathics maps to support the decision making in agricultural production systems. This approach will consider the major factors that affect the grain yield. The experimental area was sampled at 50 by 50 meters grid to the variables of soil fertility, plant nutrition, weeds and stand, being harvested with yield sensor, moisture sensor and GPS for the generation of yield maps. The Principal Component Analysis (PCA) was used with the objective of correlating the grain yield with soil fertility, plant nutrition, weeds and stand. After the three major factors were ranked according to the Scatter Class Diagram generated by PCA, those variables were selected for the generation of multi-themathic maps interpolated by indicator kriging. The high values of potassium in the soil was the variable that most interfered in the adequate balancing of Ca:Mg; Ca+Mg / K and Mg / K conditioning better yields. Other variables that contributed to the low yield were lack of B, the largest weed seed bank infestation and soil organic matter content.
author2 Luciano Shozo Shiratsuchi, CPAC; Robélio Leandro Marchão, CPAC; Caroline Jerke, UPIS; Álvaro Vilela Resende, CPAC; José Roberto Antoniol Fontes; Charles Martins de Oliveira, CPAC; Marina de Fátima Vilela, CPAC; Marcos Aurélio Carolino de Sá, CPAC; João de Deus Gomes dos Santos Júnior, CPAC; Sandro Manuel Carmelino Hurtado, UFLA.
author_facet Luciano Shozo Shiratsuchi, CPAC; Robélio Leandro Marchão, CPAC; Caroline Jerke, UPIS; Álvaro Vilela Resende, CPAC; José Roberto Antoniol Fontes; Charles Martins de Oliveira, CPAC; Marina de Fátima Vilela, CPAC; Marcos Aurélio Carolino de Sá, CPAC; João de Deus Gomes dos Santos Júnior, CPAC; Sandro Manuel Carmelino Hurtado, UFLA.
SHIRATSUCHI, L. S.
MARCHÃO, R. L.
JERKE, C.
RESENDE, A. V.
FONTES, J. R. A.
OLIVEIRA, C. M.
VILELA, M. de F.
SÁ, M. A. C. de
SANTOS JÚNIOR, J. de D. G. dos
HURTADO, S. M. C.
format Folhetos
topic_facet Precision farming
Productivity
Agricultura de Precisão
Mapa
Milho
Produtividade
Soja
Tomada de Decisão
cartography
decision making
author SHIRATSUCHI, L. S.
MARCHÃO, R. L.
JERKE, C.
RESENDE, A. V.
FONTES, J. R. A.
OLIVEIRA, C. M.
VILELA, M. de F.
SÁ, M. A. C. de
SANTOS JÚNIOR, J. de D. G. dos
HURTADO, S. M. C.
author_sort SHIRATSUCHI, L. S.
title Geração de mapas multitemáticos em agricultura de precisão.
title_short Geração de mapas multitemáticos em agricultura de precisão.
title_full Geração de mapas multitemáticos em agricultura de precisão.
title_fullStr Geração de mapas multitemáticos em agricultura de precisão.
title_full_unstemmed Geração de mapas multitemáticos em agricultura de precisão.
title_sort geração de mapas multitemáticos em agricultura de precisão.
publishDate 2007
url http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/572273
work_keys_str_mv AT shiratsuchils geracaodemapasmultitematicosemagriculturadeprecisao
AT marchaorl geracaodemapasmultitematicosemagriculturadeprecisao
AT jerkec geracaodemapasmultitematicosemagriculturadeprecisao
AT resendeav geracaodemapasmultitematicosemagriculturadeprecisao
AT fontesjra geracaodemapasmultitematicosemagriculturadeprecisao
AT oliveiracm geracaodemapasmultitematicosemagriculturadeprecisao
AT vilelamdef geracaodemapasmultitematicosemagriculturadeprecisao
AT samacde geracaodemapasmultitematicosemagriculturadeprecisao
AT santosjuniorjdedgdos geracaodemapasmultitematicosemagriculturadeprecisao
AT hurtadosmc geracaodemapasmultitematicosemagriculturadeprecisao
_version_ 1779385353591848960