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Key performance indicators (KPI) are essential to decision-making in an organization, but the approach to analysis and composition used in the formulation of the KPIs can lead to errors. Analysis based only on averages does not allow for discriminating between variations that are natural to the process or special cases which require investigation. The use of control charts can identify this differentiation. However, when several charts are presented encompassing different measurement units and scales, systemic interpretation can be impaired. To assist in this interpretation, this research study aimed at proposing a method to facilitate the analysis of control charts when multiple indicators are employed in the monitoring of agricultural operations. Based on the data obtained over 26 weeks from a mechanized sugarcane (Saccharum officinarum L.) harvesting front, six indicators were defined and analyzed through individual control charts and, systemically, through a standardized group control chart. Results show that the points identified as being outside the control zone (special causes of variation) according to the standardized group control chart were the same as those identified by the six individual charts, which demonstrates the potential of this method to summarize the information with no loss of quality of analysis.

Intensification of agricultural production has largely been based on higher energy demand. In Brazil, sugarcane cultivation, ethanol production and the adoption of mechanised harvesting have increased since 2000 due to economic decisions and environmental constraints. Evaluating the energy demand in production systems is a way to measure how intensification is converted into yield, mainly in energy crops such as sugarcane. The energy embodiment in agricultural machinery has been studied, but generally based on data from automotive production. This study aimed to determine the energy demanded in the life cycle of a sugarcane harvester. It is aimed at providing suggestions for further studies approaching other machinery and to provide detailed material flows, in order to give support for other environmental evaluations. Two harvesters were evaluated: Harvester 1 (H1), with steel wheels and rubber tyres and Harvester 2 (H2) with metal tracks. The embodied energy of the life cycle of a sugarcane harvester included the repair and maintenance phase, the directly used inputs, the indirect inputs and the depreciated infra-structure, whose shares on the energy demand were, respectively, 72.0%, 27.4%, 0.6% and 0.0% for H1 and 72.8%, 26.7%, 0.5% and 0.0 for H2. The indices relating energy demand with life cycle (time), mass and power were 138.8 MJ h−1 202.6 MJ kg−1 and 11.6 GJ kW−1, for H1 and 159.8 MJ h−1, 204.3 MJ kg−1 and 13.3 GJ kW−1, for H2.

The region of Campos Gerais, in the State of Parana, is leader in grain yields and state-of-the-art no-tillage farming. The widely adopted no-tillage system tends to increment soil variability. There are several studies about spatial variability of soil characteristics affecting grain yield, but not enough attention has been given to the variability resulting of human actions. The objective of this study was to evaluate the correlation of soil clay content and the depth of placement of corn seeds on areas under no-till systems management. The four selected cornfields areas for the study are property of local farm cooperatives associates. The points for evaluation were defined considering the local mapping of soil texture. Clay content varied from 94 to 489 g kg-1 on Plot 1; from 222 to 414 g kg-1 on Plot 2; from 269 to 509 of rows to be considered for plant distribution and seed depth analyses. The coefficient of variation (CV) of plant distribution was between 23 and 56%. For seed depth, the CV was between 18 and 34%. The regression analysis showed high coefficients of determination (r2) for plots 1 and 2 (r2=0,85 and 0,83). The clay content was generally higher on plots 3 and 4. In this case, the analysis of variance was not significant, and the coefficients of determination were low (r2=0,22 and 0,01). Results indicate that clay content values may be used to delimit g kg-1 on plot 3; and from 368 to 698 g kg-1 on plot 4. The type of planter determined the number management zones on the field, where the depth of seed placing in the planting process can be regulated in different ways. Keywords: Soil Texture, Planting Process, Management Zones

The region of Campos Gerais, in the State of Paraná, is leader in grain yields and state-of-the-art no-tillage farming. The widely adopted no-tillage system tends to increment soil variability. There are several studies about spatial variability of soil characteristics affecting grain yield, but not enough attention has been given to the variability resulting of human actions. The objective of this study was to evaluate the correlation of soil clay content and the depth of placement of corn seeds on areas under no-till systems management. The four selected cornfields areas for the study are property of local farm cooperatives associates. The points for evaluation were defined considering the local mapping of soil texture. Clay content varied from 94 to 489 g kg-1 on Plot 1; from 222 to 414 g kg-1 on Plot 2; from 269 to 509 of rows to be considered for plant distribution and seed depth analyses. The coefficient of variation (CV) of plant distribution was between 23 and 56%. For seed depth, the CV was between 18 and 34%. The regression analysis showed high coefficients of determination (r2) for plots 1 and 2 (r2=0,85 and 0,83). The clay content was generally higher on plots 3 and 4. In this case, the analysis of variance was not significant, and the coefficients of determination were low (r2=0,22 and 0,01). Results indicate that clay content values may be used to delimit g kg-1 on plot 3; and from 368 to 698 g kg-1 on plot 4. The type of planter determined the number management zones on the field, where the depth of seed placing in the planting process can be regulated in different ways.Keywords: Soil Texture, Planting Process, Management Zones

Energy supply and global warming are two of the main challenges of 21st century. To produce food to satisfy the increasing world population requires using more assets, more energy and emitting more greenhouse gases. Studies approaching embodied energy into and greenhouse gas emissions from agricultural machinery are rare. This study determined the energy demand and greenhouse gas emissions in the life cycle of tractors. Four tractors with distinct power levels were evaluated: 55 kW (T1); 90 kW (T2); 172 kW (T3) and 246 kW (T4). Life cycles considered were obtained from three different sources. Consumption of the direct inputs used in the assembly phase and of the input used in the maintenance phase were accounted. The results presented higher embodied energy and emissions in life cycle than are found in the literature. The following indicators were determined: T1, 122.7 MJ kg−1 and 5.7 kg [CO2eq.] kg−1; T2, 91.2 MJ kg−1 and 4.2 kg [CO2eq.] kg−1; T3, 85.2 MJ kg−1 and 3.8 kg [CO2eq.] kg−1; and T4, 71.9 MJ kg−1 and 3.3 kg [CO2eq.] kg−1. The hypothesis that more powerful tractors would require less energy and emit less greenhouse gas per functional unit (mass and power) was proved. Tractor (T4) has 313.2% more mass than (T1), but it required 70.6% less energy and 72.7% less GHG per unit mass, or 84.7% less energy and 87.7% less GHG per unit engine power than T1. For further use in modelling, equations were provided to determine energy demand and emission associated with either engine power or tractor mass.

O sistema plantio direto encontra-se hoje plenamente incorporado à região dos Campos Gerais no Paraná. A acurácia e a precisão no processo de semeadura são itens de grande importância para que tal sistema alcance sucesso. Sendo assim, foram selecionadas 50 propriedades e, em 38, determinou-se a profundidade de deposição da semente de milho. A área experimental era formada por quatro ou cinco linhas de semeadura, onde se avaliaram dez plântulas por linha. A profundidade ficou em torno de 46 mm, observando-se diferenças significativas entre as linhas, em 21 áreas. O coeficiente de variação médio ficou em torno de 20%, limite estatístico entre médio e alto. Conforme análise de outros parâmetros, tais coeficientes podem representar diferentes tipos de erro no processo. Pode-se considerar o processo de semeadura da região como eficiente quando considerada a média da profundidade. Entretanto, a análise da variabilidade demonstra necessidade de ações junto a fatores antrópicos e de máquina. No Tillage system is fully incorporated to farming in the region of Campos Gerais, state of Paraná. Accuracy and precision in the planting process are items of great importance for the success of this system. In order to evaluate the planting process, thirty eight farms were selected as sites for analysis of the placement depth of seeds. The research area was 4 or 5 planting rows, evaluating 10 plantlets per row. The average seed depth was around 46 mm, and significant differences between rows were observed in 21 areas. The average coefficient of variation was around 20%, the statistical limit between medium and high. Analyses of other parameters show that those coefficients may represent different errors in the process. The planting process in Campos Gerais can be considered efficient regarding to the average seed depth. However, the analysis of variability implies de need of actions concerning to anthropic and machinery factors.

As máquinas agrícolas, depois da terra, representam o maior investimento para o agricultor, e sua adequação ao tamanho da propriedade é um fator fundamental na redução dos custos. Há, entretanto, no País, carência de informações que permitam a análise e a comparação sobre a eficiência do uso desses equipamentos. Com isso, o objetivo deste trabalho foi avaliar o estado da arte e realizar diagnóstico quanto à posse e uso de sistemas mecanizados em propriedades agrícolas. Para tanto, elaborou-se um questionário que foi aplicado a 139 propriedades de diferentes tamanhos na região dos Campos Gerais, Estado do Paraná, e na região sul do Estado de São Paulo. Essas propriedades foram divididas em estratos de 100-300 ha, 300-600 ha, 600-900 ha e acima de 900 ha. Os resultados mostram que os operadores não recebem suficiente treinamento, as propriedades maiores utilizam-se mais eficientemente das máquinas, a potência por área dos tratores nas menores áreas é o dobro das maiores e poucos fabricantes dominam o mercado na região. Besides land, agriculture machinery represents the biggest investment for the farmer and its adjustment to the property size is a basic factor related to cost reduction. However, there is a lack of information that does not make possible the analysis and the comparison about the efficiency of these equipments. Therefore, the objective of this work is to evaluate how it is and perform a diagnosis concerning the ownership and use of mechanized systems in agricultural farms. A questionnaire was developed and applied to 139 properties of different sizes in the region of Campos Gerais, Parana State and in the south region of São Paulo State, Brazil. These properties were divided in areas of 100-300 ha, 300-600 ha, 600-900 ha and over 900 ha. The results show that the operators do not have enough training and the smaller farms have twice of tractor power per area than the bigger farms which use the machinery more efficiently. There are equipments producers that control the sales market in the region.

A condutividade elétrica (CE) do solo, obtida por contato ou por indução eletromagnética, tem sido utilizada como uma variável que se correlaciona com características do solo. Investigaram-se as relações existentes entre a CE medida com um sensor de indução eletromagnética, a granulometria do solo, umidade e fatores da fertilidade, a topografia do terreno e a produtividade de milho e soja, em uma lavoura de 19 ha, conduzida sob semeadura direta, entre 2000 e 2002. A produtividade das culturas foi obtida com monitor comercial, e a CE e os demais parâmetros foram obtidos por amostragem em grade regular. Os dados foram espacializados para a produção dos mapas que serviram para a análise de correlações entre os fatores. O sensor de condutividade elétrica mostrou-se limitado para a leitura na ausência de um coletor de dados, dificultando a coleta de dados com maior freqüência e densidade, além de exigir freqüentes calibrações. A CE apresentou forte dependência espacial, porém com correlação inversa entre as duas profundidades monitoradas. Os teores de argila e umidade do solo tiveram correlações positivas, porém abaixo do esperado, somente para as leituras superficiais de CE. Soil electrical conductivity obtained by contact or induction sensors has been used as a variable that correlates with soil characteristics of interest on spatial variability analysis. This work reports the experience done in a 19 ha no-till field aiming to correlate soil electrical conductivity (EC) measured by an induction sensor and soil chemical fertility properties, soil texture, altitude, humidity, soil fertility and corn and soybean yield between 2000 and 2002. Yield data was obtained using a yield monitor; EC and the other parameters were sampled based on a regular grid. Data were submitted to a spatial analysis generating maps for correlation analysis among the factors. EC sensor was limited on its operation, especially for not having a data logger, and requiring frequent calibrations. EC data were strongly spatially dependent but with inverse correlation between the two reading depths. Clay and water content resulted in positive correlations with EC in the shallow reading but at levels lower than expected.

The amount of energy required to produce a commodity or to supply a service varies from one production system to another and consequently giving rise to differing levels of environmental efficiency. Moreover, since energy prices have been continuously increasing over time, this energy amount may be a factor that has economic worth. Biomass production has a variety of end-products such as food, energy, and fiber; thus, taking into account the similarity in end-product of different crops (e.g.: sunflower, peanuts, or soybean for oil) it is possible to evaluate which crops require less energy per functional unit, such as starch, oil, and protein. This information can be used in decision-making about policies for food safety or bioenergy. In this study, 23 crops were evaluated allowing for a comparison in terms of energy embodied per functional unit. Crops were grouped as follows: starch, oil, horticultural, perennial and fiber, to provide for a deeper analysis of alternatives for the groups, and subsidize further studies comparing conventional and alternative production systems such as organic or genetically modified organisms, in terms of energy. The best energy balance observed was whole sugarcane (juice, bagasse and straw) with a surplus of 268 GJ ha−1 yr−1; palm shows the highest energy return on investment with a ratio of approximately 30:1. For carbohydrates and protein production, cassava and soybean, respectively, emerged as the crops offering the greatest energy savings in the production of these functional foods.

Um grande número de pequenas propriedades rurais no Brasil utiliza semeadoras manuais para a operação de semeadura. O fator limitante para a utilização de tratores e equipamentos de maior rendimento nessas condições são terrenos pedregosos ou declivosos e disponibilidade de capital. As semeadoras manuais existentes no mercado mantêm o mesmo princípio desde o início de sua utilização e não sofreram grandes melhorias. Neste trabalho avaliaram-se semeadoras existentes no mercado, classificando-as quanto à regularidade de vazão dos seus mecanismos dosadores. Para a avaliação estabeleceu-se, como meta, a vazão de duas sementes por ciclo. Algumas semeadoras resultaram em baixo desvio-padrão e média próximo de duas sementes por ciclo, enquanto outras apresentaram desempenho deficiente. Não houve algum tipo de mecanismo dosador que se destacasse, sendo seus efeitos encobertos pela qualidade construtiva das máquinas. In Brazil, a great number of small farms still use manual planters, especially in hilly and stony areas. These machines have not received significant design improvements since the start of their usage. Some of these planters available in the market have been tested for their seeding performance for corn. Each machine was set up to deliver two seeds each time. Only a few planters resulted in a low standard deviation and number of seeds close to the target. The performance of the seed meter was affected by the manufacturing quality of the machines.

A variabilidade das propriedades físicas do solo apresenta impacto sobre o desempenho das atividades de produção agrícola. Métodos indiretos para obtenção de informações sobre as propriedades do solo com interesse agronômico são utilizados com o intuito de favorecer o uso de insumos de modo mais adequado. A condutividade elétrica aparente do solo (CEa) é influenciada por diversas propriedades, muitas delas interrelacionadas e com variabilidade em curta distância, sendo difícil a separação dos diversos fatores. As medidas de CEa são usualmente tomadas em superfície com arranjos de eletrodos para prospecção de um volume de solo proporcional à distância entre eles. Neste trabalho foi utilizada uma metodologia que permitiu identificar algumas das propriedades com maior impacto sobre a CEa, merecendo destaque aquelas relacionadas ao espaço poroso do solo. A caracterização detalhada da variação da CEa ao longo do perfil do solo e sua comparação com aquela obtida a partir da sondagem elétrica vertical permitiram identificar algumas limitações desta técnica. A presença de camadas com variação de diversas propriedades físicas e de umidade no perfil do solo alterou os valores observados em superfície. A relação entre a distância de separação dos eletrodos no arranjo com quatro pontas igualmente espaçadas, e a profundidade de prospecção, coeficiente k, oscilou entre 0,35 e 0,70 para os solos LVd, LAd e PVe avaliados. A sondagem elétrica empregada na caracterização de variabilidade espacial na horizontal e em profundidade em uma área com teores de argila oscilando entre 150 e 379 g kg-1 na camada 0 a 0,2 m e entre 225 e 326 g kg-1 na camada 0,6 a 0,8 m apresentou resultado satisfatório. The variability of soil physical properties has an impact on the performance of agricultural production activities. Indirect methods for obtaining information on the soil properties with agronomic interest are used to allow the use of inputs more appropriately. The apparent soil electrical conductivity ( ECa ) is influenced by several properties , many of them interrelated and presenting variability in short distances, being difficult to separate the various factors. ECa measures are usually taken in surface, using electrode arrangements for prospecting a soil volume proportional to the distance between them. In this work, a methodology was used that identified some of the properties with the greatest impact on the ECa, with emphasis to those related to soil porous space. The detailed characterization of the variation of ECw throughout the soil profile and its comparison with that obtained from the vertical electrical sounding was carried to identify certain limitations of this technique. The presence of several layers with varying physical properties and moisture in the soil profile changed values obtained from surface sounding. The relationship between the separation of the electrodes in the array with four points equally spaced, the Wenner array, and the depth of exploration, coefficient k, ranged between 0.35 and 0.70 for the soils LVd , LAd PVe and evaluated. A survey was done for the ECa characterization of spatial variability in the horizontal and along soil profile in an area with clay content ranging from 150 to 379 g kg - 1 in the layer from 0 to 0.2 m and between 225 and 326 g kg - 1 in layer 0, 6 to 0.8 m. The use of ECa for characterizing this variability showed satisfactory results.

O objetivo deste trabalho foi avaliar, com um sensor ótico ativo, o comportamento do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI - "normalized difference vegetation index"), nas culturas de trigo, triticale, cevada e milho. Cinco experimentos foram conduzidos no Paraná e São Paulo, com variação de classes de solo, doses e fontes de N, e variedades de trigo. As seguintes variáveis foram avaliadas: NDVI, teor de N foliar, matéria seca e produtividade das culturas. Análises de regressões foram realizadas entre as doses de N aplicadas e NDVI, teor de N foliar, matéria seca e produtividade. Análises de correlação entre as variáveis foram realizadas. O trigo, triticale e cevada apresentaram resposta às aplicações de doses crescentes de N, pelo aumento nas leituras do NDVI, no teor de N foliar e na produtividade. Medido pelo sensor ótico ativo utilizado, o NDVI apresenta alto potencial para manejo do N nas culturas do trigo, triticale e cevada, e baixo potencial para a cultura do milho. Há interferência das variedades de trigo nas leituras do sensor ótico ativo. The objective of this work was to evaluate the behavior of the normalized difference vegetation index (NDVI), with an active optical sensor, in wheat, triticale, barley and corn crops. Experiments were conducted in Paraná and São Paulo, comparing different soil classes, N rates and sources, and wheat varieties. The following variables were determined: NDVI, N foliar content, dry mass and crop yield. Regression analyses were performed between NDVI and applied N rates, N foliar content, dry mass and yield. Correlation analyses among the variables were performed. Wheat, triticale and barley crops showed response to increasing N rates by the increase in the NDVI readings, to N foliar content and to yield. Measured by the used active optical sensor the NDVI shows high potential for N management wheat, triticale and barley crops, and low potential for corn crops. There is interference of wheat varieties in the active optical sensor's readings.

As informações sobre o desempenho e a capacidade de trabalho das máquinas agrícolas são de grande importância no gerenciamento de sistemas mecanizados agrícolas, auxiliando na tomada de decisões. A obtenção de informações sobre o desempenho é normalmente realizada de modo manual, por meio da análise dos tempos e movimentos, consumindo recursos, mão-de-obra e tempo. Considerando-se a importância das informações e o custo envolvido na aquisição, o objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia automática para a determinação da capacidade de trabalho de colhedora de cereais. Para tanto, realizou-se o estudo de tempos e movimentos a partir de arquivos de dados obtidos por meio de monitores de produtividade em oito propriedades no Estado do Paraná. A partir dos dados coletados, calcularam-se as diferenças de tempo entre as posições da colhedora no talhão, construindo-se um mapa espacializado das diferenças. Com base no mapa de tempos, foi possível obter os mapas das capacidades de campo e processamento, além das eficiências, sendo a metodologia utilizada viável para avaliar, a partir de amostragem densa e automática, o desempenho operacional de colhedoras sem incorrer em custos adicionais para os produtores. The information about field efficiency and capacity of agricultural machinery is very important for the management of agricultural mechanized systems, helping supporting administration at making decisions. The information is usually obtained by manual ways using resources like, time and people. By considering the importance of the information and the cost of the acquisition, the proposal of this work was to present a methodology to determination field capacity, using information from a yield monitor. Therefore a time motion study, from data files gathered by yield monitors, during a harvester operation in eight farms in the state of Parana (Brazil) was carried out. The time difference related to the harvester in the field was calculated from the collected data and a map of the differences was developed. Using the differences it was possible to get the field efficiency, field capacity and throughput capacity maps. The suggested methodology is practicable and allows the evaluation, based on a sample that embraces many points and is automatically obtained, of the harvester with no additional expense for the farmers.

O emprego da mecanização no Brasil iniciou-se praticamente a partir dos anos 60 com a instalação da indústria nacional de tratores acompanhada pela de máquinas e implementos. Com isso houve uma expansão acelerada no uso da mecanização agrícola sendo ela praticamente indispensável nos dias atuais. Embora com benefícios inquestionáveis, a mecanização foi influenciada pela tecnologia exógena no projeto de fabricação e na utilização de técnicas inadequadas como o preparo convencional do solo, técnica essa associada a problemas de erosão. Dado o caráter recente da mecanização, existe uma carência de informações básicas sobre os seus indicadores permitindo a análise da adequação dos equipamentos nas propriedades. Considerando-se o contexto da mecanização, as técnicas adotadas e a ausência de índices, este trabalho teve como objetivo a realização de um diagnóstico quanto à posse e uso de sistemas mecanizados em unidades agrícolas de uma região produtora de grãos em sistema de plantio direto no sul do Brasil. Para tanto foi desenvolvido um questionário com um roteiro básico englobando as características da propriedade, do sistema de produção e administração, e dos recursos utilizados, mecanização e mão de obra. Realizou-se uma amostragem estratificada por área das unidades para as entrevistas e coleta de dados. Dentre os resultados obtidos destaca-se que as produtividades médias das culturas estiveram acima da média nacional e houve pouca variação nos estratos para a produtividade e principais espécies de culturas utilizadas. A mão de obra nas propriedades é utilizada na operação das máquinas agrícolas, mas recebe pouco treinamento. Foram coletadas informações referentes a 645 tratores e a idade média foi de 10,4 anos e o uso de 726 h.ano-1. Dentre as semeadoras foram identificados três tipos distintos e o mecanismo dosador de sementes predominante para as culturas de verão foi o disco horizontal presente em 81,3% das vezes seguido do mecanismo pneumático com 16,3% de participação; a potência média por linha de semeadura variou em função da cultura. Os pulverizadores foram os equipamentos com idade média mais baixa, 7,3 anos predominando equipamentos de arrasto, com tanque de 2000 L e comprimento de barra de 18 m. Apenas 24% dos equipamentos de pulverização possuíam cabines. Para as colhedoras o uso médio foi de 381 h.ano-1 e a idade média foi maior no estrato de menor área. Houve relação positiva entre a eficiência no emprego de máquinas agrícolas e o tamanho da unidade produtiva e a compra e o uso de máquinas depende totalmente do produtor, diferente de outros fatores de produção onde há a participação de um assistente técnico. Os entrevistados atribuíram boas notas à administração das unidades de produção e entre as estratégias de expansão de área ou aumento da rentabilidade, enxergam a segunda opção como a mais importante. The intensive farm machinery use in Brazil started in the 1960?s with the establishment of national tractor industry and followed by farm machinery industries. These industries promoted a quick expansion in agricultural mechanization, which today is essential. Although with undeniable benefits, agricultural mechanization was influenced by external technology in machinery projects and the use of inadequate techniques such as soil tillage, which brought erosion problems. Regarding the recent characteristics of agricultural mechanization, there is little information related to farm machinery indexes, so, it is not possible a comparison among equipments and to optimize their use in farms. This study aimed the conduction of an exploratory survey in order to obtain information about ownership and the use of machinery systems in rowcrop farms that use no tillage and are located in southern region of Brazil. A questionnaire was organized in order to collect data related to the farm, production system, management, labor resources and farm machinery. Stratified sampling was used considering the farm sizes and interviews were conduced using the questionnaire for obtaining the data. The results show that average yields where higher than national values and a small variation was observed between yield and crop species among farm. A large amount of the labor used in farms often operates farm machinery but receives little training to operate the equipments. Data related to 645 tractors were collected and its average age was 10.4 years with an annual use of 726 hours. Three kinds of machinery used for the crop implantation were found, planters for summer crops, grain drills for winter crops and multiples planters which are used to both crops seasons. The most common dosing mechanism for seed for summer crops was the horizontal disk plate with a participation of 81.3% followed by the pneumatic devices with 16.3%. Average power by row varied according to the crop. Sprayers were the equipment with the smaller average age, 7.3 years. Boom sprayers, trailed models, with 2000 L tanks and 18 m boom width dominate. Only 24% of the spraying equipment had cabins. For the combines the average annual use was 381 hours and older equipment was found in the smaller area. There were positive relations among the efficacy in the machinery use and farm size. The farmers are in charge of the purchase and machinery use but a technician is required for the assistance of the other resources such as herbicides and fertilizers. The interviewed farmers attributed good scores to the management of their productive units and judged the strategy of increasing profitability as more valuable way instead of increasing the farm area.

A região dos Campos Gerais, no Paraná, é pioneira na utilização de novas tecnologias e apresenta desempenho superior em rendimento de grãos. O sistema Plantio Direto é uma realidade, em que acurácia e precisão no processo de semeadura são de grande importância. Sendo assim, estudou-se o processo de semeadura de milho sob o sistema Plantio Direto na região dos Campos Gerais, avaliando-se a pressão populacional de plantas em 48 propriedades agrícolas. A área experimental era formada por 4 ou 5 linhas de semeadura, onde foram avaliados 3m por linha, medindo-se espaçamentos entre plantas e entre linhas. Não foram observadas diferenças significativas entre as linhas de semeadura em 42 áreas, sendo que o coeficiente de variação médio ficou em torno de 33%. Não se encontrou nenhuma área com média menor do que 50.000 plantas ha-1, valor mínimo para os híbridos avaliados. Pôde-se concluir que o processo de semeadura da região é eficiente quanto ao número de plantas por área. Já a grande variabilidade encontrada na distribuição de plantas na linha de semeadura sugere a necessidade de ações de pesquisa e extensão junto aos produtores. The region of Campos Gerais in the State of Paraná, Brazil, is a pioneer in the implementation of new technologies, with superior grain yield performance. No-tillage farming system, for instance, is widely adopted in this region. This particular system requires accuracy and precision in the planting process to achieve high grain yields. Regarding regional attributes, the corn planting process in Campos Gerais under no-tillage was evaluated. Forty-eight properties were selected for a plant population pressure analysis. Four or five planting rows delimited the study area, 3m per row. The spacing between plants and between rows was measured. No significant differences were observed between planting rows in 42 properties, and the average coefficient of variation was around 33%. None of the areas had an average lower than 50.000 plants ha-1, the lowest value recommended for the hybrids in study. The regional planting process can be considered efficient regarding the number of plants per area. Nevertheless, the high variability found on plant distribution in the planting rows suggests the need for further research and extension measures.

The objective of this study was to determine, at a farm level, the spatial variability of organic carbon stock (CS) at different depths on a field of 1 soil type in long-term (13-year) crop production under no-tillage. The crop rotation comprised soybean [Glycine max (L.) Merr.] alternating with maize (Zea mays L.) in the summer season. For the winter season, wheat (Triticum aestivum L.) was cropped in rotation with black oat (Avena sativa L.), a cover crop. The 12.5-ha field was sampled at a density of 6.25 samples/ha. Within the coarse grid, 2 dense grids with 20-, 10-, and 5-m spacing were established. Soil samples were collected at all grid nodes and analysed for soil organic carbon and bulk density. The CS at 0–0.05, 0.05–0.10, and 0.10–0.20 m was corrected for equal soil mass. Geostatistics was used for the estimation of spatial distribution of CS at 3 soil depths. We found that CS variation was low to medium (CV 6.7–19.4%). The variograms of CS at all depths were best fitted by spherical models and showed ranges of 120 m, except at 0–0.05 m (range 109 m). At 0–0.20 m depth, CS was 15.2–24.5 t/ha (CV 8.2%, range 120 m). The use of geostatistics reveals a powerful tool for the spatial estimation of CS at depth of a Rhodic Ferralsol under no-tillage, and demonstrated CS variation on a 12.5-ha area, even though soil and crop management were the same for >10 years.

O sensoriamento de fatores relacionados ao desenvolvimento das plantas cultivadas permite obter indicadores relevantes ao diagnóstico e tomada de decisão. Sistemas sensores capazes de obter elevada densidade amostral associada ao georreferenciamento permitem produzir superfícies espaciais que podem ser sobrepostas e com isso caracterizar condições localizadas que afetam o desempenho e que por vezes podem ser manejadas para a obtenção de melhores resultados. A condutividade elétrica aparente do solo (CEa) é uma propriedade que pode ser mensurada com facilidade e apresenta relação com diversas propriedades de interesse agronômico. Por ser resultante das contribuições dos diversos componentes do solo sua interpretação é ambígua requerendo a caracterização de outros parâmetros para o desenvolvimento de modelos de predição aplicáveis apenas localmente. Diversas contribuições vêm sendo realizadas no sentido de permitir o uso e interpretação dos dados de CEa obtidos em lavouras com a sugestão de métodos de processamento e modelagem para o uso. Embora estes trabalhos permitam aprofundar o entendimento eles tendem a ser pontuais havendo carência de levantamentos em escala global que permitam uma compreensão estrutural sobre o fenômeno. Este trabalho teve como objetivo realizar um levantamento exploratório de dados coletados em diversas regiões agrícolas brasileiras e o seu relacionamento com informações dos ambientes em que foram obtidos. Para tal foram obtidos 193 conjuntos de dados de CEa representativos de glebas sob cultivo de grãos localizados desde a região norte até o sul do país, todos obtidos por um mesmo instrumento com profundidades de prospecção até 0,3 m e até 0,9 m, CEaR e CEaP, respectivamente. Um total de 34 variáveis locais ou regionais, quantitativas ou qualitativas foram coletadas e relacionadas. Os dados de CEa foram processados para obtenção de métricas que os caracterizam em termos quantitativos e quanto à sua estrutura espacial, uma área total de 13.649 ha de mapas com resolução de 400 m2 (20 x 20 m) foi utilizada nas análises. A estatística descritiva demonstrou que após a remoção de muitos dados errôneos e discrepantes os valores de CEa oscilaram entre 3,8 e 12,7 mS m-1. Os alcances dos semivariogramas locais ajustados apresentaram valores de alcances medianos de 158,6 m e 171,4 m para as camadas CEaR e CEaP respectivamente. Por meio de técnicas multivariadas de agrupamento hierárquico e análise de componentes principais buscou-se identificar grupos que apresentassem características semelhantes e descrever quais as variáveis condicionadoras do comportamento dentro de cada grupo. Aplicou-se ainda uma técnica de análise de dados categóricos para identificar fatores relacionados à CEa em duas profundidades de prospecção. Os resultados demonstraram que muitas das variáveis estiveram correlacionadas e que aquelas que condicionam a disponibilidade hídrica são relevantes para a o comportamento da CEa em grande parte das situações. Foram delimitados três grupos que apresentaram uma distribuição geográfica com alguma consistência. Na região do Brasil central a capacidade de água disponível e o pH do solo se destacaram como variáveis associadas à CEa. Nos dois outros grupos não foi possível destacar variáveis, havendo uma mistura de seus efeitos. Mapas perceptuais de categorias representativas de classes para CEa e das variáveis apresentaram comportamento divergente entre profundidades mas houve relação mais estreita para aquelas relacionadas à composição granulométrica e correção química do solo. Concluiu-se haver diversidade nos dados de CEa que está relacionada aos ambientes regionais havendo uma mistura de efeitos que tornam pouco factível o desenvolvimento de modelos de predição globais com as ferramentas tradicionais da estatística multivariada. The sensing of factors related to the development of cultivated plants allows obtaining relevant indicators for diagnosis and decision making. Sensor systems capable of obtaining high sampling density associated with georeferencing allow the production of spatial surfaces that can be superimposed assisting on the characterization of localized conditions that conditions crop performance and that can sometimes be managed to obtain better results. Soil apparent electrical conductivity (CEa) is a property that can be easily measured and is related to several properties of agronomic interest. As it results from the contributions of many soil components, its interpretation is ambiguous, requiring the characterization of other parameters for the development of prediction models applicable only locally. Several contributions have been made to allow the use and interpretation of CEa data obtained in fields and different crops such as processing and modeling methods. Although these works allow for a deeper understanding, they tend to be local, with a lack of surveys on a global scale that allow a more structuring understanding of the phenomenon. This work aimed to carry out an exploratory survey of data collected in several Brazilian agricultural regions and their relationship with information related to the environments in which they were obtained. For this purpose, 193 CEa datasets were obtained representing plots under grain cultivation located from the north to the south of the country, all obtained by the same instrument with prospecting depths up to 0.3 m and up to 0.9 m, CEaR and CEaP, respectively. A total of 34 local or regional, quantitative and qualitative variables were collected and related. The CEa data were processed to obtain metrics that characterize them in quantitative terms and in terms of their spatial structure, a total area of 13,649 ha of maps with a resolution of 400 m2 (20 x 20 m) was used in the analyses. Descriptive statistics showed that after removing many erroneous and discrepant data, ECa values ranged between 3.8 and 12.7 mS m-1. The ranges of the adjusted local semivariograms showed median range values of 158.6 m and 171.4 m for the CEaR and CEaP layers respectively. Through multivariate techniques such as hierarchical grouping and principal component analysis, we sought to identify groups that presented similar characteristics and to describe the variables that condition behavior within each group. A qualitative data analysis technique was also applied to identify factors related to CEa at two prospecting depths. The results showed that many of the variables were correlated whereas those that condition water availability are relevant to the behavior of ECa in most situations. Three groups were defined that presented a geographical distribution with some consistency. In central Brazil, available water capacity and soil pH stood out as variables associated with ECa. In the two other groups it was not possible to highlight variables, while a mixture of their effects was evident. Perceptual maps of categories representing classes for CEa and other variables showed divergent behavior between depths, but there was a closer relationship for those related to granulometric composition and soil chemical correction. It was concluded that there is diversity in CEa data that is related to regional environments, with a mixture of effects that make the development of global prediction models with traditional tools of multivariate statistics unfeasible.

A aplicação de fertilizantes com a utilização de equipamentos dotados de mecanismo distribuidor centrífugo de dois discos é amplamente difundida no Brasil. Ao longo dos últimos anos o alcance máximo praticável pelos equipamentos vem aumentando, o que proporciona uma faixa de aplicação maior, porém intensifica a segregação granulométrica das partículas do fertilizante, o que é prejudicial para a qualidade da distribuição do produto no solo. O custo e a quantidade de insumo utilizados nos cultivos das principais culturas agrícolas vem aumentando ano a ano, podendo em alguns casos, representar até 30% do custo de produção. Diante da importância de compreender os fatores que influenciam na qualidade da distribuição de fertilizantes aplicados a lanço com distribuidor de mecanismo centrífugo, principalmente em faixas grandes, essa pesquisa teve por objetivo investigar o fenômeno da segregação granulométrica presente neste tipo operação agrícola. A metodologia empregada foi a de utilizar dois produtos que tivessem comportamentos de segregação potencialmente distintos, medindo a densidade, dureza das partículas e granulometria, essa última utilizando o Granulometric Spread Index (GSI) como parâmetro. Parâmetros do mecanismo distribuidor que fossem relevantes para a segregação, baseando-se na literatura disponível, foram incorporados ao estudo. Aplicações com um distribuidor centrífugo de dois discos combinando os níveis dos fatores em um delineamento fatorial inteiramente casualisado foram realizadas para avaliar de maneira qualitativa e quantitativa o comportamento da segregação granulométrica ao longo da faixa de aplicação. Os resultados mostraram que tanto produto com GSI maior como o de GSI menor alcançaram faixas de aplicação equivalentes com coeficiente de variação (C.V.) em massa de 15%, quando comparados nas mesmas condições de ajuste do mecanismo distribuidor, sendo a rotação dos discos lançadores um fator significante estatísticamente para a largura média da faixa de aplicação, tanto de forma isolada, quanto em interação com o produto de menor GSI. Porém quando a intensidade da segregação granulometrica foi avaliada, verificou-se que o produto de GSI maior apresentou intensidade de segregação granulométrica estatísticamente diferente do que o produto de GSI menor. Também foi avaliada a intensidade da segregação de maneira separada para cada um dos produtos, obtendo diferenças significativas na intensidade da segregação apenas para o produto de GSI menor, e o para o fator dose aplicada. Concluiu-se que é possível medir a intensidade da segregação granulométrica através do índice GSI e que numa aplicação de fertilizantes sólidos com o uso de distribuidor centrífugo de dois discos. A opção por produtos que tenham qualidade física adequada e a correta regulagem dos parâmetros do mecanismo distribuidor contribuem de maneira significativa para uma boa uniformidade de distribuição e menor segregação granulométrica mesmo em faixas de aplicação grandes. The application of fertilizers using spreader equipped with a two-disc centrifugal distributor mechanism is widespread in Brazil. Over the last few years, the maximum range practicable by the equipment has been increasing, which provides a wider application range, however increase the granulometric segregation of the fertilizer particles, which is harmful to the quality of the distribution of the product in the soil. The cost and amount of the fertilizer used in the cultivation of the main agricultural crops has been increasing year by year, and in some cases, it may represent up to 30% of the production cost today. Given the importance of understanding the factors that influence the quality of fertilizer distribution applied by a spreader with centrifugal mechanism, especially in large ranges, this research aimed to investigate the phenomenon of granulometric segregation present in this type of agricultural operation. The methodology used was to use two products that potencially had different segregation behaviors, measuring bulk density, particle hardness and granulometry, this latter using the Granulometric Spread Index (GSI) as a parameter. Parameters of the distributor mechanism that were relevant for segregation, based on the available literature, was incorporated to this research. Applications with a two-disc centrifugal distributor in order to combine the levels of the factors in a completely randomized factorial design has been accomplished to be able to evaluate both qualitatively and quantitative the behavior of granulometric segregation along the application range. The results showed that both the product with a higher GSI and a lower GSI reached equivalent application ranges with a coefficient of variation (CV) in mass of 15%, when compared under the same conditions of adjustment of the distributor mechanism, with the rotation of the launching discs being a statistically significant factor for the mean width of the application range, both in isolation and in interaction with the product of lower GSI. However, when the intensity of granulometric segregation was evaluated, it was seen that the product of larger GSI presented intensity of granulometric segregation statistically different than the product of smaller GSI. The segregation intensity was also evaluated separately for each of the fertilizers, and in this evaluation condition, significant differences were observed in the segregation intensity only for the lower GSI product, and the applied dose factor was statistically significant. It was concluded that it is possible to measure the intensity of granulometric segregation through the GSI index and that in an application of solid fertilizers with the use of a centrifugal distributor with two discs. The option for products that have adequate physical quality and the correct adjustment of the parameters of the distributor mechanism contribute significantly to good distribution uniformity and lower granulometric segregation even in large application ranges.

The sugarcane production sector is one of the most adept at adopting technology to manage equipment and sugarcane fields. Developing new technologies and optimizing the use of the technologies already used in other production systems is essential for successful field management. The optimized use of technologies will help in the localized management to increase viability, maximize profitability, and minimize the environmental impacts of sugarcane production. Technologies to detect, measure, and spatialize plants can be one of the solutions for the row level management. Moreover, this data can be used to temporally follow the development of sugarcane fields, being essential data for localized field management. The spatialization of plants and plant spacing can help in the investigation of factors that influence sugarcane yield. In this context, the overall objective of the thesis was to explore tools and methods for detecting plants at row level to improve and support localized management of sugarcane plantations. An approach to sugarcane plant detection using photoelectric and ultrasonic sensors was developed and evaluated. Aerial image and ground sensors have been tested to detect and measure sugarcane plant spacing. Temporal evaluation of sensors and aerial images during four different stages of sugarcane development was made to propose the best time to detect sugarcane plants and measure the plant spacing. High-resolution images were used to map plant population and plant spacing. These two data were used to check the relationship between slope, path angle, and the plant population, furthermore, map regions with higher susceptibility to plant reduction over the years. At last, a spatio-temporal analysis of yield and plant spacing was performed to verify the relationship between these two variables in regions with different yield potentials in commercial crops. Results show that ultrasonic and photoelectric sensor fusion associated with the machine learning model has accuracy above 95%. These two sensors and high-resolution images had the best accuracy and precision in detecting and measuring plant spacing at 31 and 47 days after harvest. Spatial and temporal analysis showed that regions with a terrain slope of 5-8% and greater than 8% with curved paths have an inferior number of plants compared to other regions. The local analysis identified that regions with steeper slopes and curved paths have high susceptibility of plant reduction over the years compared to other regions. Finally, yield loss within the sugarcane row occurs with increasing plant spacing. Regions with different yield potentials require different optimum populations to maximize yield. Low-yielding regions require a larger plant population and are more susceptible to lose in yield within the row with increasing plant spacing. O setor de produção de cana-de-açúcar é um dos mais aptos a adotar tecnologia para gerenciar equipamentos e as lavouras de cana-de-açúcar. Desenvolver novas tecnologias e otimizar o uso das tecnologias já utilizadas em outros sistemas de produção é essencial para o sucesso da gestão das lavouras. O uso otimizado de tecnologias ajudará na gestão localizada a aumentar a viabilidade, maximizar a rentabilidade e minimizar os impactos ambientais da produção de cana-de-açúcar. Tecnologias para detectar, medir e espacializar plantas podem ser uma das soluções para o gerenciamento a nível de fileira. Além disso, estes dados podem ser usados para acompanhar temporariamente o desenvolvimento das lavouras de cana-de-açúcar, sendo dados essenciais para o gerenciamento localizado da lavoura. A espacialização das plantas e o espaçamento entre plantas podem ajudar na investigação dos fatores que influenciam a produtividade da cana-de-açúcar. Neste contexto, o objetivo geral da tese foi explorar ferramentas e métodos de detecção de plantas em nível de fileira para melhorar e apoiar o gerenciamento localizado de plantações de cana-de-açúcar. Uma abordagem para a detecção de plantas de cana-de-açúcar usando sensores fotoelétricos e ultrassônicos foi desenvolvida e avaliada. A imagem aérea e os sensores terrestres foram testados para detectar e medir o espaçamento entre plantas de cana-de-açúcar. A avaliação temporal dos sensores e imagens aéreas durante quatro estágios diferentes de desenvolvimento da cana-de-açúcar foi feita para propor o melhor momento para detectar plantas de cana-de-açúcar e medir o espaçamento entre as plantas. Imagens de alta resolução foram usadas para mapear a população e o espaçamento das plantas. Estes dois dados foram utilizados para verificar a relação entre declividade, ângulo do percurso e a população de plantas, além disso, mapear regiões com maior suscetibilidade à redução de plantas ao longo dos anos. Finalmente, foi realizada a análise espacial-temporal da produtividade e espaçamento de plantas para verificar a relação entre estas duas variáveis em regiões com diferentes potenciais produtivos em lavouras comerciais. Os resultados mostram que a fusão de sensores ultrassônico e fotoelétrico associada ao modelo de aprendizagem da máquina tem precisão acima de 95%. Estes dois sensores e imagens de alta resolução tiveram a melhor precisão e acurácia para detectar e medir o espaçamento das plantas em 31 e 47 dias após a colheita. A análise espacial e temporal mostrou que regiões com uma declive do terreno de 5-8% e maior que 8% com percursos curvos têm um número inferior de plantas em comparação com outras regiões. A análise local identificou que regiões com declives mais acentuados e caminhos curvos têm alta suscetibilidade de redução da planta ao longo dos anos, em comparação com outras regiões. Finalmente, a perda de produtividade dentro da fileira da cana de açúcar ocorre com o aumento do espaçamento entre as plantas. Regiões com diferentes potenciais produtivos requerem diferentes populações ótimas para maximizar a produtividade. Regiões de baixa produtividade requerem uma população de plantas maior e são mais suscetíveis a perder produtividade dentro da fileira com o aumento do espaçamento entre plantas.

Coffee is one of the most consumed and traded beverages in the world. Knowledge about the yield and maturation stage of coffee fruits before and after the harvest is still a challenge for the coffee sector. The development of a system that allows obtaining this information quickly and non-invasively is essential for the efficient management of the crop. Advances in monitoring the coffee crop should allow for the generation of maps that present essential information for diagnosing the spatial and temporal variability of the crop and, consequently, for the efficient use of precision agriculture techniques. One of the alternatives used to estimate the yield and ripening stage of coffee fruits would be the use of computer vision techniques based on object detection and classification. The use of computer vision offers a low-cost and accessible solution, with great potential for improving the monitoring of coffee plantations. This study was divided into three chapters that present the use of computer vision models based on the YOLO neural network architecture to detect coffee fruits under different contexts. In chapter 1, the model is used to detect and classify coffee fruits on tree branches, a tool that can help small and large producers to objectively decide when to start the harvest. In chapter 2, the model is used to detect and count coffee fruits during mechanized harvesting, which allows the generation of yield maps for the harvested areas. In chapter 3, the model is used to detect and classify coffee fruits at different stages of maturation during mechanized harvesting, which allows for the spatialization of the coffee maturation stage for the harvested areas. The computer vision models based on the YOLOv4 architecture and an input image with a resolution of 800x800 pixels had mean average precision (mAP) of 81.2%, 83.5% and 91.8% for the scenarios experienced in chapters 1, 2 and 3, respectively. The yield map estimated from the detections obtained by the model was able to explain 81% of the variance of the yield map used as reference. The knowledge of the spatial and temporal variability of information such as productivity and maturation stage are essential for the implementation of precision agriculture techniques in coffee crops. O café é uma das bebidas mais consumidas e comercializadas do mundo. O conhecimento sobre a produtividade e o estágio de maturação dos frutos de café antes, e após a colheita, ainda é um desafio para o setor cafeeiro. A criação de um sistema que permita obter essa informação de forma rápida e não invasiva é fundamental para uma gestão eficiente da lavoura. O avanço do monitoramento da cultura do café deve permitir a geração de mapas que apresentem informações essenciais na diagnose da variabilidade espacial e temporal da lavoura e, consequentemente, no eficiente uso das técnicas de agricultura de precisão. Umas das alternativas utilizadas para estimar a produtividade e o estágio de maturação dos frutos de café, seria a utilização de técnicas de visão computacional baseadas na detecção e classificação de objetos. O uso de visão computacional oferece solução de baixo custo e acessível, apresentado grande potencial para a melhoria do monitoramento da lavoura de café. Este estudo foi dividido em três capítulos que apresentam o uso de modelos de visão computacional baseados na arquitetura de redes neurais YOLO para detectar frutos de café em diferentes contextos. No capítulo 1, o modelo é utilizado para detectar e classificar frutos de café na planta, uma ferramenta que pode auxiliar pequenos e grandes produtores na decisão do início da colheita de forma rápida e objetiva. No capítulo 2, o modelo é utilizado para detectar e contar frutos de café durante a colheita mecanizada, o que permite que se gere mapas de produtividade para as áreas colhidas. No capítulo 3, o modelo é utilizado para detectar e classificar os frutos de café em diferentes estágios de maturação durante a colheita mecanizada, o que permite a espacialização do estágio de maturação do café para os talhões colhidos. Os modelos de visão computacional baseados na arquitetura YOLOv4 e uma imagem de entrada com resolução de 800x800 pixels apresentaram precisão média (mAP) de 81,2%, 83,5% e 91,8% para os cenários experimentados nos capítulos 1, 2 e 3, respectivamente. O mapa de produtividade estimado a partir das detecções obtidas pelo modelo foi capaz de explicar 81% da variância do mapa de produtividade utilizado como referência. O conhecimento da variabilidade espacial e temporal de informações como produtividade e o estágio de maturação são fundamentais para implantação de técnicas de agricultura de precisão na lavoura de café.

Data-driven solutions have been more common in agriculture, mainly, with the progress of technology to optimize the operations at the field. Precision agriculture and remote sensing techniques have enabled the data acquisition of agronomical variables and more accurate diagnostics than using traditional methods. The crop monitoring for sugarcane area is commonly associated with regional scale or classification of sugarcane areas based on satellite imagery. Some alternative techniques can support the assessment of the spatio-temporal variability of the fields using three-dimensional (3D) sensing data provided by LiDAR (Light Detection and Ranging) technology, which have contributed to the site-specific crop management considering the canopy height or volume variation. Researchers have applied LiDAR data and aerial images in small areas, which indicated the requirement of understanding better the data acquisition and processing for large-scale applications, such as sugarcane areas in Brazil. This study aims to investigate the potential of 3D sensing data and satellite imagery to map the spatio-temporal variability of sugarcane fields before harvesting. Chapters 1 and 2 introduce the topic of the thesis and highlight the state of the art of the concepts used in the research. Chapter 3 describes the applied methods for data processing of 3D sensing data and aerial images in order to assess the spatio-temporal variability of a commercial sugarcane field. The sugarcane yield map was generated by a sensor-system that measures the mass flow based on the difference of hydraulic pressure of the chopper system in the harvester. The plant height of sugarcane fields was obtained with an ALS (Airborne Laser Scanning) in the final crop production cycle for two consecutive seasons. The point cloud generated, followed by the data filtering, enabled to obtain the canopy height model (CHM) as an information to investigate the association between the spatial variation of crop height and the yield map. A moderate relationship was found between the CHM and the yield map, which demonstrated the potential of high-resolution data to identify the spatial variability at the field level. Chapter 4 explores the use of orbital images for sugarcane yield mapping using reflectance data and vegetation index over the crop cycle for three consecutive crop seasons. The yield prediction models were developed by integrating satellite images, machine learning and multiple linear regression. The regression using Random Forest (RF) showed greater accuracy, since the non-linearity of the dataset was observed, and the spectral bands showed a lower error in estimation of yield. Crop vigor mapping using time-series analysis of satellite imagery supports the identification of the spatial variability of sugarcane fields. The results of this research demonstrated the potential applications of high-resolution data for guiding complementary diagnostics and local interventions in agricultural systems, since it indicates the crop height or vigor variation in large-scale before harvesting. As soluções direcionadas por dados têm sido mais comuns na agricultura, principalmente, com o avanço da tecnologia para otimizar as operações no campo. As técnicas de agricultura de precisão e sensoriamento remoto tem permitido a aquisição de dados de variáveis agronômicas e diagnósticos mais precisos do que por meio dos métodos tradicionais. O monitoramento de áreas de cana-de-açúcar é comumente associado à escala regional ou a classificação de áreas de cana-de-açúcar baseada em imagens de satélite. Algumas técnicas podem apoiar a avaliação da variabilidade espaço-temporal dos talhões utilizando dados tridimensionais (3D) a partir da tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging), a qual tem contribuído no manejo específico da cultura considerando a variação da altura ou volume de plantas. Os pesquisadores têm aplicado os dados LiDAR e imagens aéreas em pequenas áreas, o que indica a necessidade de se compreender melhor a aquisição e o processamento de dados para as aplicações em larga escala, como nas áreas de cana-de-açúcar no Brasil. Este estudo tem como objetivo investigar o potencial dos dados 3D e imagens de satélite para mapear a variabilidade espaço-temporal dos talhões de cana-de-açúcar previamente a colheita. Os Capítulos 1 e 2 introduzem o tema da tese e destacam o estado da arte dos conceitos utilizados na pesquisa. No Capítulo 3 são descritos os métodos aplicados no processamento de dados 3D e imagens aéreas para avaliar a variabilidade espaço-temporal de uma área comercial de cana-de-açúcar. O mapa de produtividade foi gerado por um sistema-sensor que mede o fluxo de massa de acordo com a diferença da pressão hidráulica do picador na colhedora. A altura de plantas foi obtida com ALS (Airborne Laser Scanning) no ciclo final de produção da cultura por duas safras consecutivas. A nuvem de pontos gerada, seguida da filtragem de dados, possibilitou a obtenção do modelo de altura do dossel (CHM) como uma informação para investigar a associação entre a variação espacial da altura de plantas e o mapa de produtividade. Foi encontrada uma relação moderada entre o CHM e o mapa de produtividade, o que demonstrou o potencial dos dados de alta resolução para identificar a variabilidade espacial ao nível de talhão. O Capítulo 4 explora o uso de imagens orbitais para o mapeamento da produtividade de cana-de-açúcar usando dados de refletância e índices de vegetação ao longo do ciclo da cultura por três safras consecutivas. Os modelos de predição de produtividade foram desenvolvidos integrando imagens de satélite, aprendizado de máquina e regressão linear múltipla. A regressão utilizando Random Forest (RF) apresentou maior acurácia, uma vez que foi observada a não-linearidade do conjunto de dados, e as bandas espectrais apresentaram um menor erro na estimativa de produtividade. O mapeamento do vigor da cultura por meio da análise de séries temporais de imagens de satélite auxiliaram na identificação da variabilidade espacial dos talhões de cana-de-açúcar. Os resultados desta pesquisa demonstram o potencial de aplicação dos dados de alta resolução para orientar diagnósticos complementares e intervenções locais nos sistemas agrícolas, uma vez que indicam a variação do porte e vigor de plantas em larga escala antes da colheita.

Huanglongbing (HLB) is the main current citrus disease and has been promoting a significant reduction in orchards productivities. HLB is a pathosystem that has the psyllid as a transmitting agent for the bacterium, Candidatus Liberibacter asiaticus. This vector is attracted to citrus plants when new sprouts are available and under suitable climatic conditions for their development. Therefore, the determination of the best conditions for the attack of this insect and transmission of HLB is fundamental for the rational control of this disease. Therefore, the objectives of this study were: i) to develop, calibrate and validate an agrometeorological model to predict the occurrence of the psyllid based on data from captures of the insect in citrus orchards in the states of São Paulo, Brazil, and Florida, United States; ii) to develop risk maps for the occurrence of psyllids for the states of São Paulo, as well as for the American states of California, Florida and Texas; iii) to develop, calibrate and validate an agrometeorological model to estimate the proportion of plants with symptoms of HLB based on the occurrence of the vector and meteorological conditions that favor the development of the bacterium and make risk maps for that in the state of São Paulo; and iv) to evaluate the effect of the El Niño Southern Oscillation (ENSO) phases on the risk of occurrence of psyllid and HLB for the states of São Paulo and Florida. To model the occurrence of the psyllid, data from eight farms in the State of São Paulo were used, being five for model calibration and three for model validation. This model was also validated with data from psyllid captures from 53 farms located in the state of Florida. The meteorological data (maximum, minimum and average temperature, relative humidity, wind speed and rain) used in the models were obtained from the following databases: Xavier grid database and stations installed close to the Brazilian farms; grid database of PRISM and NASA/POWER systems for the American states. Once the psyllid capture estimation model was calibrated and validated, it was used to spatialize the risk of infestation of this vector in the orchards of the main producing states in Brazil and the United States. The estimation model of the proportion of plants infected by HLB was based on the number of plants eradicated in the eight farms in the state of São Paulo, with data from five of them used in calibration and three of them in validation. This model had as independent variables the number of captured psyllids, resulting from the model proposed here, and the air temperature that favors the development of the disease-causing bacterium. After calibration and validation, this model was used to spatialize the risk of occurrence of HLB for the state of São Paulo. Finally, the effect of the different phases of ENSO, with low, moderate, and high intensities, on the risk of occurrence of psyllid and HLB was evaluated. The occurrence of the psyllid was based on the estimated of citrus sprouting, which always occurs when there is a water deficit of 5 mm or more, followed by rainfall of 5 mm and temperature between 16 and 28 °C. This model presented 90% correctness for the states of São Paulo and Florida. The risk of occurrence of the psyllid was higher in the center, east and part of the north of the state of São Paulo, while in the American states there is a greater risk in the south. The risk is greatest in the state of Florida, followed by the states of São Paulo, Texas and California. Over the months, the risk is greater in the spring in the State of São Paulo, starting to increase in September and lasting until December. In the United States, the risk is greatest in the summer. The model that estimates the occurrence of HLB was based on the population of psyllid captured 18 months before the estimation and on the temperature of the month of eradication, presenting a good performance (average around 70% calibration and 66% validation). The risk of HLB occurrence was higher in the south and center of the state of São Paulo, but it varied throughout the year being bigger in the central, south and east regions of the state, being higher in autumn and part of winter. The risk of occurrence of the psyllid associated with the different phases of ENOS is greater in the years of moderate La Niña in the state of São Paulo and strong La Niña in the state of Florida, with the former having the greatest risk in spring and summer and for the latter in the summer. When the intensity of the ENOS phase is not considered, the greatest risk in São Paulo occurs in the Neutral years, while in Florida in the La Niña years. When assessing the risk associated with the occurrence of HLB, it is higher in ENSO Neutral years for the state of São Paulo, with the autumn and winter months having the greatest risk. O huanglongbing (HLB) é a principal doença atual dos citros e vem promovendo redução expressiva na produtividade dos pomares. O HLB é um patossistema que tem o psilídeo como agente transmissor da bactéria, Candidatus Liberibacter asiaticus. Esse vetor é atraído até as plantras de citros quando há disponibilidade de brotações novas e sob condições climáticas adequadas para seu desenvolvimento. Sendo assim, a determinação das melhores condições para o ataque desse inseto e transmissão do HLB é fundamental para que se possa fazer o controle racional dessa doença. Diante disso, os objetivos deste estudo foram: i) desenvolver, calibrar e validar um modelo agrometeorológico para prever a ocorrência do psilídeo com base em dados de captura do psilídeo em pomares dos estados de São Paulo, Brasil, e Flórida, Estados Unidos; ii) elaborar mapas de risco de ocorrência do psilídeo para os estados de São Paulo, assim como para os estados americanos da Califórnia, Flórida e Texas; iii) desenvolver, calibrar e validar um modelo agrometeorológico que estima a proporção de plantas com sintomas de HLB com base na ocorrência do vetor e de condições meteorológicas que favorecem o desenvolvimento da bactéria e confeccionar mapas de risco para isso no estado de São Paulo; e iv) avaliar o efeito do fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENOS) no risco de ocorrência do psilídeo e do HLB para os estados de São Paulo e da Flórida. Para modelar a ocorrência do psilídeo foram utilizados dados de oito fazendas do Estado de São Paulo, sendo cinco utilizadas para calibrar e três para validar o modelo proposto. Esse modelo também foi validado com dados de captura de psilideos em 53 fazendas situadas no estado da Flórida. Os dados meteorológicos (temperatura máxima, mínima e média, umidade relativa, velocidade do vento e chuva) utilizados nos modelos foram obtidos das seguintes bases: base de dados em grade de Xavier e de estações instaladas nas proximidades das fazendas brasileiras; base de dados em grade dos sistemas PRISM e NASA/POWER para as fazendas americanas. Uma vez com o modelo de estimação da captura de psilídeos calibrado e validado, este foi empregado na espacialização do risco de infestação desse vetor nos pomares dos principais estados produtores do Brasil e dos Estados Unidos. O modelo de estimação da proporção de plantas infectadas pelo HLB se baseou no número de plantas erradicadas nas oito fazendas do estado de São Paulo, sendo os dados de cinco delas empregados na calibração e de três delas na validação. Esse modelo teve como variáveis independentes o número de psilídeos capturados, resultante do modelo aqui proposto, e a temperatura do ar que favorece o desenvolvimento da bactéria causadora da doença. Após a calibração e a validação, esse modelo foi empregado na espacialização do risco de ocorrência do HLB para o estado de São Paulo. Por fim, avaliou-se o efeito das diferentes fases do ENOS, com fraca, moderada e forte intensidades, no risco de ocorrência do psilídeo e do HLB. A ocorrência do psilídeo se baseou na estimativa da brotação dos citros, a qual ocorre sempre quando há déficit hídrico de 5 mm ou mais, seguido de precipitação de 5 mm e temperatura entre 16 e 28°C. Esse modelo apresentou um acerto superior a 90% para os estados de São Paulo e da Flórida. O risco de ocorrência do psilídeo se mostrou superior no centro, leste e parte do norte no estado de São Paulo, enquanto nos estados americanos há maior risco no sul. O risco é maior no estado da Flórida, seguido pelos estados de São Paulo, do Texas e da Califórnia. Ao longo dos meses o risco é maior na primavera no Estado de São Paulo, começando a aumentar em setembro e perdurando até dezembro. Nos Estados Unidos, o risco é maior no verão. O modelo que estima a ocorrência do HLB se baseou na população de psilídeo capturada 18 meses antes da estimação e na temperatura do mês da erradicação, possuindo acerto variável, porém considerado bom (média de cerca de 70% calibração e validação 66%). Quanto ao risco de ocorrência do HLB se mostrou maior no sul e centro do estado de São Paulo, porém variando ao longo do ano sendo maior nas regiões centro, leste e sul do estado, sendo maior no outono e em parte do inverno. O risco de ocorrência do psilídeo associado às diferentes fases do ENOS é maior nos anos de La Niña moderada no estado de São Paulo e La Niña forte no estado da Florida, sendo que no primeiro o maior risco ocorre na primavera e no verão e no segundo no verão. Quando não se considera a intensidade da fase do ENOS, o maior risco em São Paulo ocorre nos anos Neutros, enquanto na Florida nos anos de La Niña. Já quando se avalia o risco associado à ocorrência do HLB este é maior em anos Neutros do ENOS para o estado de São Paulo, sendo os meses do outono e do inverno os de maiores riscos.

The use of miniaturized thermal cameras attached to unmanned aerial vehicles (UAV) expanded the applications of remotely sensed temperature, especially in small-scale agriculture, where high spatial and temporal resolutions are necessary. However, deriving accurate temperature readings from these cameras is often challenging due to issues related to unstable accuracy and orthomosaic processing. Overcoming these problems is fundamental to ensure the accuracy needed for applications such as crop water stress monitoring, where small differences in canopy temperature (CT) can reflect an onset water stress. In this study, we tested a low-cost thermal camera in proximal and aerial conditions, focusing on developing a feasible methodology to deliver accurate temperature readings and mitigate issues related to orthomosaic processing. The results include a co-registering method that significantly increased the image alignment performance, producing suitable thermal orthomosaics. In terms of accuracy, calibration models were developed according to the flight altitude and conditions tested, resulting in root mean squared errors (RMSE) lower than 2°C, with best results obtained with orthomosaics produced with blending mode set as average. Using this methodology, we investigated the relationship of UAV-based canopy temperature with soil and plant attributes linked to water status in a rainfed maize field. While the aerial images were taken, a guided sampling took place across the field to determine soil and plant water content. The results demonstrated that the field of study presented high spatial variability in terms of soil water storage (SWS), with a coefficient of variation of 23.3% and values close to the permanent wilting point (PWP), confirming the soil water deficit. This result was reflected on CT values, which ranged from 32.8 to 40.6°C among the sampling locations. Although CT correlated well with most of the soil physical attributes related to water dynamic, the simple linear regression between CT and soil water content variables yielded coefficients of determination (R2) ≤ 0.26, indicating that CT alone is not sufficient to predict soil water status. Nonetheless, when CT was combined with some soil physical attributes in a stepwise multiple linear regression the prediction capacity was significantly increased achieving R2 values ≥ 0.83, demonstrating a potential use for CT associated with pre-existing soil attributes as an in-season tool to assess the spatial variability of soil water content. O uso de câmeras termográficas embarcadas em aeronaves remotamente pilotadas (RPA) expandiu as aplicações da termografia, sobretudo na agricultura, em que é demandada alta resolução espacial e temporal. Entretanto, obter medidas de temperatura acuradas a partir destes sensores nem sempre é trivial em virtude da instabilidade de sua acurácia e da dificuldade de produzir ortomosaicos a partir de imagens termais. Nesse sentido, superar esses problemas se mostra fundamental para garantir níveis de acurácia compatíveis com aplicações práticas, a exemplo da detecção do estresse hídrico das plantas, em que pequenas diferenças na temperatura do dossel podem refletir um princípio de estresse hídrico. Neste estudo, foi testada uma câmera termográfica de baixo custo em condições proximais e aéreas, com enfoque no desenvolvimento de uma metodologia prática capaz de fornecer melhores níveis de acurácia nas leituras de temperatura, bem como, minimizar os problemas inerentes ao processamento fotogramétrico. Os resultados incluem um método de co-registro das imagens termais, capaz de mitigar os problemas enfrentados na etapa de alinhamento das imagens, favorecendo assim, a obtenção de ortomosaicos da área integral. Em termos de acurácia, foram desenvolvidos modelos de calibração de acordo com a altitude de voo e condições meteorológicas, elevando a acurácia final dos dados de temperatura para menos de 2°C (root mean squared error - RMSE), com melhores resultados obtidos com a configuração de \"blending mode\" ajustada pela média. Essa metodologia foi posteriormente empregada para investigar a relação entre a temperatura do dossel das plantas coletada por meio das imagens aéreas com atributos relacionados ao estresse hídrico numa lavoura de milho em regime de sequeiro. Enquanto as imagens aéreas eram tomadas, efetuou-se uma amostragem direcionada ao longo da lavoura para que fossem coletados dados relativos ao teor de água na planta e no solo. Os resultados demonstraram que a área apresentava alta variabilidade no conteúdo de água no solo, com coeficiente de variação de 23.3%, e valores de umidade volumétrica próximos aos de ponto de murcha permanente, confirmando a condição de déficit hídrico no solo. Tal resultado foi evidenciado nas medidas de temperatura do dossel, que variaram entre 32.8 até 40.6°C entre os pontos amostrais. Apesar da temperatura do dossel das plantas ter apresentado correlação com a maioria dos atributos físicos do solo, os resultados da regressão linear simples entre temperatura e umidade volumétrica do solo atingiram coeficientes de determinação (R2) ≤ 0.26, indicando que a temperatura do dossel não é suficiente para predizer o conteúdo de água no solo. Apesar disso, quando a temperatura do dossel foi associada com alguns atributos físicos do solo em uma regressão linear múltipla, a capacidade preditiva do modelo foi elevada drasticamente, alcançando valores de R2 ≥ 0.83, o que demonstra a potencialidade do uso da temperatura das plantas em associação com dados pré-existentes de física do solo como ferramenta para análise da variabilidade espacial do teor de água no solo durante o ciclo da cultura.

Soybean is one the most cultivated crops in the world. Looking to improve soybean production in a more sustainable way, it is imperative for farmers to make better management practices, improving the economic return and reducing the negative impact on the environment. Thus, yield data becomes an essential data layer that can support farmers to boost the management practices related to the soybean crop. Commonly, soybean yield data are obtained from combine harvester equiped with yield monitor or by agrometeorological models. Both present limitations regarding the data usage. For example, yield monitor data quality are affected by the sensor system that require data filtering process and agrometeorological yield models are limited to the amount of predictor variables required and its spatial and temporal resolution. Thus, aware of these limitations, it becomes an opportunity to investigate new methods to estimate soybean yield at the field level considering soybean yield and yield component data availability and the advances of technological applications in agriculture. The objectives of this study were to: (a) analyze the relationship among soybean yield and its components (number of grains - NG and thousand grains weight -TGW) in a worldwide range from available data and propose a yield estimation model based on yield components and (b) make an exploratory analysis on two dimensions (2D) methods to obtain data related to soybean yield from plants at the R8 phenological stage. Initially, it was conducted a literature review to gather soybean yield and its components data to compose the training dataset. Linear regression models based on soybean yield components were fitted on the training dataset and evaluated on a validation dataset composed of 58 samples collected at the field level. To conduct the exploratory analysis of image processing techniques on soybean, images were taken at the field level from a consumer-grade camera, then basic image processing techniques were applied followed by the application of a Boolean-based algorithm to detect the soybean components. As a result, it was generated three linear regression models: the first based on the TGW, the second based on NG and the third based on TGW and NG. The yield model based on NG presented the highest prediction accuracy, indicating that NG can be a potential yield component to be used as predictor variable. The exploratory analysis of the application of image processing techniques on RGB images provided potential results that support further investigation to improve image processing to gather NG data. Aiming to improve the detection of the yield components through image processing, it was found important steps that must be applied before application of the Boolean-based algorithm such as thresholding. In this study, it is proposed a new soybean yield estimation model relying on the use of one predictor variable (NG) and also, it is presented a potential image processing method that allows gathering NG data from soybean RGB images taken at the field level. A soja é uma das culturas agrícolas mais cultivadas no mundo e para aumentar a sua produção de forma sustentável, os produtores devem aplicar técnicas de manejo mais conscientes considerando não apenas o maior retorno econômico, mas também a redução do impacto negativo ambiental. Para isso, os dados de produtividade apresentam-se como camadas de dados fundamentais que podem auxiliá-los no manejo. A estimativa da produtividade da soja é geralmente obtida por monitores de produtividade e por modelos agrometeorológicos, os quais apresentam limitações relacionados ao uso de seus dados. Por exemplo, a qualidade dos dados provenientes dos monitores de produtividades é afetada pela condição do sistema sensor, tornando obrigatório a realização de uma filtragem de dados. Já, os modelos agrometeorológicos são limitados não apenas pela quantidade de variáveis necessária em seu modelo, mas também pela resolução espacial e temporal. Ciente das limitações dos métodos atuais, torna-se oportuno investigar novos métodos para estimar a produtividade da soja no campo considerando a disponibilidade de acesso a dados de produtividade da soja e suas componentes e dos avanços tecnológicos na agricultura. Os objetivos foram: (a) analisar as relações da produtividade da soja e suas componentes (número de grãos - NG e massa de mil grãos - TGW) a partir de dados publicados e propor um modelo para estimar a produtividade da soja e (b) realizar uma análise exploratória para obtenção de dados das componentes de produtividade da soja a partir de métodos bidimensionais (2D) em plantas no estádio fenológico R8. Inicialmente, foi conduzida uma revisão bibliográfica para obtenção de dados de produtividade da soja e suas componentes para compor o conjunto de dados de treinamento. A partir dele, modelos de regressão linear foram ajustados e, posteriormente, testados em um conjunto de dados de validação composto por 58 amostras de campo. A análise exploratória do processamento de imagens foi realizada com imagens de soja obtidas em condição de campo a partir de um sensor de uma câmera comercial. As imagens obtidas foram submetidas ao tratamento básico de imagem seguida da aplicação de um algoritmo booleano para detectar as componentes da produtividade. Como resultado, foram gerados três modelos de regressão linear: o primeiro com base na TGW, o segundo ajustado pelo NG e o terceiro relacionado com TGW e NG. O modelo com base em NG apresentou melhor acurácia, indicando que a variável NG é uma potencial componente de produtividade que pode ser utilizada como variável preditora. A análise exploratória da aplicação do processamento de imagens RGB gerou resultados que auxiliam trabalhos futuros para aprimorar as técnicas de processamento de imagem para obtenção da varíavel NG. Para que a detecção da componente de produtividade seja aprimorada, foram identificadas etapas importantes que devem ser aplicadas antes do uso do algoritmo booleano, como a limiarização. Neste estudo foi proposto um modelo para estimar a produtividade da soja a partir de uma variável preditora (NG) e também foi apresentado um potencial método de processamento de imagem para obtenção desta variável a partir de imagem RGB obtida em campo.

A semeadura de soja vem ocorrendo precocemente no estado do Mato Grosso, visando aumentar a área cultivada com milho safrinha. O planejamento da semeadura é importante para a produtividade de soja, podendo ocorrer perdas pela antecipação da semeadura em condições não favoráveis para o crescimento da cultura. No planejamento é estimado o ritmo operacional, com a utilização de metodologias baseadas na estimativa do tempo disponível no qual são consideradas questões administrativas como jornada de trabalho, trabalho aos domingos e feriados e restrições edafoclimáticas que afetam no número de dias trabalháveis. O acompanhamento da evolução da implantação da soja e a disponibilização de informações das datas de início e término e dos valores de área semeada em escala regional contribuem para as tomadas de decisões e vem sendo realizada oficialmente há anos. Diante do desafio para o planejamento dos sistemas mecanizados e da disponibilidade de séries históricas sobre a realização da operação de semeadura no Mato Grosso, o objetivo deste trabalho foi averiguar a relação existente entre a taxa de semeadura observada, com a intensidade planejada, ou seja, o ritmo operacional (RO). A metodologia para estimar a intensidade de semeadura realizada, denominada de taxa de semeadura utilizou dados de séries históricas do acompanhamento da operação, sendo realizado regressões lineares em 6 safras nas macrorregiões médio norte e sudeste do Mato Grosso. Para o cálculo do tempo disponível para realização da operação foram levantados dados climáticos e das características dos tipos de solo. O cálculo do número de dias impróprios (NDimp), aqueles restritivos em função de questões climáticas, respeitou os critérios precipitação máxima no dia anterior e no dia da semeadura menores que 10 mm e presença de umidade no solo entre 40 a 90% da capacidade de água disponível (CAD). Foi realizada a análise de sensibilidade dos efeitos das precipitações e da faixa de água no solo no NDimp em ambas macrorregiões. Os resultados indicaram valores de taxa de semeadura e RO de 3,02 e 9,14% ao dia nas macrorregiões, ou seja, ocorreu discrepância entre os valores do planejamento e aqueles observados em ambas macrorregiões. Além disso, no cenário com precipitação máxima permitida de 10 mm no dia e no dia anterior e faixa de água no solo de 20 a 70% da CAD, ocorreu o menor RO em ambas macrorregiões. Concluiu-se que a progressão da semeadura apresenta intensidades distintas ao longo do período de cultivo, com elevada intensidade no período central da realização da semeadura sendo a maior parte da área semeada em curto período. A operação de semeadura é realizada em condições de umidade do solo consideradas inadequadas. Soybean sowing has been occurring early in the state of Mato Grosso, aiming to increase the second crop area. Sowing planning is important for soybean yield and losses may occur due to the anticipation of sowing under conditions not favorable for crop growth. In planning, the operational rhythm is estimated, using methodologies based on the estimation of the available time in which administrative issues such as working hours, working on Sundays and holidays and edaphoclimatic constraints that affect the number of working days are considered. Monitoring the evolution of soybean implementation and providing information on the start and end dates and the values of the sown area on a regional scale has contributed to decision making and has been officially carried out for years. Given the challenge for the planning of mechanized systems and the availability of historical series on the performance of the sowing operation in Mato Grosso, the objective of this work was to ascertain through the among of work required, the relationship between the sowing rate actually performed, with the planned intensity, ie the operational rhythm (RO). The methodology for estimating the intensity of sowing performed, called the sowing rate used data from historical series of the follow-up of the operation, and linear regressions were performed in 6 harvests in the middle north and southeast macroregions of Mato Grosso. To calculate the time available to perform the operation were collected climate data and characteristics of soil types. The calculation of the number of improper days (NDimp), those restrictive due to climate issues, met the criteria with the maximum rainfall on the previous day and on the day of sowing less than 10 mm and presence of soil moisture between 40 to 90% of the capacity water available (CAD). Sensitivity analysis of the effects of rainfall and soil water strip on NDimp was performed in both macroregions. The results indicated a sowing rate and RO values of 3.02 and 9.14% per day in the macroregions, that is, there was a discrepancy between the planning values with the RO estimation and those observed in both macroregions. Moreover, in the scenario with maximum allowable rainfall of 10 mm on the day and the previous day and soil water range of 20 to 70% of CAD, the lowest RO occurred in both macroregions. It was concluded that the sowing progression presents distinct intensities during the cultivation period, with high intensity in the central period of the crop and most of the area sowed in a short period. The seeding operation is carried out under inadequate soil moisture conditions.

A variabilidade espacial do desenvolvimento das plantas cultivadas em áreas extensas pode ser caracterizada com diversas estratégias, havendo sensores específicos e aqueles que indiretamente permitem inferir sobre o porte e biomassa. O uso de sensores de reflectância embarcados em plataformas orbitais, aéreas ou terrestres são fontes importantes de informação, mas não permitem obter informações de forma direta sobre a altura das plantas além de apresentarem alta sensibilidade às condições de iluminação no momento da coleta. Sensores ultrassônicos para mensurar a distância até o topo das plantas cultivadas são empregados comumente em operações nas quais se deseja manter uma distância entre órgãos das máquinas e as plantas, porém não permitem obter informações precisas sobre o porte das plantas, uma vez que usualmente são fixados em partes móveis, além de serem também sensíveis a variáveis do ambiente como poeira e ventos. Os radares são sensores ativos amplamente utilizados em aplicações em que se deseja mensurar distâncias. Há sistemas orbitais capazes de empregar radiação que penetra em dosséis de vegetações permitindo o cálculo de sua altura. O uso de radares em curtas distâncias requer dispositivos com capacidade de mensurar o tempo em alta resolução o que os torna caros. Através da modulação de sinais é possível o emprego de dispositivos mais simples mantendo a efetividade na determinação da distância. O objetivo deste trabalho foi investigar o uso de um tipo de sistema radar, de baixo custo, que pode ser acoplado a veículos terrestres para a mensuração de distâncias curtas. Foi desenvolvido um sistema de mensuração de distância baseado em micro-ondas moduladas. A modulação em duas frequências distintas permitiu obter medidas até alvos com características distintas e.g. alvos representativos do topo do dossel e da superfície do terreno. Houve uma relação exponencial entre a distância aos alvos e a frequência de batidas do sinal modulado. O sistema foi acoplado em um trator e caracterizou-se seu desempenho em alvos com dimensões conhecidas, demonstrando haver efeito do formato e tamanho do alvo sobre a qualidade da medida de distância. Também foi realizada a comparação com um sensor de reflectância do infravermelho em uma lavoura de milheto (Pennisetum glaucum). Os resultados demonstraram o potencial da técnica, com boas relações entre as leituras de frequência de batidas e distância do alvo quando este apresenta dimensões superiores ao campo de visada do sensor. As leituras de distância até o terreno na presença de um obstáculo foram, entretanto influenciadas pela distância do obstáculo ao sensor. Uma comparação com leituras de um sensor de reflectância foi realizada em uma lavoura que apresentava variabilidade espacial identificando uma relação inversa entre as leituras do sensor com as de reflectância. Spatial variability of growth for row crops cultivated in extensive areas can be characterized using several strategies from specific sensors and those that allow indirectly infer about height and biomass. The use of reflectance sensors embedded in orbital, aerial or terrestrial platforms are important sources of information but do not allow direct information on plant height, besides being highly sensitive to lighting conditions at the time of collection. Ultrasonic sensors can be employed for the measurement of distances and are already used in many agricultural operations in which there is a requirement to maintain a distance between machine components and plants. Such sensors, however, doesn\'t allow to obtain information about the size of the plants, since they are usually fixed in moving parts, as well as being sensitive to environmental variables such as dust and wind. Radars are active sensors widely used in applications where distances should be measured. Many orbital radar systems are capable of employing radiation that penetrates vegetation canopies allowing the calculation of its height. The use of radars at short distances requires devices with the ability to measure time at a high resolution which make them expensive. Through the modulation of signals, it is possible to use simpler devices while maintaining the effectiveness in determining the distance. The objective of this research was to investigate the use of a low-cost radar system, which can be attached to terrestrial vehicles for the measurement of short distances. A distance measurement system based on modulated microwave radiantion was developed. Signal modulation in two frequencies allowed obtaining measurements from targets with distinct characteristics e.g. targets representative of the top of the canopy and terrain surface. There was an exponential relationship between distance to the targets and the beating frequency of modulated signals. The system was installed on a tractor and its performance was characterized in targets with known dimensions, demonstrating the effect of the size and shape of the target on the quality of the distance measurement. Comparison was also made with a reference infrared reflected sensor in a millet (Pennisetum glaucum) crop. The results demonstrated the potential of the technique, with good relations between the signal beating frequency and target distance readings when the target is larger than the sensor\'s footprint. Distance to the ground measurements when in the presence of an obstacle were influenced by the distance from the obstacle to the sensor. A comparison with readings of a reflectance sensor was performed in a crop that had spatial variability, an inverse relationship between sensor and reflectance readings was found.

No Brasil, a área utilizada para pastagens é maior comparada com a área utilizada para as culturas agrícolas, com cerca de 158,6 milhões de hectares de pastagens. Sendo que as pastagens são extremamente importantes para a produção de carne bovina já que cerca do 95% é produzida para alimentar os rebanhos. O principal nutriente para a manutenção da produtividade em forrageiras é o nitrogênio (N), sendo um dos principais nutrientes que influencia diretamente as características morfofisiológicas, interferindo na produção e na qualidade da forragem. Nos últimos anos, o uso de técnicas de sensoriamento remoto tem se expandido nas áreas de ciências agrárias, mostrando-se uma ferramenta muito útil no monitoramento e gerenciamento da adubação nitrogenada nas culturas. Por tanto o objetivo do trabalho foi abordar o potencial de dados de sensoriamento remoto, mais especificamente para as forrageiras Panicum maximum cv. Mombaça e Urochloa brizantha cv. Marandú, obtidos por meio de sensor passivo e convertidos para diferentes índices de vegetação (IVs), na estimativa de parâmetros biofísicos, tais como: teor foliar de nitrogênio (TFN), produtividade, altura e índice de área foliar (IAF). Também foram simulados os dados para o satélite Sentinel-2 e testados, em áreas com plantio de Brachiaria brizantha cv. Piatã. Os IVs utilizados foram o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada), TBI (Three Band Index), DLH (Difference Line Height), NAOC (Normalized Area Over reflectance Curve) e TBDO (Three Band Dall ?Olmo). O experimento foi realizado na Escola Superior de Agricultura \"Luiz de Queiroz\" (ESALQ/USP), em Piracicaba, São Paulo. O delineamento experimental utilizado foi em blocos ao acaso, com quatro tratamentos e quatro repetições, sendo a ureia o fertilizante nitrogenado utilizado ao longo do experimento. As doses aplicadas para a cv. Mombaça foram três de 200, 400, 600 kg ha-1 e para a cv. Marandú foram aplicadas doses de 175, 350 e 525 kg ha-1, para ambas cultivares as parcelas testemunhas não receberam adubação nitrogenada (0 kg ha-1). Ao longo do ciclo da cultura, avaliou-se a sua altura, produtividade, IAF e o TFN e a sua resposta espectral de 400 até 920 nm. Os resultados demonstraram que as duas forrageiras foram responsivas à adubação nitrogenada, modificando a sua resposta espectral ao longo das aplicações, principalmente na região do visível (verde 550 nm) e do infravermelho próximo (a partir dos 700 nm). E também provaram que é possível predizer parâmetros biofísicos por meio de espectroscopia in situ e através do satélite Sentinel-2. In Brazil, the area used for pasture is larger compared to the area used for agricultural crops, representing about 158,6 million hectares of pasture. Pastures are extremely important for beef production, as 95% is produced to feed the herds. The main nutrient for the maintenance of forage productivity is nitrogen (N), which influences directly the morphophysiological characteristics, interfering in the production and on the quality of the forage. In recent years, the use of remote sensing techniques has expanded in agricultural sciences, proving to be a very useful tool in the monitoring and management of nitrogen fertilization in crops. Therefore, the objective of this study was to address the potential of remote sensing data for the forages Panicum maximum cv. Mombasa and Urochloa brizantha cv. Marandú. Data were obtained by passive sensor and converted into different vegetation indices (IVs), in the estimation of biophysical parameters, such as: foliar nitrogen content (NTF), productivity, height and leaf area index (LAI). The data for the Sentinel-2 satellite were also simulated and tested in areas with Brachiaria brizantha cv. Piatã. The IVs used were NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), TBI (Three Band Index), DLH (Difference Line Height), NAOC (Normalized Area Over Reflectance Curve) and TBDO (Three Band Dall\'Olmo). The experiment was carried out at the \"Luiz de Queiroz\" School of Agriculture (ESALQ/USP), in Piracicaba, São Paulo. The experimental design applied was a randomized block, with four treatments and four replicates, and with urea used throughout the experiment as a nitrogen fertilizer. The doses applied for cv. Mombaça were three of 200, 400 and 600 kg ha-1 and for cv. Marandú were applied 175, 350 and 525 kg ha-1 doses. For both cultivars the control plots did not receive nitrogen fertilization (0 kg ha-1). During the culture cycle, we evaluated its height, productivity, LAI and TFN, and its spectral response of 400 to 920 nm. The results showed that the two forages were responsive to nitrogen fertilization, modifying their spectral response along the applications, mainly in the region of visible (green 550 nm) and near infrared (from 700 nm). They also proved that it is possible to predict biophysical parameters using in situ spectroscopy and by using the Sentinel-2 satellite.

Aproximadamente 70% do solos com potencial agrícola no Brasil são classificados como solos ácidos, e para sua correção realiza-se, normalmente, a aplicação do calcário em pó. Apesar de ser o insumo sólido mais consumido no país, nota-se uma baixa qualidade em suas aplicações além da inexistência de equipamentos dedicados à sua aplicação e de esforços em pesquisa e desenvolvimento de novos conceitos de máquinas nesse sentido. Atualmente a maior parte das aplicações a lanço de granulados (fertilizantes) e pós (corretivos) são realizadas através de distribuídores centrífugos. Provavelmente essa tenha sido a razão para os fabricantes optaram por investir mais nessas máquinas, estagnando assim a evolução dos distribuidores de princípio pendular, os quais realizam as aplicações através do movimento oscilatório horizontal de um tubo. Diante desse cenário, buscou-se adaptar e redimensionar um distribuidor de princípo pendular dedicados à fertilizantes para aplicação de grandes vazões de calcário em pó. Fabricou-se um protótipo com mecanismo dosador volumétrico e acionamento do pêndulo via motor elétrico conectado a um inversor de frequência. Utilizou-se pêndulos de policloreto de vinila (PVC) com diferentes comprimentos com e sem rampa em suas extremidades. Os ensaios foram realizados em sete diferentes frequências, e mensurou-se a largura máxima de lançamento das partículas. Notou-se que tanto o incremento da frequência e do comprimento do pêndulo, assim como a utilização de uma rampa na extremidade foram, na maioria dos casos, capazes de produzir um aumento na distância de lançamento da partícula. Este estudo demonstrou a capacidade do protótipo em realizar aplicações de calcário em pó em faixa com uma vazão superior (até 6,5 kg s-1) às convencionais (1,5 kg s-1) com coeficientes de variação inferiores a 3,14 %. Além disso, mostou-se que é possivel variar a largura da faixa de aplicação de 1,89 m até 5,69 m com a mudança do comprimento do pêndulo, frequência e utilização da rampa. Approximately 70% of the soils with agricutural potential in Brazil are classified as acid, and, for their neutralization the application of lime powder is usually carried out. Despite of being the most used solid agricultural input in the country, it can be noticed a low quality in its application, besides the lack of equipament dedicated exclusively to its application and of efforts in research and development of new concepts of machines in that sense. Currently, most of the granulated and powder application carried out through centrifugal spreaders. Probably this was the reason why manufactures opted to invest more in these kind of spreader, stagnating the evolution of pendulum spreaders, which realize the distribution through the horizontal oscillatory moviment of a tube (spout). In this context, it was intended to adapt and resize a pendular spreader dedicated to fertilizers for application of large flows of lime powder. A prototype with volumetric measure mechanism and eletric motor drive, connected to a frequency inverter, was developed. Polyvinyl chloride (PVC) pendulums with different lengths were used, with and without a ramp at their ends.. The tests were perfomed at seven different frequencies, and the higher widht distance was measured. It was noted that the increase in frequency and length of the tube, as well as the addition of a ramp at the border were, in most cases, able to increase the flight distance of the particles. This study demonstrated the ability of the prototype to spread limestone with a higher flow rate (up to 6.5 kg s-1) than the conventional ones (1.5 kg s-1) with coefficient of variation lower than 3.14%. Furthermore, it has been shown that is possible to vary the width of the application range form 1.89 m to 5.69 m by modifying the length of the tube, frequency and use of the ramp.

O sensoriamento remoto é uma estratégia que pode ajudar no monitoramento da qualidade das pastagens. Objetivou-se com esse estudo analisar a resposta espectral das folhas de Brachiaria brizantha cv. Marandú, adubada com doses crescentes de ureia, para diferenciar e predizer teores foliares de nitrogênio (TFN). Os tratamentos foram distribuídos em blocos ao acaso (DBC), composto por quatro blocos e quatro tratamentos, totalizando 16 parcelas. Foram utilizadas doses crescentes de adubação com ureia: 0, 25, 50, 75 kg de N/ha/corte. Ao longo do experimento foram realizadas 7 coletas, sendo coletadas 8 folhas por parcela. Essas folhas foram submetidas à análise hiperespectral e posterior análise química do teor de nitrogênio. Ao analisar a resposta espectral das folhas, observou-se diferenças estatísticas entre os tratamentos na região do visível em todas as coletas, com ênfase na região de 550 nm (verde). Por meio de análise discriminante linear (LDA) realizada para cada coleta, os centróides gerados por todos os tratamentos apresentaram diferenças significativas, com exceção do LD1 nas coletas 6 e 7 que não apresentou distinção entre os tratamentos de 50 e 75 kg de N/ha/corte, e LD2 na coleta 5 que não apresentou distinção entre os tratamentos de 0 e 50 kg de N/ha/corte. As equações de regressão multivariada obtidas pelo método de quadrados mínimos parciais (PLSR), geraram valores razoáveis a bons de R2 (0,53 a 0,83) na predição dos TFN, onde os comprimentos de onda com maior peso nessas regressões estão na região do red edge (715 a 720 nm). Por fim, ao testar a performance de alguns Índices de Vegetação da literatura, as coletas 4, 6 e 7 apresentaram bons coeficientes de determinação (R2) que variaram de 0,65 a 0,73; uma característica em comum nos índices que melhor estimaram os TFN é a presença de comprimentos de ondas que fazem parte da região do red edge. Remote sensing is a set of techniques that can help to monitor pasture quality. The object of this study is to analyze the spectral response from Brachiaria brizantha cv. Marandú leaves, under contrasting nitrogen levels, to differentiate and predict leaf nitrogen content. The treatments were set in a Randomized Block Design, composed of four blocks and four treatments, totaling 16 plots. Increasing doses of urea fertilization were used: 0, 25, 50, 75 kg N/ha/mowing. During the experiment, 7 data collections were performed, and 8 leaves per plot were extracted for each data collection. These leaves were submitted to hyperspectral data extraction and subsequent chemical analysis to quantify the nitrogen content. When analyzing the spectral pattern of the leaves, statistical differences among samples with different nitrogen levels were noticeable in the visible range of the spectrum in all the collections, with emphasis on the 550 nm region (green). Through linear discriminant analysis (LDA), performed for each collection, the generated centroids by the samples of each nitrogen level presented significant differences, except for LD1 in collections 6 and 7, which did not present a distinction between treatments of 50 and 75 kg of N/ha/mowing, and LD2 in collection 5 that did not distinguish between treatments of 0 and 50 kg of N/ha/mowing. The partial least square regression (PLSR) method generated reasonable to good values of R2 (0.53 to 0.83) for the prediction of leaf nitrogen content, where the wavelengths with the highest coefficient in these models are in the red edge region of the spectrum (715 to 720 nm). Finally, when testing the performance of some Vegetation Indexes from literature, collections 4, 6 and 7 presented good determination coefficients (R2) ranging from 0.65 to 0.73; a common feature in the indexes that best estimate the nitrogen content is the presence of wavelengths from the red edge region of the spectrum.

Com as novas tecnologias de produção visando maiores lucratividades e sustentabilidade, as técnicas e ferramentas da agricultura de precisão (AP) vêm sendo avaliadas pelos produtores na gestão de pomares comerciais de citros. A AP leva em consideração a desuniformidade das lavouras, tentando buscar soluções e ferramentas para melhor explorar tais variabilidades. As técnicas propostas se baseiam na variabilidade espacial existente no campo e em ações de manejo implementadas de forma localizada, em taxa variável, ou seja, de acordo com a demanda local pelos insumos. Já existem metodologias para confecção de mapas de produtividade em citros, um dos passos essenciais para o início da implantação da AP nas propriedades, e assim, o possível processamento dos dados e aplicação de fertilizantes e corretivos em taxas variadas. O objetivo deste trabalho foi avaliar os efeitos de aplicações em taxa fixa e variável sobre a produtividade e os parâmetros de fertilidade do solo bem como sobre o consumo de fertilizantes e calcário em talhões de citros em larga escala (ao longo de sete safras). O estudo foi conduzido durante sete anos, de 2011 a 2017 e englobou áreas experimentais em pomares que se localizam na fazenda Rio Pardo, município de Iaras - SP (22º57\'03,5\"S; 48º39\'37,4\"W) e consistiam em dez talhões de aproximadamente 25 hectares implantados em 2008 e 2009. Cinco talhões foram conduzidos utilizando o tratamento \"Dose fixa\" (DF) e cinco \"Dose variável\" (DV). O processamento dos dados consistia na realização da análise exploratória inicial, filtragens e limpezas, análises geoestatísticas, interpolações e recomendações dos insumos. No tratamento DF, os insumos foram aplicados seguindo a metodologia convencional de adubação, uma amostra de solo e folha era retirada de cada talhão e com base na expectativa de produção, a necessidade de insumos era calculada. No tratamento DV, as amostragens eram georreferenciadas e realizadas a cada um hectare. As recomendações de fósforo, potássio, calcário e nitrogênio foram calculadas com base nos mapas de produtividade do ano anterior e com os resultados laboratoriais das amostragens. As aplicações de P, K e N do tratamento DV não foram reduzidas quando comparadas às aplicações do tratamento DF, porém as aplicações em doses variadas apresentaram maiores eficiências na aplicação. Os valores médios de P e K nos solos se diferiram estatisticamente somente nos anos de 2013/14 e 2014/15, sendo maiores no tratamento DV. A produtividade no tratamento DV foi maior quando comparada ao tratamento DF e nas comparações entre os anos, em quatro safras o tratamento DV apresentou maiores produtividades, chegando a aumentos de 26% de produção de frutas e cerca de 2,74 t ha-1 na média nos seis anos avaliados. With all the new and advance in production technologies, that aims for a greater profitability and sustainability, techniques and tools used in precision agriculture (PA) are starting to be evaluated by the producers in the management of citrus commercial fields. PA considers the unequal nature of the crops, willing to find solutions and procedures to exploit such variabilities with better results. The proposed techniques are based on spatial variability in the field and on management actions implemented locally, at varied rates, in other words, according to local demand for inputs. It is known that already exists some methodologies for making and developing maps of citrus productivity, one of the essential procedures of the implantation of PA in properties, and thus, the possible processing of data and application of fertilizers and correctives in varied rates. The objective of this paper was to evaluate the effects of fixed and variable rate applications on productivity and soil fertility parameters as well as on fertilizer and limestone consumption in large-scale citrus stands (over seven harvests). The study was developed for seven years, from 2011 to 2017 in experimental areas within orchards located in the Rio Pardo farm, in the municipality of Iaras - SP (22º57\'03.5 \"S; 48º39\'37.4\" W) and consisted of ten plots of approximately 25 hectares established in 2008 and 2009. Five plots were conducted using the \"Fixed-rates\" (DF) and five \"variable rates\" (DV) treatments. The data processing procedure consisted of performing the initial exploratory analysis, filtering and cleaning data, geostatistical analysis, interpolations and recommendations of the inputs. In the DF treatment, the inputs were applied according to the conventional fertilization methodology, a soil and leaf sample was with drawn from each plot and, based on the expected production, the input requirement was calculated. In the DV treatment, the samplings were georeferenced and carried out to each hectare. The recommendations for phosphorus, potassium, limestone, and nitrogen were calculated based on the previous year\'s productivity maps and the laboratory results of the samplings. The applications of P, K, and N of the DV treatment were not reduced when compared to the applications of DF treatment, but the applications in varied rates presented better efficiencies in the application. The medium values of P and K in soils differed statistically only in the years 2013/14 and 2014/15 and were higher in DV treatment. The productivity in the DV treatment was higher when compared to the treatment DF and in the comparisons between the years, in four harvests the DV treatment presented higher productivities, presenting increases of 26% of fruit production and around 2.74 t ha-1 on average in the six years evaluated.

O trabalho teve o objetivo de investigar técnicas de sensoriamento de solo e analisar o potencial de utilização das mesmas diretamente no campo. Quatro etapas distintas foram desenvolvidas para atender aos seguintes objetivos: a) comparar e avaliar o potencial de predição de atributos do solo de três espectrômetros portáteis (vis-NIR) em ambiente controlado; b) avaliar a predição em movimento de pH, P e K utilizando técnicas de sensoriamento óptico (reflectância vis-NIR) e eletroquímico (eletrodos íon-seletivos de pH e K) em uma área experimental com variabilidade induzida; c) montar e testar uma plataforma de campo com sensores elétricos, eletroquímicos e ópticos; d) avaliar o potencial de predição de textura do solo utilizando um equipamento portátil de espectroscopia de fluorescência de raios X. Na primeira etapa as leituras de reflectância espectral vis-NIR dos três equipamentos avaliados mostraram-se muito semelhantes, com coeficientes de correlação acima de 0,86 na faixa de 400 a 1800 nm. Quando comparados nesta região espectral os equipamentos produziram modelos de predição muito semelhantes, com leve superioridade para o sistema FieldSpec. Os modelos mostraram-se mais promissores para a predição da textura do solo em relação aos atributos químicos. Na segunda etapa as leituras de campo utilizando eletrodos íon-seletivos de pH e K apresentaram uma alta correlação com as análises de laboratório. As avaliações permitiram observar que condições de solo com baixa umidade prejudicam sensivelmente as leituras. Apesar da alta correlação, os valores de campo precisam ser corrigidos para a metodologia de laboratório desejada. Os modelos de predição de P, K e pH utilizando espectrometria vis-NIR no campo apresentaram baixa precisão. Os testes da Plataforma Multisensores de Solo (PMS) na terceira etapa demonstraram ser possível a utilização de sensores elétricos, eletroquímicos e ópticos em uma mesma plataforma. As leituras de condutividade elétrica aparente do solo (CEa) demonstraram que este parâmetro está relacionado com a textura, atuando como um indicador da variabilidade e possibilitando a identificação dos locais de transição de textura. O pH mensurado pela PMS exibiu correlações abaixo das verificadas na segunda etapa. No entanto, alguns resultados atípicos foram verificados, como a correlação maior entre pH em CaCl2 com a PMS do que em relação ao método em H2O. As leituras de reflectância vis-NIR utilizando a PMS apresentaram bons modelos de predição de areia e argila, permitindo a criação de mapas de alta resolução destes parâmetros. A espectroscopia de fluorescência de raios X portátil foi eficiente para estimar a textura do solo. Os teores de areia e argila foram estimados tanto por meio de regressões lineares simples como regressões múltiplas com valores de R2 acima de 0,60. O Fe total foi o principal elemento utilizado nesses modelos de regressão. The objective of this work was to investigate soil sensing techniques and to analyze the potential for their use directly in the field. Four distinct steps were developed to meet the following objectives: a) to compare and evaluate the potential of predicting soil attributes with three portable spectrometers (vis-NIR) in a controlled environment; B) to evaluate the on-the-go prediction of pH, P and K using optical sensors (vis-NIR reflectance) and electrochemical techniques (ion-selective pH and K electrodes) in an experimental area with induced variability; C) assemble and test a field platform with electrical, electrochemical and optical sensors; D) to evaluate the potential of predicting soil texture using a portable X-ray fluorescence spectroscopy equipment. In the first step the vis-NIR spectral reflectance readings of the three equipments evaluated were very similar, with correlation coefficients above 0.86 in the 400 to 1800 nm range. When compared in this spectral region, the equipment produced very similar prediction models, with slight superiority for the FieldSpec system. The models showed to be more promising for the prediction of soil texture in relation to chemical attributes. In the second step the field readings using ion-selective pH and K electrodes presented a high correlation with the laboratory analyzes. The evaluations showed that soil conditions with low moisture significantly affect the readings. Despite the high correlation, the field values need to be corrected for the desired laboratory methodology. Prediction models of P, K and pH using field-vis-NIR spectrometry showed low precision. The tests of the Multisensors Soil Platform (MSP) in the third stage demonstrated that it is possible to use electric, electrochemical and optical sensors in the same platform. The electrical conductivity (EC) readings showed that this parameter was related with soil texture, acting as an indicator of variability and allowing the identification of texture transitions. The pH measured by MSP exhibited correlations below those verified in the second step. However, some atypical results were verified, such as the higher correlation between pH in CaCl2 and MSP than in H2O. The vis-NIR reflectance readings using the MSP resulted in good sand and clay prediction models, allowing the creation of high resolution maps of these parameters. Portable X-ray fluorescence spectroscopy was efficient for estimating soil texture. The sand and clay contents were estimated both by simple linear regressions and multiple regressions with R2 values above 0.60. Total Fe was the main element used in these regression models.

O sistema de produção canavieiro e dependente da sequência de cortes e rebrota das plantas de cana-de-açúcar. O trafego sobre a soqueira deve ser evitado para garantir a integridade fisiológica da rebrota e possibilitar a obtenção de elevada produtividade. Essa necessidade de exatidão no trafego de maquinas canavieiras impulsionou a adoção de sistemas de direcionamento automático para a otimização do trafego dos conjuntos mecanizados nas lavouras, especialmente em colhedoras. No entanto, os conjuntos de tratores e carretas de transbordo apresentam o risco de desvios do trafego ideal e trafegam sobre o terreno em igual intensidade ao das colhedoras, porem comumente sem sistemas de direcionamento automático ou com sistemas simplificados. Além disso, as carretas sofrem desvios em percursos curvos e em terrenos inclinados, o que frequentemente ocorre nas áreas produtoras. O desempenho dos sistemas de direcionamento automático está frequentemente associado aos erros transversais a trajetória, os quais devem estar abaixo de 0,1 m para evitar danos as soqueiras. Deste modo, este trabalho objetivou quantificar os desvios a que os tratores e carretas de transbordo estão submetidos sob diferentes tipos de percursos em terrenos planos e inclinados. Utilizou-se do sistema de transporte interno composto por um trator e duas carretas de transbordo com três eixos, sendo todos equipados com receptores GNSS e sistema de correção tipo RTK para a obtenção de suas respectivas posições. Os erros entre as passadas foram avaliados pela diferença da distância ortogonal entre os pontos de posição das antenas, no centro do trator e no centro do último eixo de cada carreta, em relação a linha referencia. Os resultados obtidos mostraram que, quando analisado o impacto do relevo no direcionamento manual em função dos tipos de percurso, os maiores desvios ocorreram em terreno inclinado e, nesse caso, os erros são maiores em percursos curvos, pois as carretas de transbordo tem a tendência de diminuir o raio de curvatura. Observando os valores de desalinhamento em áreas de pequena inclinação, com ambos os direcionamentos, constatou-se que o sistema de direcionamento automático auxilia para minimizar os erros de desalinhamento no ultimo transbordo. No entanto, quando o direcionamento passa a ser manual, esses erros aumentam em ate cinco vezes acima do aceito. A medida que os desalinhamentos são relacionados as inclinações laterais, seus valores crescem sensivelmente, mesmo utilizando sistema de direcionamento automático. Sugere-se a adaptação e avaliação do desempenho de sistemas com atuadores nos rodados ou no cabeçalho dos transbordos e a utilização de transbordos montados em chassi de caminhão. Conclui-se que a metodologia desenvolvida foi eficiente para quantificar os erros de percursos do conjunto trator-transbordo de cana-de-açúcar e que a inclinação do terreno, mesmo com variações sutis, exerce forte influência para o desalinhamento do conjunto. Sugarcane production system is dependent on the sequence of cuts and regrowth of sugarcane plants. The traffic on the ratoon should be avoided to ensure physiological integrity of the regrowth and enable high productivity. This need for accuracy in traffic of sugarcane machines boosted the adoption of automatic guidance systems for mechanized sets in crops, especially harvesters. However, tractors with transshipment trailers usually present the risk of deviation from the ideal path, since they rarely employ automatic steering systems, or use simplified ones, and travel on the ground at the same intensity as that of the harvesters. In addition, trailers are subject to deviations in curved paths and sloping terrain, which often occurs in producing areas. The performance of automatic steering systems is often associated with traverse errors, which should be less than 0.1m in order to avoid damage to the ratoon. Thus, this study aims to quantify deviations to which tractors and transshipment trailers are submitted under different paths on flat and inclined terrain. The transport system used in this study is composed of a tractor and two transshipment trailers with three axes, all of which are equipped with GNSS receivers and a RTK type correction system to obtain their respective positions. The errors between the passes were evaluated by the difference in the orthogonal distance between the antenna position points at the center of the tractor and at the center of the last axis of each truck, relative to the reference line. The obtained results showed that, when analyzing the impact of the relief on the manual steering according to the types of route, the greater deviations occurred in inclined terrain and, in this case, the errors are larger in curved routes, since the transshipment trailers tend to decrease the radius of curvature. Observing the values of misalignment in areas of small inclination, in both directions, it was verified that the automatic steering system helps to minimize misalignment errors of the last transshipment in the correct route. However, when steering becomes manual, these errors increase by up to five times what is accepted. As the misalignments are related to the lateral slopes, the values of misalignments increase significantly, even using an automatic steering system. Adaptations and evaluation of performance of systems with actuators in the wheels or in the heading of the transshipment and the use of transshipment mounted in truck are suggested. It is concluded that the developed methodology was efficient to quantify the errors of trajectories of the tractor-transshipment set of sugarcane and the inclination of the terrain, even with subtle variations, exerts a strong influence for the misalignment of the set.

O clima é um dos fatores ambientais que impõe os maiores riscos para a atividade agrícola, sendo responsável pelas oscilações e frustrações das safras no Brasil. Em cenário de mudanças climáticas, os atuais níveis de produtividade do milho de 1ª e de 2ª safra deverão ser alterados. Para se avaliar tais impactos, os modelos de simulação de culturas possibilitam estimar o crescimento, o desenvolvimento fenológico e a produtividade das culturas sob ampla gama de condições ambientais e de manejo, sendo, portanto, ferramentas eficientes para esse tipo de estudo. Considerando os possíveis impactos das mudanças climáticas na produtividade da cultura do milho, o presente estudo teve por objetivos: i) realizar preenchimento de falhas em séries de dados meteorológicos e, gerar séries sob projeções futuras do clima a curto (2010- 2039), médio (2040-2069) e longo (2070-2099) prazos, para os cenários de emissão intermediária (RCP4.5) e de alta emissão (RCP8.5); ii) calibrar e validar os modelos DSSAT/CERES-Maize e MONICA para simular a produtividade do milho de 1ª e de 2ª safra, e analisar a sensibilidade desses modelos, identificando os fatores de maior influência na produtividade do milho; iii) aplicar o modelo DSSAT/CERES-Maize, para determinar a produtividade do milho de 1ª e de 2ª safra, em condições de clima atual e futuro, e avaliar possíveis estratégias de manejo, de forma individual e combinada, como épocas de semeadura, ciclo da cultivar, irrigação e adubação nitrogenada, para minimização dos possíveis impactos. Para o preenchimento de falhas em séries de dados meteorológicos, o método de Bristow- Campbell (estimação da radiação solar), e a base em ponto de grade XAVIER foram as que apresentaram melhor desempenho. As projeções de clima futuro evidenciaram condições de clima mais quente, com redução no total acumulado de chuva nas regiões Norte-Nordeste e aumento no Sul do país, e as regiões Sudeste e Centro-Oeste configurando como áreas de transição. Os modelos DSSAT/CERES-Maize e MONICA apresentaram índice de desempenho (c) muito bom para ambas as safras, na estimação da produtividade do milho, com EAM inferior a 450 e 350 kg ha-1 na 1ª e na 2ª safra, respectivamente. Para as estimativas por conjunto, os valores de c foram avaliados como ótimos para as duas safras, com EAM caindo para 276 e 194 kg ha-1, na 1ª e na 2ª safra, respectivamente. Ambos os modelos mostraram sensibilidade às alterações climáticas e de adubação, porém com o modelo DSSAT/CERES-Maize se mostrando mais adequado para estudos de impactos de mudanças climáticas na cultura do milho. As simulações sob clima futuro com o modelo DSSAT/CERES-Maize, mostraram perdas de produtividade em relação aos atuais níveis, variando de 41 a 63% para milho da 1ª safra, e de 58 a 65% para o milho da 2ª safra, com as estratégias de manejo quanto a data de semeadura, ciclo da cultivar, irrigação e adubação nitrogenada mostrando redução das perdas e até mesmo ganhos de produtividade quando adotadas em condições de clima futuro. Climate is one of the major environmental factors that impose the greatest risks for the agricultural activity, being responsible for the oscillations and frustrations of the crops in Brazil. In a scenario of climate change, the current yield levels of maize growing in-season and offseason should be impacted. In order to evaluate such impacts, crop simulation models allow estimating the growth, phenological development and yield under a wide range of environmental and crop management conditions, being efficient tools for applying to this kind of study. Considering the possible impacts of climate change on maize crop yield, the present study had as objectives: i) to fill gaps in meteorological data series and to generate series under future climate projections in the short (2010-2039), medium (2040-2069) and long (2070-2099) terms periods, for the intermediate emission (RCP4.5) and high emission (RCP8.5) scenarios; ii) to calibrate and validate the DSSAT/CERES-Maize and MONICA models to simulate inseason and off-season maize yield and to analyze the sensitivity of these models, identifying the factors that have the major influence on yield; (iii) to apply the DSSAT/CERES-Maize model to determine maize yield in the in-season and off-season, under current and future climate conditions, and evaluate possible crop management strategies, individually and in combination, such as sowing dates, crop cycle, irrigation and nitrogen fertilization, to minimize possible negative impacts. In order to fill the gaps in meteorological data series, the Bristow- Campbell method (for solar radiation estimation) and the XAVIER daily gridded database were the ones that presented the best performance. The projections of future climate showed warmer climate conditions, with a reduction in the rainfall amounts in the North-Northeast and an increase in the South of the country, with the Southeast and Center-West regions representing transition areas. Both DSSAT/CERES-Maize and MONICA models showed very good performance index (c) in the estimation of maize yield for both seasons, with MAE lower than 450 and 350 kg ha-1 during the in-season and off-season, respectively. For the ensemble estimation, the estimation improve, with optimal performance index, with MAE falling to 276 and 194 kg ha-1, for in-season and off-season maize growing, respectively. Both models showed sensitivity to climate change and fertilization, but with the DSSAT/CERES-Maize model being more suitable for studies of climate change impacts on maize crop. The simulations under future climate with DSSAT/CERES-Maize model showed a yield loss in relation to current levels, ranging from 41 to 63% for in-season, and from 58 to 65% for off-season, with management strategies regarding sowing date, cultivar cycle, irrigation and nitrogen fertilization, showing reduction of losses and even yield gains when adopted in the future climate conditions.

Na cultura da cana-de-açúcar, a colheita é realizada por uma colhedora que efetua o corte e processamento do produto colhido ao longo de uma (ou duas) fileira (s) da cultura estabelecida. Neste processo, dados obtidos por monitor de produtividade, quando existentes, fornecem informações com diferentes utilidades. Métodos existentes para o processamento de dados de produtividade utlizados atualmente foram desenvolvidos para conjuntos de dados de produtividade de grãos e quando aplicados a um conjunto de dados de produtividade de cana-de-açúcar podem eliminar dados com variações reais de produtividade dentro da fileira. O objetivo deste trabalho é desenvolver métodos que busquem identificar e remover dados errôneos, em pós-processamento, do conjunto de dados gerados por monitor de produtividade para caracterização das pequenas variações de produtividade dentro de uma fileira de cana-de-açúcar. A identificação de dados discrepantes do conjunto de dados utilizando método estatístico por quartis e uma filtragem comparando valores de produtividade usando somente dados de uma única passada da colhedora foi proposto. Foram utlizados quatro conjunto de dados de produtividade gerados por dois monitores. O monitor de produtividade 1 registrou os dados a uma frequência de 0,5 Hz e o monitor de produtividade 2 a uma frequência de 1 Hz. Foram encontrados dados errôneos gerados devido ao tempo de sincronização entre a colhedora e o conjunto transbordo durante as manobras de cabeceira e durante a troca do conjunto de transbordo. Também foram encontrados dados durante a manobras da colhedora, onde o monitor registrou dados com produtividade zero e nulas. Foram simuladas diferentes frequência de registro de dados com objetivo de verificar se a densidade de dados fornecida pelo monitor influência na caracterização de pequenas variações nos valores de produtividade dentro da passada. Os conjuntos de dados de produtividade gerados por diferentes tipos de monitores demostraram a necessidade de pós-processamento para remoção devalores de produtividades discrepantes. A metodologia desenvolvida neste trabalho foi capaz de identificar e eliminar os dados errôneos dos conjuntos de dados analisados. A metodologia de filtragem de dados considerando somente dados dentro de uma única passada da colhedora de cana-de-açúcar proporcionou a caracterização da variação de valores de produtividade em pequenas distâncias. In the sugarcane crop, a harvest is performed by a harvester who cuts and processes the product harvested along one (or two) row (s) of the established crop. In this process, data from yield monitor, when applicable, provide information with different utilities. Existing methods for processing yield data currently used have been developed for datasets of yield grain and when applied to a sugarcane yield dataset can eliminate data with actual variations of yield within the row. The objective of this work is to develop methods that seek to identify and remove erroneous data, in post-processing, from the data set generated by yield monitor to characterize the small variations of yield within a row of sugarcane. The identification of outliers from the data set using statistical method for comparing quartiles and filtering yield values using only data from a single past the harvester has been proposed. Assay were utilized four yield dataset generated by two monitors. The yield monitor 1 recorded data at a frequency of 0.5 Hz and the yield monitor 2 at a frequency of 1 Hz. Erroneous data were found in the data set generated due to the time of synchronization between the sugarcane harvester and the transportation of chopped sugarcane during the headland turns and during the exchange of the transportation of chopped sugarcane during harvest. Were also found during the headland turns of the sugarcane harvester, where the yield monitor recorded data with values of yield zero and void. It was simulated different frequency of recording data with the objective of verifying if density of data provided by the monitor influences in the characterization of small variations in the yield values within the path. The yield data sets generated by different types of displays have demonstrated the need for post-processing to remove outliers in the yield dataset. The methodology developed in this study was able to identify and eliminate erroneous data sets analyzed data. Data filtering methodology considering only data within a single pass of the sugarcane harvester provided to characterize the variation in yield values over short distances.

A maioria dos solos tropicais e subtropicais apresenta disponibilidade insuficiente de nitrogênio (N) para atender a demanda da cultura do algodão visando à obtenção de elevados rendimentos. O N nas plantas pode ser avaliado através da utilização de sensores de espectrometria óptica ativa, nos quais se destaca o equipamento comercial utilizado neste trabalho (N-SensorTM ALS), capaz de determinar a dose de N a ser aplicada em cobertura em tempo real. O objetivo geral deste trabalho foi avaliar o desempenho de um sensor óptico ativo, sonares e clorofilômetro para predizer parâmetros de planta e testar estratégias de adubação nitrogenada baseada nas leituras do sensor óptico para aumento da produtividade do algodoeiro em sistemas de cultivo adensado e convencional. Os experimentos foram realizados durante três anos sendo: a) em Chapadão do Céu, GO nas safras 2012/13 e 2013/14; b) e em Campo Verde, MT na safra 2014/15. Os parâmetros de planta avaliados foram: altura, massa seca, massa fresca e nitrogênio acumulado na biomassa. Estes parâmetros foram analisados nas áreas correspondentes à adubação em taxa fixa e correlacionados com o índice de vegetação gerado pelos sensores. Os resultados demonstraram que o sensor ativo de dossel utilizado é altamente eficiente em estimar altura de planta, massa fresca, massa seca e nitrogênio acumulado na cultura do algodoeiro. A utilização de clorofilômetro para monitorar o teor de N foliar no algodoeiro não demonstrou ser uma técnica eficiente. O uso de sensor ultrassônico (sonar) para estimar parâmetros de altura de planta, massa seca, massa fresca e nitrogênio acumulado na planta do algodoeiro é uma estratégia promissora que, embora não tenha a mesma eficiência de sensores de dossel, demonstrou bons resultados na detecção da variabilidade nas lavouras. As diferentes estratégias de adubação nitrogenada no algodoeiro orientadas pelo sensor ativo de dossel não resultaram em efeitos claros na produtividade. A produtividade de cada tratamento mostrou-se mais dependente da localização das repetições dentro da área do que da estratégia de adubação adotada. Most tropical and subtropical soils has insufficient availability of nitrogen (N) to meet the demand of the cotton crop in order to obtain high yields. The N plants may be evaluated using active optical spectroscopy sensors as the one used in this investigation (N-SensorTM ALS). The equipment is capable of determining in real time the amount of N to be applied spread in the field. The aim of this study was to evaluate the performance of an active optical sensor, sonar and chlorophyll sensor to predict plant parameters and test nitrogen fertilization strategies based on the optical sensor readings in order to increase cotton yield in narrow and conventional farming systems. The experiments were conducted in three years: a) in Chapadão do Céu - GO 2012/13 and 2013/14; b) in Campo Verde, MT - 2014/15. The evaluated parameters were plant height, dry weight, fresh and accumulated nitrogen in the biomass. These parameters were analyzed in the areas corresponding to fertilization in fixed rate and correlated with the vegetation index generated by the sensors. The results showed that the active sensor used is highly efficient in estimating plant height, fresh weight, dry weight and accumulated nitrogen on cotton crop. The use of chlorophyll sensor to monitor the leaf nitrogen content in cotton was not effective. The use of ultrasonic sensor (sonar) to estimate plant height parameters, dry pasta, fresh pasta and accumulated nitrogen on cotton plant is a promising strategy. Although it has not the same efficiency as canopy sensors, it showed good results in the detection of variability in crops. The different nitrogen fertilization strategies in cotton-driven asset canopy sensor resulted in no clear effects on productivity. The productivity of each treatment was more dependent on the location of the repetitions within the area than the adopted fertilization strategy.

A participação econômica da cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é expressiva no agronegócio brasileiro, especialmente no estado de São Paulo. O monitoramento de produtividade para essa cultura é escasso de soluções consolidadas no nível de pesquisa e comercialmente. Tal monitoramento auxilia na identificação das variabilidades espacial e temporal, além de fornecer subsídio ao gerenciamento agrícola. Como uma alternativa os sensores a laser, abrangidos pela tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging), têm sido utilizados por meio de plataformas aéreas ou terrestes para a estimativa de produtividade de culturas de grãos como milho e trigo, e para o monitoramento de florestas de modo não invasivo. O objetivo deste estudo é a investigação de aplicação do sensor a laser para a cana-de-açúcar em período pré-colheita a partir do desenvolvimento de um sistema de mensuração. O sistema é composto por um sensor a laser, receptor GNSS (Global Navigation Satellite System), uma unidade inercial e um computador portátil. O sensor a laser emite feixes de luz (905 nm) na forma de um único pulso em um plano 2D, a partir desses feixes os valores de distância entre o sensor e o dossel de plantas são calculados durante a trajetória do veículo agrícola. O receptor GNSS com sinal RTK (Real Time Kinematic) foi sincronizado ao sensor a laser para a obtenção da nuvem de pontos, a qual é caracterizada pela alocação de cada ponto impactado pelo feixe de luz nas respectivas coordenadas geográficas. A unidade inercial fornece informações relacionadas à influência da vibração a partir dos dados de oscilação na transversal (roll), lateral (pitch) e longitudinal (yaw). Os equipamentos foram instalados em um suporte de estrutura metálica no trator agrícola e conectados ao computador por meio de protocolos de comunicação. O desenvolvimento do sistema de mensuração envolve a avaliação de sua acurácia utilizando objetos de dimensões pré-estabelecidas e a sua aplicação em áreas experimentais de cana-de-açúcar. São abrangidos dois períodos de estudo, sendo um em 2015 para a área I (0,77 ha) e o segundo em 2016 utilizando as áreas I e II (0,56 ha). A aquisição de dados ocorreu cerca de 10 dias antes da colheita e, em paralelo, foram realizadas as medidas de biometria das plantas. Em 2015 a produtividade foi estimada pela biometria e em 2016 ocorreu a pesagem do material para cada parcela das áreas I e II. Os resultados referentes à avaliação da acurácia do sistema de mensuração demonstraram erros de até 13,0%, o qual não compromete o seu desempenho. A partir dos procedimentos de aquisição e processamento de dados foi possível gerar a nuvem de pontos, realizar a filtragem de dados e extrair as medidas de alturas máxima, média e mediana da vegetação. A influência da vibração no conjunto de dados foi considerada mais expressiva para as condições da área I. A correlação entre o diâmetro de colmos e a produtividade estimada pela biometria na área I em 2015 foi de 0,80. Enquanto que, a correlação entre o diâmetro de colmos e a altura de vegetação indicada pelo sistema de mensuração foi moderada (r=-0,53). Em 2016, para a mesma área, a correlação entre as medidas de altura média e mediana de vegetação obtidas pelo sistema e a produtividade foi de 0,64. Para as condições da área II não foram verificadas correlações entre as medidas de biometria e as alturas de vegetação. O sistema de mensuração utilizando uma plataforma terrestre apresentou desempenho satisfatório em relação à capacidade de detecção da distribuição de plantas de cana-de-açúcar e condizente com as condições das áreas em ambos os períodos de estudo, porém a sua aplicação em áreas com pouca variabilidade espacial apresentou baixa capacidade preditiva de produção de biomassa de cana-de-açúcar. The economic participation of sugarcane (Saccharum spp.) is significant in Brazilian agribusiness, especially in the state of São Paulo. The yield monitoring for this crop is scarce of solutions consolidated at the research and commercial levels. Such monitoring assists for identification of spatial and temporal variability, as well as providing support to the agricultural management. As an alternative laser sensors, covered by LiDAR (Light Detection and Ranging) technology, have been used by aerial or terrestrial platforms for estimating grain crops yield such as corn and wheat, and for noninvasive forest monitoring. The objective of this study is to investigate the laser sensor applications for sugarcane in the pre-harvest period from development of a measurement system. The measurement system consists of a laser sensor, a Global Navigation Satellite System (GNSS) receiver, an inertial unit and a computer. The laser sensor emits light beams (905 nm) in the form of a single pulse in a 2D plane, from these beams the distance values between sensor and canopy were calculated during the trajectory of the agricultural vehicle. The GNSS receiver with RTK (Real Time Kinematic) signal was synchronized to the laser sensor to obtain the point cloud, which is characterized by the allocation of each point impacted by the light beam in the respective geographical coordinates. The inertial unit provides information related to the data influence of the vibration from oscillation in the transversal (roll), lateral (pitch) and longitudinal (yaw). The equipment were installed in a support of metallic structure in the agricultural tractor and connected to the computer through communication protocols. The development of the measurement system involves evaluation of its accuracy using objects of pre-established dimensions and its application in experimental areas of sugarcane. Two periods are covered by this study, one in 2015 for area I (0.77 ha) and the second in 2016 using areas I and II (0.56 ha). The data acquisition occurred about 10 days before sugarcane harvest and, in parallel, the biometrics measurements were carried out. In 2015 sugarcane yield was estimated by biometry and in 2016 material was weighed for each plot of areas I and II. The results regarding evaluation of the measurement system accuracy showed errors up to 13.0%, which does not compromise its performance. From the data acquisition and processing procedures, it was possible the point cloud generation, data filtering performing and extraction of some measurements as maximum, average and median heights of vegetation. The influence of the vibration on data set was considered more expressive for area I conditions. The correlation between stem diameter and yield estimated by biometry in area I in 2015 was 0.80. Meanwhile, the correlation between stem diameter and vegetation height indicated by the measurement system was moderate (r=-0.53). In 2016, for the same area, the correlation between measurements of average and median heights of vegetation obtained by the system and sugarcane yield was 0.64. For area II conditions no correlations were verified between biometrics measurements and vegetation height. The measurement system using a terrestrial platform presented a satisfactory performance in relation to the capacity of detection of sugarcane plants distribution and consistent with areas conditions for both periods of study, however its application in areas with low spatial variability presented reduced predictive capacity of biomass production of sugarcane.