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Item Precision coffee growing: a review(Universidade Federal de Lavras, 2022-06-09) Santana, Lucas Santos; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Santos, Sthéfany Airane dos; Dias, Jessica Ellen LimaPrecision Agriculture (PA) technologies introduction in coffee-growing is becoming essential to advances in sustainable cultivation and increase in output. Applications that involve PA techniques in coffee production are defined now as Precision Coffee growing (PC). Systematically explored, studies on the subject contribute to improvements in the area, relating soil variability to its impacts on plants. The PC’s scientific approach offers new forms of manage-ment and more security in coffee production. Aimed at reducing pesticides application and nutrients to the soil, contributing to sustainable development in coffee production. Initially, the research on coffee production had dealt with soil spatial variability, highlighting the geostatistical methods and specific ways to sample the soil. With technological advances in agriculture, new ways of monitoring spatial variability are available. In this context, studies are arising on spatial variability related to the plant, applying terrestrial, aerial and orbital sensors, possibly creating perspectives for monitoring and mapping coffee production. Artificial intelligence, Remotely Piloted Aircraft (ARP) products, harvesting yield sensors, automatic grain classifiers, and remote sensing stand out as new technologies under development in coffee production. These applications in PC involving multidisciplinary research demonstrate new relevant ways of improving crop managing and sustainability guaranteeing.Item Treinamento de algoritmo para identificação de mudas de café por meio de imagens aéreas(Embrapa Café, 2019-10) Santana, Lucas Santos; Santos, Gabriel Henrique Ribeiro dos; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Santos, Luana Mendes dos; Barbosa, Brenon Diennevan Souza; Bento, Nicole LopesAplicação de sistemas computacionais na agricultura vem se tornando necessidade, para incrementos de produtividade. A cafeicultura é considerada um dos mais importantes ramos do agronegócio brasileiro, mas alguns pontos ainda podem ser melhorados. A contagem de mudas de café é feita manualmente a campo, considerada uma técnica que apresenta baixa agilidade principalmente em grandes plantações, causando perda de tempo e desconforto à pessoa encarregada por este trabalho. A utilização de tecnologias avançadas no campo surge no contexto da agricultura de precisão. Esta pesquisa tem como intuito apresentar treinamento de um algoritmo para contagem automática de mudas de cafeeiros a partir de imagens obtidas por veículo aéreo não tripulado (VANT). O algoritmo desenvolvido é baseado numa rede neural artificial do tipo convolucional (RNC). A pesquisa foi realizada em uma área experimental de café em 2 estágios 3 e 6 totalizando 0,4 hectares no município de Bom Sucesso MG. Para a coleta das imagens foi utilizado um veículo aéreo não tripulado (VANT) modelo phanton 4, com capacidade de coletar imagens na composição Red Blue e Green (RGB). Os voos foram feitos com 30 metros de altura, velocidade de 3 m/s, sobreposição frontal e lateral de 80%. Para a criação do ortomosaico as imagens foram processadas no software Agisoft Photoscan e posteriormente tratadas no software Arcgis 10.2. Em seguida foi submetido a fase de treinamento, para a detecção automática das mudas no ortomosaico. Primeiramente foi necessário a criação de um banco de dados, com a finalidade de treinar e validar a rede neural YOLO (You Only Look Once). Após o treinamento foi utilizada a técnica de usar pequenos recortes de uma imagem se chama janelamento, na qual foram realizados 762 recortes. As imagens usadas para o treino da rede neural são distintas das imagens usadas para validação para assim o software demostrar o aprendizado. Os resultados apresentados em plantas de 3 meses não foram satisfatórios, pois ocorreu confusão na identificação entre mudas e plantas daninhas e sombras. Nas imagens de 6 meses foi observado melhor desempenho na identificação por meio de treinamento de algoritmos. A partir do treinamento de algoritmo por meio de aprendizado foi possível detectar mudas de cafeeiros a campo. Portanto para um refinamento e maior precisão do algoritmo é necessário o treinamento em diversas áreas e cultivares diferentes.Item Variabilidade espacial dos atributos da planta de uma lavoura cafeeira(Universidade Federal do Ceará, 2017-01) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Fábio Moreira da; Oliveira, Marcelo Silva de; Custódio, Adriano Augusto Paiva; Ferraz, Patrícia Ferreira PoncianoObjetivou-se com esse trabalho caracterizar a estrutura e a magnitude da distribuição espacial de atributos da planta em lavoura cafeeira e realizar o mapeamento desses atributos de forma a visualizar a distribuição espacial, considerando a dependência espacial destes atributos, demostrando a importância deste mapeamento. Este trabalho foi conduzido na fazenda Brejão no município de Três Pontas, Minas Gerais, utilizando-se os seguintes atributos da planta: Produtividade, Índice de Maturação, Enfolhamento, Força de Desprendimento de Frutos Verde, Força de Desprendimento de Frutos Maduros, Diferença entre a Força de Desprendimento de Frutos Verde e Maduros, Altura de Planta e Diâmetro de Copa amostrados em uma malha amostral de 100 pontos georreferenciados (64 pontos da malha base e 36 pontos de zoom). A análise destes dados por meio das técnicas estatísticas e da geoestatística possibilitaram caracterizar a variabilidade espacial dos atributos da planta em estudo, permitindo o mapeamento destas variáveis. Foi possível observar a importância da cafeicultura de precisão no manejo de uma lavoura cafeeira tanto no gerenciamento da colheita quanto no acompanhamento do desenvolvimento da planta.Item Development of a methodology to determine the best grid sampling in precision coffee growing(Editora UFLA, 2018-07) Figueiredo, Vanessa Castro; Silva, Fabio Moreira da; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Oliveira, Marcelo Silva de; Santos, Sthéfany Airane dosPrecision agriculture is based on a set of techniques that explore the spatial variability of properties related to a determined area. The aim of this study was to develop and test a methodology to evaluate the quality of grid sampling. The experiment was performed in three areas of 112, 50 and 26 ha, in coffee plantations (Coffea arabica ) with cultivar Catuai 144, in the Três Pontas Farm, located in Presidente Olegário, MG, Brazil, in 2014 and 2015. A total of 224, 100, and 52 georeferenced points (2.0 points/ha) were plotted in the areas regarding the soil chemical properties, respectively: phosphorus, potassium, calcium and magnesium. For the application methodology the standardized accuracy index (SAI), the standardized precision index (SPI) and the standardized optimal grid indicator (SOGI) were developed and tested. From grid 1 (2 points/ha), another three sampling grids (1.0, 0.7 and 0.5 point/ha) were adopted. The indexes were important to analyze the grid quality, whereas the SOGI allowed selecting the grid that best represented the properties.Item Plant sampling grid determination in precision agriculture in coffee field(Editora UFLA, 2018-01) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Oliveira, Marcelo Silva de; Silva, Fábio Moreira da; Sales, Ronan Souza; Carvalho, Luis Carlos CiriloThe aim of the present study was to evaluate different grid samples applied to plant properties of a coffee plantation by using precision coffee growing and geostatistical techniques. The study was performed at the Brejão Farm in the municipality of Três Pontas, MG, Brazil, using productivity, the maturation index and the detachment force difference, sampled at georeferenced points. With the intention of choosing an optimum grid, 20 grid samples were tested through semivariogram fitting and validation tests seeking to combine the accuracy and precision that the grid sample can present through an optimal grid indicator, allowing choosing a more suitable grid. It was possible to characterize the magnitude of the spatial variability of plant properties under study in all the proposed grids. The grid that best represented the three variables under study was the grid with 64 sample points in squared grid and nine zoom grid points. The proposed methodology for the present study allowed observing the difference among different grid samples and among the variables of plant productivity, maturity index and detachment force.Item Agricultura de precisão no estudo de atributos químicos do solo e da produtividade de lavoura cafeeira(Editora UFLA, 2012-01) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Fábio Moreira da; Costa, Pedro Augusto Negrini da; Silva, Antonio Carlos; Carvalho, Francisval de MeloA agricultura de precisão surge como uma importante ferramenta para melhorar o gerenciamento de fazendas cafeeiras. O conhecimento de determinadas características relacionadas à fertilidade do solo, associada à resposta de produção do cafeeiro, podem facilitar a aplicação localizada e racional dos insumos, com resultados ambientais e econômicos positivos. Objetivou-se, com esse trabalho, utilizar ferramentas de agricultura de precisão e de geoestatística para avaliar a disponibilidade de fósforo, potássio e a produtividade do cafeeiro por meio de análises dos semivariogramas e de mapas de isolinhas, obtidos por krigagem, com o intuito de demonstrar que essas ferramentas são de grande valia para o manejo da fertilidade do solo na cultura do café. Este trabalho foi conduzido na fazenda Brejão, no município de Três Pontas, Minas Gerais, utilizando-se os atributos químicos do solo-fósforo e potássio amostrados com o auxílio de um quadriciclo equipado com calador e dados de produtividade obtidos por meio de colheita manual, ambos em pontos georreferenciados. A análise desses dados por meio das técnicas estatísticas e geoestatísticas possibilitaram caracterizar a variabilidade espacial do fósforo, potássio e da produtividade de uma lavoura cafeeira, permitindo-se a análise da relação entre essas variáveis. Foi possível observar que houve dependência espacial o que permitiu a confecção de mapas de distribuição espacial das variáveis.Item Cafeicultura de precisão: análise econômica e uso da geoestatística(Universidade Federal de Lavras, 2010-08-02) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Fábio Moreira daO café é um dos principais produtos agrícolas do agronegócio brasileiro, e o Brasil se destaca no mercado internacional como líder de produção. A cada dia os produtores brasileiros investem ainda mais em tecnologias e práticas que possibilitem o aumento da produtividade, culminando assim no crescimento da renda dos agricultores. A agricultura de precisão pode ser uma alternativa para redução de custos no setor cafeeiro, já que o conhecimento de determinadas características do solo associado à resposta de produção do cafeeiro pode facilitar a aplicação localizada e racional dos insumos, com resultados ambientais e econômicos positivos. Algumas pesquisas foram desenvolvidas no intuito de caracterizar a variabilidade dos atributos (físicos e químicos) do solo e da planta (folhas e frutos) da cultura do cafeeiro, as quais utilizaram diferentes metodologias, em diferentes áreas e cultivares. Estudos de distribuição espacial de infestação de pragas e doenças, aplicações diferenciadas de fertilizantes e estudos da desfolha do cafeeiro em função da colheita manual dos frutos, também foram desenvolvidos. Estes diferentes trabalhos mostraram que a agricultura de precisão tem um grande potencial para ser aplicada na cafeicultura, e tornar-se uma ferramenta-chave para o desenvolvimento desta cultura. Sendo assim, o objetivo do presente trabalho é aplicar as técnicas de agricultura de precisão, utilizando-se a geoestatística no mapeamento de atributos químicos do solo e atributos da planta. Visa ainda estudar a viabilidade técnica e econômica da agricultura de precisão na cafeicultura, de modo a colaborar para a difusão desta tecnologia.Item Cafeicultura de precisão : malhas amostrais para o mapeamento de atributos do solo, da planta e recomendações(Universidade Federal de Lavras, 2012-11-23) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Fábio Moreira daO café é um dos principais produtos agrícolas do agronegócio brasileiro, e o Brasil se destaca no mercado internacional como líder de produção. A cada dia os produtores brasileiros investem ainda mais em tecnologias e práticas que possibilitem o aumento da produtividade, culminando, assim, no crescimento da renda dos agricultores. A agricultura de precisão pode ser uma alternativa para redução de custos no setor cafeeiro, já que o conhecimento de determinadas características do solo, associado à resposta de produção do cafeeiro, pode facilitar a aplicação localizada e racional dos insumos, com resultados ambientais e econômicos positivos. Este conjunto de técnicas e tecnologias exige que sejam realizadas amostragens de campo representativas visando aproximar ao máximo da realidade da lavoura. Desta maneira, a definição da malha amostral, torna-se de fundamental importância, sendo tema de discussões entre pesquisadores, prestadores de serviços e produtores. Várias pesquisas foram desenvolvidas no intuito de caracterizar a variabilidade espacial de atributos do solo e da planta, mas não visando testar a qualidade da malha amostral para a cafeicultura. Sendo assim, objetivou-se no presente trabalho aplicar as técnicas de agricultura de precisão, utilizando-se a geoestatística para testar diferentes malhas amostrais, de forma a contribuir com o processo produtivo da cafeicultura na confiabilidade das amostragens dos atributos do solo e da planta. Objetivou-se ainda realizar o mapeamento de atributos do solo, da planta e de recomendações de adubação.