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    Mapeamento da fertilidade do solo para lavouras cafeeiras em diferentes densidades amostrais
    (Embrapa Café, 2019-10) Figueiredo, Vanessa Castro; Silva, Fabio Moreira da; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Oliveira, Marcelo Silva de; Volpato, Margarete Lorderlo
    A agricultura de precisão baseia num conjunto de técnicas que explora a variabilidade espacial dos atributos de uma área. O objetivo deste trabalho foi mapear a fertilidade do solo da lavoura cafeeira em diferentes malhas amostrais, e definir a que melhor caracterize a variabilidade espacial para os atributos testados. O experimento foi desenvolvido no ano de 2014 na fazenda Três Pontas, Presidente Olegário/MG, em um pivô de 112 ha, lavoura cafeeira (Coffea arabica L.) cultivar Catuaí vermelho IAC 144. Demarcaram-se nas áreas 224 pontos georreferenciados (2,0 pontos/ha), os atributos químicos do solo testados foram: Fósforo (P) e Potássio (K). Para aplicação da metodologia foi desenvolvido e testado o índice de exatidão padronizado (IEP), índice de precisão padronizado (IPP) e o indicador de malha ótima padronizado (IMOP). A partir da malha 1 (2 pontos/ha) foi adotada a Malha 2 (1,0 ponto/ha). Os mapas, para cada atributo, permitiram visualizar a distribuição espacial na área, com mais detalhamento para as malhas com maior número de pontos amostrados, fato que não ocorre quando se utiliza somente análise da estatística clássica.
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    Geostatistical analysis of Arabic coffee yield in two crop seasons
    (Departamento de Engenharia Agrícola - UFCG, 2017-06) Carvalho, Luis C. C.; Silva, Fabio M. da; Ferraz, Gabriel A. e S.; Stracieri, Juliana; Ferraz, Patrícia F. P.; Ambrosano, Lucas
    To make the coffee activity competitive, some farmers use precision coffee farming. Thus, it is possible to create thematic maps that guide management practices for regions where there are limitation for the plant development. The objective of this study was to identify the spatial dependence of coffee crop yield, in 2012 and 2013. The experimental area is located in a Haplustox in Três Pontas, Minas Gerais. One hundred sampling points were georeferenced for the collection of yield data through manual harvest. The difference of yield between crop seasons was also evaluated. Data were processed using geostatistical analysis. It was possible to identify and characterize the spatial dependence of all variables, as well as to create contour maps. There were differences between the 2012 and 2013 maps, due to the biennial coffee phenological cycle, which can be confirmed by the map of the difference between the crop seasons. It is recommended a crop management that considers the spatial variability of yield for greater economic return.