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Item Período de incubação da ferrugem do cafeeiro(Grupo Paulista de Fitopatologia, 2019) Alfonsi, Waldenilza Monteiro Vital; Coltri, Priscila Pereira; Zullo Júnior, Jurandir; Patrício, Flávia Rodrigues Alves; Alfonsi, Eduardo LaurianoO café é uma das culturas com grande expressão mundial e, dentre as principais doenças, a ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix Berk. & Br.), é considerada a mais importante. Uma das formas de avaliar a severidade da ferrugem é por meio de equações que estimam o período de incubação (PI) do fungo. O presente estudo teve o objetivo de revisar os principais trabalhos sobre a ferrugem do cafeeiro e o período de incubação, de maneira a elucidar as principais equações desenvolvidas para esse fim. Na literatura, encontrou-se dez equações que estimam os valores do PI, para diferentes condições. A maioria dos estudos brasileiros utilizam a equação de Moraes et al. (31), desenvolvidas para cultivo a pleno sol e sombreado, em condição de macroclima. O estudo do PI é utilizado em diferentes níveis hierárquicos e em diferentes cenários climáticos sendo importante para tomadas de decisão e políticas públicas, auxiliando agricultores no planejamento e gerenciamento da área.Item Geographical distribution of the incubation period of coffee leaf rust in climate change scenarios(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2019) Alfonsi, Waldenilza Monteiro Vital; Coltri, Priscila Pereira; Zullo Júnior, Jurandir; Patrício, Flávia Rodrigues Alves; Gonçalves, Renata Ribeiro do Valle; Shinji, Kaio; Alfonsi, Eduardo Lauriano; Koga-Vicente, AndreaThe objective of this work was to simulate the geographical distribution of the incubation period of coffee leaf rust in Coffea arabica, using data of two regional climate models, Eta-HadGEM2-ES and Eta- MIROC5. The scenario of high greenhouse gas emission (RCP 8.5 W m-2) was used for the states of Minas Gerais and São Paulo, Brazil, for current and future climate scenarios. The behavior of six different regression equations for incubation period (IP), available in the literature, was also analyzed as affected by data from the regional climate models. The results indicate the possibility of an increase in the affected area in the studied region, When the IP is less than 19 days, from 0.5% for Eta-MIROC5 to 14.2% for Eta- HadGEM2-ES. The severity of coffee leaf rust in future scenarios should increase in the hottest and wettest months of the year, extending to the driest and coldest months. The potential of rust infection is estimated differently by the studied equations. In higher temperature scenarios, the Kushalappa & Martins equation indicates a very high severity potential.Item Coffee land cover changes analyses: a study case in São Paulo state(Editora UFLA, 2019-04) Coltri, Priscila Pereira; Lima, Paulo Renato; Vicente, Andrea Koga-; Gonçalves, Renata Ribeiro do ValleIn this research, we combine data analyses with hotspots method to identify the spatio-temporal trend of São Paulo’s coffee cultivation area. Our hypothesis is that coffee cultivation area has been changing significantly in the study area since 1990. Therefore, the main goal of this research was to map the spatial pattern of coffee land use change. For coffee land use diagnostics, official data of cultivated area, hotspot analyses and growth rate were used. The results demonstrated that coffee cultivation area decreased and concentrated in smaller areas, which are traditionally recognized as “coffee quality regions”. The producer size analyses evidenced that, not only the localization, but also the producer profile changes as well. Smallholders increased but medium and large producers decreased significantly in the studied period. The coffee abandonment analyses demonstrated that, over the study period, 51.46% of the coffee area cultivated in the study region was abandoned.Item Comparação de classificadores supervisionados na discriminação de áreas cafeeiras em Campos Gerais - Minas Gerais(Editora UFLA, 2014-10) Sarmiento, Christiany Mattioli; Ramirez, Gláucia Miranda; Coltri, Priscila Pereira; Lima e Silva, Luis Felipe; Nassur, Otávio Augusto Carvalho; Soares, Jefferson FranciscoO uso de técnicas de sensoriamento remoto orbital representa um significativo avanço para os levantamentos de dados da cafeicultura, principalmente visando a complementação das técnicas utilizadas atualmente. Objetivou-se,neste trabalho, mapear áreas cafeeiras em imagens de alta resolução, a partir de métodos de classificação por análise de imagens orientada a objeto, com os algoritmos k nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM) e pixel-a-pixel, com o algoritmo maximum likelihood (Maxver). A área de estudo foi mapeada, em duas classes: ‘café’ e ‘outros usos’. Realizou- se a análise da exatidão dos mapeamentos a partir da comparação com o mapa de referência da área e foi constatado que a classificação pixel a pixel, pelo método maximum likelihood, obteve os melhores resultados, com 0,78 de índice kappa e 94,61% de exatidão. Conclui-se, a partir deste estudo que o método pixel a pixel do algoritmo Maxver mostra-se mais eficiente para discriminar café, quando se considera somente dois tipos de uso da terra, café e não café, em imagens de alta resolução