Determinação da densidade amostral ótima para a geração de mapas temáticos na cafeicultura de precisão

dc.contributor.advisorSilva, Fábio Moreira da
dc.contributor.authorCarvalho, Luis Carlos Cirilo
dc.date.accessioned2017-10-25T12:58:30Z
dc.date.available2017-10-25T12:58:30Z
dc.date.issued2016-04-16
dc.descriptionTese de Doutorado defendida na Universidade Federal de Lavraspt_BR
dc.description.abstractDentre as culturas agrícolas exploradas comercialmente no Brasil, o café tem uma grande importância econômica, principalmente para os estados de Minas Gerais e Espírito Santo. Na busca por maiores produtividades e menor impacto ambiental, produtores rurais e pesquisadores, cada vez mais, buscam desenvolver novas tecnologias que resultem em maior eficiência nos diversos processos produtivos do cafeeiro. Para isso, a adoção da agricultura de precisão no gerenciamento das operações nas lavouras cafeeira, chamada de cafeicultura de precisão, tem demonstrado resultados que justifiquem a sua utilização, por meio da identificação da variabilidade espacial de diversas variáveis, permitindo o seu manejo localizado e na intensidade adequada. Ao contrário do manejo convencional, que se baseia na média de observações em uma área, a agricultura de precisão utiliza uma amostragem mais detalhada, baseada em uma malha amostral, que permite representar com maiores detalhes a realidade da lavoura. Muitos estudos já realizados permitiram identificar a variabilidade espacial de variáveis do sistema produtivo do café, mas sem se preocupar com a qualidade das informações obtidas em função da malha de amostragem utilizada, como precisão e exatidão. Diante do exposto, objetivou-se, com este trabalho, avaliar a qualidade de quatro diferentes malhas de amostragem para diferentes variáveis e em três épocas, com a finalidade de identificar qual a malha mais adequada a ser utilizada em cafeicultura de precisão. Objetivou-se também comparar os resultados entre a cafeicultura de precisão e a convencional, em função de valores referenciais.pt_BR
dc.description.abstractAmong the crops commercially exploited in Brazil, the coffee has a great economic importance, especially in the states of Minas Gerais and Espirito Santo. In the search for higher yield and lower environmental impact, farmers and researchers seek to develop new technologies that result in greater efficiency in various production processes of the coffee. For this, the adoption of precision agriculture in the management of operations in coffee crops, called precision coffee, has shown results that justify its use, by identifying the spatial variability of several variables, allowing its localized management and in the proper intensity. Unlike conventional management that is based on the average of observations in an area, precision agriculture uses a more detailed sampling, based on a sampling grid, which allows to represent in greater detail the reality of farming. Many previous studies have identified the spatial variability of the production of coffee system variables, but without worrying about the quality of information obtained due to the sampling grid used as precision and accuracy. Given the above, the objective of this study was to evaluate the quality of four different sampling grids for different variables and three times, in order to identify the most appropriate grid for use in precision coffee. Also aimed to compare the results between the precision coffee and conventional, according to reference values.pt_BR
dc.format230 folhaspt_BR
dc.identifier.citationCARVALHO, L. C. C. Determinação da densidade amostral ótima para a geração de mapas temáticos na cafeicultura de precisão. 2016. 230 f. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Lavras, Lavras. 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/9114
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.subjectAgricultura de precisãopt_BR
dc.subjectMalhas amostraispt_BR
dc.subject.classificationCafeicultura::Implantação e manejo da lavourapt_BR
dc.titleDeterminação da densidade amostral ótima para a geração de mapas temáticos na cafeicultura de precisãopt_BR
dc.typeTesept_BR

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