dc.creator | Werner, Valmir | |
dc.date.accessioned | 2022-11-21T18:03:39Z | |
dc.date.available | 2022-11-21T18:03:39Z | |
dc.date.issued | 2004-02-27 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/27026 | |
dc.description.abstract | Abstract chapter 1 - Variability of a soy farming (Glycine Max (L.) Merrill) using simplified techniques of precision agriculture.
This work had as main objective to determine and analyze the spatial variability in soy farming, comparing a yield map with maps of soil
chemical and physical attributes and plants technical parameters, using
simplified techniques of Precision Farming.
This research was accomplished in a commercial soy farming (crop
of 200 1/2002) of approximately 7,64 hectares, used by the Agricultural
School of Santa Maria - CASM - located in the campus of the Federal University of Santa Maria, Santa Maria - RS. The area was in the third year of
the soy cultivation using the winter pasture with black oat grass (Avena
sativa) and ryegrass (Lolium multiflorum) in the cultural rotation. The samplings were accomplished in a grid of 50m x 50m, georeferencing with a
navigation GPS.
At the end of the research, it was concluded that the area shows located problems of calagem and fertility that can be corrected with variable
rate applications. This area also presents problems with little deep soil
(area with a larger soil penetration resistance) that limited the productivity
on that agricultural year.
The lineal correlation of the attributes studied with the productivity
has presented the following values: Soil penetration resistance presented
negative correlation of 46%; calcium 39,4%; magnesium 37,1%; harmful
plants with negative correlation of 27%; organic matter 18%; potassium
13,9%; pH 13,8%; plants of the culture 10,5% and the phosphorus with
negative correlation of 9,1%.
Abstract chapter 2 - Application of fertilizer at variable rate in precision farming varying the speed of displacement.
This work had as main objective to evaluate the performance of the
denominated "virtual implement" in the field, applying fertilizers throws.
The virtual Implement consists of a group in that the tractor (equipped for
the Precision Farming) uses any implement to accomplish the applications. The work variation and the specific management for the different
areas are just controlled by the tractor performance and your possibilities
of the speed variations. For so much, was determined on the field the work
width, distribution uniformity, distribution variation along the outline and the
applied rate variation.
The study was accomplished in one soy farming, in the locality of
Senador Salgado Filho, municipal district of Santa Rosa-RS. For better
representation of the tests, it was looked for a soil condition and farming
relief that represent the real situation of use of the machine group. The
fertilizer used in the tests had the formulation NPK 2-16-28. The machine
group using in the realization of the work was a tractor and a solids centrifugal distributor.
The results of this work shown that, in the situation of the study and
with the used fertilizer, it is possible to recommend the equipment for
widths between 20,5 and 22,5 meters in the two application circuits, with
variation coefficients (CV) below 15%. In the longitudinal distribution it was
obtained values of variation coefficients between 8,78% and 12,48%. The
used machine group allows to compose several application rates, could be
used the speed variation to alter them in the Precision Agriculture system.
Abstract chapter 3 - Correlation between yield maps generated by a harvester and manually, in precision farming
This work had as main objective to map the productivity of a
commercial soy farming collecting the data in two different ways (manual
and automated), correlating these maps amongst themselves.
This research was accomplished in a commercial area of soy,
destined to works in Precision Farming, in the municipal district of “NãoMe-Toque-RS”. This area is part of the Project Aquarius where participat
several companies that work with Precision Farming, in the State of “Rio
Grande do Sul”. This work was accomplished in an area with 124 ha,
located between the coordinates E 324883,39 - E 326192,19 and N
6843914,29 - N 6845403,71. From this area it was used 87,9 totaling 87
points of manual productivity collection. In the crop in precision farming
was used a grain harvester equipped with a automatic System data
collection.
The accompaniment, cleaning, calibrations of the group of
equipments are very important and they should be accomplished
periodically during the crop (collection of data) for the obtaining of maps of
better quality. In the crossing of the digital models, it was determined an
overlaping of 61% of the total area in the productivity between 3213 and
3713 kg, in the two models. Already in the classes two (2713-3213) and
three (3213 - 3713), an inversion of the productivities happens. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Agricultura de precisão | por |
dc.subject | Engenharia agronômica | por |
dc.subject | Soja | por |
dc.subject | Mecanização agrícola | por |
dc.subject | Distribuidor centrifugo | por |
dc.title | Utilização de recursos de agricultura de precisão na geração de mapas de atributos, mapas de produtividade e aplicação de insumos a taxas variáveis. | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | Resumo capítulo 1 - Variabilidade espacial de uma lavoura de soja (Glycine Max (L.) Merrill) utilizando técnicas de agricultura de precisão.
Este trabalho teve como objetivo principal determinar e analisar a
variabilidade espacial em uma lavoura de soja, comparando um mapa de
produtividade com mapas de atributos químicos e físicos do solo e parâmetros fitotécnicos, utilizando técnicas simplificadas de Agricultura de
Precisão.
Esta pesquisa foi realizada em uma lavoura comercial de soja (safra de 2001/2002) de aproximadamente 7,64 hectares, utilizada pelo Colégio Agrícola de Santa Maria – CASM - situada no campus da Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria – RS. A área encontrava-se no
terceiro ano de cultivo da soja utilizando a pastagem de inverno com aveia (Avena sativa) e azevém (Lolium multiflorum) na rotação de cultura.
As amostragens foram realizadas numa grade de 50 x 50m, georeferenciadas por um GPS de navegação.
Ao final da pesquisa, conclui-se que a área apresenta problemas
localizados de calagem e fertilidade que podem ser corrigidos com aplicações a taxas variáveis. A área apresenta também problemas com solo
pouco profundo (área com maior resistência à penetração) que limitou a
produtividade nesse ano agrícola.
A correlação linear dos atributos estudados com a produtividade
apresentou os seguintes valores: Índice de cone apresentou correlação
negativa de 46%; cálcio 39,4%; magnésio 37,1%; plantas daninhas com
correlação negativa de 27%; matéria orgânica 18%; potássio 13,9%; pH
13,8%; número de plantas da cultura 10,5% e o fósforo com correlação
negativa de 9,1%. A argila do solo apresentou correlação negativa de
0,4%.
Resumo capítulo 2 - Aplicação de fertilizantes à taxa variável em agricultura de precisão variando a velocidade de deslocamento.
Este trabalho teve como objetivo principal avaliar o desempenho do
denominado “implemento virtual” no campo, aplicando fertilizantes a lanço. O Implemento virtual consiste num conjunto em que o trator (equipado
para a Agricultura de Precisão) utiliza um implemento qualquer para realizar as aplicações. A variação do trabalho e o manejo específico para as
diferentes áreas são controlados apenas pelo desempenho do trator e
suas possibilidades de variações na velocidade. Para tanto, determinouse a campo a largura de trabalho, uniformidade de distribuição transversal, variação de distribuição ao longo do perfil longitudinal e a variação da
taxa aplicada.
O estudo foi realizado em uma lavoura de soja comercial, na localidade de Senador Salgado Filho, município de Santa Rosa-RS. Para melhor representatividade dos testes, buscou-se uma condição de solo e relevo de lavoura que representam a real situação de uso do conjunto de
máquinas. O fertilizante utilizado nos testes tinha a formulação NPK 2-16-
28. O conjunto utilizando na realização do trabalho foi um trator e distribuidor centrífugo de sólidos.
Os resultados deste trabalho mostram que, na situação de estudo e
com o fertilizante utilizado, é possível utilizar o equipamento para larguras
entre 20,5 e 22,5 metros nos dois circuitos de aplicação, com um coeficiente de variação (CV) abaixo de 15%. Na distribuição longitudinal, obtevese valores de coeficientes de variação entre 8,78% e 12,48%. O conjunto
utilizado permite compor diversas taxas de aplicação, podendo ser utilizada a variação da velocidade para alterá-las no sistema de Agricultura de
Precisão.
Resumo capítulo 3 - Correlação entre mapas de produtividade gerados pela colhedora e manualmente, em agricultura de precisão.
Este trabalho teve como objetivo principal mapear a produtividade
de uma lavoura comercial de soja coletando os dados de duas diferentes
formas (manual e mecanizada), correlacionando estes mapas entre si.
Esta pesquisa foi realizada em uma área comercial de soja
destinada a trabalhos em Agricultura de Precisão, localizada no município
de Não-me-Toque-RS. Esta área faz parte do Projeto Aquarius onde
participam diversas empresas que trabalham com Agricultura de Precisão
no Estado do Rio Grande do Sul. Este trabalho foi realizado em um talhão
de 124 ha localizado entre as coordenadas E 324883,39 – E 326192,19 e
N 6843914,29 – N 6845403,71. Deste, se utilizou 87,9 ha totalizando 87
pontos de coleta de produtividade manual. Na colheita, em Agricultura de
Precisão, se utilizou uma colhedora equipada com o Sistema de coleta
automática de dados.
O monitoramento, limpeza, calibração e recalibração do conjunto
de equipamentos são muito importantes e devem ser periodicamente
realizados durante a colheita (coleta de dados) para a obtenção de mapas
de melhor qualidade. No cruzamento dos modelos digitais, se obteve uma
sobreposição de 61,86% da área total na produtividade entre 3213 e
3713kg (classe 3), nos dois modelos. Já nas classes de produtividade
dois (2713-3213kg) e três (3213-3713kg), ocorre uma inversão das
produtividades, entre os dois modelos digitais, que somam um total de
35,2% da área. | por |
dc.contributor.advisor1 | Schlosser, José Fernando | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0575023987760421 | por |
dc.contributor.referee1 | Amado, Telmo Jorge Carneiro | |
dc.contributor.referee2 | Vezzani, Fabiane Machado | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6381020055451118 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Engenharia Agrícola | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Rurais | por |