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dc.creatorWerner, Valmir
dc.date.accessioned2022-11-21T18:03:39Z
dc.date.available2022-11-21T18:03:39Z
dc.date.issued2004-02-27
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/27026
dc.description.abstractAbstract 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.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAgricultura de precisãopor
dc.subjectEngenharia agronômicapor
dc.subjectSojapor
dc.subjectMecanização agrícolapor
dc.subjectDistribuidor centrifugopor
dc.titleUtilização de recursos de agricultura de precisão na geração de mapas de atributos, mapas de produtividade e aplicação de insumos a taxas variáveis.por
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoResumo 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.advisor1Schlosser, José Fernando
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0575023987760421por
dc.contributor.referee1Amado, Telmo Jorge Carneiro
dc.contributor.referee2Vezzani, Fabiane Machado
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6381020055451118por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentEngenharia Agrícolapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Agrícolapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApor
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Ruraispor


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