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Agricultura de precisão no estudo de atributos químicos do solo e da produtividade de lavoura cafeeira
(Editora UFLA, 2012-01) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Fábio Moreira da; Costa, Pedro Augusto Negrini da; Silva, Antonio Carlos; Carvalho, Francisval de Melo
A agricultura de precisão surge como uma importante ferramenta para melhorar o gerenciamento de fazendas cafeeiras. O conhecimento de determinadas características relacionadas à fertilidade do solo, associada à resposta de produção do cafeeiro, podem facilitar a aplicação localizada e racional dos insumos, com resultados ambientais e econômicos positivos. Objetivou-se, com esse trabalho, utilizar ferramentas de agricultura de precisão e de geoestatística para avaliar a disponibilidade de fósforo, potássio e a produtividade do cafeeiro por meio de análises dos semivariogramas e de mapas de isolinhas, obtidos por krigagem, com o intuito de demonstrar que essas ferramentas são de grande valia para o manejo da fertilidade do solo na cultura do café. Este trabalho foi conduzido na fazenda Brejão, no município de Três Pontas, Minas Gerais, utilizando-se os atributos químicos do solo-fósforo e potássio amostrados com o auxílio de um quadriciclo equipado com calador e dados de produtividade obtidos por meio de colheita manual, ambos em pontos georreferenciados. A análise desses dados por meio das técnicas estatísticas e geoestatísticas possibilitaram caracterizar a variabilidade espacial do fósforo, potássio e da produtividade de uma lavoura cafeeira, permitindo-se a análise da relação entre essas variáveis. Foi possível observar que houve dependência espacial o que permitiu a confecção de mapas de distribuição espacial das variáveis.
ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE OS CUSTOS DA ADUBAÇÃO DIFERENCIA E DA ADUBAÇÃO CONVENCIONAL DE UMA LAVOURA DE CAFEEIROS Coffea arabica L. DA CULTIVAR MUNDO NOVO
(2011) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Fábio Moreira da; Carvalho, Francisval de Melo; Franco, Bruno Caetano; Costa, Pedro Augusto Negrini da; Embrapa - Café
A cultura do cafeeiro apresenta elevados custos de produção e dentre estes custos, a adubação se destaca por ser um item bastante impactante. A cafeicultura de precisão pode ser uma importante ferramenta para maximizar o gerenciamento da atividade cafeeira, culminando em aumento de produtividade e da renda. Sendo assim, o presente trabalho teve por objetivo fazer um estudo comparativo da viabilidade econômica de dois sistemas de adubação na lavoura cafeeira: o sistema utilizando as técnicas da cafeicultura de precisão e o sistema de aplicação convencional. Os dados utilizados foram extraídos dos custos de produção da fazenda Brejão, no sul de Minas Gerais, em uma área de 10,52 ha, onde foram realizadas aplicações de adubos de forma diferenciada nas safras 2007/2008 e 2008/2009. A cafeicultura de precisão se caracterizou por coleta de amostras georreferenciadas de solo e aplicação de fósforo e potássio diferenciada. Os custos da adubação convencional foram obtidos por meio de simulações considerando a amostragem convencional do solo realizada na área. Houve diferença na quantidade de adubo e nos adubos que foram requeridos por cada um dos sistemas e essas diferenças se refletiram nos custos finais, onde a adubação diferenciada, na safra 2007/2008, apresentou redução de custos da ordem de R$ 36,61/ha (5,42%) quando comparada com a adubação convencional. Na safra 2008/2009, a redução de custos da adubação diferenciada comparativamente com a convencional foi da ordem de R$ 9,06/ha. Esta redução de custos da adubação diferenciada foi capaz de absorver o aumento dos gastos com coleta de amostras de solo e com análise laboratorial destas amostras.
Cafeicultura de precisão : malhas amostrais para o mapeamento de atributos do solo, da planta e recomendações
(Universidade Federal de Lavras, 2012-11-23) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Fábio Moreira da
O café é um dos principais produtos agrícolas do agronegócio brasileiro, e o Brasil se destaca no mercado internacional como líder de produção. A cada dia os produtores brasileiros investem ainda mais em tecnologias e práticas que possibilitem o aumento da produtividade, culminando, assim, no crescimento da renda dos agricultores. A agricultura de precisão pode ser uma alternativa para redução de custos no setor cafeeiro, já que o conhecimento de determinadas características do solo, associado à resposta de produção do cafeeiro, pode facilitar a aplicação localizada e racional dos insumos, com resultados ambientais e econômicos positivos. Este conjunto de técnicas e tecnologias exige que sejam realizadas amostragens de campo representativas visando aproximar ao máximo da realidade da lavoura. Desta maneira, a definição da malha amostral, torna-se de fundamental importância, sendo tema de discussões entre pesquisadores, prestadores de serviços e produtores. Várias pesquisas foram desenvolvidas no intuito de caracterizar a variabilidade espacial de atributos do solo e da planta, mas não visando testar a qualidade da malha amostral para a cafeicultura. Sendo assim, objetivou-se no presente trabalho aplicar as técnicas de agricultura de precisão, utilizando-se a geoestatística para testar diferentes malhas amostrais, de forma a contribuir com o processo produtivo da cafeicultura na confiabilidade das amostragens dos atributos do solo e da planta. Objetivou-se ainda realizar o mapeamento de atributos do solo, da planta e de recomendações de adubação.
Cafeicultura de precisão: análise econômica e uso da geoestatística
(Universidade Federal de Lavras, 2010-08-02) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Fábio Moreira da
O café é um dos principais produtos agrícolas do agronegócio brasileiro, e o Brasil se destaca no mercado internacional como líder de produção. A cada dia os produtores brasileiros investem ainda mais em tecnologias e práticas que possibilitem o aumento da produtividade, culminando assim no crescimento da renda dos agricultores. A agricultura de precisão pode ser uma alternativa para redução de custos no setor cafeeiro, já que o conhecimento de determinadas características do solo associado à resposta de produção do cafeeiro pode facilitar a aplicação localizada e racional dos insumos, com resultados ambientais e econômicos positivos. Algumas pesquisas foram desenvolvidas no intuito de caracterizar a variabilidade dos atributos (físicos e químicos) do solo e da planta (folhas e frutos) da cultura do cafeeiro, as quais utilizaram diferentes metodologias, em diferentes áreas e cultivares. Estudos de distribuição espacial de infestação de pragas e doenças, aplicações diferenciadas de fertilizantes e estudos da desfolha do cafeeiro em função da colheita manual dos frutos, também foram desenvolvidos. Estes diferentes trabalhos mostraram que a agricultura de precisão tem um grande potencial para ser aplicada na cafeicultura, e tornar-se uma ferramenta-chave para o desenvolvimento desta cultura. Sendo assim, o objetivo do presente trabalho é aplicar as técnicas de agricultura de precisão, utilizando-se a geoestatística no mapeamento de atributos químicos do solo e atributos da planta. Visa ainda estudar a viabilidade técnica e econômica da agricultura de precisão na cafeicultura, de modo a colaborar para a difusão desta tecnologia.
Comparação entre amostragem foliar convencional e de precisão para análise de micronutrientes na cafeicultura
(Editora UFLA, 2017-04) Carvalho, Luis Carlos Cirilo; Silva, Fábio Moreira da; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Figueiredo, Vanessa Castro; Cunha, João Paulo Barreto
Uma das tecnologias que vem se destacando para o gerenciamento das lavouras é a cafeicultura de precisão. Entretanto, ainda há muitos receios por parte dos cafeicultores na sua adoção em virtude da falta de informações que justifiquem seu uso, frente ao manejo convencional vigente. O presente trabalho buscou avaliar a variabilidade espacial de micronutrientes (Zn, Fe, Mn, Cu e B) obtidos por meio de análise foliar de uma lavoura cafeeira, permitindo a criação de mapas temáticos a fim de visualizar a sua distribuição no espaço em diferentes épocas. Objetivou-se também comparar os resultados da cafeicultura de precisão com o manejo convencional, buscando encontrar resultados que justifiquem a adoção da primeira no gerenciamento das lavouras. O experimento foi realizado na fazenda Brejão, localizada no município de Três Pontas - MG, em uma lavoura de café cultivar Topázio. Foram coletadas folhas para análise foliar segundo dois tipos de amostragem: cafeicultura de precisão, com 100 pontos de coleta, e manejo convencional, dividindo a área em dois talhões. A coleta foi realizada em três épocas: Junho/2012, Dezembro/2012 e Junho 2013. Por meio de geoestatística, foi identificada a variabilidade espacial e temporal de todas as variáveis, possibilitando a criação de mapas. Para uma mesma época, verificaram-se diferenças entre os dois tipos de manejos. De modo geral, a cafeicultura de precisão permitiu maior detalhamento da lavoura em comparação com o manejo convencional, permitindo evitar erros de gerenciamento.
Comparativo entre os atributos químicos do solo amostrados de forma convencional e em malha
(Editora UFLA, 2017-01) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Fábio Moreira da; Oliveira, Marcelo Silva de; Silva, Flávio Castro da; Carvalho, Luis Carlos Cirilo
O objetivo do presente trabalho foi caracterizar a estrutura e a magnitude da distribuição espacial de atributos do solo de uma lavoura cafeeira, realizando o mapeamento destes atributos para visualizar a distribuição espacial. Objetivou-se ainda comparar os teores apresentados pelos atributos do solo na amostragem convencional e amostragem em grade. Este trabalho foi conduzido na fazenda Brejão no município de Três Pontas, Minas Gerais, utilizando-se os atributos do solo: pH, P, Prem, K, Ca, Mg, Al, H + Al, m, T, t, SB, V e MO amostrados de forma convencional e em grade amostral quadrada de 64 pontos georreferenciados acrescida de 36 pontos de grade zoom. A análise destes dados por meio das técnicas geoestatísticas possibilitou caracterizar a variabilidade espacial dos atributos do solo em estudo, permitindo o mapeamento destas variáveis. Foi possível identificar as diferenças apresentadas nos teores dos atributos do solo comparativamente para a amostragem convencional e em grade georreferenciada para aplicação na cafeicultura de precisão.
Development of a methodology to determine the best grid sampling in precision coffee growing
(Editora UFLA, 2018-07) Figueiredo, Vanessa Castro; Silva, Fabio Moreira da; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Oliveira, Marcelo Silva de; Santos, Sthéfany Airane dos
Precision agriculture is based on a set of techniques that explore the spatial variability of properties related to a determined area. The aim of this study was to develop and test a methodology to evaluate the quality of grid sampling. The experiment was performed in three areas of 112, 50 and 26 ha, in coffee plantations (Coffea arabica ) with cultivar Catuai 144, in the Três Pontas Farm, located in Presidente Olegário, MG, Brazil, in 2014 and 2015. A total of 224, 100, and 52 georeferenced points (2.0 points/ha) were plotted in the areas regarding the soil chemical properties, respectively: phosphorus, potassium, calcium and magnesium. For the application methodology the standardized accuracy index (SAI), the standardized precision index (SPI) and the standardized optimal grid indicator (SOGI) were developed and tested. From grid 1 (2 points/ha), another three sampling grids (1.0, 0.7 and 0.5 point/ha) were adopted. The indexes were important to analyze the grid quality, whereas the SOGI allowed selecting the grid that best represented the properties.
Efficiency of coffee mechanical and selective harvesting in different vibration during harvest time
(Editora UFLA, 2015-01) Silva, Flávio Castro da; Silva, Fábio Moreira da; Alves, Marcelo de Carvalho; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Sales, Ronan Souza
The aim of the present work was to assess the operating performance of mechanical harvesting of the fruit of coffee trees (Coffea arabica L.) with a KTR ® Advance harvester using a “neuro-fuzzy” system which considered the variation of the vibration of the rods and the maturation index of the fruit. The evaluations were carried out fortnightly for 70 days in treatments with vibration levels of 13.33, 15.00 and 16.66 Hz. The volume collected was recorded in each period according to the maturation of the crop as well as determining the percentage of fruit in their maturation according to the used vibration. Based on the “neuro-fuzzy” system, it was possible infer with 92% the harvest efficiency using the KTR ® harvester, noting an increase in harvest efficiency by increasing the vibration of the harvester shakers and the coffee fruit maturation index. It was also concluded that with increased vibration, there was an increased percentage of green and selective fruit harvested. Mechanical harvesting was easier when the rate of crop maturation increased. Analyzing the average volume harvested during the entire period, we observed no significant difference in the vibrations of 13.33 and 15.00 Hz, but there were increases of 30.90% and 37.45% when used at higher vibration.
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.
Plant sampling grid determination in precision agriculture in coffee field
(Editora UFLA, 2018-01) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Oliveira, Marcelo Silva de; Silva, Fábio Moreira da; Sales, Ronan Souza; Carvalho, Luis Carlos Cirilo
The aim of the present study was to evaluate different grid samples applied to plant properties of a coffee plantation by using precision coffee growing and geostatistical techniques. The study was performed at the Brejão Farm in the municipality of Três Pontas, MG, Brazil, using productivity, the maturation index and the detachment force difference, sampled at georeferenced points. With the intention of choosing an optimum grid, 20 grid samples were tested through semivariogram fitting and validation tests seeking to combine the accuracy and precision that the grid sample can present through an optimal grid indicator, allowing choosing a more suitable grid. It was possible to characterize the magnitude of the spatial variability of plant properties under study in all the proposed grids. The grid that best represented the three variables under study was the grid with 64 sample points in squared grid and nine zoom grid points. The proposed methodology for the present study allowed observing the difference among different grid samples and among the variables of plant productivity, maturity index and detachment force.
Precision coffee growing: a review
(Universidade Federal de Lavras, 2022-06-09) Santana, Lucas Santos; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Santos, Sthéfany Airane dos; Dias, Jessica Ellen Lima
Precision Agriculture (PA) technologies introduction in coffee-growing is becoming essential to advances in sustainable cultivation and increase in output. Applications that involve PA techniques in coffee production are defined now as Precision Coffee growing (PC). Systematically explored, studies on the subject contribute to improvements in the area, relating soil variability to its impacts on plants. The PC’s scientific approach offers new forms of manage-ment and more security in coffee production. Aimed at reducing pesticides application and nutrients to the soil, contributing to sustainable development in coffee production. Initially, the research on coffee production had dealt with soil spatial variability, highlighting the geostatistical methods and specific ways to sample the soil. With technological advances in agriculture, new ways of monitoring spatial variability are available. In this context, studies are arising on spatial variability related to the plant, applying terrestrial, aerial and orbital sensors, possibly creating perspectives for monitoring and mapping coffee production. Artificial intelligence, Remotely Piloted Aircraft (ARP) products, harvesting yield sensors, automatic grain classifiers, and remote sensing stand out as new technologies under development in coffee production. These applications in PC involving multidisciplinary research demonstrate new relevant ways of improving crop managing and sustainability guaranteeing.
Quality of coffee planting techniques by aerial sensors and statistical process control
(Universidade Federal do Ceará, 2024) Santana, Lucas Santos; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Cunha, João Paulo Barreto; Marin, Diego Bedin; Bento, Nicole Lopes; Faria, Rafael de Oliveira
Planting is considered one of the most essential steps in coffee growing. Lack of uniformity in planting may compromise future operations. Therefore, verifying planting operations quality is fundamental to optimizing production processes and reducing costs. This study aimed to investigate planting techniques through Statistical Process Control (SPC) and aerial images. Carried out in two areas, managed manually and semi-mechanized in the Bom Jardim Farm (MG - Brazil). Data were collected through Remotely Piloted Aircraft (RPA). Quality control charts and density maps were used to identify variations in distribution and spacing between plants and planting rows. It was found that the planting carried out manually was 4.7% wider than projected due to spacing reduction from 0.5 m to 0.48 m. The semi-mechanized system displayed a deficit of 7% compared to the projected planting system, using 0.55 m between plants. The density map showed the most significant planting alignment variations. Despite displaying lower results than the manual system, the semi-mechanized system improvements are valid for their minimal average variations. Thus, correcting points found outside the limits can increase the efficiency of semi-mechanized planting.
Remotely piloted aircraft and computer vision applied to coffee growing management
(Universidade Federal de Lavras, 2022-11-25) Santana, Lucas Santos; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva
Digital and precision agriculture technologies used in coffee farming have gained space and have become necessary in many coffee production stages. Among the emerging technologies, the Remotely Piloted Aircraft (RPA) can be highlighted because their products can be used as data providers for machine learning techniques and automated monitoring forms. This study aimed to apply cartographic and photogrammetric products from RPAs submitted to machine learning techniques and image analysis in digital and precision coffee farming. Three types of research were built: Application of RPA cartographic products for the coffee plant implantation project; Identification and counting of plants in PRA images and Investigations of plants development in renewal areas. (I)The first study evaluated different flight mission composition efficiency and point cloud levels for Digital Terrain Models generation applied in coffee plantations. Flights performed at 120 m Above Ground Land (AGL) and 80 × 80% overlap showed higher assertiveness and efficiency. The 90 m AGL flight showed great terrain detail, causing significant surface differences concerning the topography obtained by Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers. Slope ranges up to 20% are considered reliable for precision coffee growing projects. Changes in flight settings and image processing are satisfactory for precision coffee projects. Image overlap reduction significantly lowed the processing time without influencing Digital Terrain Model DTM's quality. (II) The second research aimed to develop an algorithm for automatic counting coffee plants and define the plant's best age to carry the monitoring using RPA images. Plants with four months of development showed 86.5% count assertiveness. The best results were observed in plantations with six months of development, presenting an average of 96.8% of assertiveness in automatically counting plants. This analysis enables an algorithm development for automated counting of coffee plants through RGB images obtained by remotely piloted aircraft and machine learning applications. (III) The objective of the third research was to monitor the coffee plants' development planted on ash from crop residues through vegetative indices in RPA images, analysis of chemical elements presents in the ash and soil analysis. Preliminary results indicate the high presence of aluminum and potassium in the ash, causing significant differences in coffee development beginning. In addition, variations were observed in vegetative indices values in regions with ash presence, highlighting the NGI and NNIRI indices. The research developed by this paper provides essential information for digital agriculture technologies advancement in coffee growing.
Spatial variability of soil penetration resistance in coffee growing
(Editora UFLA, 2018-07) Andrade, Alan Delon; Faria, Rafael de Oliveira; Alonso, Diego José Carvalho; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Herrera, Miguel Angel Diaz; Silva, Fábio Moreira da
The intensive use of machines in agriculture tends to cause soil compaction, which can hamper the expansion of root system and the absorption of water and nutrients, thus affecting the crop development. In view of the above, the present study aimed to identify critical zones of soil compaction, through the spatial distribution of soil penetration resistance (SPR), having positions within the coffee rows and soil depth ranges as variables. The study was performed in a coffee plantation of 7.32 ha, belonging to the Bom Jardim Farm, located in the municipality of Bom Sucesso, MG, Brazil. The SPR was measured using a penetrometer in the depth range from 0 to 0.40 m, with discretization in four layers of 0.10 m. The data were interpreted based on geostatistics, in order to identify if there is spatial dependence of the SPR and generate thematic maps demonstrating the variable’s spatial behavior. It is concluded that there is spatial dependence of soil penetration resistance, being possible to use geostatistical tools to generate thematic maps based on classes of soil penetration resistance. The values of SPR in the tractor trail, for layers from 0.10 to 0.20 and from 0.20 to 0.30 m, were classified in the high SPR class and could cause damage to the crop.
Technical and economic evaluation of different operating modes for mechanized fertilizer application in coffee plantations
(Editora UFLA, 2020) Andrade, Alan Delon; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Faria, Rafael de Oliveira; Barros, Murilo Machado de; Silva, Fábio Moreira da; Sarri, Daniele; Vieri, Marco
The present study aimed to investigate the performance parameters and related costs of a machinery set composed of a tractor and a machine for fertilizers and soil correctives application, working in a coffee yard. It was evaluated two different operating modes. For the first operating mode (OM1), the machinery applied the total recommended dose to only one side of the plants and traveled in only half of the plot interrows. For the second operating mode (OM2), the machinery applied half the recommended dose to each side of the plants and traveled in all of the plot interrows. The study was performed at Bom Jardim Farm, located in the municipality of Bom Sucesso, state of Minas Gerais, Brazil. The performance parameters included effective field capacity and effective time. The hourly cost of the fertilizers and soil correctives application operation was determined based on the farm’s management data and the effective cost was obtained by relating the hourly cost and the effective time. The results showed that OM1 implies higher effective field capacity and lower effective cost, with the cost of only 50.1% of that found for OM2.
Technical and economic viability of manual harvesting coffee yield maps
(Editora UFLA, 2020) Faria, Rafael de Oliveira; Silva, Fábio Moreira; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Herrera, Miguel Angel Diaz; Barbosa, Brenon Diennevan Souza; Alonso, Diego José Carvalho; Soares, Daniel Veiga
Precision coffee growing is a concept that implies the use of precision agriculture techniques in coffee plantations. For the coffee growing, the precision electronic resources coupled to the harvesters are very scarce. Thereby, the harvest of coffee plantations that compose the grid sampling for generation of thematic maps can be performed manually. The aim of the present study was to generate a linear regression model to estimate the time required to harvest, estimate the labor costs to harvest manually the georeferenced sample points for generation of coffee yield maps. The study was performed in a coffee area of 56 hectares using two sampling points per hectare, totaling 112 points, being evaluated four coffee plants for each point. The manual harvest of the points was performed by four rural workers with experience in the coffee harvest. Afterwards, the collected volume was measured by a graduated container and the times were obtained by the digital stopwatch. Based on the data obtained in the field, a linear correlation model was established between the harvest time of each sampling point and the yield of the point, whose R² value was 78.27, cost was R$ 8.92 per point. These results are relevant for estimating the amount of labor force required to generate manually harvest yield maps according to the producer’s coffee yield estimate, contributing to the closure of the precision coffee growing cycle.
Treinamento de algoritmo para identificação de mudas de café por meio de imagens aéreas
(Embrapa Café, 2019-10) Santana, Lucas Santos; Santos, Gabriel Henrique Ribeiro dos; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Santos, Luana Mendes dos; Barbosa, Brenon Diennevan Souza; Bento, Nicole Lopes
Aplicação de sistemas computacionais na agricultura vem se tornando necessidade, para incrementos de produtividade. A cafeicultura é considerada um dos mais importantes ramos do agronegócio brasileiro, mas alguns pontos ainda podem ser melhorados. A contagem de mudas de café é feita manualmente a campo, considerada uma técnica que apresenta baixa agilidade principalmente em grandes plantações, causando perda de tempo e desconforto à pessoa encarregada por este trabalho. A utilização de tecnologias avançadas no campo surge no contexto da agricultura de precisão. Esta pesquisa tem como intuito apresentar treinamento de um algoritmo para contagem automática de mudas de cafeeiros a partir de imagens obtidas por veículo aéreo não tripulado (VANT). O algoritmo desenvolvido é baseado numa rede neural artificial do tipo convolucional (RNC). A pesquisa foi realizada em uma área experimental de café em 2 estágios 3 e 6 totalizando 0,4 hectares no município de Bom Sucesso MG. Para a coleta das imagens foi utilizado um veículo aéreo não tripulado (VANT) modelo phanton 4, com capacidade de coletar imagens na composição Red Blue e Green (RGB). Os voos foram feitos com 30 metros de altura, velocidade de 3 m/s, sobreposição frontal e lateral de 80%. Para a criação do ortomosaico as imagens foram processadas no software Agisoft Photoscan e posteriormente tratadas no software Arcgis 10.2. Em seguida foi submetido a fase de treinamento, para a detecção automática das mudas no ortomosaico. Primeiramente foi necessário a criação de um banco de dados, com a finalidade de treinar e validar a rede neural YOLO (You Only Look Once). Após o treinamento foi utilizada a técnica de usar pequenos recortes de uma imagem se chama janelamento, na qual foram realizados 762 recortes. As imagens usadas para o treino da rede neural são distintas das imagens usadas para validação para assim o software demostrar o aprendizado. Os resultados apresentados em plantas de 3 meses não foram satisfatórios, pois ocorreu confusão na identificação entre mudas e plantas daninhas e sombras. Nas imagens de 6 meses foi observado melhor desempenho na identificação por meio de treinamento de algoritmos. A partir do treinamento de algoritmo por meio de aprendizado foi possível detectar mudas de cafeeiros a campo. Portanto para um refinamento e maior precisão do algoritmo é necessário o treinamento em diversas áreas e cultivares diferentes.
Variabilidade espacial da dose de P2O5 e K2O para adubação diferenciada e convencional em lavoura cafeeira
(Editora UFLA, 2015-07) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Fábio Moreira da; Oliveira, Marcelo Silva de; Avelar, Rogner Carvalho; Sales, Ronan Souza
Poucos estudos foram realizados acerca da variabilidade espacial de doses de insumos, principalmente realizando-se o comparativo entre o manejo convencional e o baseado em agricultura de precisão, em cafeicultura. Objetivou-se, no presente trabalho, caracterizar a estrutura e a magnitude da distribuição espacial de atributos químicos do solo, bem como da recomendação de aplicação de fertilizantes numa lavoura cafeeira, realizando o mapeamento destas variáveis, para visualizar sua distribuição espacial. Objetivou-se ainda comparar a recomendação de aplicação de fertilizantes baseados na amostragem convencional e na amostragem em malha quadrada, para cafeicultura de precisão, de forma a demonstrar as vantagens do uso desta forma de manejo da lavoura. Este trabalho foi conduzido na fazenda Brejão, no município de Três Pontas, Minas Gerais, utilizando-se os atributos químicos do solo, fósforo e potássio, amostrados de forma convencional e em malha amostral quadrada de 64 pontos, georreferenciados. As amostras de solo foram enviadas a um laboratório de análise de solo para que se pudessem obter os teores dos elementos químicos, possibilitando a realização da recomendação de aplicação de fertilizantes. A análise destes dados, por meio das técnicas geoestatísticas, possibilitou caracterizar a variabilidade espacial do fósforo e do potássio, bem como da dose de P2O5 e K2O recomendada pela amostragem em malha quadrada, permitindo o mapeamento destas variáveis. Foi possível identificar as diferenças apresentadas pela dosagem de P2O5 e K2O baseadas nas recomendações obtidas pela amostragem convencional e pela amostragem em malha quadrada, para cafeicultura de precisão.
Variabilidade espacial de atributos físicos do solo e características agronômicas da cultura do café
(Editora UFLA, 2013-07) Carvalho, Luis Carlos Cirilo; Silva, Fábio Moreira da; Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Flávio Castro da; Stracieri, Juliana
A agricultura de precisão difere da convencional por unir relações espaciais à variabilidade existente no campo, tornando-se uma importante ferramenta de gestão do sistema agrícola. Objetivou-se, no presente trabalho, avaliar, por meio da estatística clássica, geoestatística e de princípios de agricultura de precisão, alguns atributos físicos do solo indicativos de compactação, como a densidade do solo, resistência mecânica à penetração e teor de argila, além de algumas características agronômicas da planta de café, como a altura e a produtividade. O trabalho foi realizado na fazenda Brejão, localizada no município de Três Pontas, MG. Em uma malha irregular de 24 pontos, foram coletados dados de densidade do solo, resistência do solo à penetração e teor de argila, em diferentes profundidades, bem como a altura e produtividade das plantas de café. De modo geral, as variáveis apresentaram dependência espacial moderada ou forte. Observando os mapas de solo com os de mapas da cultura do café, de modo geral, percebe-se que a produtividade e a altura das plantas são maiores em regiões em que há maiores valores de densidade do solo, para todas as camadas de solo avaliadas. Houve também maior produtividade e altura de plantas nas regiões com menores teores de argila e menores valores de resistência do solo à penetração, em todas as camadas de solo avaliadas.
Variabilidade espacial do ruído gerado por uma derriçadora portátil em lavoura cafeeira
(Editora UFLA, 2013-07) Ferraz, Gabriel Araújo e Silva; Silva, Flavio Castro da; Nunes, Rodrigo Alencar; Ponciano, Patrícia Ferreira
Objetivou-se, neste trabalho, analisar a variabilidade espacial do ruído gerado por uma derriçadora portátil lateral realizando a derriça de frutos em uma lavoura cafeeira e identificar as zonas de salubridade para os trabalhadores. O experimento foi desenvolvido em uma lavoura cafeeira da cultivar Acaiá Cerrado MG-1474, transplantadas no espaçamento 3,0 m entrelinhas e 0,6 m entre plantas, com altura média de 2,5 m, localizada no Departamento de Engenharia da Universidade Federal de Lavras (UFLA). Para a realização do experimento utilizou-se uma derriçadora portátil de motor dois tempos com potência de 1,3 cv (25,4 cm3) e um decibelímetro digital para a coleta dos níveis de ruído em pontos distribuídos numa malha amostral regular de 3,0 x 5,0 m ao redor da derriçadora em operação. A dependência espacial do ruído foi analisada por meio de ajustes de semivariogramas e interpolação por krigagem. O semivariograma foi ajustado em função da máxima verossimilhança restrita e do modelo esférico. A análise desses dados por meio das técnicas de geoestatística possibilitou caracterizar a distribuição espacial do ruído produzido e a confecção do mapa de ruído por meio da krigagem, que contribuirá na formação de zonas de salubridade para os trabalhadores envolvidos na colheita.