Navegando por Autor "Marin, Diego Bedin"

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    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.
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    Sensoriamento remoto multiespectral na identificação e mapeamento das variáveis bióticas e abióticas do cafeeiro
    (Universidade Federal de Viçosa, 2019) Marin, Diego Bedin; Alves, Marcelo de Carvalho; Pozza, Edson Ampélio; Gandia, Rômulo Marçal; Cortez, Matheus Luiz Jorge; Mattioli, Matheus Campos
    O sensoriamento remoto multiespectral apresenta-se como metodologia confiável e viável para auxiliar o produtor na decisão para melhores práticas de manejo, garantindo uma produção agrícola mais eficiente e sustentável. Objetivou-se, com este trabalho, identificar e mapear o estresse em lavoura cafeeira, causado por variáveis bióticas e abióticas, por meio de índices de vegetação derivados de imagens multiespectrais Landsat-5 Thematic Mapper (TM). A malha amostral foi composta por 67 pontos, sendo cada ponto amostral constituído por cinco plantas. As análises de incidência de cercosporiose e de infestação do bicho-mineiro, nas folhas, de pH, matéria orgânica e textura do solo e teores foliares de nutrientes foram realizadas em cada um dos pontos amostrais e correlacionadas com 16 índices de vegetação obtidos de imagens referentes à época das análises. Os índices de vegetação apresentaram distribuição espacial semelhante à distribuição espacial das variáveis agronômicas, na lavoura. Houve correlação positiva dos índices com a infestação do bicho-mineiro e com os teores de silte e argila no solo e concentrações de Mg, Cu, B e Mn nas folhas, e negativa, com a incidência de cercosporiose e com pH e teor de areia do solo. Com base nesses resultados, foi possível mapear e identificar as alterações na reflectância espectral dos cafeeiros, causadas por essas variáveis agronômicas.