Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2012 |
Autor(a) principal: |
Quartezani, Waylson Zancanella- [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/101714
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Resumo: |
A necessidade de técnicas e ferramentas que contribuem de forma simples, rápida e eficaz no monitoramento do sistema produtivo, como a avaliação do comportamento da variabilidade espacial das culturas agrícolas e o uso de sensores remotos, analisados em conjunto, para estimativa de atributos de culturas agrícolas, como o café, vêm se tornando um dos pilares na obtenção de uma agricultura precisa e sustentável. O objetivo do trabalho foi estimar e simular a produção de café maduro (CM) em kg por meio de técnicas Geoestatísticas e de Sensoriamento Remoto (SR), utilizando imagens de satélite, para a predição da produção e determinação das áreas de incerteza. O estudo foi realizado em uma área comercial de café conilon, Coffea canephora Pierre, Var. conilon, no Município de São Mateus - (ES), onde foi amostrada em campo a produção de café maduro em uma malha irregular de 18,5 ha, totalizando 87 pontos. Ajustado o variograma, estimou-se a variável primária (CM) pela krigagem e como variáveis secundárias foram gerados Índices de Vegetação (IVs) da transformação das imagens de satélite. De posse das imagens primária e secundária, aplicou a Simulação Sequencial Direta (DSS) para o caso de simulação sem o uso de imagem secundária e Cosimulação Sequencial Direta colocalizada (CoDSS) para simular a variável CM, utilizando os IVs como imagens secundárias. Na CoDSS foram testadas correlações globais (CoDSS_CCG) e locais (CoDSS_CCL) entre a variável CM e os IVs. Em cada um dos 3 métodos de simulação e para cada IV, na CoDSS, foram realizadas 50 simulações. Atendendo aos pressupostos exigidos pelos métodos de simulações, foram analisados as estatísticas, histograma e variografia das simulações. A variável CM ajustou-se ao... |