ANÁLISE DE AGRUPAMENTO DO IMC E DO IAC E DA RELAÇÃO IAC/IMC EM INDIVÍDUOS COM IDADE ENTRE 6 A 15 ANOS

Conhecer as relações entre dados antropométricos e o estado nutricional das pessoas ajuda no entendimento das tendências em uma população. Este trabalho teve o objetivo de determinar em 62 jovens com idade entre 6 a 15 anos o IMC, o IAC e a relação entre IAC/IMC e utilizar método para agrupamento dos indivíduos. Os dados foram analisados por estatística descritiva e o método de agrupamento Joining. O IMC, o IAC e a Relação IAC/IMC, apresentaram os valores médios de 18,88; 27,62 e 1,51, respectivamente. Os grupos 1 e 2 apresentaram médias maiores que a média geral dos dados para o IMC. Os grupos 2, 3 e 4 apresentaram maiores valores médios que a média geral dos dados para o IAC. Os grupos 3 e 4 com média maior que a media geral para a relação IAC/IMC. Maiores relações de IAC/IMC ocorrem para indivíduos que apresentam menores valores de IMC e os maiores de IAC. O IMC aumenta com a idade e o IAC diminui à medida que a idade aumenta

Espalhamento e evaporação de produtos fitossanitários em tomateiro / Wetting and evaporation of pesticide on tomato leaves

A condição meteorológica no momento da aplicação e o tipo de produtos fitossanitários são determinantes nos processos físicos de evaporação e molhamento foliar do tomateiro. O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito de diferentes soluções de produtos fitossanitários no espalhamento e tempo de evaporação de gotas após a sua deposição em folhas de tomateiro em duas combinações de temperatura e umidade relativa do ar. Gotas de 1000 µm de diâmetro foram depositadas na superfície adaxial de folhas de tomateiro em duas condições meteorológicas (31,5°C e 35%UR e 25°C e 75%UR). As soluções utilizadas foram: fungicida (CabrioTop®), inseticidas (Nomolt®150 e Pirate®) e a mistura do fungicida e inseticidas com os adubos foliares, BoroSuper®, CalSuper® e FoliFósforo®. Imagens sequenciais foram capturadas para quantificar a área de espalhamento e o tempo de evaporação das gotas. Os resultados indicam que a área de molhamento sofre influência do tipo de calda utilizada e que a mistura de produtos, comumente feita por produtores de tomate, proporciona uma melhora significativa do espalhamento. O aumento da temperatura e a redução da umidade relativa do ar, condições meteorológicas frequentes dentro de estufas de produção, aumentam a área de molhamento e reduz o tempo de evaporação de gotas

Efeito da umidade relativa do ar na volatilidade de herbicidas / Effect of relative humidity in the volatility of herbicides

O processo de volatilidade pode reduzir a eficiência de controle de plantas daninhas por herbicidas e causar contaminação ambiental e fito intoxicação de culturas sensíveis, sendo que as condições ambientais no momento das aplicações podem influenciar neste processo. O objetivo desta pesquisa foi avaliar o efeito de duas condições controladas de umidade relativa do ar na volatilidade de herbicidas. O experimento foi realizado em delineamento inteiramente casualizado, com cinco repetições. Foi avaliada a volatilidade dos herbicidas 2,4-D, Trifluralina, Haloxyfope-P metil ester, Glyphosate e Clomazona em sete tempos (1h, 2h, 3h, 4h, 5h, 6h e 7h após a deposição), em duas condições de umidade relativa do ar 47 e 70% (±2%) e temperatura 25 °C (±2°C). A volatilidade foi determinada conforme a Associação Brasileira de Normas Técnicas-ABNT (NBR 13238:2014) e expressa em percentual de material volatilizado. Os resultados indicaram que a volatilidade aumenta ao longo do tempo e se estabilizou para todos os herbicidas após três horas da deposição. Na metodologia de determinação da volatilidade de herbicidas será necessário a indicação da umidade relativa do ar, pois com a elevação de 47% para 70% houve redução da volatilidade da Trifluralina. A volatilidade foi decrescente para os herbicidas Haloxyfope > Glyphosate > 2,4-D > Trifluralina = Clomazona

Geoestística e sensoriamento remoto na classificação de imagens em áreas cultivadas com citros

A citricultura é importante para a economia brasileira devido aos recordes de exportações e pela geração de empregos direto e indireto. O sensoriamento remoto é a fonte primária de informações sobre a cobertura do solo em decorrência dos avanços tecnológicos nos sistemas sensores. A incorporação de procedimentos geoestatísticos em estudos ambientais baseado em técnicas de Krigagem tem sido utilizada por profissionais da área de sensoriamento remoto. O objetivo deste trabalho foi comparar a precisão de métodos de classificação de imagens orbitais na determinação de áreas cultivadas com citros, na Mesoregião de Bauru e Araraquara, através de métodos de sensoriamento remoto e geoestatísticos, para a discriminação e quantificação da área plantada. A área de estudo utilizada nesta pesquisa esta localizada na região central do Estado de São Paulo, com uma área de 56.146,78 ha. Foi utilizado o SIG-SPRING para o processamento dos dados. Foram utilizadas as bandas 2, 3 e 4 da imagem digital proveniente do satélite CBERS 2B, câmera CCD (Câmera Imageadora de Alta Resolução) que fornece imagens com uma resolução espacial de 20 metros. A imagem foi de 16/04/2009, nas órbitas/ponto 157/124 e 157/125. No processo de classificação das imagens foram estudados três métodos de classificação, sendo o CLUSTER não-supervisionado, o MAXVER (Máxima Verossimilhança) e a KI (Krigagem Indicativa) supervisionados, além da classificação em tela tida como verdade terrestre. As fidedignidades das classificações foram avaliadas pelo índice Kappa. Pelos resultados obtidos nas classificações de imagem para a discriminação e quantificação de áreas cultivadas com citros pode-se concluir: os classificadores obtiveram melhor qualidade de classificação para as áreas maiores com CITROS;a Krigagem Indicativa unificou as áreas pequenas de CITROS em uma única área...The citrus industry is important for the Brazilian economy due to record exports and generating direct and indirect jobs. Remote sensing is the primary source of information on land cover as a result of technological advances in sensor systems. The incorporation of geostatistics procedures in environmental studies based on Kriging techniques has been used by professionals in areas of remote sensing. The aim of this study was to compare the accuracy of classification methods in the determination of satellite images of areas cultivated with citrus, Mesoregião in Araraquara, Bauru, and, through methods of remote sensing and geostatistics to discrimination and quantification of the area planted. The study area used in this research is located in the central region of São Paulo, with an area of 56,146.78 ha. It was used the GIS-SPRING for data processing. We used bands 2, 3 and 4 of the digital image from the satellite CBERS 2B, CCD camera (Camera high resolution image) that provides images with a spatial resolution of 20 meters. The image dated of 04/16/2009, the path/row 157/124 and 157/125. In the process of image classification were studied three methods of classification, and unsupervised clustering, the MLC (Maximum Likelihood) and KI (kriging) supervised classification beyond the screen taken as ground truth. The validation of classifications were evaluated by Kappa index. The results obtained of image classification onto discrimination and quantification of citrus areas were: the classifiers had improved quality of classification for wide citrus areas, the Indicative Kriging unified the small citrus areas in a single area, the Indicative Kriging was the classifier that less classified riparian vegetation area such as citrus, the others changed riparian vegetation by citrus. The validation showed that Indicative Kriging was the classifier which had the lower quality rating than... (Complete abstract click electronic access below)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES

Análise multivariada de dados espaciais na classificação interpretativa de solos

Os métodos convencionais de levantamento e classificação de solos são demorados, tem alto custo, com limites abruptos entre as unidades de mapeamento. Além disso, não são adequados para a aplicação da agricultura de precisão, pois a dependência espacial dos atributos do solo não é considerada. Dentro desse contexto, o presente trabalho teve por objetivos: analisar e mapear os atributos dos solos pela análise espacial univariada (simulação geoestatística) e multivariada (escalonamento multidimensional), anteriormente classificados por unidade de mapeamento e verificar a sensibilidade de cada atributo utilizado na definição dos grupos de solo. O estudo foi realizado na Fazenda Experimental Edgardia com área de 1200,32 ha, localizada no Município de Botucatu, Estado de São Paulo, e pertencente à Faculdade de Ciências Agronômicas/UNESP. Os dados de solos (atributos físicos e químicos) analisados foram adquiridos do mapa semidetalhado de solos elaborado por Carvalho et al. (1991). A malha amostral foi composta por 90 pontos (25 trincheiras e 65 tradagens). Neste estudo foi desenvolvido um método de classificação de solos com base nas propriedades do solo e sua continuidade espacial. Foram utilizados o método geoestatístico da simulação estocástica para o mapeamento de propriedades do solo e a análise multivariada do escalonamento multidimensional/MDS para identificar grupos de solos. Também, foi realizada análise de sensibilidade de como cada atributo diagnóstico controla esses grupos de solos. Na área de estudo foi verificado que há uma maior ocorrência de solo pouco desenvolvido, com horizonte B ou C com acúmulo de argila, eutrófico, de cor bruno e argiloso. A aplicação da simulação sequencial e escalonamento multidimensional permitiu identificar os grupos de solos e agrupou os atributos diagnósticos em oito grupos com características diferentes, demonstrando...Conventional methods of survey and soil classification are time consuming, are costly, with sharp boundaries between the mapping units. Also, they not suitable for precision agriculture application, because of the spatial dependence of soil properties is not properly considered. Within this context, this study aimed to: analyze and mapping soil attributes by univariate (geostatistical simulation) and multivariate (multidimensional scaling) analysis, previously classified by mapping unit and check the sensitivity of each attribute used in the definition of classes soil. The study was conducted at the Experimental Farm Edgardia, with an area of 1200.32 ha located in Botucatu, State of São Paulo, belonging to the Faculdade de Ciências Agronômicas/UNESP. The soil data (physical and chemical attributes) here analyzed was collected during the preparation of a semi-detailed soil map prepared by Carvalho et al. (1991). The sampling consisted of 90 points (25 trenches and 65 augers). This study developed a method of classification of soil based on soil properties and their spatial continuity. We used stochastic geostatistical simulation for mapping soil properties and multidimensional scaling (MDS) to identify soils classes. In addition, we performed a sensitivity analysis of how each diagnosed attribute controls these groups of soils. In the study area it was found that there is a higher occurrence of undeveloped soil, with textural B horizon or C, eutrophic, brown color and clay. The application of sequential simulation and MDS identified soil classes and grouped attributes into eight diagnostic groups with different characteristics, demonstrating the potential of this methodology for soils mapping. The sensitivity analysis showed that soils of groups 1, 2, 3 and 5 are less likely to be incorrectly classified than soil of groups ..

Dependência Espacial de Atributos Diagnósticos para Delimitação de Classes de Solos

Os solos são classificados por seus horizontes e atributos diagnósticos para que possam ser agrupados por semelhanças e fornecer informações relativas a sua utilização. Conhecer a variabilidade espacial dos atributos diagnósticos utilizados na classificação do solo é importante na definição do manejo do solo. O objetivo desse trabalho foi verificar a dependência espacial dos atributos diagnósticos na classificação de solos (índice de avermelhamento, gradiente textural e V%) e identificar os limites entre classes de solos. O índice de avermelhamento, gradiente textural e V% do solo foram determinados nos horizontes A e B de uma grade amostral de 65 pontos coletados no Horto da cidade de Mogi-Guaçu, SP. A análise da variabilidade espacial dos atributos estudados foi realizada por meio da geoestatística, considerando a dependência espacial no intervalo de amostragem. Todos os atributos do Horto de Mogi-Guaçu apresentaram dependência espacial e foram interpolados pela krigagem ordinária para obtenção dos mapas temáticos. Com base nos mapas de índice de avermelhamento, gradiente textural e V% foi possível gerar o mapa de classes de solos. Na área de estudo houve maior ocorrência de solos Vermelho Amarelo sem migração de argila do horizonte A para o B e Distrófico

Comparação de métodos de classificação de imagens, visando o gerenciamento de áreas citrícolas

This study aimed to compare the efficiency of methods of classification of orbital images in areas cultivated with citrus, using GIS techniques to the planning and management located in the areas of citrus production. The study area is located in Bariri City, São Paulo State. It noted the evaluation results of the classification accuracy were satisfactory, which the CLUSTER classification had excellent quality (0.9276) and very good (0.6485), the MAXVER algorithm had excellent ratings, with kappa 0.8338 and 0.8818, and the Fuzzy classification submitted a rating between very good (0.7260) and good (0.5235) for 2003 and 2007, respectively. The methods used in the discrimination of areas cultivated with citrus showed different efficiencies in the images classification. In general, the classifications of 2003 images showed the best performance than 2007 images scores, as they were less influenced by the reflectance of other classes.Pages: 7286-729

Classificação de imagens em áreas cultivadas com citrus por técnicas de sensoriamento remoto e geoestatística

The objective of this study was to compare the accuracy for methods of classifying satellite images to determine areas planted with citrus in Bauru and the Araraquara mesoregion, through methods of geostatistical analysis and remote sensing for the breakdown and qualification of the area planted. The area used for the research in this study is located in the central region of the state of São Paulo, with an area of ​​56,146.78 hectares. We used the GIS-SPRING for processing the data. We used the digital image bands 2, 3 and 4 from the CBERS 2B satellite, CCD camera (High Resolution Imagery Camera) on the date of 04/16/2009, at orbit sections 157/124 and 157/125. Two classification methods were supervised in the process of classifying images with the GML (Maximum Likelihood) and KI (Kriging Indicative), in addition to the classification screen taken as ground truth. The Trusts classifications were evaluated by Kappa. The classifiers obtained are better for classification in larger areas of citrus. The Kriging Indicative unified the small areas of citrus in a single area; the kriging was the classifier that less classified citrus riparian area; already pretty substantially MAXVER kills ciliary with citrusvalidating the Kriging was indicative that the classifier obtained the lowest quality rating compared to MAXVER and a longer processing time, the MAXVER showed the total citrus area closest to the ground truth, while Kriging was indicative that the classifier overestimated the total citrus area in 27.94%.O objetivo deste trabalho foi comparar a precisão de métodos de classificação de imagens orbitais na determinação de áreas cultivadas com citros, na Mesoregião de Bauru e Araraquara, através de métodos de sensoriamento remoto e geoestatísticos, para a discriminação e quantificação da área plantada. A área de estudo utilizada nesta pesquisa esta localizada na região central do Estado de São Paulo, com uma área de 56.146,78 ha. Foi utilizado o SIG-SPRING para o processamento dos dados. Foram utilizadas as bandas 2, 3 e 4 da imagem digital proveniente do satélite CBERS 2B, câmera CCD (Câmera Imageadora de Alta Resolução) da data de 16/04/2009, nas órbitas/ponto 157/124 e 157/125. No processo de classificação das imagens foram estudados dois métodos de classificação supervisionada, sendo o MAXVER (Máxima Verossimilhança) e a KI (Krigagem Indicativa), além da classificação em tela tida como verdade terrestre. As fidedignidades das classificações foram avaliadas pelo índice Kappa. Os classificadores obtiveram melhor qualidade de classificação para as áreas maiores com citros; a Krigagem Indicativa unificou as áreas pequenas de citros em uma única área; a Krigagem Indicativa foi o classificador que menos classificou área de mata ciliar como citros, já o MAXVER confundiu consideravelmente mata ciliar com citros; pela validação, a Krigagem Indicativa foi o classificador que obteve a menor qualidade de classificação em comparação com o MAXVER e o maior tempo de processamento; o MAXVER foi o que apresentou área total de citros mais próxima da verdade terrestre, enquanto que a Krigagem Indicativa foi o classificador que mais superestimou a área total de citros em 27,94 %.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES

Cokrigagem na estimativa da evapotranspiração em Campinas, SP

The quantification of evapotranspiration is great importance for the crops irrigation. This paper aims to map evapotranspiration cokriging through the relative humidity and solar radiation as a variable used to estimate due to lower cost and greater ease to obtaining. Climatic data were collected at the automatic weather station of Campinas, Embrapa Satellite Monitoring, Campinas (SP), in 2007. Data evapotranspiration (mm), relative humidity (%) and solar radiation (MJ) were analyzed using the technique of geostatistics. The variography analysis showed that all climatic variables time-dependent was applied to kriging and cokriging. The cokriging proved to be an efficient method for estimation of evapotranspiration using the covariate relative humidity (correlation coefficient -0.75) or solar radiation (correlation coefficient 0.98), since these variables have high correlation with evapotranspiration.La cuantificación de la evapotranspiración es de gran importancia para el manejo de la irrigación de las culturas agrícolas. Este trabajo tuvo por objetivo mapear la evapotranspiración por medio del cokriging, utilizando la humedad relativa el aire y la radiación solar como variable auxiliar en la estimativa debido al menor costo y mayor facilidad de obtención. Los datos climáticos fueron recolectados en la Estación Agrometeorológica Automática de Campinas, que pertenece a Embrapa Monitoreo por Satélite, Campinas-SP, referente al año de 2007. Los datos de evapotranspiración (mm), humedad relativa el aire (%) y radiación solar (MJ) fueron analizados, utilizando la técnica de geoestadística. El análisis variograma indicó que todas las variables climáticas presentaron dependencia temporal, satisfaciendo los presupuestos para la interpolación por kriging y cokriging. El cokriging, se mostró un método eficiente para estimativa de los valores de evapotranspiración utilizando como covariable la humedad relativa del aire (coeficiente de correlación de -0,75) o la radiación solar (coeficiente de correlación de 0,98), una vez que esas variables presentan elevada correlación con la evapotranspiración.A quantificação da evapotranspiração é de grande importância para o manejo da irrigação das culturas agrícolas. Este trabalho teve por objetivo mapear a evapotranspiração por meio da cokrigagem, utilizando a umidade relativa do ar e a radiação solar como variável auxiliar na estimativa devido ao menor custo e maior facilidade de obtenção. Os dados climáticos foram coletados na Estação Agrometeorológica Automática de Campinas, pertencente a Embrapa Monitoramento por Satélite, Campinas (SP), referente ao ano de 2007. Os dados de evapotranspiração (mm), umidade relativa do ar (%) e radiação solar (MJ) foram analisados, utilizando a técnica de geoestatística. A análise variográfica indicou que todas as variáveis climáticas apresentaram dependência temporal, satisfazendo os pressupostos para a interpolação por krigagem e cokrigagem. A cokrigagem mostrou-se um método eficiente para estimativa dos valores de evapotranspiração utilizando como covariável a umidade relativa do ar (coeficiente de correlação de -0,75) ou a radiação solar (coeficiente de correlação de 0,98), uma vez que essas variáveis apresentam elevada correlação com a evapotranspiração