Variabilidade Espacial dos Atributos Físicos do Solo em Área Cultivada com Palma Forrageira Resistente a Cochonilha do Carmim no Semiárido Nordestino

O conhecimento dos atributos físicos do solo é fundamental para realização de um manejo apropriado para o cultivo. Esse estudo foi conduzido com o objetivo de avaliar a variabilidade espacial dos atributos físicos do solo em área cultivada com palma forrageira na região de transição do agreste com o sertão pernambucano. O experimento foi conduzido na Fazenda Roçadinho, propriedade produtora de leite, que tem como cultivo principal a palma forrageira. Na área de cultivo, foi estabelecida uma malha composta por 36 pontos, com grid de 6 x 6 m. O levantamento das propriedades físicas do solo, contou com o registro da resistência a penetração (Rp), umidade (U), densidade do solo (Ds), densidade de partículas (Dp) e porosidade total (Pt). Os dados foram submetidos a análise estatística descritiva e a variabilidade espacial por meio da semivariância у (h). Os valores da média e mediana apresentaram distribuição simétrica para todas as variáveis. A média da Rp para a camada de 0.0-0.10 m foi classificada como intermediária e para a camada de 0.10-0.20 m como alta. A Ds e a Pt apresentaram-se inversamente proporcionais, ou seja, ocorreu um acréscimo da Ds nos pontos onde ocorreu menor percentagem de Pt. Nos pontos que apresentaram menor valor de resistência a penetração e densidade do solo, verificou-se maior valor de umidade e porosidade total do solo. Os modelos de semivariogramas ajustados aos atributos físicos do solo foram o esférico e o gaussiano. Por meio da geoestatística foi possível avaliar a variabilidade espacial dos atributos físicos do solo, no cultivo da palma forrageira

Simulação do gradiente de energia da linha lateral com microaspersores / Simulation of side line energy gradient with microaspersors

A otimização do uso da água de irrigação é uma questão imprescindível a sustentabilidade na agricultura. Neste sentido, a irrigação localizada destaca-se por sua alta eficiência na aplicação de água em relação a outros métodos. Objetivou-se com esta pesquisa avaliar o gradiente de pressão hidráulico ao longo da linha lateral de microaspersores, por meio do modelo de Wu e Gitlin. As simulações matemáticas foram desenvolvidas em planilha eletrônica, em que se determinou a descarga do emissor, a descarga total da linha lateral, a viscosidade cinemática da água, a perda de carga (total, por trecho e unitária) e o fator de correção. Foi calculado o coeficiente de uniformidade estatístico (CUE) para pressão e vazão. Os microaspersores apresentaram regime de escoamento turbulento e CUE acima de 97% para pressão e de 98% para vazão, sendo considerados excelentes. Diante do exposto, a variação da pressão e da vazão dos microaspersores tem influência direta na uniformidade de aplicação de água no decurso da linha lateral. A aplicação do modelo, mostrou-se satisfatório no dimensionamento do gradiente de pressão e vazão para emissores ao longo da linha lateral, ambos com coeficiente de uniformidade próximo a 100%.

Dimensão fractal aplicada à analise de imagens térmicas do úbere de vacas saudáveis e com mastite subclínica/ Fractal dimension applied to the analysis of thermal images of healthy cows with subclinical mastitis

A mastite é uma doença que acomete o gado leiteiro e provoca muitas perdas econômicas, com comprometimento da produção de leite e depreciação da qualidade do produto final. Nesse sentido, a principal medida para minimização dos impactos negativos da mastite é a detecção precoce da doença em seu estágio inicial. Uma das alternativas mitigadoras é o emprego da termografia infravermelha (TIR), por se tratar de uma técnica de imageamento, não invasiva e sem radiação nociva que pode auxiliar na detecção precoce de fenômenos patológicos. Concomitantemente ao registro, a análise de imagem com aplicação de técnicas que visam extrair suas características, torna possível a diferenciação destas imagens possibilitando o diagnóstico e a tomada de decisão para o controle. Objetivou-se com esta pesquisa aplicar o método box-counting em um conjunto de imagens térmicas pré-selecionadas dos quartos mamários de vacas saudáveis e com mastite subclínica, por meio da dimensão fractal. Foram utilizadas 10 vacas (Girolando) em lactação (5 saudáveis e 5 com mastite subclínica). As imagens foram registradas durante a ordenha nos enquadramentos anterolateral esquerdo, direito e posterior, totalizando 30 imagens para análise pelo método box-counting, utilizando o plugin Fraclac, implementado no software IMAGEJ. Os valores de dimensão fractal para os enquadramentos positivos para mastite subclínica foram maiores do que os negativos. Os histogramas das imagens dos animais com mastite subclínica apresentaram melhor distribuição dos níveis de cinza sobre a imagem, com média de valores menores (105.082, 108.908 e 102.624) e com distribuição fechada, ou seja, baixa variância, apresentando classes de alvos com baixa reflectância e baixo contraste. Os valores dos desvios padrão para os animais com mastite subclínica foram maiores para os enquadramentos anterolateral esquerdo e direito (53.157 e 44.833) indicando maior dispersão dos dados. A aplicação do método box-counting no conjunto de imagens térmicas permitiu diferenciação dos respectivos quadros clínicos, por meio as dimensões fractais, assim como pela análise dos histogramas das imagens em tons de cinza

Sistema especialista para diagnóstico do uso do solo em atividades agropecuárias / Specialist system for diagnosing the potential of land use for agricultural activities

As características químicas, físicas e biológicas do solo são importantes informações para identificar o potencial do uso do solo para a atividade agropecuária. Neste contexto, objetivou-se com esta pesquisa utilizar técnicas de inteligência artificial para o desenvolvimento de um sistema especialista aplicado ao diagnóstico do potencial do uso do solo para a atividade agropecuária. As etapas do modelo de desenvolvimento consistiram no planejamento, na definição do conhecimento, na representação computacional em planilha eletrônica e na codificação do sistema. A metodologia abordada foi do tipo quantitativa, utilizando o software Expert SINTA. As categorias empregadas na composição da representação computacional do conhecimento foram divididas em seis classes distintas, como a textura do solo, a disponibilidade de água, a inclinação do terreno, a profundidade do solo, a coloração do solo e as possibilidades de exploração agropecuária. Foram geradas 32 regras de exploração agropecuária, que descreveram distintas combinações de possibilidade de utilização do solo. A verificação do SE comprovou as expectativas quanto ao seu funcionamento, comparando-se o resultado da consulta realizada pelo usuário e a árvore de possibilidades preparada na fase de planejamento pelo especialista. O 'Sistema Pericial IA' aumentou de forma significativa a acurácia e a precisão na tomada de decisão, servindo de base para o desenvolvimento de um sistema mais robusto, que possa ser utilizado por técnicos e profissionais da área

Variabilidade espacial de atributos físicos do solo e produção de palma forrageira no semiárido pernambucano / Spatial variability of soil physical attributes and forage palm production in Pernambuco semiarid

A distribuição espacial dos atributos físicos do solo relacionada com a produção de alimentos para animais, tem impacto relevante nas técnicas de manejo agropecuário. Objetivou-se investigar a variabilidade espacial dos atributos físicos do solo em área de cultivo de palma forrageira e sua influência no desenvolvimento da cultura. O estudo foi realizado na Região Agreste do estado de Pernambuco. Estabeleceu-se uma malha de 36 pontos e grid de 6x6 m, nas camadas de 0-10 e 10-20 cm. As variáveis estudadas foram resistência a penetração, umidade, densidade do solo, porosidade total, altura da planta e número de raquetes da planta. Conforme a estatística descritiva evidenciou baixo coeficiente de variação para as variáveis densidade do solo e porosidade total, em ambas as camadas. O grau de dependência espacial para a densidade do solo foi forte para a camada de 10-20 cm, para a resistência a penetração moderado na primeira camada e forte na segunda camada do solo, tendo marcante influência no número de raquetes, com os maiores valores de resistência associados a baixos valores de raquetes. As áreas com menor resistência a penetração e densidade do solo e, maior umidade e porosidade total foram as que apresentaram maior número de raquetes de palma forrageira

Space dependence of the variation of the temperature of surface of udder of healthful cows of milk and with mastitis

Essa pesquisa foi conduzida com o objetivo de avaliar a utilização da termografia por infravermelho como ferramenta de diagnóstico para detecção de mastite subclínica em bovinos de leite. Além de caracterizar a variabilidade espacial da temperatura de superfície do úbere dos animais e desenvolver metodologia computacional para classificação de quadros de mastite, como ferramenta de suporte à tomada de decisão. O levantamento de dados foi realizado em uma unidade de produção de leite, Fazenda Roçadinho, localizada no município de Capoeiras, Mesorregião Agreste, Microrregião do Vale do Ipojuca, Estado de Pernambuco. A quantidade de amostras foi determinada de acordo com os critérios de seleção e totalizaram 24 animais, em condições clínicas distintas (saudáveis, com mastite clínica e subclínica). Foram registrados os dados fisiológicos temperatura de superfície do úbere (TS, oC); temperatura do globo ocular (TO, oC); temperatura retal (TR, oC); frequência respiratória (FR, mov. min-1) e as variáveis do ambiente, temperatura do ar (Tar, oC) e umidade relativa do ar (UR, %). As imagens térmicas do úbere dos animais foram obtidas a partir de uma câmera termográfica, no enquadramento anterolateral esquerdo, anterolateral direito, posterior e inferior, quatro imagens por animal, totalizando 96 imagens para análise de seus respectivos quartos mamários. A termografia permitiu identificar diferença de temperatura da superfície dos quartos mamários. Os animais com classificação positiva para mastite subclínica apresentaram valores entre 33,2 ± 0,67ºC e 34,64± 1,07ºC; para os quartos negativos, valores entre 29,3 ± 1,78ºC e 32,24 ± 0,62ºC. Os indivíduos com mastite clínica apresentaram temperatura entre 34,0 e 37,5°C. As análises geoestatísticas identificaram com sucesso a dependência espacial e a técnica de componentes principais permitiu verificar a correlação das variáveis TO, TR, FR, Tar e UR com o quadro clínico dos animais e o grau de dependência entre as variáveis estudadas. O software desenvolvido mostrou-se eficiente em classificar imagens térmicas para a detecção de quadros clínicos de mastite, com acurácia de 90,9%, especificidade de 57,14% e sensibilidade de 85,71% do algoritmo implementado para as análises.This research was conducted with the objective of evaluating the use of infrared thermography as a diagnostic tool for detecting subclinical mastitis in dairy cattle. Besides characterizing the spatial variability of the surface temperature of the udder of the animals and developing computational methodology for classification of mastitis tables, as a tool to support decision making. Data collection was carried out in a milk production unit, Fazenda Roçadinho, located in the municipality of Capoeiras, Mesoregion Agreste, Microregion of Vale do Ipojuca, State of Pernambuco. The quantity of samples was determined according to the selection criteria and totalled 24 animals, under different clinical conditions (healthy, with clinical and subclinical mastitis). The physiological data of the udder surface temperature (TS, °C) Were recorded; Eyeball temperature (TO, °C); Rectal temperature (TR, °C); Respiratory rate (RR, mov. min-1) and environment variables, air temperature (Tar, °C) and relative air humidity (RH, %). The thermal images of the udder of the animals were obtained from a thermographic camera, in the left anterolateral, anterolateral right, posterior and inferior, four images per animal, totaling 96 images for analysis of their respective Mamary rooms. Thermography allowed To Identify the temperature difference of the surface of the mamary rooms. The animals with positive classification for subclinical mastitis had values between 33.2 ± 0.67 ºC and 34.64 ± 1.07 ºC; For the negative rooms, values between 29.3 ± 1.78 ºC and 32.24 ± 0.62 ºC. The individuals with clinical mastitis had a temperature between 34.0 and 37.5 ºC. The geostatistical analyses successfully identified the spatial dependence and the main component technique allowed to verify the correlation of the variables TO, TR, FR, Tar and RH with the clinical picture of the animals and the degree of dependence between the variables Studied. The software developed proved to be efficient in classifying thermal images for the detection of clinical conditions of mastitis, with accuracy of 90.9%, specificity of 57.14% and sensitivity of 85.71% of the algorithm implemented for the analyses

Sistema automático de classificação de imagens térmicas para detecção de mastite subclínica bovina

O Brasil ocupa posição de destaque no setor produtivo leiteiro mundial. No entanto, este setor enfrenta um entrave bastante conhecido pelos produtores, a mastite bovina. Ela provoca muitas perdas produtivas, sendo necessário o desenvolvimento de ferramentas que possibilitem a sua detecção precoce, diminuindo o tempo, custo e subjetividade associados à determinação do diagnóstico de mastite subclínica. Neste sentido, objetivou-se com esta pesquisa desenvolver metodologia computacional capaz de receber imagens térmicas digitais, que permita sua segmentação e classificação automática, auxiliando no diagnóstico de mastite bovina. O levantamento de dados foi realizado em três unidades de produção de leite, localizadas no município de Capoeiras e Pesqueira, na Mesorregião Agreste, Microrregião do Vale do Ipojuca, estado de Pernambuco e no município de Russas, Ceará. Para desenvolvimento da metodologia automática de segmentação foram utilizadas imagens de 24 animais, em condições clínicas distintas (saudáveis, com mastite clínica e subclínica) determinadas conforme os critérios de seleção. As imagens térmicas do úbere dos animais foram obtidas por câmera termográfica por infravermelho, FLIR i60, obedecendo aos enquadramentos anterolateral esquerdo, anterolateral direito, posterior e inferior, quatro imagens por animal. Para o desenvolvimento das metodologias utilizando transferência de aprendizagem sequencial foram utilizadas 600 imagens do banco MammoTherm (câncer de mama humana) e 165 imagens de 360 x 360 pixels, referente ao banco de dados de 55 bovinos, classificados em grupos distintos "Saudável" e "Mastite Subclínica". A segmentação automática indicou representatividade da área segmentada de 19, 15, 37 e 36% do total de pixels para animais saudáveis [32,9 – 33,86 oC] ± 0,99. Para o quadro de mastite subclínica, a representação percentual variou de 21,84 a 69,5% do total de pixels [34,45 – 34,98 oC] ± 0,87. A representação dos animais com mastite clínica variou de 78,5 a 85,85% [35,34 – 35,75 oC] ± 0,67. O algoritmo para segmentação automática permitiu diferenciar as imagens dos animais saudáveis, com mastite subclínica e clínica. O modelo preditivo STL_bayesian_CBAM-ResNet50 foi o que alcançou melhor desempenho (97,28%) comparativamente aos demais modelos, 92,1% (STL_bayesian-ResNet50) e 88,03% (STL_ResNet50) respectivamente. A metodologia computacional aplicada ao estudo, a partir de imagens térmicas do úbere de vacas leiteiras, contribuiu significativamente para a detecção automática de animais saudáveis e animais com mastite subclínica.Brazil occupies a prominent position in the world dairy production sector. However, this sector faces an obstacle well known by producers, the bovine mastitis. It causes many production losses, and it is necessary to develop tools that enable its early detection, reducing the time, cost and subjectivity associated with the determination of the diagnosis of subclinical mastitis. Thus, the objective of this study was to develop a computational methodology capable of receiving digital thermal images, which allows segmentation and automatic classification, helping to diagnose bovine mastitis. The data survey was carried out in three milk production units, located in the municipalities of Capoeiras and Pesqueira, in the Mesoregion Agreste, Microregion of Ipojuca Valley, State of Pernambuco and in the Municipality of Russas, Ceará. To develop the automatic segmentation methodology, images from 24 animals were used, in different clinical conditions (healthy, with clinical and subclinical mastitis) determined according to the selection criteria. The thermal images of the udder of the animals were obtained by infrared thermographic camera, FLIR i60, obeying the left anterolateral, right anterolateral, posterior and inferior frames, four images per animal. For the development of the methodologies using sequential transfer learning, 600 images from the MammoTherm (human breast cancer) bank and 165 images of 360 x 360 pixels, referring to the database of 55 cattle, classified into distinct groups "Healthy" and "Subclinical Mastitis", were used. The automatic segmentation indicated representativeness of the segmented area of 19, 15, 37 and 36% of the total pixels for healthy animals [32.9 - 33.86 °C] ± 0.99. For the subclinical mastitis picture, the percentage representation ranged from 21.84 to 69.5% of total pixels [34.45 - 34.98 °C] ± 0.87. The representation of animals with clinical mastitis ranged from 78.5 to 85.85% [35.34 - 35.75 °C] ± 0.67. The algorithm for automatic segmentation allowed differentiating the images of healthy animals, with subclinical and clinical mastitis. The predictive model STL_bayesian_CBAM-ResNet50 achieved the best performance (97.28%) compared to the other models, 92.1% (STL_bayesian-ResNet50) and 88.03% (STL_ResNet50), respectively. The computational methodology applied to the study, from thermal images of the udder of dairy cows, contributed significantly to the automatic detection of healthy animals and animals with subclinical mastitis

Short-term grazing and its impacts on soil and pasture degradation

The objective was to verify possible modifications of the soil structure and the pattern of the spectral response of pasture vegetation cover to animal trampling. The study was carried out on a farm in the Agreste region of Pernambuco, Brazil in an area with continuous grazing by heifers. Soil samples were collected at 36 regular points, before and after the grazing period, where the physical properties of the soil were determined at a 0.00—0.10 m depth. Before and after grazing, images of the Sentinel-2A satellite were also obtained to observe the pasture vegetation response pattern over time through Vegetation Indexes. The soil attribute data were submitted to multivariate factorial analysis. The vegetation index maps were evaluated for spatial variability. The results showed that after the grazing, there was a significant change in soil attributes and pasture, which can indicate possible degradation processesEl objetivo fue verificar las posibles modificaciones de la estructura del suelo y el patrón de la respuesta espectral de la cubierta vegetal de los pastizales en función del pisoteo de los animales. El estudio se llevó a cabo en una granja en la región Agreste de Pernambuco, Brasil. En un área manejada bajo pastoreo continuo de vaquillas. Se recolectaron muestras de suelo en 36 puntos regulares, antes y después del período de pastoreo, donde se determinaron las propiedades físicas del suelo en la profundidad de 0.00-0.10 m. Antes y después del pastoreo, también se obtuvieron imágenes del satélite Sentinel-2A para observar el patrón de respuesta de la vegetación del pasto a lo largo del tiempo a través de los Índices de Vegetación. Los datos de los atributos del suelo se sometieron a análisis factorial multivariado. Los mapas del índice de vegetación se evaluaron para determinar la variabilidad espacial. Los resultados mostraron que después del pastoreo, hubo un cambio significativo en los atributos del suelo y el pasto, que puede indicar posibles procesos de degradació

Evaluation of Body Surface Temperature in Pigs Using Geostatistics

This paper explores the potential of infrared thermography and geostatistics in animal production and presents the results of the application of the combination of these techniques, contributing significantly to efforts to obtain animals’ responses to the environments in which they are located and thereby ensuring improvements in productivity and animal welfare. The objective was to verify the variability in surface temperature in pigs submitted to different climate control systems using geostatistics. Three growing animals per stall were selected. Dry bulb temperature (Tbd, °C), relative humidity (RH, %) and thermal images were recorded at 08:00 and 12:00 h. To analyze the data, semivariograms were made, the theoretical model was validated and kriging maps were constructed. The mean temperature of the pigs in the pen with adiabatic evaporative cooling (AEC) ranged from 32.40 to 36.25 °C; for the pigs in the forced ventilation (FV) pen, the range of variation was from 32.51 to 36.81 °C. In the control group (Con), with natural ventilation, the average temperature was 37.51 to 38.45 °C. The geostatistical analysis provided a mathematical model capable of illustrating the variation in temperature in the caudal–dorsal regions of the pigs according to the environments to which the animals were subjected