O uso de sistemas de informação geográfica e sistemas especialistas para avaliação da aptidão agrícola das terras .

Resumo: Atualmente, o grande desafio da ciência é o de manter a produção agrícola em níveis tais que sustentem uma população mundial em crescimento sem, contudo, degradar o meio ambiente. Para se alcançar este objetivo, a aptidão agrícola das terras é uma ferramenta de grande importância, por permitir adequar o uso da terra à capacidade de sustentação do solo. No entanto, este processo por ser bastante trabalhoso se torna às vezes impróprio para áreas onde a ocupação acelerada exige rapidez na sua definição. O objetivo deste trabalho foi o de desenvolver um programa de computador aliando as técnicas de sistemas especialistas e sistemas de informação geográfica visando agilizar o processo de determinação da aptidão agrícola das terras utilizando o sistema FAO/Brasileiro. O resultado é apresentado na forma de um mapa que expressa a classe de aptidão agrícola das terras relacionada com três níveis de manejo (baixo nível tecnológico, nível tecnológico médio e alto nível tecnológico)

Variabilidade espacial de um Latossolo Vermelho Amarelo sob cultivo intensivo. I. Distribuição espacial de atributos químicos.

Este trabalho visou o estudo da distribuição espacial dos principais atributos químicos usados para avaliação de fertilidade em uma área experimental usada em trabalhos em Agricultura de Precisão. 647 amostras simples de solo foram coletadas em uma grade regular georreferenciada de 25 por 25 metros, de O a 20 cm de profundidade. Além destas, foram amostrados 5 pontos na área sob o pivô, e um próximo ao pivô, até 50 cm, coletando-se de 2 em 2 cm nos primeiros 10 cm, 5 em 5 cm de 10 a 40 cm, e uma amostra de 40 a 50 cm de profundidade. As análises químicas foram executadas na terra fina seca ao ar, sendo determinados o pH em água, alumínio trocável, cálcio, magnésio, fósforo, potássio, matéria orgânica e acidez trocável. Concluiu-se que a área em estudo apresenta uma fertilidade de média a alta em sua camada superficial, apresentando concentração da fertilidade nos primeiros centímetros da superfície. Foi observada grande variabilidade horizontal, mostrada pelos mapas interpolados e pelo coeficiente de variação dos dados. As características estudadas apresentaram dependência espacial em modelos mais complexos que os ajustados, e os resultados de validação cruzada indicam que o intepolador utilizado produziu resultados pouco confiáveis

Variabilidade espacial de um Latossolo Vermelho Amarelo sob cultivo intensivo. II. Relação de atributos químicos e produtividade.

Este trabalho teve como objetivo avaliar a relação entre a produtividade do milho, gerada a partir de mapas de colheita, o status e a distribuição espacial de alguns dos principais atributos químicos usados para avaliação de fertilidade. A produtividade do milho em um sistema de produção sob plantio direto foi obtida em três anos consecutivos, a partir de dados obtidos por um monitor de colheita. Os dados de fertilidade foram obtidos a partir de amostras de solo colhidas em uma grade regular georreferenciada de 25 por 25 metros na área. Os resultados indicaram que, para esta área, não houve relação aparente entre a produtividade e as análises químicas dos principais nutrientes e matéria orgânica, em função dos níveis elevados de fertilidade já atingidos pelo sistema de manejo. A falta de correlação entre produtividades entre anos consecutivos também indicou que a produtividade neste caso deve esta sendo determinada principalmente por outros fatores, como regime hídrico do solo

Aplicação da geoestatística para seleção de unidades de amostra independentes.

bitstream/item/88518/1/doc-59-2004-aplicacaogeoestatistica.pd

Digital soilscape mapping of tropical hillslope areas by neural networks.

Geomorphometric variables are applied in digital soil mapping because of their strong correlation with the disposition and distribution of pedological components of the landscapes. In this research, the relationship between environmental components of tropical hillslope areas in the Rio de Janeiro State, Brazil, artificial neural networks (ANN), and maximum likelihood algorithm (MaxLike) were evaluated with the aid of geoprocessing techniques. ANN and MaxLike were applied to soilscape mapping and the results were compared to the original map. The ANN architectures with seven and five neurons in the hidden layer produced the best classifications when using samples obtained systematically. When random samples were applied, the best neural net architectures were within 22 and 16 neurons in the hidden layer. In conclusion, the ANN can contribute to soilscape surveys, making map delineation faster and less expensive. The digital elevation model (DEM) and its derived attributes can contribute to the understanding of the soil-landscape relationship of tropical hillslope areas; the use of artificial neural networks and MaxLike is feasible for digital soilscape mapping. The systematic sampling method provided a global accuracy of 70 % and 65.9 % for the ANN and the MaxLike, respectively. When the random sampling method was applied, the ANN had a global accuracy of 69.6 %, and the MaxLike had an accuracy of 62.1 %, considering the total study area in relation to the reference map

Sistemas binários de esferas de vidro e fração de areia de um solo tropical: modelagem de densidade.

COBRAMSEG 2010

Caracterização do uso do solo em duas comunidades de várzea do rio Solimões.

A várzea constitui um ecossistema de grande importância para a agricultura familiar na Amazônia. A maior limitação para o uso agrícola dos solos de várzea é a inundação sazonal que sofrem, além de problemas de drenagem nas áreas mais rebaixadas. Este estudo teve o objetivo de avaliar as características químicas e físicas e de uso agrícola do solo em duas comunidades de várzea do rio Solimões. Para tanto, foram realizadas análises químicas e físicas dos solos. Também foram feitas entrevistas e aplicados questionários a produtores rurais das comunidades da área de estudo, bem como foram feitas observações e relatos das práticas de uso do solo

Utilização de redes neurais artificiais na classificação de níveis de degradação em pastagens.

Este trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência dos classificadores redes neurais artificiais (RNA) e o de máxima verossimilhança (Maxver) na classificação do uso da terra no município de Viçosa, MG, a partir de imagens do sensor ASTER, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens. Neste estudo, foram identificados três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte) e avaliada uma composição da imagem do sensor ASTER contendo as 3 bandas do visível e infravermelho próximo, com resolução espacial de 15 m. O simulador de redes neurais empregado foi o "Java Neural Network Simulator" e o algoritmo de aprendizado, o backpropagation. Os resultados mostram que a classificação por redes neurais, embora apresente resultado ligeiramente superior, teve desempenho estatisticamente semelhante ao obtido pela classificação pelo Maxver, obtendo um índice Kappa de 0,80, contra 0,79, respectivamente. Nas classificações realizadas a classe que apresentou maior erro de classificação foi a pastagem no nível de degradação forte, enquanto a maior exatidão na classificação foi obtida pelo café, para ambos os classificadores, com 100 e 96%, respectivamente

Comparação entre imagens Aster e Landsat 7 na classificação de níveis de degradação de pastagens utilizando redes neurais artificiais.

O presente estudo teve como objetivo comparar a eficiência dos dados dos sensores Aster e ETM+/Landsat 7 na classificação do uso e cobertura da terra, com ênfase nos níveis de degradação das pastagens na Zona da Mata Mineira, através da utilização de redes neurais artificiais. Foram testadas três composições de uma imagem do sensor Aster e uma do ETM+/Landsat 7, para definição das melhores feições discriminantes para o classificador. As classes de uso e cobertura consideradas foram: floresta, café, área urbana/solo exposto e três níveis de degradação das pastagens (moderado, forte e muito forte). Utilizou-se o simulador de redes neurais Java Neural Network Simulator e o algoritmo empregado foi o back-propagation. Dentre as composições de imagens testadas o melhor resultado foi alcançado com a utilização das 9 bandas do Aster (30m) como variáveis discriminantes, que também permitiu uma melhor discriminação dos níveis de degradação das pastagens considerados. Este resultado é atribuído à melhor resolução espectral desta composição de imagem quando comparada às demais. Dentre as classes consideradas, a pastagem no nível de degradação muito forte foi a que apresentou o maior erro de classificação, em todas as composições, sendo bastante confundida com a pastagem no nível de degradação forte