Discriminação entre estágios nutricionais na cultura do trigo com técnicas de visão artificial e medidor portátil de clorofila

O ajuste da adubação nitrogenada é um tema que suscita preocupações econômicas e ambientais em todo o mundo. Isso decorre da elevada resposta das culturas, especialmente gramíneas, ao nitrogênio e da falta de métodos adequados de quantificação de sua disponibilidade no solo. Com o objetivo de avaliar a discriminação de três estágios nutricionais na cultura do trigo, foram utilizadas imagens digitais e um medidor portátil de clorofila (SPAD -502). Os dados foram coletados em três épocas (8; 14 e 20 dias após a adubação nitrogenada em cobertura - DAA), em parcelas de trigo submetidas a três doses de N (0; 30 e 60 kg ha-1). As imagens foram processadas para desenvolvimento dos classificadores multivariados, utilizando-se de nove índices espectrais com as combinações dos valores médios dos "pixels". Os dados de clorofila e N foliar foram utilizados para desenvolver classificadores univariados. Verificou-se que o sistema de visão artificial foi mais eficiente que o SPAD aos 8 DAA. Aos 14 e 20 DAA, a classificação univariada com os dados SPAD foi equivalente aos classificadores com dados de imagens. Com a utilização das imagens digitais, foi possível discriminar os estágios nutricionais oito dias após a primeira adubação nitrogenada em cobertura

Rainfall erosivity for the State of Rio de Janeiro estimated by artificial neural network

The Artificial Neural Networks (ANNs) are mathematical models method capable of estimating non-linear response plans. The advantage of these models is to present different responses of the statistical models. Thus, the objective of this study was to develop and to test ANNs for estimating rainfall erosivity index (EI30) as a function of the geographical location for the state of Rio de Janeiro, Brazil and generating a thematic visualization map. The characteristics of latitude, longitude e altitude using ANNs were acceptable to estimating EI30 and allowing visualization of the space variability of EI30. Thus, ANN is a potential option for the estimate of climatic variables in substitution to the traditional methods of interpolation

Distribuição, probabilidade de ocorrência e período de retorno dos índices de erosividade EI30 e KE>25 em Seropédica - RJ Erosivity indexes EI30 and KE>25 at Seropedica, Rio de Janeiro State, Brazil: distribution, occurrence probability and return period

O presente trabalho foi desenvolvido com o objetivo de estudar as características da erosividade da chuva em Seropédica (RJ), quanto à sua distribuição, probabilidade de ocorrência e período de retorno. Para isso, foi utilizada uma série mensal de dados pluviométricos referente ao período de 1973 a 2002 e, com o auxílio de modelos ajustados para a região, foi possível obter os índices mensais e anuais de erosividade EI30 e KE>25. Com base nos resultados obtidos, foi possível concluir que: a) os valores médios anuais de EI30 e de KE>25 foram de 5.960,4 MJ mm ha-1 h-1 e de 99,2 MJ ha-1, respectivamente, e estão associados a períodos de retorno de 1,97 ano, com uma probabilidade de ocorrência de 50,82%; e b) valores anuais de EI30 da ordem de 5.995; 7.262; 7.684; 7.895; 8.022 e 8.064 MJ mm ha-1 h-1 e de KE>25 da ordem de 99,8; 122,7; 130,3; 134,1; 136,4 e 137,1 MJ ha-1, são esperados, em média, uma vez a cada 2; 5; 10; 20; 50 e 100 anos, respectivamente.<br>This work was carried out in order to study the distribution, the occurrence probability and the return period of the rainfall erosivity in Seropédica city, Rio de Janeiro State, Brazil. It was considered a continuous rain gauges series for the period from 1973 to 2002, and by using specific adjustment models for the region, it was determined the annual and monthly erosivity indexes EI30 and KE>25. With the obtained results, it was possible to conclude that: a) the annual erosivity indexes values EI30 and KE>25 were 5,960.4 MJ mm ha-1 and 99.2 MJ ha-1 , respectively, which was expected to occur at least once every 1.97 year, with an occurrence probability of 50.82%; and b) annual values EI30 of 5,995; 7,262; 7,684; 7,895 8,022 and8,064 MJ mm ha-1 and annual values KE>25 of 99.8; 122.7; 130.3; 134.1; 136.4 and 137.1 MJ ha-1 are expected at least once every 2; 5; 10; 20; 50 and 100 years, respectively