Título: SELEÇÃO DE VARIÁVEIS PARA A DELIMITAÇÃO DE ZONAS DE MANEJO UTILIZANDO MÉTODOS DE MINERAÇÃO DE DADOS
Título alternativo: VARIABLES SELECTION FOR MANAGEMENT ZONES DELIMITATION USING DATA MINING METHODS
Autoria de: Bruno William da Silva Santos
Orientação de: Michele Duarte de Menezes
Presidente da banca: Michele Duarte de Menezes
Primeiro membro da banca: Alessandro Alvarenga Pereira da Silva
Segundo membro da banca: Fabio Arnaldo Pomar Avalos
Palavras-chaves: Agricultura de precisão, Geoestatística, Mineração de dados, Zonas de manejo, Cultura do Milho
Data da defesa: 28/08/2020
Semestre letivo da defesa: 2020-1
Data da versão final: 02/09/2020
Data da publicação: 02/09/2020
Referência: Santos, B. W. d. S. SELEÇÃO DE VARIÁVEIS PARA A DELIMITAÇÃO DE ZONAS DE MANEJO UTILIZANDO MÉTODOS DE MINERAÇÃO DE DADOS. 2020. 39 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2020.
Resumo: Atualmente, a gestão da variabilidade espacial dos sistemas de produção com técnicas de agricultura de precisão emprega a amostragem em grade regular para a adubação a taxa variável. No entanto, o método de gestão através de zonas de manejo pode apresentar maior eficiência. As zonas de manejo, por sua vez, empregam espacialmente características selecionadas para a sua delimitação que interferem na produtividade de grãos, podendo guiar operações de amostragem e aplicação de insumos, dando maior atenção aos locais onde realmente se necessita. Portanto, é necessária a seleção de variáveis que apresentem significância quando relacionadas à produtividade das culturas de interesse. Diante disso, o presente trabalho tem o objetivo de selecionar variáveis que estão disponíveis no atual cenário de empresas de consultoria em agricultura de precisão que possam ter alta correlação com a produtividade, que são de baixo custo de obtenção e estáveis entre as safras. Os dados foram obtidos na região sul de Minas Gerais, no município de Carrancas, Fazenda Retiro, na segunda safra de 2018, onde foi cultivada a cultura do milho. As variáveis mais significantes quando relacionadas com a produtividade da cultura do milho foram a relação cálcio dividido por potássio, fosforo resina, relação magnésio dividido por potássio, saturação por bases coletadas nas profundidades de 0 a 10 cm e de 10 a 20 cm e o NDVI da cultura do milho.
Abstract: Currently, the management of the spatial variability of production systems using precision Agriculture techniques to regular grid sampling for variable rate fertilization. However, the management method through management zones can be more efficient. The management zones, employ spatially selected characteristics for their delimitation that interfere in yield, being able to guide sampling operations and application of inputs, it can result better attention to places where it is necessary. Therefore, it is necessary to select variables that are significant when related to the corn yield. In view of this, the current research has the objective of selecting variables that are available in the current scenario of precision agriculture consulting companies that may have a high correlation with productivity, which are of low cost to obtain and stable from season to season. The data were obtained in the southern region of Minas Gerais, in the Carrancas city, Retiro Farm, in the second season of 2018 where the corn crop was grown. The most significant variables when related to the corn crop productivity were the calcium ratio divided by potassium, phosphorus resin, magnesium ratio divided by potassium, base saturation at sample??s depths and the NDVI of the corn crop.
URI alternaviva: repositorio.ufla.br/handle/1/45190
Curso: G001 - AGRONOMIA (BACHARELADO)
Nome da editora: Universidade Federal de Lavras
Sigla da editora: UFLA
País da editora: Brasil
Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso
Nome da língua do conteúdo: Português
Código da língua do conteúdo: por
Licença de acesso: Acesso aberto
Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras
URI da licença: repositorio.ufla.br
Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br
Detentores dos direitos autorais: Bruno William da Silva Santos e Universidade Federal de Lavras
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