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Desenvolvimento de ferramentas de geotecnologias para análise da qualidade da lavoura e estimativa da taxa de germinação aplicadas à cultura da soja (2021)

  • Authors:
  • Autor USP: BÁRBARA NETO, MICHAELA - ESALQ
  • Unidade: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LEB
  • DOI: 10.11606/D.11.2021.tde-11022022-111540
  • Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; FENOLOGIA; GERMINAÇÃO DE SEMENTES; INTEGRAÇÃO DE TECNOLOGIAS; REDES NEURAIS; SENSOR; SOJA
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Atualmente no cenário mundial o Brasil tem se destacado como o 3o maior exportador de produtos agrícolas do mundo, sendo possivelmente o principal fornecedor das commodities agrícolas na próxima década, com destaque para o complexo soja bastante consumido pelo mercado Asiático. Por essa razão, o uso de novas tecnologias que possibilitem um manejo mais preciso e por consequência um aumento da produção potencial das áreas, tem se tornado um diferencial para os produtores de soja. Diante do exposto, o presente estudo teve como objetivo o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem os produtores durante o ciclo da cultura no campo e no pós-colheita, correlacionando os resultados com as componentes de produção e com a taxa de germinação dos lotes. A primeira ferramenta desenvolvida foi fundamentada através da combinação de métodos já consagrados de mensuração da posição do Red-Edge com artifícios trigonométricos, a obtenção de dados espectrais das folhas ocorreu por meio do uso do sensor hiperespectral FieldSpec. Já a segunda ferramenta desenvolvida foi fundamentada essencialmente no aprendizado de máquina, utilizando etapa de visão computacional, espectroscopia e aprendizado em conjunto, a obtenção de dados físicos e espectrais das sementes ocorreu por meio do uso do sensor multiespectral SeedReporter. Os resultados mostraram que durante os estágios fenológicos R3 e R4 a ferramenta fundamentada na zona do Red-Edge exibiu uma correlação positiva muito forte com as taxas degerminação do futuro lote a ser colhido nas semanas seguintes. Já a ferramenta fundamentada em aprendizado de máquina foi capaz de predizer as taxas de germinação dos lotes colhidos em alguns minutos com uma assertividade entorno de 95% para a classe de sementes classificadas como plântulas normais. No geral, a utilização de ambas as ferramentas apresentou grande potencial e uma alternativa viável para os produtores de soja
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 26.11.2021
  • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.11.2021.tde-11022022-111540 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo é de acesso aberto
    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: gold
    • Licença: cc-by-nc-sa

    How to cite
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    • ABNT

      BÁRBARA NETO, Michaela. Desenvolvimento de ferramentas de geotecnologias para análise da qualidade da lavoura e estimativa da taxa de germinação aplicadas à cultura da soja. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11022022-111540/. Acesso em: 28 dez. 2025.
    • APA

      Bárbara Neto, M. (2021). Desenvolvimento de ferramentas de geotecnologias para análise da qualidade da lavoura e estimativa da taxa de germinação aplicadas à cultura da soja (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11022022-111540/
    • NLM

      Bárbara Neto M. Desenvolvimento de ferramentas de geotecnologias para análise da qualidade da lavoura e estimativa da taxa de germinação aplicadas à cultura da soja [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11022022-111540/
    • Vancouver

      Bárbara Neto M. Desenvolvimento de ferramentas de geotecnologias para análise da qualidade da lavoura e estimativa da taxa de germinação aplicadas à cultura da soja [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11022022-111540/

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