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:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2021
- Data da defesa: 26.11.2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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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/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.11.2021.tde-11022022-111540 (Fonte: oaDOI API)
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