Mestrado em Agronomia

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TRABALHO Ações
Aplicação da espectroscopia do infravermelho próximo e sensor hiperespectral combinados com aprendizado de máquina para classificação da qualidade do arroz branco, parboilizado, preto e vermelho
Curso Mestrado em Agronomia
Tipo Dissertação
Data 19/02/2025
Área AGRONOMIA
Orientador(es)
  • Paulo Carteri Coradi
Coorientador(es)
    Orientando(s)
    • Juliano Lucas Cardoso Jesus
    Banca
    • Dthenifer Cordeiro Santana
    • Jorge Gonzalez Aguilera
    • Paulo Carteri Coradi
    Resumo O arroz é um dos essenciais cereais mais consumido no mundo, a qualidade do cereal é avaliada no recebimento e na expedição dos lotes nas unidades armazenadores e beneficiadoras, pela classificação física e tipificação. Entretanto, o método de classificação física tradicional é realizado de forma visual, enquanto a avaliação é subjetiva e imprecisa, sendo este um processo demorado. O objetivo deste estudo foi avaliar a utilização da espectroscopia do infravermelho próximo e sensor hiperespectral combinados com o aprendizado de máquina para determinar as propriedades físico-químicas e a classificação da qualidade do arroz branco, parboilizado, preto e vermelho. No Laboratório de Pós-Colheita (LAPOS) da Universidade Federal de Santa Marias, as amostras de arroz branco, parboilizado, preto e vermelho foram classificadas conforme a Instrução Normativa para determinar os defeitos físicos. Foram produzidas amostras com os percentuais de defeitos de 2kg cada que, posteriormente, foram divididas em 100 subamostras de 20g cada. Foram avaliadas a espectroscopia de infravermelho próximo, variáveis espectrais, análises multivariáveis e aprendizado de máquina. As análises de correlações de Pearson demonstram interações significativas entre as propriedades nutricionais do arroz. A análise de componentes principais descriminou as características físico-químicas do arroz, determinando os padrões nutricionais distintos com destaque ao alto valor nutricional do arroz preto em relação ao perfil amiláceo do arroz branco. As assinaturas hiperespectrais revelaram diferenças para os tipos de arroz e para cada arroz processado em função da composição físico-química. A combinação entre espectroscopia do infravermelho próximo e sensor hiperespectral e os algoritmos de aprendizado de máquina alcançaram maior precisão para todas as métricas de acurácia, sendo os modelos J48, SL, RF e SVM que obtiveram maior eficiência para classificação da qualidade do arroz, podendo constituir-se como um novo método para avaliação de lotes de grãos de arroz em unidades armazenadoras e beneficiadoras.
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    Predição do desempenho fisiológico e de CO2 em soja: uma abordagem utilizando sensoriamento hiperespectral e aprendizagem de máquina
    Curso Mestrado em Agronomia
    Tipo Dissertação
    Data 10/02/2025
    Área AGRONOMIA
    Orientador(es)
    • Larissa Pereira Ribeiro Teodoro
    Coorientador(es)
      Orientando(s)
      • Júlia Ferreira de Alcântara
      Banca
      • Cid Naudi Silva Campos
      • Francisco Eduardo Torres
      • Larissa Pereira Ribeiro Teodoro
      Resumo A fome e as mudanças climáticas assolam o planeta, e ações que visam suas mitigações têm sido o foco de entidades governamentais e centros de pesquisa. Técnicas que associam esses dois fatores são fundamentais para a vida e alimentação. As ciências ambientais associadas ao melhoramento da soja, à agricultura de precisão e à aprendizagem de máquinas (ML) são uma alternativa para esta agrura. Este trabalho objetiva predizer variáveis fisiológicas, emissão in situ de dióxido de carbono do solo (FCO2) e fixação de carbono no tecido foliar em genótipos de soja por meio de variáveis hiperespectrais e ML, tal como identificar os melhores algoritmos. Foi empregado delineamento de blocos casualizados com quatro repetições. As parcelas consistiram em cinco linhas de cinco metros com espaçamento de 0,45 m entre fileiras. As avaliações foram de: fotossíntese líquida; condutância estomática; concentração interna de CO2; transpiração; eficiência instantânea de uso de água; eficiência instantânea de carboxilação; análise espectral da planta; fluxo de dióxido de carbono, temperatura e umidade do solo in loco, e fixação de carbono no tecido foliar. Os modelos de ML utilizados foram: Redes neurais artificiais; Árvore de decisão REPTree; Árvore de decisão (M5P); Floresta aleatória (RF); Máquina de vetor suporte; e zero R. Os parâmetros utilizados foram: correlação de Pearson (r), erro médio absoluto e raiz quadrada do erro médio. É possível predizer fotossíntese líquida com r acima de 0,75, o que é ótimo, e as demais variáveis fisiológicas permeando resultados médios. Já o fluxo e a fixação de carbono expressaram resultados insatisfatórios, o que requer mais estudos nessas predições. As melhores técnicas de ML para essa abordagem são: RF e M5P.
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      Cultivos isolados e consorciados de segunda safra como estratégia de reforma de pastagem
      Curso Mestrado em Agronomia
      Tipo Dissertação
      Data 20/12/2024
      Área AGRONOMIA
      Orientador(es)
      • Job Teixeira de Oliveira
      Coorientador(es)
      • Flávio Hiroshi Kaneko
      Orientando(s)
      • Sarah Visquetti Pedrão
      Banca
      • Dthenifer Cordeiro Santana
      • Fernando Franca da Cunha
      • Job Teixeira de Oliveira
      • Sebastiao Ferreira de Lima
      Resumo A degradação das pastagens representa um grande desafio para a sustentabilidade da produção agropecuária, exigindo práticas de manejo que promovam a recuperação do solo e o aumento da produtividade agrícola. Neste contexto, o presente estudo avaliou o desempenho agronômico de diferentes sistemas de sucessão de culturas de segunda safra, incluindo feijão-caupi, milheto, sorgo e capim massai, e seus efeitos sobre a produtividade do milho e matéria seca do capim massai cultivados posteriormente. O experimento foi conduzido na Fazenda Escola "Alípio Soares Barbosa", em Iturama-MG, na safra 2022/23, em uma área de pastagem degradada. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com oito tratamentos e quatro repetições. Foram realizadas análises do solo antes da implantação das culturas, seguidas de correção da acidez e adubação. O desempenho agronômico foi avaliado por meio de medições da população de plantas, temperatura do solo, índice de clorofila, produção de biomassa seca e verde, acúmulo de macronutrientes e produtividade de grãos. Os resultados indicaram que o consórcio milheto + massai apresentou os maiores valores de biomassa acumulada (19,83 t ha⁻¹), promovendo uma melhor ciclagem de nutrientes e aumento na produtividade do milho subsequente (8.055 kg ha⁻¹). O feijão-caupi, por sua vez, demonstrou capacidade de fixação biológica de nitrogênio, elevando os níveis de clorofila na cultura sucessora. O sorgo solteiro destacou-se na produção de biomassa seca (12,05 t ha⁻¹) e produtividade de grãos (3.494 kg ha⁻¹), evidenciando seu potencial para sistemas de cultivo em áreas degradadas. O tratamento sorgo + massai mostrou-se eficiente na manutenção da pastagem após a colheita, garantindo a continuidade do sistema produtivo. Além disso, os sistemas consorciados favoreceram a maior absorção de macronutrientes essenciais (N, P, K, Ca, Mg e S), melhorando a fertilidade do solo e a eficiência produtiva. A inclusão do capim massai no sistema proporcionou um maior acúmulo de biomassa e melhor retenção de umidade, resultando em impactos positivos na produtividade das culturas sucessoras. Conclui-se que o uso de sistemas consorciados, especialmente envolvendo milheto e capim massai, é uma estratégia promissora para a recuperação de áreas degradadas, promovendo melhorias na fertilidade do solo e na produtividade agrícola. A diversificação de cultivos demonstrou ser uma ferramenta eficiente para a construção de sistemas produtivos mais sustentáveis, permitindo maior resiliência diante das variações climáticas e contribuindo para a segurança alimentar e econômica dos produtores.
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      Adubação nitrogenada em cobertura, no cultivo do milho consorciado em forrageiras com aplicação de fosfato natural em plantio direto
      Curso Mestrado em Agronomia
      Tipo Dissertação
      Data 16/12/2024
      Área AGRONOMIA
      Orientador(es)
      • Cassiano Garcia Roque
      Coorientador(es)
        Orientando(s)
        • Paulo Cezar Gomes de Assunção
        Banca
        • Cassiano Garcia Roque
        • Rafael Felippe Ratke
        • Rafael Ferreira Barreto
        Resumo O consórcio de culturas agrícolas com forrageiras associadas ao milho tem apresentado bons resultados e propiciado redução da adubação nitrogenada ao longo dos anos. Neste sentido, este estudo tem por objetivo foi averiguar os componentes produtivos e a produtividade em cultivo do milho consorciado com braquiárias (Urochloa ruziziensis, Urochloa brizantha, cv. Piatã) e Stylosanthes cv. campo grande, em função das doses de N em área com e sem aplicação de fosfato natural. O delineamento experimental foi o de blocos ao acaso em esquema fatorial 6x4 em parcelas subdivididas, com três repetições. Nas parcelas 1° fator foram estabelecidos os tratamentos: milho solteiro (M); milho + Urochloa ruziziensis (MR); milho + Urochloa brizantha cv. Piatã (MP); milho + Stylosanthes cv. campo grande (MS); milho + Urochloa brizantha cv. Piatã + Stylosanthes cv. campo grande (MPS) e milho + Urochloa ruziziensis+ Stylosanthes cv. campo grande (MRS). Nas subparcelas o 2° fator foi composto pelas doses de nitrogênio em coberturas: 0, 60, 120 e 240 kg ha-1 de N. O tratamento de M e Consórcios MPS proporcionaram maior produtividade de grãos com a aplicação fosfito na dose de 240 kg ha-1 de N, sob o consórcio MRS a maior produtividade de grãos na dose de 237 kg ha-1 de N. O consórcio MPS proporcionou maior produtividade de grãos sem a aplicação fosfito na dose de 240 kg ha-1 de N, sob o consórcio MP a maior produtividade de grãos na dose de 79 kg ha-1 de N. O aumento de doses de N influenciou positivamente os a altura de plantas, altura da inserção da espiga e diâmetro do colmo até a dose de 130 kg ha-1 de N na área sem aplicação de fosfito, e aumento da altura da inserção da espiga na dose 125 kg ha-1 de N com aplicação de fosfito, e o número de grãos por espiga, número de fileiras por espiga e a massa de 100 grãos foi beneficiada até a dose de 240 kg ha-1 de N na área sem aplicação de fosfito. Com o objetivo de verificar o momento de maior refletância foliar foram coletados os índices de vegetação NDVI (Índice de vegetação da diferença normalizada), NDRE (Índice de borda vermelha com diferença normalizada), SAVI (Índice de vegetação ajustada ao solo) e EVI (Índice de vegetação aumentada) fornecem máxima refletância do dossel vegetal apenas para entre as doses de 100 e 166 kg ha-1 de N na área com aplicação de fosfito e entre 83 e 142 kg ha-1 de N na área sem aplicação de fosfito.
        Palavras-chave: Zea mays, Urochloa ruziziensis, Urochloa brizantha, Ureia, Stylosanthes cv. campo grande e adubação natural.
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        Vitaminas como redutoras da injúria de herbicidas pós-emergentes na cultura da soja
        Curso Mestrado em Agronomia
        Tipo Dissertação
        Data 13/12/2024
        Área AGRONOMIA
        Orientador(es)
        • Sebastiao Ferreira de Lima
        Coorientador(es)
          Orientando(s)
          • Vitória Carolina Dantas Alves
          Banca
          • Arthur Arrobas Martins Barroso
          • Eduardo Pradi Vendruscolo
          • Sebastiao Ferreira de Lima
          Resumo A expansão do cultivo da soja visa a busca por alternativas de manejo e gera a necessidade de atenuação dos efeitos fitotóxicos do uso de herbicidas para controle de plantas daninhas. Assim, o objetivo do estudo foi avaliar os efeitos da aplicação exógena de tiamina e nicotinamida em características fisiológicas e fitotécnicas de plantas de soja submetidas à aplicação de herbicidas pós-emergentes. Foi utilizado o delineamento experimental de blocos casualizados, com oito tratamentos e quatro repetições. Os tratamentos consistiram em doses de 7,5 e 15 g ha−1 de tiamina, e doses de 22,5 e 45 g ha−1 de nicotinamida, associadas com os herbicidas Fomesafem (227,70 g i.a. ha-1) + S-Metolacloro (1.040,00 g i.a. ha-1) + Clomazona (540,00 g i.a. ha-1) e um tratamento somente com os herbicidas. Foram avaliadas as características fisiológicas e fitotécnicas. Para a eficiência do uso da água, a combinação de tiamina e nicotinamida nas doses de 7,5 g + 22,5 g ha-1 respectivamente, e 45 g ha-1 de nicotinamida resultaram em média superior, 10,70% dos demais tratamentos. Para a clorofila total e carotenoides, a aplicação de tiamina na dose de 7,5 g ha-1 foi superior em 26,80% e 53,0% aos demais tratamentos, respectivamente. Para os componentes de produção, os tratamentos da dose de 22,5 g ha-1 de nicotinamida (50N+H), a junção da tiamina e nicotinamida na dose de 45 g ha-1 (100N100T+H) proporcionaram ganhos em relação ao tratamento de herbicidas. A aplicação exógena das vitaminas, tiamina e nicotinamida foi capaz de amenizar o efeito fitotóxico da aplicação de herbicidas pós-emergentes na cultura da soja, com destaque quando se utiliza a nicotinamida, na dose de 22,5 g ha-1, a qual incrementou na maioria dos pigmentos e componentes de produção.
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          Classificação de níveis de severidade da mancha de Cercospora em milho por meio de dados hiperespectrais e aprendizagem de máquinas
          Curso Mestrado em Agronomia
          Tipo Dissertação
          Data 13/12/2024
          Área AGRONOMIA
          Orientador(es)
          • Gustavo de Faria Theodoro
          Coorientador(es)
          • Dthenifer Cordeiro Santana
          Orientando(s)
          • Vitor de Souza Costa
          Banca
          • Gustavo de Faria Theodoro
          • Lilian Maria Arruda Bacchi
          • Paulo Eduardo Teodoro
          Resumo A diagnose visual de doenças foliares pode ser limitada pela sua sintomatologia e a interação com outros fatores do meio, que dificultam a detecção de sua ocorrência precoce na lavoura. O objetivo deste trabalho foi identificar e classificar diferentes níveis de severidade da mancha de cercospora utilizando modelos de aprendizagem de máquina (AM) buscando o melhor algoritmo e inputs que garantam melhor desempenho. Foram avaliadas folhas sadias e três níveis de severidade da mancha de cercospora em folhas de milho, por meio de um sensor hiperespectral utilizando o espectrorradiômetro FieldSpec 4 Jr. Dos dados espectrais foram extraídas 28 bandas espectrais e foram calculado com os valores espectrais e índices de vegetação. Foram usados três inputs nos modelos de AM: espectro completo (WL), banda espectrais (SB) e índices de vegetação (IVs). Essas configurações foram utilizadas como input dos modelos de aprendizagem de máquina. Após a obtenção dos dados espectrais e a separação em bandas, os dados foram submetidos a análise de aprendizagem de máquina utilizando os algoritmos Redes Neurais Artificiais (ANN), arvore de decisão REPTree (DT) e J48, random forest (RF), máquina de vetor suporte (SVM) e utilizado como método tradicional de classificação regressão logística (RL). Ao comparar a eficácia dos três inputs entre os diferentes modelos, observou-se que para RNA e RF, as bandas espectrais foram o input mais eficaz. Já para os modelos DT, J48 e RL, os melhores resultados foram alcançados utilizando tanto o espectro completo quanto as bandas. No caso do SVM, o modelo mostrou-se mais eficiente ao utilizar WL como input. A aplicação de RL e SVM, dependendo dos recursos espectrais disponíveis, é uma abordagem precisa no monitoramento de cercosporiose em milho.
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          Resposta hiperespectral do algodoeiro em função da severidade da mancha alvo
          Curso Mestrado em Agronomia
          Tipo Dissertação
          Data 12/12/2024
          Área AGRONOMIA
          Orientador(es)
          • Gustavo de Faria Theodoro
          Coorientador(es)
          • Dthenifer Cordeiro Santana
          Orientando(s)
          • Vitória Fátima Bernardo
          Banca
          • Gustavo de Faria Theodoro
          • Larissa Pereira Ribeiro Teodoro
          • Solange Maria Bonaldo
          Resumo Buscando impedir perdas produtivas ocasionadas por patógenos nas lavouras, técnicas de monitoramento por meio de imagens hiperespectrais têm se mostrado promissoras, visto sua capacidade de diagnosticar doenças de forma precisa e precoce. Nesse contexto, os objetivos desse trabalho foram: identificar diferenças na assinatura espectral de quatro níveis de severidade da mancha alvo no algodoeiro; identificar o algoritmo de aprendizagem de máquina (ML) mais preciso na classificação dos níveis; e determinar qual tamanho amostral (40, 60, 80 ou 100 folhas) garante melhor acurácia. O experimento foi conduzido na safra 2023/24, no município de Costa Rica/MS. Para obtenção dos níveis de severidade da mancha alvo (N1 – folhas sadias; N2 – folhas com 1 a 9% de severidade; N3 – folhas com 19 a 37%; N4 – severidade de 53% ou superior), foram instaladas parcelas experimentais ao campo, onde foram pulverizadas quatro diferentes combinações de fungicidas. No estádio F14, foram coletadas 100 amostras foliares em cada nível de severidade, a fim de realizar a leitura hiperespectral através do aparelho espectrorradiômetro FieldSpec. Esses dados obtidos foram submetidos à análise de ML, utilizando seis diferentes algoritmos. Ademais, os comprimentos de onda obtidos foram separados em 28 bandas e então submetidos à análise de componentes principais. Com isso, constatou-se que a curva espectral apresentou assinaturas distintas para os níveis de severidade da doença. Entre os modelos analisados, SVM demonstrou maior precisão na classificação, além disso, os tamanhos amostrais de 80 e 100 folhas demonstraram maior acurácia.
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          A INTERAÇÃO GENÓTIPOS X AMBIENTES IMPACTA A EMISSÃO DE CO₂ DO SOLO EM MILHO?
          Curso Mestrado em Agronomia
          Tipo Dissertação
          Data 06/12/2024
          Área AGRONOMIA
          Orientador(es)
          • Paulo Eduardo Teodoro
          Coorientador(es)
          • Dthenifer Cordeiro Santana
          Orientando(s)
          • Renato Nunes Vaez
          Banca
          • Larissa Pereira Ribeiro Teodoro
          • Paulo Eduardo Teodoro
          • Rafael Ferreira Barreto
          Resumo A pesquisa buscou entender a variabilidade do fluxo de dióxido de carbono (CO₂) em solos cultivados com diferentes híbridos de milho, os objetivos incluem estimar FCO₂, umidade e temperatura do solo, avaliar a relação entre estas variáveis e os genótipos de milho. Foram utilizados 5 genótipos de milho na segunda safra de 2024 em 4 ambientes diferentes sendo avaliados dois ambientes no Mato Grosso do Sul e dois em Goiás, durante três estágios fenológicos da cultura, onde as variáveis analisadas foram, fluxo de CO₂ (FCO₂), umidade e temperatura do solo. As emissões de CO₂ do solo (FCO₂) foram medidas no local com o sistema portátil EGM-5, em 10 pontos por genótipo. As emissões de CO₂ do solo variaram conforme os genótipos de milho e os ambientes do cerrado brasileiro. A interação genótipo*ambiente mostrou que alguns genótipos, como G1 e G3, apresentaram menores emissões. Variáveis como temperatura e umidade do solo influenciaram o fluxo de CO₂. A seleção de genótipos específicos para o cerrado emerge como uma abordagem promissora para mitigar as emissões de CO₂ na agricultura.
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          Dados hiperspectrais e aprendizado de máquina na avaliação do crescimento e qualidade de mudas de eucalipto
          Curso Mestrado em Agronomia
          Tipo Dissertação
          Data 05/12/2024
          Área AGRONOMIA
          Orientador(es)
          • Gileno Brito de Azevedo
          Coorientador(es)
          • Dthenifer Cordeiro Santana
          Orientando(s)
          • Francisco Ailton Rodrigues Ferreira
          Banca
          • Gileno Brito de Azevedo
          • Glauce Tais de Oliveira Sousa Azevedo
          • Paulo Eduardo Teodoro
          Resumo RESUMO: A combinação de aprendizado de máquina com dados hiperespectrais pode apresentar um avanço significativo na obtenção das variáveis morfológicas e de qualidade das mudas florestais, o que representa uma abordagem inovadora e eficiente, superando as limitações dos métodos tradicionais. Portanto, o objetivo deste estudo foi avaliar a eficácia dos algoritmos de aprendizado de máquina associado a dados hiperespectrais na predição de variáves morfológicas e a qualidade das mudas de Eucalyptus deglupta Blume. Em 90 mudas foram mensuradas: variáveis espectrais (350 a 2500 nm), com auxílio do sensor hiperespectral espectrorradiômetro; e variáveis morfológicas como altura, diâmetro, massas secas e relações entre essas variáveis. Para estimar as variáveis morfológicas foram treinados algoritmos de aprendizado de máquina: redes neurais artificiais (ANN), árvore de decisão (DT), regressão linear (LR), algoritmo M5P e floresta aleatória (RF). No treinamento foram avaliados duas combinações de inputs: toda faixa espectral fornecida pelo sensor (WL) e agrupado em 24 bandas espectrais (SB). Foi adotado o procedimento de validação cruzada, com k-fold igual a 10. Nas avaliações do desempenho dos algoritimos de predição testados foram utilizadas as métricas de coeficiente de correlação, erro absoluto médio e raiz quadrada do erro médio. A combinação de algoritmos de aprendizado de máquina com dados hiperespetrais se mostrou eficiente para a predição de variáveis morfológicas e de qualidade de mudas de Eucalyptus deglupta. O desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina depende do input utilizado e vice-versa. O algoritmo SVM, utilizando como input WL como variáveis de entrada, foi o mais eficiente na predição das variáveis.
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          Plantações de eucalipto influenciam na temperatura de superfície?
          Curso Mestrado em Agronomia
          Tipo Dissertação
          Data 03/12/2024
          Área AGRONOMIA
          Orientador(es)
          • Ricardo Gava
          Coorientador(es)
          • Dthenifer Cordeiro Santana
          Orientando(s)
          • Raphael Cardoso da Silva
          Banca
          • Gileno Brito de Azevedo
          • Mayara Fávero Cotrim
          • Ricardo Gava
          Resumo Considerando a hipóstese de que florestas plantadas estão avançando sobre áreas de vegetação nativa e prejudicando cursos hídricos ao redor. Este trabalho objetivou analisar o histórico em 20 anos de áreas de florestas plantadas e os impactos gerados na superfície do solo.. De tal maneira, foram realizadas comparações entre áreas de pastagem e silvicultura, a fim de identificar as vantagens ambientais e térmicas associadas à silvicultura.. As análises foram conduzidas com o auxílio de ferramentas de geoprocessamento, como QGIS e Google Earth Engine, além de métodos estatísticos, incluindo os testes de Mann-Kendall e Pettitt, para detectar tendências e mudanças significativas nas séries temporais de temperatura e uso e ocupação do solo. Os resultados indicam redução substancial das áreas de pastagem, de 71,04% em 2002 para 49,90% em 2022, enquanto as áreas de silvicultura aumentaram de 3,54% para 21,97% no mesmo período. A conversão de áreas de pastagem para silvicultura resulta em mitigação dos extremos de calor, apresentando temperaturas mais amenas ao longo dos anos. Esses resultados demonstram que as florestas plantadas oferecem vantagens térmicas, contribuindo para a regulação do microclima local através de maior sombreamento e evapotranspiração.
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          Uso de produtos biológicos no controle de fitonematoides na cultura da soja
          Curso Mestrado em Agronomia
          Tipo Dissertação
          Data 27/11/2024
          Área AGRONOMIA
          Orientador(es)
          • Elisangela de Souza Loureiro
          Coorientador(es)
            Orientando(s)
            • Iryana Laura Queiroz Viana
            Banca
            • Elisangela de Souza Loureiro
            • Luis Gustavo Amorim Pessoa
            • Suelen Cristina da Silva Moreira
            Resumo USO DE PRODUTOS BIOLÓGICOS NO CONTROLE DE FITONEMATOIDES NA
            CULTURA DA SOJA
            RESUMO: Os fitonematoides, parasitas obrigatórios de plantas, causam prejuízos expressivos
            às culturas agrícolas, levando a quedas de produtividade e redução de receita em várias regiões.
            Práticas de manejo adequadas são essenciais para minimizar os impactos econômicos desses
            parasitas. Este trabalho teve como objetivo avaliar o efeito de diferentes espécies de bactérias,
            isoladas e associadas, no manejo de Pratylenchus brachyurus e Heterodera glycines. O
            experimento foi conduzido em delineamento de blocos ao acaso, com 8 tratamentos e 4
            repetições. Os tratamentos foram compostos por: T1 - Testemunha (sem aplicação de produtos),
            T2 – Fluopiram (químico), T3 - Bacillus mojavensis + B. pumilus + Priestia megaterium + B.
            amyloliquefaciens, T4 - B. amyloliquefaciens + 2 cepas de B. subtilis + P. megaterium + B.
            licheniformis, T5 - B. subtilis + B. velezensis, T6 - B. methylotrophicus + B. subtilis, T7 -
            Bacillus amyloliquefaciens, T8 - B. subtilis + B. polymyxa + P. megaterium + B. pumilus + B.
            amyloliquefaciens + B. licheniformis. As aplicações foram realizadas no sulco de plantio
            durante a semeadura. Amostras de solo e raiz para análise da eficiência dos tratamentos foram
            coletadas aos 30 e 60 dias após o plantio. Avaliou-se o de número de ovos, população dos
            nematoides e a produtividade da soja, os quais foram submetidos à análise de variância e as
            médias comparadas pelo teste de Scott-Knott a 5% de significância. Para o cálculo da eficiência
            de controle dos tratamentos foi utilizada a fórmula de Abbott. O número de ovos e nematoides
            de P. brachyurus e juvenis de H. glycines tanto no solo quanto na raiz, foi reduzido após
            aplicação de diferentes espécies de bactéria, quando comparados as testemunhas positiva
            (químico) e negativa (sem aplicação), mostrando que a associação de diversas espécies de
            bactérias proporciona eficiência na supressão populacional desses fitopatógenos. Em relação a
            produtividade, os tratamentos biológicos se mostraram superiores ao químico em relação à
            produtividade, exceto o tratamento T8.
            Palavras-chave: Bactérias Promotora de Crescimento. Controle biológico. Nematoides
            fitopatogênicos. Pratylenchus brachyurus. Rizobactérias.
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            Coinoculação com Bradyrhizobium e Azospirillum em sementes de feijão-caupi influencia na nodulação, teor de nitrogênio e isoflavonas
            Curso Mestrado em Agronomia
            Tipo Dissertação
            Data 22/11/2024
            Área AGRONOMIA
            Orientador(es)
            • Charline Zaratin Alves
            Coorientador(es)
              Orientando(s)
              • Luiz Eduardo de Morais Fernandes Fontes
              Banca
              • Alek Sandro Dutra
              • Charline Zaratin Alves
              • Márcio Dias Pereira
              Resumo A fixação biológica de N é uma prática consolidada em diversas leguminosascomo a soja; porém, ainda pouco explorada para o feijão-caupi (Vigna unguiculata (L.) Walp). Nesse contexto, torna-se importante entender como a aplicação de bactérias fixadoras de nitrogênio (N), isoladas ou em associação, podem trazer benefícios quanto a demanda por N na cultura e
              reduzir o uso de fertilizantes nitrogenados que afetam negativamente a sustentabilidade na agricultura pela emissão de gases de efeito estufa, assim como a contaminação das águas subterrâneas. O trabalho teve como objetivo verificar se a coinoculação de Bradyrhizobium e Azospirillum favorece a nodulação, o teor de N e a produção de isoflavonas na cultura do feijão- caupi. O experimento foi instalado no delineamento em blocos casualisados, em duas variedades de feijão-caupi, com sete tratamentos que consistiram na testemunha, aplicação isolada de Bradyrhizobium japonicum e Azospirillum brasilense, e diferentes doses de coinoculação (75, 150, 225 e 300 mL para 50 kg-1 de semente de cada inoculante), com quatro repetições. Aos 30 dias após a emergência foram avaliados número de nódulos, massa seca de nódulos, raiz e parte aérea das plantas. Também foram avaliados teor de N e conteúdo de isoflavonas no terceiro trifólio completamente desenvolvido a partir do ápice das plantas colhidos aos 45 dias após emergência. O uso isolado dos inoculantes não foi benéfico assim como a coinoculação em doses elevadas, pelo efeito de competição das bactérias na rizosfera vegetal. A coinoculação de B. japonicum e A. brasilense em sementes de feijão-caupi para as variedades BRS Tumucumaque e BRS Novaera é uma prática viável e eficiente. A dose de 75 mL de cada inoculante favorece a formação de nódulos, desenvolvimento radicular e teor de N, além de contribuir para produção de isoflavonas na cultura do feijão-caupi para ambas variedades estudadas.
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              Método de detecção de severidade de ataque e controle microbiano de Glycaspis brimblecombei (Hemiptera: Aphalaridae) em Eucalyptus urophylla
              Curso Mestrado em Agronomia
              Tipo Dissertação
              Data 29/10/2024
              Área AGRONOMIA
              Orientador(es)
              • Elisangela de Souza Loureiro
              Coorientador(es)
              • Luis Gustavo Amorim Pessoa
              Orientando(s)
              • Gabriella Silva de Gregori
              Banca
              • Elisangela de Souza Loureiro
              • Gileno Brito de Azevedo
              • Nadia Cristina de Oliveira
              Resumo Este estudo abordou dois aspectos importantes do manejo do psilídeo de concha (Glycaspis brimblecombei), uma praga florestal que afeta significativamente as plantações de eucalipto. Onde, no primeiro capítulo, foi avaliado o impacto dos diferentes níveis de infestação de G. brimblecombei sobre a refletância hiperespectral das folhas de Eucalyptus urophylla. Tais refletâncias podem ser observadas devido alterações em pigmentos como a clorofila, que causadas pelo ataque da praga afetam o comportamento espectral das folhas. O equipamento FieldSpec 3 Jr. utilizado na leitura hiperespectral das folhas, onde. O equipamento captura os comprimentos de onda emitidos pela folha. Para classificar os níveis de ataque de forma rápida e precisa, foram testados algoritmos de aprendizado de máquina (ML), incluindo redes neurais artificiais (RNA), árvores de decisão (REPTree e J48), floresta aleatória (RF), máquina de vetor de suporte (MVS) e regressão logística (RL).Os resultados mostraram diferenças claras no comportamento hiperespectral das folhas em função dos níveis de ataque, classificados como: Controle (sem ataque do inseto), N1-baixa infestação, N2-infestação intermediária e N3-alta infestação, no qual o nível mais alto de infestação apresentou os valores de refletância mais elevados. Dos algoritmos testados, a regressão logística (RL) e a máquina de vetor de suporte (MVS) obtiveram os melhores resultados na classificação dos níveis de infestação, com acurácia superior a 90%. Ambos os algoritmos tiveram F-score próximo de 0,90 e valores de Kappa superiores a 0,8, garantindo alta precisão na classificação quando toda a faixa espectral foi utilizada como entrada. No segundo experimento, foi avaliada a eficácia do fungo entomopatogênico Cordyceps (= Isaria) fumosorosea no controle de G. brimblecombei em condições de laboratório. Folhas de Eucalyptus urophylla contendo ovos e ninfas do psilídeo foram pulverizadas com três soluções: controle (água destilada esterilizada), 0,5 L.ha⁻¹ e 1,0 L.ha⁻¹ de C. fumosorosea. As doses de 0,5 e 1,0 L.ha⁻¹ causaram 40 e 60% de mortalidade das ninfas após 24 horas, atingindo 100% de mortalidade em 48 horas. A extrusão do fungo foi observada em todos os cadáveres dos insetos pulverizados. A viabilidade dos ovos também foi afetada, com taxas de 64,3% para a dose de 0,5 L.ha⁻¹ e 95,2% para a dose de 1,0 L.ha⁻¹, respectivamente, após 120 horas. No grupo controle, os insetos permaneceram vivos por 10 dias, com uma viabilidade dos ovos de 100%. O fungo C. fumosorosea é eficiente para o controle dos ovos e ninfas de G. brimblecombei.
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              Fontes e doses de nitrogênio associado a doses de Azospirillum sp. na emissão de CO2 e produtividade de milho no sistema de consórcio milho e cana-de-açucar
              Curso Mestrado em Agronomia
              Tipo Dissertação
              Data 04/10/2024
              Área AGRONOMIA
              Orientador(es)
              • Rita de Cassia Felix Alvarez
              Coorientador(es)
                Orientando(s)
                • Alef Fernando Borille dos Santos
                Banca
                • Cassiano Garcia Roque
                • Rafael Ferreira Barreto
                • Rita de Cassia Felix Alvarez
                Resumo As emissões de CO2 vem sendo estudadas devido o compromisso dos países em reduzir os gases de efeito estufa, e a agricultura sustentável é um dos principais fatores que pode contribuir para essa redução. Os sistemas de cultivos consorciados promovem aumento do estoque de carbono no solo, porém aumenta a demanda de nutrientes para manter altas produtividades. Com isso o objetivo desta pesquisa foi avaliar os efeitos de fontes e doses de nitrogênio associados a aplicação de Azospirillum brasilense no consórcio milho e cana-de-açúcar nas emissões de dióxido de carbono (CO2) pelo solo e a produção do milho. O experimento foi instalado em janeiro de 2024 no município de Chapadão do céu – GO. O solo da área experimental é classificado como Latossolo Vermelho mesotrófico. Após nove cortes do canavial, avaliamos o desempenho produtivo do milho consorciado e as emissões de CO2 nesse ambiente. Para ambos os experimentos, o delineamento experimental utilizado foi em blocos casualizados em esquema de parcelas subdivididas, com quatro repetições. Nas parcelas foram realizados dois experimentos com dois híbridos de milho e nas subparcelas, as fontes de N (uréia e nitrato de amônio), doses de inoculação com Azospirillum brasilense (SI: sem inoculação, DP: 100 ml ha-1, 2DP: 200 ml ha-1; 3 DP: 300 ml ha-1) e doses do fertilizante nitrogenado (D1=0 kg ha-1; D2 = 60 kg ha-1; D3 = 120 kg ha-1; D4 = 180 kg ha-1 e D5 = 240 kg ha-1). Foram avaliados a produtividade do milho e emissão de CO2 em três fases do milho. Foi constatado que a utilização de inoculante reduziu as emissões de CO2 quando foi utilizado a fonte nitrato de amônio e que podemos reduzir as doses de nitrogênio na cultura do milho com a inoculação sem perder produtividade.
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                Desempenho agronômico e industrial de linhagens endogâmicas de milho (Zea mays L.) em duas safras na região de chapadões
                Curso Mestrado em Agronomia
                Tipo Dissertação
                Data 04/10/2024
                Área AGRONOMIA
                Orientador(es)
                • Paulo Eduardo Teodoro
                Coorientador(es)
                • Dthenifer Cordeiro Santana
                Orientando(s)
                • Elber Vinicius Martins Silva
                Banca
                • Jorge Gonzalez Aguilera
                • Larissa Pereira Ribeiro Teodoro
                • Paulo Eduardo Teodoro
                Resumo O melhoramento genético do milho (Zea mays L,) evoluiu significativamente ao passar dos anos, o que permitiu ao longo desse período segurança alimentar e movimentar parte da economia mundial, com aumento de produtividade. Grande parte do aumento da produção e melhorias nutricionais na cultura do milho é devido ao melhoramento genético, em que a obtenção de híbridos superiores está diretamente envolvida com a identificação de linhagens mais promissoras, para formação de híbridos simples que, em geral, são mais produtivos. Diante de poucos estudos para desenvolver híbridos específicos para região o objetivo do trabalho foi avaliar linhagens endogâmicas de milho e identificar linhagens produtivas e com boas qualidades industriais de amido e carboidrato, com potencial para formação de híbridos simples para a região de Chapadões. Os experimentos foram realizados durante a segunda safra de 2023 (ambiente 1) e na primeira safra de 2024 (ambiente 2). O delineamento utilizado foi de blocos aumentados contendo 60 linhagens endogâmicas de milho. As variáveis agronômicas avaliadas em três plantas por parcela foram: altura de planta (ALT); diâmetro de colmo (DC); diâmetro de espiga (DE); número de fileiras por espiga (NFE) e produtividade (PROD). As linhagens 5,6,10,16,17,20,23,31,34 e 60 se mostraram promissores para cruzamentos futuros, por apresentar as maiores médias em características agronômicas e industriais nos dois ambientes.
                Palavras-chave: Linhagem. Carboidrato. Produtividade. Amido.
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                Estoque de carbono do solo no cultivo de soja e milho consorciado com plantas de cobertura e adubação organomineral
                Curso Mestrado em Agronomia
                Tipo Dissertação
                Data 30/08/2024
                Área AGRONOMIA
                Orientador(es)
                • Rafael Felippe Ratke
                Coorientador(es)
                  Orientando(s)
                  • Eduarda Correa de Souza
                  Banca
                  • Cid Naudi Silva Campos
                  • Dthenifer Cordeiro Santana
                  • Rafael Felippe Ratke
                  Resumo A ciência busca constamente formas de aumentar a produtividade e diminuir os impactos ambientais, nesse contexto estudos vem sendo realizado com foco em diferentes formas de estoque de carbono na agricultura bem como utilização de plantas de cobertura, adubação organomineral. Algumas alternativas para solução deste impasse está na preservação de florestas nativas, reflorestamento, na adoção de sistemas integrados de lavoura pecuária e floresta (ILPF), no manejo adequado de pastagens e agricultura. Diante disso o objetivo dessa pesquisa foi avaliar o estoque de carbono no solo em cultivo de soja com sucessão a milho consorciado com plantas de cobertura e adubação organomineral. As plantas de cobertura utilizadas: Urochloa ruziziensis e Crotalaria spectabilis, cultivadas solteiras e em sistema consorciado com milho primeira e segunda safra. As doses dos fertilizantes fosfatados foram baseadas em 100% da dose recomendada (DR) de acordo com a análise prévia de solo e recomendação para a cultura de milho. Aplicou-se a análise de componentes principais para verificar a influencia dos tratamentos no estoque de carbono. Avaliou-se também a produtidutividade de grãos milho e soja em 2023 e 2024. O estoque de carbono no solo é influenciado peA ciência busca constamente formas de aumentar a produtividade e diminuir os impactos ambientais, nesse contexto estudos vem sendo realizado com foco em diferentes formas de estoque de carbono na agricultura bem como utilização de plantas de cobertura, adubação organomineral. Algumas alternativas para solução deste impasse está na preservação de florestas nativas, reflorestamento, na adoção de sistemas integrados de lavoura pecuária e floresta (ILPF), no manejo adequado de pastagens e agricultura. Diante disso o objetivo dessa pesquisa foi avaliar o estoque de carbono no solo em cultivo de soja com sucessão a milho consorciado com plantas de cobertura e adubação organomineral. As plantas de cobertura utilizadas: Urochloa ruziziensis e Crotalaria spectabilis, cultivadas solteiras e em sistema consorciado com milho primeira e segunda safra. As doses dos fertilizantes fosfatados foram baseadas em 100% da dose recomendada (DR) de acordo com a análise prévia de solo e recomendação para a cultura de milho. Aplicou-se a análise de componentes principais para verificar a influencia dos tratamentos no estoque de carbono. Avaliou-se também a produtidutividade de grãos milho e soja em 2023 e 2024. O estoque de carbono no solo é influenciado pelo uso de plantas de cobertura e fertilizante organomineral, porém não difere do sistema sem adubação fosfatada. A maior produtividade de milho foi na safra 2023 obtida utilizando ORG2 e consórcio com crotalária. lo uso de plantas de cobertura e fertilizante organomineral, porém não difere do sistema sem adubação fosfatada. A maior produtividade de milho foi na safra 2023 obtida utilizando ORG2 e consórcio com crotalária.
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                    Sensor hiperespectral para a predição de nitrogênio foliar, pigmentos e fotossíntese líquida na cultura do milho​
                    Curso Mestrado em Agronomia
                    Tipo Dissertação
                    Data 08/07/2024
                    Área AGRONOMIA
                    Orientador(es)
                    • Cid Naudi Silva Campos
                    Coorientador(es)
                      Orientando(s)
                      • Alessandra Rodrigues dos Santos
                      Banca
                      • Cid Naudi Silva Campos
                      • Dthenifer Cordeiro Santana
                      • Rita de Cassia Felix Alvarez
                      Resumo A predição de teor de nitrogênio foliar (NF), pigmentos e, fotossíntese líquida (A) em folhas de milho, por meio de dados hiperespectrais e modelos de aprendizagem de máquina (ML) pode se tornar ferramenta essencial no diagnóstico rápido dos efeitos das adubações nitrogenadas. Objetivou-se avaliar a acurácia dos algoritmos de ML na predição do teor de N, pigmentos e taxa fotossintética em plantas de milho, utilizando como base os dados hiperespectrais. A condução do experimento foi realizada na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Câmpus Chapadão do Sul na 2ª safra de 2023. O delineamento experimental foi em blocos casualizados, em que os tratamentos consistiram de quatro doses de N: N1 (0%), N2 (30% - 54 kg ha-1 de N), N3 (60% - 108 kg ha-1 de N) e N4 (120% - 216 kg ha-1 de N). No estádio V6 foi realizada a análise espectral de seis amostras foliares de cada parcela utilizando espectrorradiômetro disponibilizando as faixas de 350 a 2500 nm. Obtido os comprimentos de onda, eles foram agrupados em médias de intervalos representativos em bandas. Além da determinação do conteúdo de N e pigmentos, foi realizada a análise de fotossíntese (A). Os dados foram submetidos aos modelos de ML: REPTree (DT), Árvore de Decisão M5P (M5P), Floresta Aleatória (RF), Redes Neurais Artificiais (RNA), Máquina de Vetor Suporte (SVM) e ZeroR (ZR) (controle). Foram testadas duas configurações de entrada: usando apenas os comprimentos de onda na predição das variáveis (ALL) e utilizando as bandas espectrais (SB). Como variáveis de saída foram utilizados: teor de NF, pigmentos (clorofila e carotenoides) e a variável fisiológica A. Como avaliação da acurácia dos algoritmos foram utilizados coeficiente de correlação de Pearson (r) e erro absoluto médio (MAE). O algoritmo SVM obteve o melhor desempenho com maior correlação (r) e menor erro absoluto médio (MAE) entre valores previstos e observados para todas as variáveis exceto carotenoides, com o valor do coeficiente de correlação (r) acima de 0,6, e o erro abaixo de 3,0. A árvore de decisão M5P prediz com eficiência todas as variáveis, exceto clorofila a, alcançando um valor de r em torno de 0,6 e o erro abaixo de 0,3. O algoritmo RF foi capaz de predizer o conteúdo de N, carotenoides e A, com valor de r em torno de 0,6. Esses três modelos teve uma melhor performance na predição das variáveis usando dados de banda hiperespectral. Dessa forma os algoritmos SVM, árvore de decisão M5P e RF apresentam-se eficazes na predição de teor de NF, pigmentos e A em milho, especialmente quando utilizou-se SB como dados de entrada.

                      Palavras-chave: Aprendizagem de Máquina. Trocas Gasosas. Máquina de Vetor Suporte. Sensoriamento Remoto. Zea mays L.
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                      Avaliação de impactos ambientais do cultivo do milho para a produção de etanol
                      Curso Mestrado em Agronomia
                      Tipo Dissertação
                      Data 21/06/2024
                      Área AGRONOMIA
                      Orientador(es)
                      • Sebastiao Ferreira de Lima
                      Coorientador(es)
                        Orientando(s)
                        • Janaina Jacinto de Oliveira
                        Banca
                        • Ana Paula Leite de Lima
                        • Deborah Nava Soratto
                        • Sebastiao Ferreira de Lima
                        Resumo Aproximadamente 80,3% da matriz energética mundial provém de combustíveis
                        fósseis não renováveis, toda esta demanda somada às preocupações com o aquecimento global
                        e o alto custo do petróleo, incentivou a busca por fontes alternativas renováveis, como os
                        biocombustíveis produzidos a partir de biomassa. No Brasil, a produção do etanol de milho
                        cresceu nos últimos anos. A utilização do milho como matéria-prima reduz a ociosidade das
                        destilarias no período de entressafra da cana-de-açúcar, aumenta a oferta nacional do
                        biocombustível e gera coprodutos como óleo de milho e ração animal, por isso, a produção
                        desta cultura requer uma avaliação de impacto ambiental. Assim, o objetivo do trabalho foi
                        avaliar quali-quantitativamente o impacto ambiental do cultivo do milho para a produção de
                        etanol. Para a identificação das interações possíveis entre os componentes do processo
                        produtivo, foi utilizada uma matriz de significância de impacto ambiental. Essa matriz tem
                        como finalidade qualificar e quantificar os impactos ambientais. Na matriz qualitativa as letras
                        são atribuídas para valor, ordem, espaço, tempo, dinâmica e plasticidade. Para a matriz
                        quantitativa foi atribuída nota de 0 a 5 para indicar o grau de impacto. Foram observados 16
                        impactos ambientais que atingem o meio físico, biótico e antrópico. O cultivo de milho para
                        produção de etanol resulta em importantes impactos ambientais, com predominância dos
                        impactos negativos, sendo os mais significativos: a deterioração da qualidade do ar, a redução
                        da qualidade da água e incômodos e desconfortos. Os impactos positivos se devem a
                        capacitação da força de trabalho e o aumento da renda do trabalhador.
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                        Predição da germinação de sementes de soja utilizando teste de tetrazólio e inteligência computacional
                        Curso Mestrado em Agronomia
                        Tipo Dissertação
                        Data 03/05/2024
                        Área AGRONOMIA
                        Orientador(es)
                        • Charline Zaratin Alves
                        Coorientador(es)
                          Orientando(s)
                          • Marcio Alves Fernandes
                          Banca
                          • Charline Zaratin Alves
                          • Dthenifer Cordeiro Santana
                          • Márcio Dias Pereira
                          Resumo A qualidade das sementes é crucial para a produtividade agrícola, e os testes
                          convencionais podem ser demorados e subjetivos. Portanto, a utilização de
                          aprendizagem de máquina oferece uma abordagem eficiente para a predição da
                          germinação. O objetivo deste trabalho é encontrar algoritmo que juntamente com dados
                          de teste de tetrazólio resultem em predição eficiente da germinação de semente de soja.
                          Foram testados: algoritmos de aprendizado de máquina: REPTree, Árvore de Decisão
                          M5P, Floresta Aleatória, Regressão Logística, Redes Neurais Artificiais e Máquina de
                          Vetor de Suporte. A análise dos dados utilizou como parâmetro de acurácia dos
                          algoritmos coeficiente de correlação (r) e erro absoluto médio (MAE). Os inputs
                          testados foram dados de viabilidade, vigor e vigor + viabilidade. Os resultados
                          destacaram o SVM como o algoritmo mais eficaz na predição da germinação, com os
                          inputs de viabilidade e vigor + viabilidade mostrando os melhores resultados. Este
                          estudo sugere que a integração de técnicas de inteligência computacional com o teste de
                          tetrazólio pode tornar mais eficiente a avaliação da qualidade das sementes de soja,
                          contribuindo para a tomada de decisões rápidas e precisas na agricultura.
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                          Relação de índices fenológicos e resistência a penetração do solo com a produtividade de algodão em pluma
                          Curso Mestrado em Agronomia
                          Tipo Dissertação
                          Data 04/04/2024
                          Área AGRONOMIA
                          Orientador(es)
                          • Job Teixeira de Oliveira
                          Coorientador(es)
                            Orientando(s)
                            • Túlio Russino Castro
                            Banca
                            • Fernando Franca da Cunha
                            • Job Teixeira de Oliveira
                            • Paulo Eduardo Teodoro
                            Resumo O algodão é uma cultura de grande importância econômica no mundo, motivo pelos quais muitas pesquisas e tecnologias são aplicadas para garantir sua máxima produção. Este estudo buscou avaliar como a análise de trilha e a geoestatística podem ser aplicadas em área de algodão para conhecer e identificar características agronômicas que contribuem de forma direta ou indireta na produtividade do algodoeiro. O Capítulo 1 busca relacionar a produtividade do algodão em pluma e índices fenológicos de plantas de algodão, por meio da rede de correlação e análise de trilha. O Capítulo 2 tem a finalidade de avaliar os índices fenológicos do algodoeiro em áreas de cultivo por meio da análise da variabilidade espacial. E o Capítulo 3 tem a finalidade de analisar a variabilidade espacial da resistência a penetração do solo em área de algodão. Os resultados obtidos indicam que análise de trilha é capaz de evidenciar a correlação entre produtividade do algodão em pluma, e índices fenológicos de planta do algodão, sendo que os índices fenológicos número de capulhos e massa total fresca da planta de algodão são os principais índices fenológicos que influenciam positivamente a produtividade do algodão em pluma. Além disso, o mapeamento de áreas produtoras de algodão permite avaliar a correlação existente entre a produtividade e variáveis da planta, onde a produtividade do algodão em pluma, está diretamente relacionada, de forma positiva, ao número de capulhos, de forma negativa, à altura de inserção do primeiro capulho em plantas de algodão. E ainda existe uma relação inversamente proporcional entre a produtividade do algodão em pluma e a resistência a penetração do solo, onde quanto menor a resistência a penetração, maior a produtividade do algodão. Dessa forma, a geoestatística deve ser utilizada para identificação de características do algodão, sendo aplicada como ferramenta para aumentar a produtividade de áreas de cultivo.
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