Mestrado em Agronomia

Atenção! O edital referente ao processo seletivo e arquivos pertinentes ao curso estão disponíveis no site do curso.
Os resultados dos processos seletivos serão divulgados no site do curso.

Trabalhos

Trabalhos Disponíveis

TRABALHO Ações
Boro no algodoeiro: Como a deficiência, o equilíbrio e o excesso afetam a produtividade e a qualidade da fibra
Curso Mestrado em Agronomia
Tipo Dissertação
Data 13/02/2026
Área AGRONOMIA
Orientador(es)
  • Cid Naudi Silva Campos
Coorientador(es)
    Orientando(s)
    • Carlos Alberto Schlatter Filho
    Banca
    • Ana Carina da Silva Candido Seron
    • Cid Naudi Silva Campos
    • Leandris Argentel Martinez
    Resumo
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      Aprendizado de máquina na modelagem hipsométrica e na estimativa da biomassa de tocos e raízes de árvores de eucalipto
      Curso Mestrado em Agronomia
      Tipo Dissertação
      Data 10/02/2026
      Área AGRONOMIA
      Orientador(es)
      • Gileno Brito de Azevedo
      Coorientador(es)
        Orientando(s)
        • Gabriel Augusto Teixeira Devolio
        Banca
        • Dthenifer Cordeiro Santana
        • Gileno Brito de Azevedo
        • Nivea Maria Mafra Rodrigues
        Resumo
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          Ajuste de modelo para cálculo de espaçamento de drenos em gleissolo
          Curso Mestrado em Agronomia
          Tipo Dissertação
          Data 10/02/2026
          Área AGRONOMIA
          Orientador(es)
          • Ricardo Gava
          Coorientador(es)
            Orientando(s)
            • Jhonantan Amorim de Almeida
            Banca
            • Camila Fernandes Ferreira Aparecido
            • Fabio Henrique Rojo Baio
            • Ricardo Gava
            Resumo
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              Viabilidade técnica e econômica de reguladores de crescimento em margens de rodovias
              Curso Mestrado em Agronomia
              Tipo Dissertação
              Data 10/02/2026
              Área AGRONOMIA
              Orientador(es)
              • Job Teixeira de Oliveira
              Coorientador(es)
                Orientando(s)
                • Caio Lucas Alhadas de Paula Velloso
                Banca
                • Fernando Franca da Cunha
                • Giovanni de Oliveira Garcia
                • Job Teixeira de Oliveira
                Resumo
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                  Contribuições do selênio e zinco na qualidade fisiológica das sementes de soja
                  Curso Mestrado em Agronomia
                  Tipo Dissertação
                  Data 16/01/2026
                  Área AGRONOMIA
                  Orientador(es)
                  • Ana Carina da Silva Candido Seron
                  Coorientador(es)
                    Orientando(s)
                    • Gleciane Aparecida Valerio dos Santos
                    Banca
                    • Ana Carina da Silva Candido Seron
                    • Dthenifer Cordeiro Santana
                    • Mayara Fávero Cotrim
                    Resumo
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                      Interação entre silício e hormônios nas respostas do tomateiro à toxicidade de amônio
                      Curso Mestrado em Agronomia
                      Tipo Dissertação
                      Data 15/01/2026
                      Área AGRONOMIA
                      Orientador(es)
                      • Rafael Ferreira Barreto
                      Coorientador(es)
                        Orientando(s)
                        • Joice de Abreu Piao
                        Banca
                        • Meire Aparecida Silvestrini Cordeiro
                        • Rafael Ferreira Barreto
                        • Sebastiao Ferreira de Lima
                        Resumo
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                          Silício e aminoácidos via foliar melhoram o rendimento e a qualidade de frutos do abacaxi ‘Pérola’
                          Curso Mestrado em Agronomia
                          Tipo Dissertação
                          Data 15/01/2026
                          Área AGRONOMIA
                          Orientador(es)
                          • Rafael Ferreira Barreto
                          Coorientador(es)
                            Orientando(s)
                            • Lauani Gabriele Fidelis de Almeida
                            Banca
                            • Meire Aparecida Silvestrini Cordeiro
                            • Rafael Ferreira Barreto
                            • Sebastiao Ferreira de Lima
                            Resumo
                            Download
                              Lei do mínimo e variabilidade do solo na definição da densidade de semeadura do milho
                              Curso Mestrado em Agronomia
                              Tipo Dissertação
                              Data 08/12/2025
                              Área AGRONOMIA
                              Orientador(es)
                              • Job Teixeira de Oliveira
                              Coorientador(es)
                                Orientando(s)
                                • Kaliu Batista Gonçalves Santos
                                Banca
                                • Fernando Franca da Cunha
                                • Giovanni de Oliveira Garcia
                                • Job Teixeira de Oliveira
                                Resumo
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                                  Eficiência da seleção direta e indireta em variáveis fotossintéticas de soja e seus impactos na produtividade de grãos
                                  Curso Mestrado em Agronomia
                                  Tipo Dissertação
                                  Data 14/11/2025
                                  Área AGRONOMIA
                                  Orientador(es)
                                  • Larissa Pereira Ribeiro Teodoro
                                  Coorientador(es)
                                    Orientando(s)
                                    • Lucelia de Sousa Paula
                                    Banca
                                    • Cid Naudi Silva Campos
                                    • Jorge Gonzalez Aguilera
                                    • Larissa Pereira Ribeiro Teodoro
                                    Resumo O melhoramento genético da soja busca constantemente por novas cultivares que permitam rendimentos mais elevados mesmo em cenários de estresses abióticos. No entanto, os programas de melhoramento decorrem da necessidade de alto custo e de longa duração para seleção de características desejáveis para o seu cultivo. Dentre os desafios de estratégias de seleção e obtenção de indivíduos superiores, a seleção direta e indireta para a produtividade de grãos, baseada em variáveis fotossintéticas, podem otimizar o processo de melhoramento genético devido á elevada eficiência na detecção e baixo custo, mesmo sob diferentes condições ambientais. Diante da crescente demanda e importância econômica da soja, o objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da seleção direta e indireta em caracteres fisiológicos de soja e seus impactos na produtividade de grãos em duas safras. Foram avaliados 32 genótipos do programa do melhoramento genético da UFMS por delineamento experimental de blocos casualizados com quatro repetições. Foram mensuradas as variáveis fisiológicas associadas ao processo fotossintético, incluindo fotossíntese líquida (A), condutância estomática (gs), concentração interna de CO₂ (Ci), transpiração (E) e eficiência no uso da água (WUE), e de produtividade de grãos (PROD). A análise estatística contemplou a estimativa de adaptabilidade e estabilidade pelo método de Lin e Binns modificado (Pim), herdabilidade, correlações de Pearson e ganhos dos seis melhores genótipos selecionados, visando identificar caracteres fisiológicos promissores como critérios indiretos de seleção para produtividade. Uma análise de componentes principais também foi realizada para verificar a inter-relação entre variáveis fisiológicas e safras para os genótipos de soja avaliados. Os resultados demonstraram ampla variabilidade genética entre os genótipos avaliados, o que confirma a viabilidade de utilização da seleção indireta no melhoramento da soja. Os caracteres A, gs e Ci apresentaram herdabilidades moderadas a altas e correlação positiva com PROD, principalmente na safra conduzida sob condições adequadas de disponibilidade hídrica. A eficiência da seleção indireta em soja varia conforme as condições hídricas, onde gs foi a variável fisiológica que apresentou maior estabilidade e correlação positiva com a produtividade de grãos, especialmente sob déficit hídrico. Essa característica destacou-se por sua elevada herdabilidade e ganhos genéticos consistentes, indicando potencial para uso como critério de seleção indireta em programas de melhoramento.
                                    Palavras-chave: condutância estomática, ganho de seleção, Glycine max, herdabilidade, trocas gasosas.
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                                    Relação entre Dados Hiperespectrais e a Composição de Aminoácidos em Genótipos de Soja
                                    Curso Mestrado em Agronomia
                                    Tipo Dissertação
                                    Data 16/10/2025
                                    Área AGRONOMIA
                                    Orientador(es)
                                    • Ana Carina da Silva Candido Seron
                                    Coorientador(es)
                                      Orientando(s)
                                      • Izadora Araujo Oliveira
                                      Banca
                                      • Ana Carina da Silva Candido Seron
                                      • Dthenifer Cordeiro Santana
                                      • Mayara Fávero Cotrim
                                      Resumo A refletância espectral de plantas pode ser prontamente relacionada aos parâmetros
                                      fisiológicos e bioquímicos. Assim, relacionar dados espectrais com teores de AA em diferentes
                                      materiais genéticos fornece uma abordagem inovadora e eficiente para entender e manejar a
                                      diversidade genética. O objetivou do trabalho: (I) separar materiais genéticos de acordo com o
                                      teor de aminoácido e a reflectância espectral e (II) estabelecer relação entre aminoácidos e as
                                      bandas espectrais calculadas a partir de dados hiperespectrais. Na safra 2023/2024, com 32
                                      genótipos de soja, em blocos casualizados com quatro repetições. A análise espectral foi
                                      realizada 60 dias após a emergência (DAE). As amostras foram levadas ao laboratório onde
                                      efetuou-se a leitura da reflectância com espectrorradiômetro, que tem a capacidade de medir o
                                      espectro na faixa de 350 a 2500 nm. Os comprimentos de onda, foram agrupados em médias de
                                      intervalos representativos, organizados em 28 bandas. Inicialmente, os genótipos foram
                                      submetidos à análise de agrupamento por meio do algoritmo k-means. No presente estudo, o
                                      valor de k que melhor discriminou os grupos de acordo com as características foi estabelecido
                                      em 4. Foi realizado uma correlação afim de averiguar a relação entre as variáveis dentro de cada
                                      grupo. As médias dos resultados foram agrupadas através do teste de Scott-Knott. A reflectância
                                      das folhas de soja foi eficiente para separar os genótipos de soja de acordo com o teor de
                                      aminoácidos da folha. As bandas espectrais apresentam relações com os aminoácidos. A banda
                                      B21 a B28 apresenta maiores relações com positivas com ácido glutâmico, arginina, cistina,
                                      isoleucina, leucina, metionina, prolina, treonina e valina. A B12 a B17 relacionam
                                      positivamente com ácido glutâmico, histidina, metionina, prolina e treonina. B23 e
                                      B26apresentam correlações positivas com arginina, cistina, prolina, tirosina e valina. De forma
                                      negativa: B2 a B10 com ácido aspártico, alanina, arginina, metionina, prolina, serina, tirosina e
                                      valina. B15 a B18 com ácido aspártico, alanina, cistina, metionina, prolina e serina e B27 com
                                      glicina, histidina, lisina, metionina, prolina, tirosina e valina.

                                      Palavras-chave: Sensoriamento remoto. Fenotipagem de alta de precisão. Proteína.
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                                      Aplicação de espectroscopia VNIR – SWIR e aprendizado de máquinas para predição da qualidade de grãos de arroz em unidades armazenadoras e indústrias beneficiadoras
                                      Curso Mestrado em Agronomia
                                      Tipo Dissertação
                                      Data 13/10/2025
                                      Área AGRONOMIA
                                      Orientador(es)
                                      • Paulo Carteri Coradi
                                      Coorientador(es)
                                        Orientando(s)
                                        • Marina Valentini Arf
                                        Banca
                                        • Jorge Gonzalez Aguilera
                                        • Larissa Pereira Ribeiro Teodoro
                                        • Paulo Carteri Coradi
                                        Resumo O arroz (Oryza sativa L.) é um alimento essencial na dieta mundial e sua qualidade físico- química é um fator determinante na cadeia produtiva. O objetivo deste estudo é avaliar a capacidade de predição e caracterização da qualidade físico-química de diferentes tipos de arroz por meio de sensores hiperespectrais e algoritmos de aprendizado de máquina. Foram utilizadas amostras de arroz dos tipos Branco, Preto, Vermelho e Parboilizado, analisadas por espectroscopia hiperespectral (350–2500 nm) e submetidas a Regressão Linear; mod elos tradicionais: Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB); e profundos: Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Recorrentes (RNN) de aprendizado de máquina. Os dados espectrais e físico-químicos foram explorados com técnicas de análise multivariada (PCA) e validação cruzada com métricas Coeficiente de Correlação (r); Coeficiente de Correlação ao quadrado (r²); Mean Absolute Error (MAE); e Root Mean Square Error (RMSE). Os resultados indicaram que os modelos SVM, RF e GB apresentaram desempenho superior, com r e r² variando entre 0,95 e 1,0 e MAE e RMSE abaixo de 0,2, enquanto os modelos profundos apresentaram desempenho inferior, especialmente em bases de dados com volume moderado. O arroz preto destacou-se por altos teores de proteínas (~9), lipídios (~2) e cinzas(~1,45); o parboilizado apresentou maior teor de fibras (~2,8), enquanto o arroz branco se destacou pelo teor de amido(~73). A espectroscopia hiperespectral demonstrou ser eficaz na diferenciação entre os tipos de arroz, permitindo a seleção de bandas relevantes para sensores otimizados. Conclui-se que o uso de tecnologias não destrutivas integradas com aprendizado de máquina é promissor para o controle de qualidade do arroz no setor industrial, oferecendo rapidez, precisão e sustentabilidade no processo pós-colheita.
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                                        Variação populacional de soja em função de zonas de manejo de menor fertilidade potencial
                                        Curso Mestrado em Agronomia
                                        Tipo Dissertação
                                        Data 18/08/2025
                                        Área AGRONOMIA
                                        Orientador(es)
                                        • Fabio Henrique Rojo Baio
                                        Coorientador(es)
                                          Orientando(s)
                                          • José Carlos Nogueira Alves Junior
                                          Banca
                                          • Cassiano Garcia Roque
                                          • Fabio Henrique Rojo Baio
                                          • Jorge Gonzalez Aguilera
                                          Resumo A soja (Glycine max) é uma leguminosa de extrema importância para economia brasileira
                                          e busca-se o incremento de produtividade para suprir as demandas globais. O objetivo do
                                          trabalho consiste em definir uma metodologia para semeadura em VRT (Variable Rate
                                          Technology) baseada a lei do mínimo e correlacionar a sinergia entre variação espacial
                                          de atributos do solo com a produtividade de diferentes estandes de plantas de soja. O
                                          experimento foi realizado no campus de Chapadão do Sul-MS. Os tratamentos
                                          consistiram na semeadura variando 20% a mais, 20% a menos e no recomendado pelos
                                          fabricantes do material genético, ou seja, semeado em VRT. A área foi semeada em zonas
                                          de acordo com a identificação do elemento mais limitante potássio (K), juntamente com
                                          a CTC. As zonas de manejo que continham maiores limitações receberam a variação de
                                          20% a mais de sementes. Os resultados foram tratados por meio de estatística
                                          multivariada. A variabilidade espacial do K, que foi definida como limitante, influenciou
                                          a variabilidade espacial da produtividade de grãos em 4.907,84 kg ha-1. No entanto, o
                                          aumento da população de plantas na zona que continha maior limitação comprometeu a
                                          produtividade de grãos, como consequência da competição intraespecífica, além de se ter
                                          oneração dos custos de produção, pelo aumento do insumo sementes.
                                          Palavras-chave: Tecnologia, taxa variável, agricultura de precisão, variabilidade
                                          espacial, geoestatística.
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                                          ATRIBUTOS FÍSICOS DO SOLO NA CULTURA DE SORGO CONSORCIADO SOB SISTEMA DE PLANTIO DIRETO
                                          Curso Mestrado em Agronomia
                                          Tipo Dissertação
                                          Data 07/08/2025
                                          Área AGRONOMIA
                                          Orientador(es)
                                          • Cassiano Garcia Roque
                                          Coorientador(es)
                                            Orientando(s)
                                            • Eduarda Santana Soares
                                            Banca
                                            • Cassiano Garcia Roque
                                            • Dthenifer Cordeiro Santana
                                            • Marco Antonio Camillo de Carvalho
                                            Resumo Um ambiente físico favorável no solo é necessário e de fundamental importância para o crescimento e desenvolvimento radicular da cultura do sorgo, a fim de maximizar a produtividade das culturas plantadas. Neste estudo, avaliamos os aspectos físicos do solo em sistema de plantio direto em uma área de sorgo granífero consorciada com Urochloa ruziziensis e Crotalaria spectabilis, na segunda safra, com base em um experimento de campo de longa duração. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos ao acaso, com quatro tipos de cultivo (sorgo; sorgo + Urochloa ruziziensis; sorgo + Crotalaria spectabilis; sorgo + Urochloa ruziziensis + Crotalaria spectabilis) e dois anos agrícolas (safras 2023 e 2024), sendo safra considerada como variável de efeito aleatório, totalizando 16 unidades experimentais e 4 repetições. Os atributos físicos do solo analisados incluíram densidade do solo (DS), umidade gravimétrica (UG), porosidade total (PT), microporosidade (MIC), macroporosidade (MAC) e resistência à
                                            penetração das raízes (RP), também o fluxo de CO2 e temperatura. Os sistemas de cultivo influenciaram os atributos físicos e biológicos do solo, destacando-se o consórcio sorgo+crotalária, que melhorou a qualidade e a conservação do solo, evidenciando o potencial da integração de culturas como prática sustentável
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                                            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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