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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Influência de variáveis agronômicas na produtividade de cana-de-açúcar e potencial uso de sensoriamento proximal
Title Alternative: Influence of agronomic variables on sugarcane yield and potential use of proximal sensing
Author: Rocha, Murillo Grespan, 1987
Advisor: Amaral, Lucas Rios do, 1985-
Abstract: Resumo: No atual cenário do setor sucroenergético e expansão da safra de cana-de-açúcar, produtores buscam cada vez mais a utilização de tecnologias que auxiliem na tomada de decisões. Atualmente o mercado não dispõe de uma ferramenta confiável para obter informações espacializadas de produtividade da cana-de-açúcar, o que dificulta o entendimento sobre os fatores de produção que impactam e limitam a produtividade de forma espacializada ao longo dos canaviais. Nesse sentido, o objetivo desse estudo foi identificar quais fatores influenciam na produtividade do canavial, se há capacidade de medi-los de forma prática e espacial e se é possível predizer a produtividade da cana-de-açúcar através da integração desses parâmetros. Para tal, foram instalados dois experimentos em dois canaviais comerciais, em que parcelas foram alocadas ao longo das áreas de forma direcionada (pontos fixos de amostragem), onde foram avaliadas as propriedades de solo: fertilidade, textura, compactação e umidade. Cada parcela foi dividida em quatro subparcelas, as quais representaram avaliações biométricas manuais e com um sensor de dossel em três épocas distintas de desenvolvimento da cultura (aos 150, 180 e 210 dias após o primeiro corte; 30, 42 e 124 cm de altura média de colmos, respectivamente). Os dados da quarta subparcela foram relacionados com a produtividade e qualidade de colmos, obtidos na colheita. Através de análises de correlações, componentes principais e regressões multivariadas, foi possível identificar que o número de colmos e altura das plantas são as variáveis de maior relevância na determinação da variabilidade da produtividade, sendo que a identificação pode ser feita com maior precisão na segunda avaliação. Além disso, os modelos não apresentaram bom desempenho para predizer a produtividade da cana, porém foram capazes de predizer a biomassa na primeira avaliação (R² = 0,68)

Abstract: On the current scenario of sugar-energy sector and sugarcane expansion area, growers aim to increase the use of technology to assist on management decisions. A reliable tool for spatialized information acquisition about sugarcane yield is not available on sugarcane market, which impairs the understanding of production factors that may limit stalk yield within the fields. In this sense, the aim of this study was to identify influence factors of sugarcane yield, whether proximal sensing can measure such factors in a practical and spatialized way and if it is possible to predict sugarcane yield throughout parameters integration. For that, two experiments were installed in two sugarcane commercial fields, where plots were targeted allocated within the areas (fixed sampling points) and soil proprieties (fertility, texture, compaction and water availability) were measured. Every plot was divided in four subplots, which was represented by manual biometric evaluations and used a reflectance canopy sensor on three cropping development stages (at 150, 180 and 210 days after harvest - 1st ratoon; 30, 42 and 124 cm stalk height, respectively). Measured data from the fourth subplot were related with stalk yield and quality, obtained at harvest period. Through correlations, principal components analysis and multivariate regressions, it was possible to identify that stalk number and the plant height were the variables that most influenced on yield variability, since that this identification can be done more precisely at second evaluation. Besides that, models didn¿t show good performance to predict sugarcane yield, but were capable to predict biomass at first evaluation (R² = 0,68)
Subject: Agricultura de precisão
Sensoriamento remoto
Cana-de-açúcar
Modelagem
Análise multivariada
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: ROCHA, Murillo Grespan. Influência de variáveis agronômicas na produtividade de cana-de-açúcar e potencial uso de sensoriamento proximal. 2018. 1 recurso online (93 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/331897>. Acesso em: 3 set. 2018.
Date Issue: 2018
Appears in Collections:FEAGRI - Tese e Dissertação

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