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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorSPERANZA, E. A.
dc.contributor.authorLOPES, I. de O. N.
dc.contributor.authorVAZ, C. M. P.
dc.contributor.authorFRANCHINI, J. C.
dc.contributor.authorNAIME, J. de M.
dc.contributor.authorINAMASU, R. Y.
dc.contributor.authorCHAGAS, S. das
dc.date.accessioned2025-05-14T13:47:57Z-
dc.date.available2025-05-14T13:47:57Z-
dc.date.created2025-05-14
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRICULTURA DE PRECISÃO E DIGITAL, 2024, Ribeirão Preto. Anais [...]. Piracicaba: Associação Brasileira de Agricultura de Precisão e Digital, 2024. p. 688-696.
dc.identifier.isbn978-65-85111-20-4
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1175574-
dc.descriptionO Estado de Mato Grosso lidera a produção nacional de algodão, destacando-se por investimentos em tecnologia e práticas de manejo. O uso de agricultura de precisão e digital é fundamental nesse avanço, especialmente no processo de delineamento de zonas de manejo baseado em dados espectrais. O sensoriamento remoto e a experimentação on-farm são essenciais para a gestão eficiente da lavoura, reduzindo custos e impactos ambientais. Neste contexto, o estudo teve como objetivos utilizar índices de vegetação para definir zonas de manejo e determinar períodos de desenvolvimento da cultura mais adequados para estimar a produtividade do algodão, em função de variações na densidade populacional. Para isso, o sensoriamento remoto, utilizando o histórico de imagens orbitais dos últimos cinco anos, foi crucial para a definição de zonas de manejo com diferente potencial produtivo. Experimentos on-farm com níveis de densidade populacional, direcionados às zonas de manejo identificadas, mostraram que as imagens coletadas no período de 30 a 60 dias são as que melhor representam a variabilidade da população de plantas. Os períodos mais indicados para estimativas mais acuradas da produtividade variaram entre as zonas de manejo, sendo mais precoce (120 a 150 dias) na zona mais argilosa do que na zona arenosa (mais de 150 dias).
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectÍndices de vegetação
dc.subjectFlorestas Aleatórias
dc.subjectQuadrado Latino
dc.subjectAgricultura digital
dc.subjectRandom Forest
dc.subjectDigital agriculture
dc.titleDelineamento de zonas de manejo e avaliação de experimentação on-farm para diferentes populações de sementes utilizando sensoriamento remoto e proximal na cultura do algodão.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroAlgodão
dc.subject.thesagroAgricultura de Precisão
dc.subject.thesagroSensoriamento Remoto
dc.subject.nalthesaurusRemote sensing
dc.subject.nalthesaurusCotton
dc.subject.nalthesaurusPrecision agriculture
dc.subject.nalthesaurusVegetation index
dc.description.notesEdição técnica: Christian Bredemeier e Leandro Maria Gimenez. ConBAP 2024.
riaa.ainfo.id1175574
riaa.ainfo.lastupdate2025-05-14
dc.contributor.institutionEDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; IVANI DE OLIVEIRA NEGRAO LOPES, CNPSO; CARLOS MANOEL PEDRO VAZ, CNPDIA; JULIO CEZAR FRANCHINI DOS SANTOS, CNPSO; JOAO DE MENDONCA NAIME, CNPDIA; RICARDO YASSUSHI INAMASU, CNPDIA; SERGIO DAS CHAGAS, GRUPO AMAGGI.
Aparece en las colecciones:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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