Tratamento e interpretação de dados de produtividade para agricultura de precisão
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UEL |
Texto Completo: | https://repositorio.uel.br/handle/123456789/8966 |
Resumo: | Resumo: O objetivo do trabalho foi avaliar os dados obtidos em colhedoras instrumentadas e estabelecer um método de tratamento de dados por meio de procedimentos com base estatística como o teorema de Laplace e o teorema do limite central, visando eliminar dados discrepantes ou não pertencentes à população do conjunto estudado, sem proporcionar alterações na distribuição e no comportamento do fenômeno produtividade Foi selecionada uma área agrícola na qual foram cultivados milho e soja em épocas distintas e colhidas por uma máquina dotada de monitor de colheita Os dados obtidos foram convertidos em desvios padronizados e “limpos” utilizando o método estatístico Jackknife Após este procedimento, foi realizada a álgebra de mapas das culturas agrícolas distintas, por meio dos mapas de índices de desvio obtidos na primeira fase de análise, a qual além de remover dados não representativos também proporciona um escalamento das variáveis (grandezas de massa de grãos distintas entre as culturas), obtendo uma saída de dados unificada e simplificada para tomada de decisão e a realização de amostragem de solos e sugestão de possíveis zonas de manejo Concluiu-se que a aplicação do método testado para a filtragem de dados foi considerada simples e se apresenta como uma boa solução para adequar dados de colheita, tornando-os mais representativos e, também, proporcionar um escalamento dos dados em índices padrão compreendidos entre ± 3,9 Foi possível realizar a álgebra de mapas com diferentes culturas de forma simples, obtendo-se um mapa final resumido com classes de índice de potencial produtivo da área |
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Tratamento e interpretação de dados de produtividade para agricultura de precisãoGrãosColheitaÁlgebra de mapasAgricultura de precisãoProdutividade agrícolaGrainHarvestingMap algebraPrecision farmingAgricultural productivityAgronomyResumo: O objetivo do trabalho foi avaliar os dados obtidos em colhedoras instrumentadas e estabelecer um método de tratamento de dados por meio de procedimentos com base estatística como o teorema de Laplace e o teorema do limite central, visando eliminar dados discrepantes ou não pertencentes à população do conjunto estudado, sem proporcionar alterações na distribuição e no comportamento do fenômeno produtividade Foi selecionada uma área agrícola na qual foram cultivados milho e soja em épocas distintas e colhidas por uma máquina dotada de monitor de colheita Os dados obtidos foram convertidos em desvios padronizados e “limpos” utilizando o método estatístico Jackknife Após este procedimento, foi realizada a álgebra de mapas das culturas agrícolas distintas, por meio dos mapas de índices de desvio obtidos na primeira fase de análise, a qual além de remover dados não representativos também proporciona um escalamento das variáveis (grandezas de massa de grãos distintas entre as culturas), obtendo uma saída de dados unificada e simplificada para tomada de decisão e a realização de amostragem de solos e sugestão de possíveis zonas de manejo Concluiu-se que a aplicação do método testado para a filtragem de dados foi considerada simples e se apresenta como uma boa solução para adequar dados de colheita, tornando-os mais representativos e, também, proporcionar um escalamento dos dados em índices padrão compreendidos entre ± 3,9 Foi possível realizar a álgebra de mapas com diferentes culturas de forma simples, obtendo-se um mapa final resumido com classes de índice de potencial produtivo da áreaDissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em AgronomiaAbstract: The objective of the work was to evaluate the data obtained in instrumented harvesters and to establish a method of data treatment through statistical based procedures such as Laplace's theorem and the central limit theorem, aiming to eliminate discrepant data or not belonging to the population of the set studied, without providing changes in the distribution and behavior of the productivity phenomenon An agricultural area was selected in which corn and soybeans were grown at different times and harvested by a machine equipped with a yield monitor The data obtained were converted into standard deviations and "clean" using the Jackknife statistical method After this procedure, the algebra of maps of different agricultural crops was carried out, using the maps of deviation indexes obtained in the first analysis phase, which in addition to removing non-representative data also provides a scaling of the variables grain mass quantities between cultures, obtaining a unified and simplified data output for decision making and the carrying out of soil sampling and suggestion of possible management zones It was concluded that the application of the tested method for data filtering was considered simple and presents itself as a good solution for adapting harvest data, making them more representative and, also, for providing a scaling of the data in standard indexes understood between ± 39, it was possible to perform the map algebra with different cultures in a simple way, obtaining a final map summarized with classes of index of productive potential of the areaSaab, Otávio Jorge Grigoli Abi [Orientador]Faulin, Gustavo Di ChiacchioRalisch, RicardoDelalibera, Hevandro Colonhese [Coorientador]Santos, Lara Marie Guanais2024-05-01T11:46:01Z2024-05-01T11:46:01Z2020.0017.02.2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/8966porMestradoAgronomiaCentro de Ciências AgráriasPrograma de Pós-graduação em AgronomiaLondrinareponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-07-12T04:20:11Zoai:repositorio.uel.br:123456789/8966Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2024-07-12T04:20:11Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false |
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