Aplicações de Agricultura Digital na Prática Acadêmica
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/279019 |
Resumo: | O estágio curricular obrigatório foi desenvolvido na University of Nebraska-Lincoln, no estado de Nebraska nos Estados Unidos da América durante os meses de abril a novembro de 2023. Dois trabalhos principais foram desenvolvidos em colaboração com o grupo de Agricultura de Precisão da Universidade e outras instituições parceiras, dos quais as principais linhas de pesquisa aliam tecnologias digitais à agricultura, visando maiores produtividades. O primeiro projeto busca a elaboração de uma plataforma para tomada de decisão para lavouras de soja, através de uma base de dados construída por monitoramentos de pragas, doenças e plantas daninhas durante o ciclo da cultura. O segundo projeto tem como objetivo utilizar aprendizado de máquina para predição de teores de óleo e proteína em lavouras de soja antes da colheita. As atividades de monitoramento e colheita de soja foram realizadas com a finalidade de elaboração da base de dados para ambos os projetos, destacando o envolvimento da Universidade em aproximar as tecnologias digitais da agricultura. |
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O estágio curricular obrigatório foi desenvolvido na University of Nebraska-Lincoln, no estado de Nebraska nos Estados Unidos da América durante os meses de abril a novembro de 2023. Dois trabalhos principais foram desenvolvidos em colaboração com o grupo de Agricultura de Precisão da Universidade e outras instituições parceiras, dos quais as principais linhas de pesquisa aliam tecnologias digitais à agricultura, visando maiores produtividades. O primeiro projeto busca a elaboração de uma plataforma para tomada de decisão para lavouras de soja, através de uma base de dados construída por monitoramentos de pragas, doenças e plantas daninhas durante o ciclo da cultura. O segundo projeto tem como objetivo utilizar aprendizado de máquina para predição de teores de óleo e proteína em lavouras de soja antes da colheita. As atividades de monitoramento e colheita de soja foram realizadas com a finalidade de elaboração da base de dados para ambos os projetos, destacando o envolvimento da Universidade em aproximar as tecnologias digitais da agricultura. |
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