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1.
Semina ciênc. agrar ; 43(1): 7-24, jan.-fev. 2022. tab, graf, ilus
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: biblio-1368521

RESUMO

Effects of soil attributes using the geostatistical tool improves the interpretation of specific soil management. Thus, this study aimed to evaluate the physical, chemical, and microbiological properties of a Typical Haplustox (Oxisol), identifying those with the best linear and spatial correlation with eucalyptus (Eucalyptus spp.) vegetative growth. The experiment was conducted at the Teaching, Research, and Extension Farm (FEPE) of the Universidade Estadual Paulista (UNESP), Campus of Ilha Solteira. Thirty-five points spaced 13 meters apart were demarcated for analysis, which were distributed in 5 rows of 7 points each. From each point, 2 soil samples were collected from the 0-10 cm depth layer. The physical, chemical, and microbiological soil properties evaluated were: sand, silt, and clay contents; penetration resistance (PR), gravimetric moisture (GM), real density (RD), microbial biomass carbon (MBC), respirometry (CO2-C), metabolic quotient (qCO2), organic matter content (OM), and hydrogenionic potential (pH). The eucalyptus attributes assessed were: plant height (PH) and circumference at breast height (CBH). Each attribute was analyzed by descriptive statistics using the SAS software. Data frequency distribution was verified by the Shapiro Wilk method, and geospatial changes were analyzed by the GS+ software. The soil property that best explained the variability in eucalyptus dendrometric attributes was real density (RD). Except for RD, all properties did not show spatial dependence (i.e., pure nugget effect), which significantly represents eucalyptus vegetative performance.(AU)


Efeitos dos atributos do solo utilizando a ferramenta geoestatística melhora a interpretação do manejo específico do solo. Assim, este estudo teve como objetivo avaliar as propriedades físicas, químicas e microbiológicas de um Latossolo Vermelho Típico, identificando aqueles com melhor correlação linear e espacial com o crescimento vegetativo do eucalipto (Eucalyptus spp). O experimento foi conduzido na Fazenda de Ensino, Pesquisa e Extensão (FEPE) da Universidade Estadual Paulista (UNESP), Campus de Ilha Solteira. Foram demarcados para análise 35 pontos espaçados de 13 metros entre si, os quais foram distribuídos em 5 fileiras de 7 pontos cada. De cada ponto, 2 amostras de solo foram coletadas da camada de 0-10 cm de profundidade. As propriedades físicas, químicas e microbiológicas do solo avaliadas foram: teores de areia, silte e argila; resistência à penetração (PR), umidade gravimétrica (GM), densidade real (RD), carbono da biomassa microbiana (MBC), respirometria (CO2-C), quociente metabólico (qCO2), conteúdo de matéria orgânica (OM) e potencial hidrogeniônico (pH). Os atributos do eucalipto avaliados foram: altura da planta (AP) e circunferência à altura do peito (CAP). Cada atributo foi analisado por estatística descritiva usando o software SAS. A distribuição da frequência dos dados foi verificada pelo método Shapiro Wilk, e as mudanças geoespaciais foram analisadas pelo software GS +. A propriedade do solo que melhor explicou a variabilidade nos atributos dendrométricos do eucalipto foi a densidade real (RD). Exceto para RD, todas as propriedades não apresentaram dependência espacial (ou seja, efeito pepita pura), o que representa significativamente o desempenho vegetativo do eucalipto.(AU)


Assuntos
Solo , Características do Solo , Eucalyptus
2.
Ci. Rural ; 48(6): e20170710, June 28, 2018. tab
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: vti-738916

RESUMO

The main purpose of this article was to evaluate the behavior and relationship of the range and components of SDI (Spatial Dependence Index) in general and in function of field factors such as soil types, type of attribute and soil layers. This evaluation was based on real data collected in national journals. It was noticed that the parameter range, in general and for different field factors, presented asymmetric positive behavior. The components of the SDI showed approximately symmetrical behavior. The SDI can capture the range behavior more intensely (the spatial variability behavior in the horizontal direction of the semivariogram), and, in a less intense way, the behavior of the contribution and sill parameters (the spatial dependence behavior in the vertical direction of the semivariogram). Thus, the SDI describes the behavior of spatial dependence of the total set of aspects of the semivariogram.(AU)


O objetivo deste artigo foi avaliar o comportamento e o relacionamento do alcance e dos componentes do IDE (Índice de Dependência Espacial) em geral e em função de fatores de campo, tais como tipos de solo, tipo de atributo e profundidades de solo. Esta avaliação foi baseada em dados reais coletados em periódicos nacionais. Foi observado que o parâmetro alcance, em geral, e para diferentes fatores de campo, apresentou comportamento de assimetria positiva. Os componentes do IDE apresentaram comportamento aproximadamente simétrico. O IDE consegue captar, de forma mais intensa, o comportamento do alcance (o comportamento da variabilidade espacial no sentido horizontal do semivariograma), e, de forma menos intensa, o comportamento dos parâmetros contribuição e patamar (o comportamento da dependência espacial no sentido vertical do semivariograma). Assim, o IDE descreve o comportamento de dependência espacial de toda a gama de aspectos do semivariograma.(AU)

3.
Ciênc. rural (Online) ; 48(6): e20170710, 2018. tab
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-1045136

RESUMO

ABSTRACT: The main purpose of this article was to evaluate the behavior and relationship of the range and components of SDI (Spatial Dependence Index) in general and in function of field factors such as soil types, type of attribute and soil layers. This evaluation was based on real data collected in national journals. It was noticed that the parameter range, in general and for different field factors, presented asymmetric positive behavior. The components of the SDI showed approximately symmetrical behavior. The SDI can capture the range behavior more intensely (the spatial variability behavior in the horizontal direction of the semivariogram), and, in a less intense way, the behavior of the contribution and sill parameters (the spatial dependence behavior in the vertical direction of the semivariogram). Thus, the SDI describes the behavior of spatial dependence of the total set of aspects of the semivariogram.


RESUMO: O objetivo deste artigo foi avaliar o comportamento e o relacionamento do alcance e dos componentes do IDE (Índice de Dependência Espacial) em geral e em função de fatores de campo, tais como tipos de solo, tipo de atributo e profundidades de solo. Esta avaliação foi baseada em dados reais coletados em periódicos nacionais. Foi observado que o parâmetro alcance, em geral, e para diferentes fatores de campo, apresentou comportamento de assimetria positiva. Os componentes do IDE apresentaram comportamento aproximadamente simétrico. O IDE consegue captar, de forma mais intensa, o comportamento do alcance (o comportamento da variabilidade espacial no sentido horizontal do semivariograma), e, de forma menos intensa, o comportamento dos parâmetros contribuição e patamar (o comportamento da dependência espacial no sentido vertical do semivariograma). Assim, o IDE descreve o comportamento de dependência espacial de toda a gama de aspectos do semivariograma.

4.
Ciênc. agrotec., (Impr.) ; 41(5): 554-564, Sept.-Oct. 2017. tab, graf
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-890648

RESUMO

ABSTRACT Object-based change detection is a powerful analysis tool for remote sensing data, but few studies consider the potential of temporal semivariogram indices for mapping land-cover changes using object-based approaches. In this study, we explored and evaluated the performance of semivariogram indices calculated from remote sensing imagery, using the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) to detect changes in spatial features related to land cover caused by a disastrous 2015 dam failure in Brazil's Mariana district. We calculated the NDVI from Landsat 8 images acquired before and after the disaster, then created objects by multiresolution segmentation analysis based on post-disaster images. Experimental semivariograms were computed within the image objects and semivariogram indices were calculated and selected by principal component analysis. We used the selected indices as input data to a support vector machine algorithm for classifying change and no-change classes. The selected semivariogram indices showed their effectiveness as input data for object-based change detection analysis, producing highly accurate maps of areas affected by post-dam-failure flooding in the region. This approach can be used in many other contexts for rapid and accurate assessment of such land-cover changes.


RESUMO Recentemente, variáveis geoestatísticas derivadas de imagens de sensoriamento remoto ganharam espaço dentre os procedimentos de detecção de mudanças, porém, o potencial temporal destas variáveis para o mapeamento das mudanças baseado na análise por objetos ainda é pouco estudado. Neste estudo, o desempenho de um conjunto de índices calculados de semivariogramas derivados de imagens NDVI bitemporais para detectar mudanças na cobertura do solo foi analisado e avaliado. O município de Mariana foi selecionado para teste e validação da metodologia devido ao grande impacto ocasionado pelo desastre. O processo iniciou-se com a aquisição de imagens Landsat 8 antes e após o desastre e o cálculo do NDVI. Os objetos foram criados através da segmentação em multiresolução baseada na imagem pós-desastre. Os semivariogramas experimentais foram gerados dentro de cada objeto e os índices foram extraídos e selecionados através da análise de componentes principais. Os índices selecionados foram utilizados como dados de entrada para o algoritmo support vector machines para a classificação de áreas de mudança e não mudança. Os índices selecionados se mostraram efetivos para a detecção de mudanças, indicando a possibilidade de utilização para a detecção de mudanças baseada em objetos, resultando em um mapa precisos das áreas inundadas afetadas pelo desastre. Esta abordagem pode ser usada em muitos outros contextos para uma avaliação rápida e precisa de tais mudanças na cobertura do solo.

5.
Ci. Rural ; 38(4): 981-988, jul.-ago. 2008. tab
Artigo em Português | VETINDEX | ID: vti-4527

RESUMO

Atributos do solo e da planta, espacialmente definidos, contribuem para o planejamento de lavouras comerciais e a locação de experimentos. O presente trabalho teve por objetivo estudar a variabilidade espacial de alguns atributos físicos e químicos do solo e sua relação com a produtividade de soja em várzea sistematizada. O experimento foi realizado no ano agrícola de 2000, na área experimental do Departamento de Solos da Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, em um Planossolo Hidromórfico distrófico típico. Uma área de 160 x 88m foi amostrada em grade de 8 x 8m, totalizando 240 pontos. A produtividade e a altura de plantas de soja e atributos químicos e físicos do solo superficial (0 a 0,15m) e subsuperficial (0,15 a 0,30m) foram avaliadas. Para os atributos edáficos da camada de solo de 0-0,15m de profundidade, que apresentaram correlação com os atributos de planta, usaram-se técnicas de geoestatística, sendo a dependência espacial dos atributos avaliada por semivariogramas escalonados. Com exceção da densidade de partículas e do grau de floculação, todas as demais variáveis apresentaram dependência espacial de moderada (0,64 a 0,75) a forte (>0,75). A variabilidade espacial dos atributos físicos e químicos do solo afetou a produtividade de soja. Os atributos do solo analisados foram divididos, quanto ao alcance e ao modelo de semivariograma, em dois grupos: um grupo com modelo exponencial e alcance menor que 40m e outro com modelo gaussiano e alcance menor que 67m. A variabilidade espacial da produtividade de soja foi descrita pelo modelo gaussiano com alcance menor que 45m.(AU)


Spatially-defined soil and plant properties contribute to better planning of experiments and commercial fields. This research had as objective the study of spatial variability of some physical and chemical properties of the soil and their relationship with soybean productivity. The experiment was conducted in the agricultural year of 2000, at the Federal University of Santa Maria, RS, Brazil, on land-leveled paddy soil. An area of 160 x 88m was sampled at an interval of 8 x 8m, resulting in 240 sampling points. The plant properties studied were soybean yield and plant height. Several chemical and physical properties of the topsoil (0 to 0.15m) and subsoil (0.15 to 0.30m) were determined. Geostatistical analysis was done only for the soil layer that presented correlation with the plant properties (0-0.15m), and the space dependence of the attributes was evaluated by scaled semivariograms. Except for soybean production, particle density and flocculation degree, all soil properties presented moderate (0.64 to 0.75) to strong (>0.75) space dependence. The production of soybean was influenced by space variability of the analyzed soil properties. The spatial variability of the soil physical and chemical properties in land-leveled paddy soil affected the production of soybean. The properties were classified in two different categories, based on semivariogram model and range: (i) exponential model and range smaller than 40m and (ii) gaussian model and range smaller than 67m. A gaussian model with range smaller than 45m described the spatial variation of soybean yeild.(AU)


Assuntos
Solo , Glycine max , Análise do Solo
6.
Ciênc. rural ; Ciênc. rural (Online);38(4): 981-988, jul.-ago. 2008. tab
Artigo em Português | LILACS | ID: lil-483434

RESUMO

Atributos do solo e da planta, espacialmente definidos, contribuem para o planejamento de lavouras comerciais e a locação de experimentos. O presente trabalho teve por objetivo estudar a variabilidade espacial de alguns atributos físicos e químicos do solo e sua relação com a produtividade de soja em várzea sistematizada. O experimento foi realizado no ano agrícola de 2000, na área experimental do Departamento de Solos da Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, em um Planossolo Hidromórfico distrófico típico. Uma área de 160 x 88m foi amostrada em grade de 8 x 8m, totalizando 240 pontos. A produtividade e a altura de plantas de soja e atributos químicos e físicos do solo superficial (0 a 0,15m) e subsuperficial (0,15 a 0,30m) foram avaliadas. Para os atributos edáficos da camada de solo de 0-0,15m de profundidade, que apresentaram correlação com os atributos de planta, usaram-se técnicas de geoestatística, sendo a dependência espacial dos atributos avaliada por semivariogramas escalonados. Com exceção da densidade de partículas e do grau de floculação, todas as demais variáveis apresentaram dependência espacial de moderada (0,64 a 0,75) a forte (>0,75). A variabilidade espacial dos atributos físicos e químicos do solo afetou a produtividade de soja. Os atributos do solo analisados foram divididos, quanto ao alcance e ao modelo de semivariograma, em dois grupos: um grupo com modelo exponencial e alcance menor que 40m e outro com modelo gaussiano e alcance menor que 67m. A variabilidade espacial da produtividade de soja foi descrita pelo modelo gaussiano com alcance menor que 45m.


Spatially-defined soil and plant properties contribute to better planning of experiments and commercial fields. This research had as objective the study of spatial variability of some physical and chemical properties of the soil and their relationship with soybean productivity. The experiment was conducted in the agricultural year of 2000, at the Federal University of Santa Maria, RS, Brazil, on land-leveled paddy soil. An area of 160 x 88m was sampled at an interval of 8 x 8m, resulting in 240 sampling points. The plant properties studied were soybean yield and plant height. Several chemical and physical properties of the topsoil (0 to 0.15m) and subsoil (0.15 to 0.30m) were determined. Geostatistical analysis was done only for the soil layer that presented correlation with the plant properties (0-0.15m), and the space dependence of the attributes was evaluated by scaled semivariograms. Except for soybean production, particle density and flocculation degree, all soil properties presented moderate (0.64 to 0.75) to strong (>0.75) space dependence. The production of soybean was influenced by space variability of the analyzed soil properties. The spatial variability of the soil physical and chemical properties in land-leveled paddy soil affected the production of soybean. The properties were classified in two different categories, based on semivariogram model and range: (i) exponential model and range smaller than 40m and (ii) gaussian model and range smaller than 67m. A gaussian model with range smaller than 45m described the spatial variation of soybean yeild.

7.
Sci. agric ; 63(5)2006.
Artigo em Inglês | LILACS-Express | VETINDEX | ID: biblio-1496667

RESUMO

Broiler building typology associated with the local characteristics (climate, topography and surrounding vegetation) and handling systems (stocking density, curtains, equipment and nutrition) influence the inside environment. A spatial distribution analysis of these conditions may indicate stress zones in the house. The aim of this research was to apply spatial analysis of thermal, aerial and acoustic environmental conditions inside a tunnel ventilated broiler housing, with a stocking density of 18 birds m-2. This study was carried out in Rio Claro, SP, Brazil, in a 12 m × 115 m house divided into three equal sections (East, center and West), East-West oriented, and virtually divided on 132 cells, each one measuring 3.0 m × 3.5 m. At the geometric center of each cell the following variables were monitored: dry bulb temperature, relative humidity, air velocity, noise level and light intensity. Average broiler mortality was recorded in each of the three sections. Data collection was made systematically from West to East, opposite to the air flow produced by the tunnel ventilation system, during the warmest period of the day. Measurements took place during the sixth week of production. A geostatistics software tool was used to build spatial distribution maps of the recorded variables in order to infer intermediate stress conditions. It was concluded that the stress zones were located at both ends of the house and the highest mortality index was found at the West sector where the exhaust fans were placed.


A tipologia de edificações para abrigo de frangos de corte associada a características do local (clima, topografia e vegetação dos arredores) e os sistemas de manejo (densidade de aves, cortinas, equipamentos e nutrição) influencia as condições internas. A distribuição espacial destas variáveis pode indicar zona de estresse dentro do galpão. O objetivo da pesquisa foi aplicar a análise espacial das condições do ambiente térmico, aéreo e acústico dentro de galpão de produção de frango de corte, usando sistema de ventilação tipo túnel e densidade de 18 aves m-2. O estudo foi conduzido em Rio Claro, SP, em uma edificação com 12 m × 115 m, dividida em três setores (leste, centro e oeste), orientada leste-oeste, contendo virtualmente 132 células, cada uma medindo 3,0 m × 3,5 m. No centro geométrico de cada célula as seguintes variáveis foram medidas instantaneamente: temperatura de bulbo seco, umidade relativa, velocidade do ar, nível de ruído e intensidade de luz. Os dados foram coletados sistematicamente a partir do lado oeste para o lado leste, em direção oposta ao fluxo de ar produzido pela ventilação tipo túnel, no período mais crítico do dia. As medidas foram tomadas quando as aves estavam na sexta semana de produção. A mortalidade média dos frangos foi registrada nos três setores. A ferramenta geostatística foi usada para construir mapas de distribuição espacial das variáveis resultantes de maneira a possibilitar a inferência de posições intermediárias. Concluiu-se que as zonas de estresse estão localizadas nos extremos do galpão e o maior índice de mortalidade foi encontrado no setor oeste, onde estavam os exaustores.

8.
Sci. agric. ; 63(5)2006.
Artigo em Inglês | VETINDEX | ID: vti-440092

RESUMO

Broiler building typology associated with the local characteristics (climate, topography and surrounding vegetation) and handling systems (stocking density, curtains, equipment and nutrition) influence the inside environment. A spatial distribution analysis of these conditions may indicate stress zones in the house. The aim of this research was to apply spatial analysis of thermal, aerial and acoustic environmental conditions inside a tunnel ventilated broiler housing, with a stocking density of 18 birds m-2. This study was carried out in Rio Claro, SP, Brazil, in a 12 m × 115 m house divided into three equal sections (East, center and West), East-West oriented, and virtually divided on 132 cells, each one measuring 3.0 m × 3.5 m. At the geometric center of each cell the following variables were monitored: dry bulb temperature, relative humidity, air velocity, noise level and light intensity. Average broiler mortality was recorded in each of the three sections. Data collection was made systematically from West to East, opposite to the air flow produced by the tunnel ventilation system, during the warmest period of the day. Measurements took place during the sixth week of production. A geostatistics software tool was used to build spatial distribution maps of the recorded variables in order to infer intermediate stress conditions. It was concluded that the stress zones were located at both ends of the house and the highest mortality index was found at the West sector where the exhaust fans were placed.


A tipologia de edificações para abrigo de frangos de corte associada a características do local (clima, topografia e vegetação dos arredores) e os sistemas de manejo (densidade de aves, cortinas, equipamentos e nutrição) influencia as condições internas. A distribuição espacial destas variáveis pode indicar zona de estresse dentro do galpão. O objetivo da pesquisa foi aplicar a análise espacial das condições do ambiente térmico, aéreo e acústico dentro de galpão de produção de frango de corte, usando sistema de ventilação tipo túnel e densidade de 18 aves m-2. O estudo foi conduzido em Rio Claro, SP, em uma edificação com 12 m × 115 m, dividida em três setores (leste, centro e oeste), orientada leste-oeste, contendo virtualmente 132 células, cada uma medindo 3,0 m × 3,5 m. No centro geométrico de cada célula as seguintes variáveis foram medidas instantaneamente: temperatura de bulbo seco, umidade relativa, velocidade do ar, nível de ruído e intensidade de luz. Os dados foram coletados sistematicamente a partir do lado oeste para o lado leste, em direção oposta ao fluxo de ar produzido pela ventilação tipo túnel, no período mais crítico do dia. As medidas foram tomadas quando as aves estavam na sexta semana de produção. A mortalidade média dos frangos foi registrada nos três setores. A ferramenta geostatística foi usada para construir mapas de distribuição espacial das variáveis resultantes de maneira a possibilitar a inferência de posições intermediárias. Concluiu-se que as zonas de estresse estão localizadas nos extremos do galpão e o maior índice de mortalidade foi encontrado no setor oeste, onde estavam os exaustores.

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