Data/hora: 08/06/2024 04:34:15

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Anais de Congresso	
Data corrente: 	21/10/2020	
Data da última atualização: 	22/10/2020	
Autoria: 	SPERANZA, E. A.; GREGO, C. R.; RODRIGUES, G. C.; LUCHIARI JUNIOR, A.	
Afiliação: 	EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; CELIA REGINA GREGO, CNPTIA; GUSTAVO COSTA RODRIGUES, CNPTIA; ARIOVALDO LUCHIARI JUNIOR, CNPTIA.	
Título: 	Influência das diferentes faces de exposição ao sol nos índices vegetativos e relativo de clorofila em cafés especiais.	
Ano de publicação: 	2019	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019.	
Páginas: 	p. 361-370.	
ISBN: 	978-65-00-10242-0	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.	
Conteúdo: 	RESUMO. A cafeicultura tem se destacado no Brasil nos últimos anos, atingindo altos níveis de exportação. Desse modo, a busca por tecnologias que permitam melhorar a produtividade e a qualidade do produto final é uma realidade. Nesse contexto, ferramentas de Agricultura de Precisão (AP) possuem papel estratégico, pois possibilitam ao produtor obter informações georreferenciadas com alta precisão de atributos referentes ao solo e à cultura que podem ser analisadas e transformadas em informações úteis para o manejo da produção. Neste artigo, foi realizado um processo de mineração de dados obtidos em campos experimentais de cafeicultura por meio de sensores proximais que permitem o cálculo de índices de vegetação e de clorofila presente nas plantas. Foram utilizadas diferentes combinações de atributos para a geração de mapas potenciais de zonas de manejo que permitem caracterizar a variabilidade espacial da cultura com relação à diferentes faces de exposição ao sol. Como resultado, foi verificado que as faces de exposição ao sol das duas áreas analisadas influenciam muito no índice relativo de clorofila (IRC) presente nas plantas, potencializando a utilização desse atributo para o delineamento de zonas de manejo que permitam diferenciar a qualidade do produto final obtido.	
Palavras-Chave: 	Coffee cultivation; Data mining; Management Zones; Mineração de dados; Proximal Sensing; Sensoriamento Proximal; Zonas de Manejo.	
Thesagro: 	Agricultura de Precisão; Cafeicultura.	
Thesaurus Nal: 	Precision agriculture.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/216887/1/PC-Influencia-cafes-especiais-SBIAGRO-2019.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (20520-1) - UMT - AA - DD -  -  -  - DIS