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DC FieldValueLanguage
dc.creatorRichetti, Jonathan-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9862888690056331por
dc.contributor.advisor1Johann, Jerry Adriani-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3499704308301708por
dc.contributor.advisor-co1Opazo, Miguel Angel Uribe-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4746318E8por
dc.contributor.referee1Mercante, Erivelto-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4061800207647478por
dc.date.accessioned2017-07-10T19:23:58Z-
dc.date.available2016-01-28-
dc.date.issued2015-02-13-
dc.identifier.citationRICHETTI, Jonathan. Use of geotechnology on estimating models of soybean crop yield in the state of Paraná, Brazil. 2015. 138 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Estadual do Oeste do Parana, Cascavel, 2015.por
dc.identifier.urihttp://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/2675-
dc.description.resumoBuscando apresentar uma metodologia objetiva para estimar a produtividade de soja no estado do Paraná, o presente trabalho explorou três diferentes modelos para estimação da produtividade de soja. Um modelo agrometeorológico (modelo FAO), que apresentou quatro estimativas baseadas em dados agrometeorológicos provenientes de sensoriamento remoto (ECMWF) e dados observados a campo; um modelo espectral (modelo GLO-PEM2), que utilizou dados do sensor MODIS para estimar a produtividade de soja no estado; e, um modelo agro-espectral (modelo CASA), que apresentou duas estimativas baseadas em dados agrometeorológicos e dados do sensor MODIS. O trabalho determinou o balanço hídrico e a evapotranspiração real por dois métodos (BHTM e BHFAO). Os dados do solo foram obtidos da EMBRAPA, os dados da cultura provenientes da FAO, as datas de semeadura e colheita foram determinadas por Becker (2013) e os dados agrometeorológicos foram obtidos do ECMWF. Os dados espectrais utilizados foram obtidos do sensor MODIS, plataformas Terra e Aqua. O modelo GLO-PEM2 mostrou-se bastante fraco e deve ser investigado mais profundamente, os modelos CASA e FAO apresentaram bons resultados, superestimando levemente a produtividade, quando comparados com dados oficiais. Logo, o trabalho apresentou uma metodologia objetiva para a estimação da produtividade de soja para o estado do Paranápor
dc.description.abstractIn order to propose an objective methodology to estimate soybean crop yield in Western Paraná, the present research explored three different models for estimating soybean crop yield. One agrometeorological model (FAO model), presented four estimates based on agrometeorological data from remote sensing (ECMWF) and data collected in loco; one spectral model (GLO-PEM2 model), which used data from a MODIS sensor to estimate soybean crop yield in the state; and one agro-spectral model (CASA model), which presented two estimates, based in agrometeorological data and MODIS sensor data. The present work determined water balance and real evapotranspiration through two methods (BHTM and BHFAO). The soil data was collected from EMBRAPA, the culture s was from FAO, the dates of planting and harvest were determined by Becker (2013) and the agrometeological data was obtained from ECMWF. The spectral data utilized was provided by the MODIS sensor, namely Terra and Aqua platforms. The GLO-PEM2 proved to be rather weak and requires further investigation; the CASA and FAO models presented good results, lightly overestimating productivity, while compared to the official data. Therefore, this research presented an objective metholodogy for estimating soybean crop yeild in the state of Paraná.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2017-07-10T19:23:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Parte_ 1.pdf: 4908182 bytes, checksum: 66963491c16f98c75db1942dbc323ede (MD5) Previous issue date: 2015-02-13eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Estadual do Oeste do Paranapor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUNIOESTEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação "Stricto Sensu" em Engenharia Agrícolapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectmodelo agrometereológico espectralpor
dc.subjectsensoriamento remotopor
dc.subjectEVIpor
dc.subjectagrometeorological spectral modeleng
dc.subjectremote sensingeng
dc.subjectEVI.eng
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIASpor
dc.titleUso de geotecnologias em modelos de estimativa de produtividade de soja no estado do Paranápor
dc.title.alternativeUse of geotechnology on estimating models of soybean crop yield in the state of Paraná, Brazileng
dc.typeDissertaçãopor
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Agrícola (CVL)

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