@MASTERSTHESIS{ 2017:1393371426,
 	title = {Definição de zonas de manejo utilizando algoritmo de agrupamento fuzzy c-means com variadas métricas de distâncias},
 	year = {2017},
 	url = "http://tede.unioeste.br/handle/tede/3764",
 	abstract = "A Agricultura de Precisão (AP) utiliza tecnologias objetivando o aumento da produtividade e redução do impacto ambiental por meio de aplicação localizada de insumos agrícolas. Para viabilizar economicamente a AP, é essencial aprimorar as metodologias atuais, bem como propor novas, como, por exemplo, o delineamento de zonas de manejo (ZMs) a partir de dados de produtividade, atributos topográficos e do solo, entre outros, utilizados a fim de determinar subáreas heterogêneas entre si em uma mesma área. Neste contexto, este trabalho teve como principal objetivo avaliar três métricas de distâncias (Diagonal, Euclidiana e Mahalanobis) junto aos Softwares FUZME e SDUM (Software para a definição de unidades de manejo), que utilizam o algoritmo fuzzy c-means, e, em um segundo momento, avaliar também as culturas de soja e milho, assim como a associação entre elas. No primeiro artigo, utilizando dados correspondentes a quatro áreas distintas, avaliaram-se as três métricas com dados originais e normalizados associados à produtividade de soja. Para a área A, as distâncias Diagonal e Mahalanobis dispensaram a necessidade de normalização das variáveis, apresentando áreas idênticas para as duas versões. Após a normalização dos dados, a distância Euclidiana apresentou um melhor delineamento em suas ZMs para a área A. Para as áreas B, C e D não foi possível obter conclusões quanto ao melhor desempenho, visto que o fato de ser utilizado apenas uma variável para o processo de definição de ZMs influenciou diretamente nos resultados obtidos. No segundo artigo, dados correspondentes a três áreas distintas foram utilizados para analisar o uso de produtividades de soja e milho, assim como a associação entre elas, na seleção de variáveis para definição de ZMs. A partir das variáveis disponíveis para cada uma das áreas foi realizada a seleção destas através do método da correlação espacial, levando em consideração, para cada uma das áreas, as três produtividades-alvo (soja, milho e soja+milho). O tipo de produtividade utilizada repercutiu de duas formas diferentes: primeiro no processo de seleção de variáveis, onde a sua alternância resultou em seleções diferenciadas para uma mesma área; e em um segundo momento, na avaliação das ZMs definidas, onde mesmo quando as mesmas variáveis foram selecionadas na definição das ZMs, os desempenhos das ZMs foram diferentes. Após os métodos de validação aplicados, verificou-se que a melhor produtividade-alvo foi soja+milho, reforçando a ideia de ser útil a utilização destas duas culturas, em conjunto, na definição das ZMs de uma área com alternância de produção de soja e milho.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}