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capa do ebook DETERMINAÇÃO DE PLANTIO DIRETO APÓS QUANTIFICAÇÃO DE COBERTURA MORTA ANTES E DEPOIS DO MANEJO

DETERMINAÇÃO DE PLANTIO DIRETO APÓS QUANTIFICAÇÃO DE COBERTURA MORTA ANTES E DEPOIS DO MANEJO

No semiárido brasileiro o uso do

preparo convencional do solo para a produção

agrícola é uma prática quase que unanime,

por motivo das características climáticas da

região o sistema de plantio direto se torna de

difícil consolidação, ainda há o problema de

que o produtor familiar, algo muito comum na

região semiárida, teria a dificuldade de alterar

todo maquinário agrícola, já que são utilizadas

máquinas de portes e estruturas diferentes

nos dois manejos. O preparo convencional potencializa os processos degradativos,

causando impactos negativos, pois o solo se encontra descoberto podendo sofrer com

intemperes. No entanto quando o manejo prioriza a cobertura do solo, inserindo o

sistema de plantio direto, a sustentabilidade aumenta. Portanto, esse trabalho tem

como objetivo estimar o percentual a cobertura do solo em um sistema de plantio

direto no semiárido brasileiro através de imagens aéreas digitais antes e após o

manejo da palhada de interesse. As imagens digitais foram retiradas a uma altura

de aproximadamente 20 m por meio de um Drone avaliando a situação antes e após

a fragmentação realizada com o picador horizontal. A configuração experimental é

de 2 tratamentos e 15 repetições. As porcentagens das áreas com solo descoberto,

palhada e vegetação espontânea foram submetidas à análise de variância e teste

de média, Tukey, ao nível de 5% de probabilidade. Dentre as variáveis analisadas

nos tratamentos apenas o solo descoberto foi estatisticamente igual. A avaliação

do percentual de área coberta por imagens aéreas e o manejo da vegetação foram

suficientes para caracterizar o Sistema Plantio Direto.

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DETERMINAÇÃO DE PLANTIO DIRETO APÓS QUANTIFICAÇÃO DE COBERTURA MORTA ANTES E DEPOIS DO MANEJO

  • DOI: 10.22533/at.ed.6141930095

  • Palavras-chave: Imagens aéreas, Rede Neural, Fitomassa

  • Keywords: Aerial imagery, Neural Network, Phytomass

  • Abstract:

    In the Brazilian semi-arid the use of conventional soil preparation for

    production is an almost unanimous practice, because of the climatic characteristics of

    the region the no-tillage system becomes difficult to consolidate, there is still the problem

    that the family producer, something very common in the semi-arid region, would have

    the difficulty of altering all agricultural machinery, since different loading machines and

    structures are used in both managements. The conventional preparation potentiates

    the degradation processes, causing negative impacts, since the soil is discovered

    and can suffer from untempers. However when management prioritizes soil cover,

    inserting the no-tillage system, sustainability increases. Therefore, this work aims to

    estimate the percentage of soil cover in a no - tillage system in the Brazilian semi - arid

    region through aerial digital images before and after the management of the straw of

    interest. The digital images were taken at a height of approximately 20 m by means of

    a Drone evaluating the situation before and after the fragmentation performed with the

    horizontal chopper. The experimental configuration is 2 treatments and 15 replicates.

    The percentages of areas with uncovered soil, straw and spontaneous vegetation were

    submitted to analysis of variance and Tukey test, at a 5% probability level. Among the

    variables analyzed in the treatments only the uncovered soil was statistically the same.

    The evaluation of the percentage of area covered by aerial images and vegetation

    management were enough to characterize the Direct Planting System (SPD).

  • Número de páginas: 15

  • Jonatan Levi Ferreira de Medeiros
  • Priscila Pascali da Costa Bandeira
  • Ana Beatriz Alves de Araujo
  • Suedemio de Lima Silva
  • Erllan Tavares Costa Leitão
  • Antônio Aldísio Carlos Júnior
  • Isaac Alves da Silva Freitas
  • Gleydson de Freitas Silva
  • Antônio Diego da Silva Teixeira
  • Ana Luiza Veras de Souza
  • Igor Apolônio de Oliveira
  • Poliana Maria da Costa Bandeira
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