Universidade estadual de campinas


ESTIMATIVA DE CONDIÇÕES DE CONFORTO TÉRMICO PARA AVICULTURA DE POSTURA



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ESTIMATIVA DE CONDIÇÕES DE CONFORTO TÉRMICO PARA AVICULTURA DE POSTURA


Henrique Luís de Oliveira (Bolsista PIBIC/CNPq) e Profa. Dra. Irenilza de Alencar Nääs (Orientadora), Faculdade de Engenharia Agrícola - FEAGRI, UNICAMP
Neste trabalho foi utilizada uma ferramenta matemática promissora na análise de sistemas e/ou processos particularmente na área de Produção Animal. Esta ferramenta é desenvolvida segundo a abordagem da teoria dos Conjuntos Fuzzy, e, neste caso específico, permitiu analisar como a composição das variáveis climáticas independentes, como temperatura de bulbo seco e umidade relativa do ar influenciam a variável dependente denominada conforto térmico das aves. Foi realizada a construção de regras baseadas na intuição humana segundo o conhecimento de especialistas da área, a partir do que é possível simular cenários distintos para o suporte à decisão de construção de galpões para abrigo a animais. Nesse trabalho foi estimado o conforto térmico para alojamento de aves poedeiras em produção. Os resultados foram analisados usando o ambiente de computação científica MATLAB 6.5, que permitiu concluir que é possível obter-se condições ambientais ideais de alojamento, quando a temperatura está variando entre 22 e 23 ºC e a umidade relativa do ar entre 77 e 78 %. Com base nos resultados obtidos pode-se analisar as condições de conforto para distintas composições das variáveis de entrada.

Avicultura de postura - Conforto térmico - Ambiência

T741

DESENVOLVIMENTO DE UM PADRÃO PARA ESTIMAR A PRESENÇA DE ESTRO DE VACAS LEITEIRAS CONFINADAS EM REGIME DE FREESTALL


Marcos Paulo Garcia de Queiroz (Bolsista SAE/UNICAMP) e Profa. Dra. Irenilza de Alencar Nääs (Orientadora), Faculdade de Engenharia Agrícola - FEAGRI, UNICAMP
O Brasil é o sexto maior produtor de leite do mundo e cresce a uma taxa anual de 4% superior à de todos os países que ocupam os primeiros lugares, sabendo que este rebanho conta com grande número de vacas de raças européias de alta produtividade, como Jersey, Holandesa e Pardo-Suíço. A utilização de tecnologias no conjunto de informações e do uso de base de regras automatizadas, buscam o bem-estar animal, melhores condições de sanidade e adequando às normas e legislações para exportação. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo de previsão de cio para vacas Holandesas, alojadas em sistemas intensivos do tipo galpão freestall, utilizando a Lógica Fuzzy, e o desenvolvimento de um software com base no modelo armazenado para prever o evento. Através do uso de Lógica Fuzzy foi realizada uma modelagem utilizando como variáveis de entrada: a movimentação (passos/hora) e lactação (dias) e, como variável de saída: a previsão de cio. Com análise e fuzzificação das bases de regras foi possível concluir que, com a movimentação de oito passos/h e com uma lactação de 240 a 300 dias, existe uma grande tendência à presença do cio. Desta maneira é possível monitorar a tomada de decisão aumentando a precisão no momento da inseminação, sendo importante associar esta informação com observações periódicas do rebanho, que é a forma mais eficiente de detectar a presença do estro.

Vacas leiteiras - Ambiência - Programação

T742

MONITORAMENTO DA CULTURA DE SOJA NA REGIÃO OESTE DO ESTADO DO PARANÁ POR MEIO DE ÍNDICES DE VEGETAÇÃO DERIVADOS DO SENSOR MODIS


Lídia Sanches Bertolo (Bolsista SAE/UNICAMP) e Prof. Dr. Jansle Vieira Rocha (Orientador), Faculdade de Engenharia Agrícola - FEAGRI, UNICAMP
O Brasil figura como o país que apresenta as melhores condições de expandir a produção de soja e a região Sul, concentrando grande parte da produção, não possui áreas disponíveis para expansão da cultura, sendo necessário, portanto, o uso de tecnologias auxiliando na otimização da produção. As técnicas que compõe o Sensoriamento Remoto podem subsidiar o acompanhamento e monitoramento da cultura da soja, pois quando devidamente utilizadas, proporcionam uma visão sinótica e temporal das áreas semeadas. Este projeto tem por objetivo identificar áreas e caracterizar o crescimento da soja, por meio de análise da evolução temporal de Índices de Vegetação, relativos às imagens captadas pelo sensor MODIS, acoplado aos satélites AQUA e TERRA, na região do oeste do Paraná, durante a safra de 2003/2004. Utilizando-se de uma máscara de soja obtida por meio da análise visual de imagens temporais captadas pelo satélite Landsat7/ETM+, desenvolvida em outro trabalho, foi possível localizar as áreas com a cultura em imagens de baixa resolução espacial do sensor MODIS. Foram construídos, então, perfis de evolução temporal dos Índices de Vegetação das áreas de soja, correlacionou-se o NDVI com a produtividade de cada município e serão correlacionadas áreas mapeadas com o levantamento de área de soja, fornecido pela CONAB (Companhia Brasileira de Abastecimento), verificando a eficiência e a eficácia do método.

Previsão de safras - Soja - MODIS

T743

ANÁLISE TEMPORAL DE ÍNDICES DE VEGETAÇÃO DERIVADOS DE DADOS LANDSAT 5/TM, COMO SUBSÍDIO À PREVISÃO DE SAFRA DE SOJA


Miriane de Moura Fávaro (Bolsista PIBIC/CNPq) e Prof. Dr. Jansle Vieira Rocha (Orientador), Faculdade de Engenharia Agrícola - FEAGRI, UNICAMP
Com a instabilidade do preço da soja, a previsão de safra por sensoriamento remoto auxilia a elaboração de estratégias de comercialização através da quantificação da biomassa. Neste trabalho, para relacionar produtividade com biomassa, foi utilizado os recursos do programa ENVI 4.0 para extrair dados de 6 imagens do satélite Landsat 5 TM, que permitiram a realização dos perfis da evolução temporal de índices de vegetação de 35 municípios do estado do Paraná. Os dois índices utilizados (NDVI e GVI) apresentaram o mesmo perfil: valores crescentes nos meses de Novembro a Janeiro relacionado ao período de crescimento; valor máximo (pico) no final do mês de Janeiro ou no começo de Fevereiro, dependendo da época de semeadura, relacionado ao período de florescimento e produção; e valores decrescentes no mês de fevereiro, relacionado ao período de maturação e senescência. É o período de pico do ciclo vegetativo da cultura que evidencia a correlação entre produtividade e índice de vegetação sendo esta maior para o índice GVI do que NDVI. Modelos estatísticos dessa correlação potencializam a estimativa de safra da soja no Paraná. A partir dos mesmos índices de vegetação e de dados de outras safras, outros modelos podem ser criados estendendo a previsão de safra para outras culturas.

Soja - Sensoriamento remoto - Previsão de safras

T744




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