O conhecimento da variabilidade espacial de uma área possibilita o desenvolvimento de um manejo localizado, fazendo assim com que o produtor tenha uma economia e eficiência na hora da aplicação de insumos. Desta maneira, ao surgir resultados econômicos, por consequência vem a adoção de boas práticas de aplicação, resultando em uma quantidade menor de moléculas químicas que são depositadas ao meio ambiente. O trabalho tem como objetivo mapear a variabilidade espacial de plantas daninhas em uma área experimental de plantio direto no município de Nova Andradina Mato Grosso do Sul, georreferenciada e subdividida em 48 pontos amostrais. Para efetuar a coleta das plantas daninhas utilizou-se um quadro com área de 0,25 m², sendo lançado ao solo 4 vezes consecutivas, dentro de um mesmo ponto amostral, somando desta maneira 1 m². Os valores dos atributos massa fresca e seca de folhas largas e estreitas foram realizadas a partir de amostragens georreferenciadas e os mapas temáticos dos atributos gerados utilizando o inverso do quadrado da distância (IQD). Foi possível também realizar teores de massa seca e úmida de plantas invasoras, folha larga e folha estreita que estavam presentes na área. As plantas daninhas de folhas largas, quanto as plantas daninhas de folhas estreitas apresentaram uma variabilidade definida na área, fazendo com que efetua-se um bom mapeamento, desta forma representando que com um bom processo de mapeamento e uma boa análise do mesmo, além de conhecer a área de cultivo o produtor consegue alcançar ganhos em produtividade e também em economia na hora da compra e aplicação de insumos na lavoura. Palavras-Chave: Plantas daninhas, Variabilidade, Taxa variável

O Google Earth Engine (GEE) é uma plataforma de análise de imagens de satélite com infraestrutura computacional e conjunto de dados de acesso aberto. A plataforma facilita o acesso a recursos de computação de alto desempenho para o processamento de conjuntos de dados geoespaciais muito grandes. Detectar alterações de uso e cobertura do solo podem identificar potenciais eventos ambientais associados à rápida urbanização, conversão florestal e expansão agrícola, essas mudanças são indicadores de alterações que podem causar uma perda de biodiversidade e degradação do ambiente. Diante disso, o objetivo deste artigo é utilizar a plataforma Google Earth Engine para caracterização do uso e ocupação do solo na Região do Vale do Ivinhema-MS. A área analisada compreende a região do Vale do Ivinhema, que possui uma área total de 29.538, 41 Km2, e é composto por dez municípios do estado de Mato Grosso do Sul: Anaurilândia, Angélica, Bataguassu, Batayporã, Brasilândia, Ivinhema, Nova Andradina, Novo Horizonte do Sul, Santa Rita do Pardo e Taquarussu. Foi utilizada a plataforma GEE e por meio da elaboração do código em linguagem JavaScript foi possível obter as imagens. A coleção de imagens usada foi a Copernicus, disponível do satélite Sentinel, que fornece imagens multiespectrais de alta resolução, possibilitando caracterizar as mudanças ocorridas na cobertura do solo e água. Utilizando o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) disponibilizado pelo satélite utilizado, a imagem fornecida foi gerada a partir da diferença de refletância entre o infravermelho-próximo e o vermelho. Foi possível gerar imagens de boa resolução espacial. A partir da coloração branca no mapa é possível identificar os rios, lagos e lagoas, bem como regiões com maior intensidade de urbanização como cidades e grandes construções, devido à ausência de vegetação nesses pontos. A coloração verde no mapa é atribuída aos pontos com vegetação mais densa. Além da análise espacial, também foi possível realizar análise temporal na região do Vale do Ivinhema, entre 2019 e 2021. A plataforma Google Earth Engine é uma ferramenta eficiente na caracterização do uso e ocupação do solo. Foi possível identificar áreas urbanas, mata nativa, bacias hidrográficas e áreas agrícolas com as imagens obtidas. O uso de NDVI auxilia para melhor identificação da cobertura do solo. Palavras-Chave: Google Earth Engine, Cobertura Vegetal, Ocupação Solo, NDVI

Atualmente diversos manejos são realizados com o objetivo de aumentar a produtividade em uma lavoura, entre eles, um dos mais utilizados e de bastante importância é a calagem e adubação do solo, que tem por objetivo aumentar o pH do solo e disponibilizar os principais nutrientes para as planta, para a realização destas duas operações é necessário uma análise de solo para determinar a quantidade necessária a ser aplicada tanto de calcário como de fertilizantes, a forma como se realiza a coleta é fundamental para obter resultados positivo após a aplicação dos insumos agrícola. A coleta de solo dentro da agricultura de precisão vêm se tornando um dos principais métodos utilizados para obter resultados mais representativos da área, se tornando assim vantajoso ao ser comparado aos demais métodos convencionais, na qual uma única análise representa todas as necessidades de uma área total, com isto o presente trabalho objetiva-se analisar a influência na utilização de grids amostrais para recomendação necessária de calagem em solos Sul-Matogrossense. A área de estudo possui 1 ha e está localizada no município de Nova Andradina, Mato Grosso do Sul, Brasil. Após as análises estatísticas, os mapas foram construídos utilizando o método inverso do quadrado da distância (IQD), que é um interpolador determinístico univariado de médias ponderadas. Os mapas temáticos foram elaborados com 11, 23 e 48 pontos amostrais, em análise visual é possível observar que apresentam grandes diferenças entre eles. Ao comparar a região sudeste dos três mapas de variabilidade espacial a capacidade de troca de cátions nota-se grande diferença na forma de distribuição das cores de acordo com o número de pontos amostrais. Ao adicionar mais pontos amostrais para elaboração dos mapas temáticos da área é possível observar melhor representatividade da variabilidade espacial.Os mapas de necessidade de calagem (NC) foram os que mais apresentaram diferenças na variabilidade espacial em relação a quantidade de pontos amostrais. O mapa temático com 48 pontos amostrais foi o que melhor representou a variação da NC ao longo da área. Palavras-Chave: Agricultura Precisão, Grid, Variabilidade Espacial, Calagem

O Google Earth Engine (GEE) é uma plataforma de análise de imagens de satélite com infraestrutura computacional e conjunto de dados de acesso aberto. A plataforma facilita o acesso a recursos de computação de alto desempenho para o processamento de conjuntos de dados geoespaciais muito grandes. Detectar alterações de uso e cobertura do solo podem identificar potenciais eventos ambientais associados à rápida urbanização, conversão florestal e expansão agrícola, essas mudanças são indicadores de alterações que podem causar uma perda de biodiversidade e degradação do ambiente. Diante disso, o objetivo deste artigo é utilizar a plataforma Google Earth Engine para caracterização do uso e ocupação do solo na Região do Vale do Ivinhema-MS. A área analisada compreende a região do Vale do Ivinhema, que possui uma área total de 29.538, 41 Km2, e é composto por dez municípios do estado de Mato Grosso do Sul: Anaurilândia, Angélica, Bataguassu, Batayporã, Brasilândia, Ivinhema, Nova Andradina, Novo Horizonte do Sul, Santa Rita do Pardo e Taquarussu. Foi utilizada a plataforma GEE e por meio da elaboração do código em linguagem JavaScript foi possível obter as imagens. A coleção de imagens usada foi a Copernicus, disponível do satélite Sentinel, que fornece imagens multiespectrais de alta resolução, possibilitando caracterizar as mudanças ocorridas na cobertura do solo e água. Utilizando o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) disponibilizado pelo satélite utilizado, a imagem fornecida foi gerada a partir da diferença de refletância entre o infravermelho-próximo e o vermelho. Foi possível gerar imagens de boa resolução espacial. A partir da coloração branca no mapa é possível identificar os rios, lagos e lagoas, bem como regiões com maior intensidade de urbanização como cidades e grandes construções, devido à ausência de vegetação nesses pontos. A coloração verde no mapa é atribuída aos pontos com vegetação mais densa. Além da análise espacial, também foi possível realizar análise temporal na região do Vale do Ivinhema, entre 2019 e2021. A plataforma Google Earth Engine é uma ferramenta eficiente na caracterização do uso e ocupação do solo. Foi possível identificar áreas urbanas, mata nativa, bacias hidrográficas e áreas agrícolas com as imagens obtidas. O uso de NDVI auxilia para melhor identificação da cobertura do solo.

RESUMOConsiderado um dos países com maior potencial de desenvolvimento para fruticultura devido às condições climáticas, o Brasil ocupa o terceiro colocado de maior produtor de frutas mundial, ficando atrás apenas da China e da Índia. A produção de frutas é bastante diversificada e dentre essas está o maracujazeiro amarelo (Passiflora edulis Sims), sendo o Brasil o principal produtor e exportador dessa frutífera mundialmente. Após a colheita, os frutos são destinados ao comércio e as características físicoquímicas são utilizadas como método de avaliação da qualidade do fruto para o mercado in natura ou agroindustrialização, a produção de frutos que apresentam maior qualidade agregam valor por reduzir desperdícios e melhoram o produto final que é destinado aos consumidores. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar as características físico-químicas de frutos do maracujazeiro amarelo em dois ciclos de cultivo. Os parâmetros avaliados foram diâmetro, comprimento, peso de frutos inteiros, quantificação de teor de sólidos solúveis totais, pH e acidez titulável da polpa. O primeiro ciclo e cultivo (2019/2020) os frutos apresentam comprimento 94,79 mm, peso de fruto inteiro de 200,45 g, pH 2,26 e AT de 3,12. No segundo ciclo de cultivo (2020/2021) os parâmetros se mantiveram próximos, com comprimento de 98,07 mm, peso de fruto inteiro 167,85 g, o pH de 3,15 e AT de 3,12. Os dados de acidez titulável dos frutos apresentou correlação negativa com P e Zn (-0,514 e -0,523) presentes no solo e correlação positiva com Cu (0,684). Os valores encontrados para os parâmetros analisados nos dois ciclos de cultivo se encaixam dentro dos padrões de qualidade exigidos pela indústria ou comércio in natura. O teor de sólidos solúveis totais encontram-se com média abaixo do esperado para o comércio, mas dentro dos padrões descritos para o maracujá amarelo. Os atributos do solo apresentam de média a alta correlação com as características dos frutos, afetando a qualidade dos frutos de forma positiva ou negativa.