Resumo:Este trabalho destaca a importância da utilização de técnicas simples de estatística espacial no controle de qualidade posicional em dados espaciais. Para tanto, são apresentados métodos de análise do padrão de distribuição espacial de dados pontuais, bem como a análise de tendências na amostra de discrepâncias posicionais. Para avaliar a distribuição espacial de pontos, utilizaram-se os métodos do Vizinho Mais Próximo e da Função K de Ripley. Já para análise de tendência, utilizou-se a média direcional dos vetores de discrepâncias aliada à variância circular. Neste sentido, propõe-se uma metodologia para o controle de qualidade posicional em dados espaciais abrangendo desde o planejamento da amostra e avaliação de seu padrão de distribuição espacial, a aplicação de teste de tendências analisando a normalidade dos dados, e a classificação em relação a uma determinada norma de acurácia posicional. Para o experimento prático, avaliou-se uma ortoimagem gerada a partir de uma cena do sensor PRISM do satélite ALOS. Os resultados mostram que a ortoimagem é acurada para a escala de 1:25.000, sendo classificada como classe A conforme padrão brasileiro de acurácia posicional, não apresentando tendências nas coordenadas. Como principal contribuição deste trabalho, tem-se a incorporação de técnicas de estatística espacial no controle de qualidade cartográfica. Palavras-chaves:Controle de Qualidade, Acurácia Posicional, Estatística Espacial, Cartografia. Abstract:This paper presents the importance of simple spatial statistics techniques applied in positional quality control of spatial data. To this end, Analysis methods of point data spatial distribution pattern are presented, as well as bias analysis in the positional discrepancies samples. To

Fertilizer application at variable rates requires dense sampling to determine the resulting field spatial variability. Defining management zones is a technique that facilitates the variable-rate application of agricultural inputs. The apparent electrical conductivity of the soil is an important factor in explaining the variability of soil physical-chemical properties. Thus, the objective of this study was to define management zones for coffee (Coffea Arabica L.) production fields based on spatial variability of the apparent electrical conductivity of the soil. The resistivity method was used to measure the apparent soil electrical conductivity. Soil samples were collected to measure the chemical and physical soil properties. The maps of spatial variability were generated using ordinary kriging method. The fuzzy k-means algorithm was used to delimit the management zones. To analyze the agreement between the management zones and the soil properties, the kappa coefficients were calculated. The best results were obtained for the management zones defined using the apparent electrical conductivity of the soil and the digital elevation model. In this case, the kappa coefficient was 0.45 for potassium, which is an element that is associated with quality coffee. The other variable that had a high kappa coefficient was remaining phosphorous; the coefficient obtained was 0.49. The remaining phosphorus is an important parameter for determining which fertilizers and soil types to study.

ABSTRACT.Harvesting is one of the most important operations in coffee production systems. This operation has a high cost and impact on the final quality of the product. To reduce production costs, producers are looking for ways to mechanize this operation. Harvesting machines generally detach fruits from the coffee plant by vibration and/or impact. The objective of this work was to study the effect of the amplitude and frequency of vibration on the efficiency of coffee fruit harvesting. Vibration tests of coffee branches were performed in a laboratory using an electromagnetic shaker. The tests were performed using amplitudes in the range of 3.75 to 7.50 mm and frequencies from 13.33 to 26.67 Hz. Coffee branches from two different varieties were used for evaluation, Catuaí Vermelho and Mundo Novo. It was verified that harvesting efficiency is directly related to the acceleration reached by the fruits during the harvesting process. The frequencies of 23.33 and 26.67 Hz and amplitudes of 6.25 and 7.50 mm resulted in the highest harvesting efficiency of ripe coffee cherries for both varieties. However, the harvesting efficiency for the Mundo Novo variety was higher than that of the Catuaí Vermelho variety at the studied frequency and amplitude ranges in this work.Key words: coffee, harvesting, harvesting efficiency, ripeness stage.RESUMO. Análise do processo de derriça do café utilizando uma máquina vibradora eletromagnética. A colheita é uma das operações mais importantes no sistema de produção do café pelo seu elevado custo e ao impacto que tem na qualidade do produto final. Para reduzir os custos de produção, têm-se buscado formas de mecanizar essa operação. As máquinas de colheita de café geralmente derriçam os frutos por meio de vibrações mecânicas e impacto. Este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de estudar o efeito da amplitude e da frequência de vibração sobre a eficiência de derriça dos frutos de café. Para isso, ensaios usando uma máquina vibradora eletromagnética foram realizados em laboratório. Foram testadas amplitudes na faixa de 3,75 a 7,50 mm e frequências na faixa de 13,33 a 26,67 Hz. Os testes foram conduzidos utilizando-se ramos das variedades Catuaí Vermelho e Mundo Novo. A partir da análise dos resultados verificou-se que a eficiência de derriça dos frutos está diretamente relacionada à aceleração imposta aos frutos durante o procedimento de derriça. As frequências entre 23,33 e 26,67 Hz e amplitudes que variam entre 6,25 e 7,50 mm proporcionaram maior eficiência de derriça dos frutos cereja para ambas as variedades estudadas. A eficiência de derriça por vibração na variedade Mundo Novo foi superior à da variedade Catuaí Vermelho para os intervalos de frequência e amplitudes avaliados.Palavras-chave: café, colheita, eficiência de derriça, estádio de maturação.

Objetiva-se, com este trabalho, definir zonas de manejo para cafeicultura por meio dos métodos K-Means e Fuzzy C-Means, com base em determinações realizadas com sensor de clorofila e por análise foliar, e avaliar as zonas de manejo obtidas usando-se os dois métodos de agrupamento. O trabalho foi desenvolvido na Fazenda Jatobá, localizada no município de Paula Cândido, MG, durante o mês de novembro de 2007, enquanto a lavoura se apresentava no estado "chumbinho". A área avaliada apresenta uma lavoura de Coffea arabica L. cv. Catuaí de 2,1 ha. Foram definidas, por meio dos dois métodos propostos, as zonas de manejo, com base nas seguintes análises: Valores de SPAD; concentrações foliares de N, P e K; concentrações foliares de N e Ca; concentrações foliares de N; concentrações foliares de N, Zn e B; concentrações foliares de N, P, K, Ca e S e concentrações foliares de N, Ca e S. Os métodos de agrupamento de dados K-Means e Fuzzy C-Means não apresentaram diferenças na geração das zonas de manejo. Houve baixa similaridade entre as zonas de manejo geradas com uso do SPAD e concentrações foliares.

-Differentiating coffees through the notion of terroirs allows us to determine potential areas for specialty coffee production and to characterize the type of coffee in these areas, exploring their potential. The objective of this work was to study spatial variability quality and to characterize and delimit terroirs in coffee crop production in Araponga municipality, Minas Gerais State, Brazil, using sensorial evaluation. The data were collected from four crops, from altitudes ranging from 770 to 1270 m, with the extract increasing from low to high. In each plot of crops, samples of cherry fruits were collected, dried, benefited, subjected to sensorial analysis and given grades ranging from 0 to 100 points for the global drink quality and relative characteristics of honey, body, acidity, flavor and equilibrium. The spatial variability of the quality was analyzed using the Moran Index. To define coffee production terroirs, average quality grades were compared through separation tests and the individual values of the plots were subjected to an analysis of groupings. The study was efficient in identifying terroirs for mountain coffee culture, therefore allowing coffees to be differentiated as a function of their production locations. Araponga has more than one coffee production terroir characterized by two distinct altitude extracts.