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dc.contributor.authorSHIRATSUCHI, L. S.pt_BR
dc.contributor.authorMACHADO, A. L. T.pt_BR
dc.date.accessioned2011-07-08T12:35:43Z-
dc.date.available2011-07-08T12:35:43Z-
dc.date.created2004-12-13pt_BR
dc.date.issued2003pt_BR
dc.identifier.citationPlanaltina, DF: Embrapa Cerrados, 2003.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/568038pt_BR
dc.descriptionRESUMO: Este trabalho avaliou o efeito do espaçamento entre faixas de colheita na geração de mapas de produtividade da cultura de milho. Avaliou-se a correlação existente entre um mapa confeccionados a partir da colheita da área total ( referencia) e outros 5 mapas, onde foram retiradas 2, 4, 6, 8 e 10 faixas de colheita. O mapa referencia foi confeccionado a partir da interpolação por krigagem sem a retirada de faixas de colheita. foram utilizados dois métodos de interpolação (krigagem e inverso da distancia) com aplicação e sem a aplicação de media circular na faixa (MCF) antes da geração dos mapas. A correlação entre os mapas foi feita utilizando- se os métodos de correlação de Pearson e Sperman rank. Concluiu-se que para a cultura de milho, nessa área agrícola, uma colheita monitorada pode ser realizada pulando-se ate 6 faixas de 5,6m na colheita em anos posteriores se o mapa for gerado por krigagem e houver a aplicação da metodologia MCF. Utilizando- se a metodologia MCF seguida da interpolação pelo inverso da distancia recomenda-se pular no máximo 4 faixas de colheita. Sem utilizar a metodologia MCF antes da interpolação pelo inverso da distancia o mapa gerado tem alta probabilidade de não apresentar adequadamente a variabilidade da produtividade. ABSTRACT: This work aimed to evaluate the effect of combine header width in corn harvest to generate corn yield maps. Linear correlation was generated for the total harvest and five maps generated by 2, 4, 6, 8 and 10 combine header width. The reference map was generated by kringing interpolation with data collected by the yield monitor. Ordinary point kriging and optimal inverse distance weighting interpolations were used to generate the maps with and without circular Mean Diameter (CMD). This uses 80% of combine header width as a circular mean diameter for yield data to generate sampling grid. Pearson and Spearman rank correlations were used to compare all maps. it was conclused that it is posssible to generate corn yield maps with six times the distance of combine header in tis cornfield in the following when CMD was applied before kriging interpolation. A reliable map can be generated with a distance of four-combine header, using CMD and inverse distance weighting interpolation. without using CMD method before the inverse distance weighting interpolation. without using CMD method before the inverse distance weighting interpolation there is a high probability of erroneous yield variation in this area.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Cerrados. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 90).pt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectInterpolaçãopt_BR
dc.subjectManagementpt_BR
dc.subjectMethodspt_BR
dc.subjectInterpolationpt_BR
dc.subjectSpacingpt_BR
dc.subjectProductivitypt_BR
dc.subjectMaizept_BR
dc.titleVariação do espaçamento entre faixas de colheita na geração de mapas de produtividade.pt_BR
dc.typeFolhetospt_BR
dc.date.updated2011-07-08T12:35:43Zpt_BR
dc.subject.thesagroColheitapt_BR
dc.subject.thesagroEspaçamentopt_BR
dc.subject.thesagroManejopt_BR
dc.subject.thesagroMapapt_BR
dc.subject.thesagroMétodopt_BR
dc.subject.thesagroMilhopt_BR
dc.subject.thesagroProdutividadept_BR
dc.subject.thesagroZea Mayspt_BR
dc.subject.nalthesaurusharvestingpt_BR
dc.subject.nalthesauruscartographypt_BR
dc.format.extent225 p.pt_BR
riaa.ainfo.id568038pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2009-10-28pt_BR
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