Resumo em Português:

RESUMO Os robôs de colheita inteligente de maçãs têm uma distribuição escalonada de galhos e folhas durante a operação, o que causa problemas como o planejamento de movimentos lentos, a baixa eficiência operacional e o alto custo de trajetória dos manipuladores de colheita com vários graus de liberdade (DOF). Este artigo apresenta um sistema composto de braço-mão robótico autônomo para colheita de maçãs que visa melhorar a eficiência operacional da colheita inteligente em pomares de maçãs plantadas com anéis anões. O sistema de visão mecânica para detecção de frutas usa a rede neural convolucional de aprendizagem profunda (CNN) YOLOv7 e uma tecnologia de acoplamento de detecção on-line de câmera RGB-D para reconhecer rapidamente as maçãs. Em seguida, as informações de profundidade espacial da área da fruta são extraídas da imagem de profundidade alinhada para um posicionamento preciso. A transformação de coordenadas é usada para obter as coordenadas da fruta no sistema de coordenadas do manipulador. Com base no algoritmo de árvore aleatória de exploração rápida informada (Informed-RRT*) e no modelo de planejamento de caminho, as maçãs-alvo identificadas são colhidas sem planejamento de caminho de colisão. Em um teste de colheita de maçãs, a precisão do reconhecimento do sistema visual foi de 89,4%, e o tempo médio de colheita de uma única maçã foi de 9,69 s, 4,8% mais rápido do que a tecnologia de colheita geral convencional. Além disso, o tempo de colheita de uma única maçã foi reduzido em 1,7%. Assim, o sistema proposto permite uma colheita de frutas precisa e eficiente.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Intelligent apple-harvesting robots use a staggered distribution of branches and leaves during operation, causing problems such as slow motion planning, low operational efficiency, and high path cost for multi-degrees-of-freedom (DOF) harvesting manipulators. This study presents an autonomous apple-harvesting robotic arm-hand composite system that aims to improve the operational efficiency of intelligent harvesting in dwarf anvil-planted apple orchards. The machine vision system for fruit detection uses the deep learning convolutional neural network (CNN) YOLOv7 and RGB-D camera online detection coupling technology to rapidly recognise apples. The spatial depth information of the fruit area was then extracted from the aligned depth image for precise positioning. Coordinate transformation was used to obtain the coordinates of the fruit under the coordinate system of the manipulator. Based on the informed rapid-exploration random tree (Informed-RRT*) algorithm and path-planning model, the identified target apples were harvested without collision path planning. In an apple-harvesting test, the recognition accuracy of the visual system was 89.4%, and the average time to harvest a single apple was 9.69 s, which was 4.8% faster than the mainstream general harvesting technology. Moreover, the harvesting time for a single apple was reduced by 1.7%. Thus, the proposed system enabled accurate and efficient fruit harvesting.

Resumo em Português:

RESUMO A maturação do tomate tem impacto direto na sua qualidade. Este trabalho teve como objetivo desenvolver modelos matemáticos para determinação da maturação do tomate e monitorar o nível de maturação do tomate com base nos parâmetros de fluorescência da clorofila. Três variedades de tomates com cinco estagios de maturação (verde, rompedor, rosa, vermelho claro e vermelho): ‘Alkazar’, ‘Lezginka’ e ‘Rosanchik’ foram examinadas usando análise de fluorescência da clorofila. Variável (Fv), razão (Fv/Fm), máximo (Fm) e mínimo (Fo) de fluorescência da clorofila foram avaliados em cinco estágios de maturação. Para cada variedade de tomate examinada, foram propostos cinco modelos matemáticos para determinar a relação entre os parâmetros de fluorescência da clorofila e os estágios de maturação. Os resultados experimentais revelaram que a maturidade do tomate poderia ser determinada usando fluorescência da clorofila. Verificou-se que à medida que os frutos do tomate amadureceram, os parâmetros de fluorescência da clorofila como Fv, Fv/Fm, Fm e Fo diminuíram gradativamente. Os modelos propostos permitiram estimar o estágio de maturação das três variedades de tomate. As maiores R2 (0.99) foram obtidas com a utilização dos parâmetros de fluorescência da clorofila em conjunto.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT The ripeness of tomatoes has a direct impact on their quality. This study aimed to develop mathematical models to determine and monitor tomato ripeness based on chlorophyll fluorescence parameters. Three varieties of tomatoes (Alkazar, Lezginka, and Rosanchik) with five ripening stages (green, breaker, pink, light red, and red) were examined using chlorophyll fluorescence analysis. Chlorophyll fluorescence variables (Variable - Fv, maximum - Fm, initial - F0, and Fv/Fm ratio) were assessed at five stages of maturation. Five mathematical models were proposed for each tomato variety examined to determine the relationship between chlorophyll fluorescence parameters and ripening stages. The experimental results revealed that tomato maturity could be determined using chlorophyll fluorescence. It was found that as the tomato fruits ripened, the chlorophyll fluorescence parameters, such as Fv, Fv/Fm, Fm, and F0, gradually decreased. The proposed models allowed estimation of the ripening stage of all three tomato varieties. The highest R2 (0.99) was obtained using chlorophyll fluorescence parameters together.

Resumo em Português:

RESUMO O monitoramento de ruído em fábricas de produção é uma ferramenta usada para visualizar e abordar problemas de níveis sonoros. O objetivo deste estudo foi caracterizar a situação atual dentro da fábrica de cana-de-açúcar não refinada, localizada em Caparrapí, Colômbia, por meio de técnicas de mapeamento e determinar alternativas, se necessário. Para isso, foi calculada a exposição permitida para os níveis sonoros atuais, juntamente com a dose diária de ruído experimentada pelos trabalhadores em 69 pontos dentro da fábrica, divididos em cada seção de produção: embalagem, moldagem, pesagem e evaporação. A análise revelou que a fábrica geralmente mantém níveis de ruído abaixo do máximo permitido. No entanto, os resultados mostram que existem alguns pontos com níveis de som elevados, principalmente ocasionados pela reflexão nas paredes, particularmente em áreas como moldagem e seções de pesagem, onde a dose de ruído atinge aproximadamente 75 dB. No entanto, pode-se observar que a fábrica apresenta níveis de ruído abaixo do máximo permitido, com certas áreas que poderiam apresentar níveis mais altos, com mudanças nas atividades realizadas nela. Essas descobertas sugerem que intervenções direcionadas em áreas específicas poderiam melhorar ainda mais os níveis gerais de ruído dentro do ambiente da fábrica.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Noise monitoring in production factories is a tool used to visualize and address sound level problems. The objective of this study was to characterize the current situation inside an unrefined sugar cane factory located in Caparrapí, Colombia, through mapping techniques and to determine alternatives, if necessary. For this purpose, the allowed duration exposure for current sound levels was calculated, along with the daily noise dose experienced by the workers at 69 points inside the factory, considering each production section: packaging, molding, weighing, and evaporation. The analysis revealed that the factory generally maintains noise levels below the allowed maximum. However, the results show that there are some points with high sound levels, mainly caused by the reflection of sound by walls, particularly in areas such as the molding and weighing sections, where the noise dose reaches approximately 75 dB. Nevertheless, it can be observed that the factory presents noise levels under the allowed maximum, with certain areas that could present higher levels with changes in the activities being performed. These findings suggest that targeted interventions in specific areas could further improve the overall noise levels within the factory environment.

Resumo em Português:

RESUMO Dados de área foliar de plantas de café são importantes para estudos e análises de produtividade, fisiologia, adaptação às condições ambientais e manejos culturais. O objetivo deste trabalho foi predizer a área foliar de plantas de café por meio de redes neurais artificiais e avaliar a eficiência dessa metodologia por meio de comparação com modelos de regressão múltipla. Foram avaliados 43 genótipos de reprodução e idade semelhantes e testados 14 tipos de equações de regressão múltipla a partir de combinações de comprimento e largura de folhas O algoritmo backpropagation foi utilizado para desenvolver redes neurais do tipo perceptron multicamadas, e foram testadas possíveis combinações entre duas funções de ativação da camada intermediária e o número de neurônios na camada intermediária. Na modelagem de redes neurais artificiais, os melhores resultados de ajuste foram encontrados com a função de ativação sigmoide e três neurônios na camada oculta (R² = 0,990; RMSE = 2,855 na fase de treinamento). Considerando os erros (RMSE, MAE e MAPE) e coeficientes de determinação como parâmetros estatísticos comparando os dois métodos utilizados, os modelos que utilizaram redes neurais artificiais apresentaram as melhores estimativas de área foliar nas fases de treinamento e validação. O método de redes neurais artificiais pode ser utilizado como alternativa ou modelo de apoio para estimativa de área foliar de cafeeiros.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Leaf area data from coffee plants are important for studies and analyses of grain yield, physiology, adaptation to environmental conditions, and cultural management. The objective of this study was to predict leaf area of coffee plants using artificial neural networks and compare the efficiency of this methodology with multiple regression models. Forty-three genotypes of similar reproduction and age were evaluated, testing 14 types of multiple regression equations from combinations of leaf length and width. The backpropagation algorithm was used to develop multilayer perceptron neural networks; several combinations were tested between two activation functions of the intermediate layer (hidden layer) and the number of neurons in this layer. The best fitting results in the artificial neural network modeling were found with the sigmoid activation function and three neurons in the hidden layer (R² = 0.990 and RMSE = 2.855 in the training phase). Considering the errors (RMSE, MAE, and MAPE) and the coefficient of determination as criteria for best fit, the artificial neural network models better estimated the leaf area in the training and validation phases. Therefore, the artificial neural network methodology can be used as alternative for estimating leaf area of coffee plants.

Resumo em Português:

RESUMO Nos últimos anos, a armazenagem de grãos no Brasil teve um aumento de 1,5% em sua capacidade disponível, levando a uma alta demanda por tratamento de grãos no país. Este estudo tem como objetivo avaliar dois modelos computacionais de distribuição de grãos no milho armazenado, comparando sua capacidade de prever a eficácia da aplicação de ozônio. Especificamente, foi investigado se um modelo heterogêneo, que leva em conta variações na densidade e localização dos grãos, fornece resultados mais compatíveis com observações experimentais na literatura. Ao comparar as capacidades preditivas de ambos os modelos, este estudo contribuirá para o desenvolvimento de estratégias mais eficazes e direcionadas para o controle de pragas com base no ozônio em grãos armazenados. No modelo heterogêneo, os grãos menores acumulam-se no centro do recipiente. O estudo usa o modelo Stokes-Brinkman e as equações de transporte de ozônio em meios porosos. Foi observado que o modelo de distribuição de grãos afeta a distribuição espacial da concentração de ozônio dentro do recipiente. No modelo heterogêneo de distribuição de grãos, a região de grãos maiores apresenta uma menor absorção de ozônio, pois supostamente ocorre um menor número de reações de eliminação de ozônio nas superfícies dos grãos.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT In recent years, grain storage in Brazil underwent a 1.5% increase in its available capacity, leading to a high demand for grain treatment in the country. This study aims to evaluate two computational models for grain distribution within stored maize, comparing their ability to predict the effectiveness of ozone application. Specifically, it was investigated whether a heterogeneous model, which accounts for variations in grain density and location, provides results more compatible with experimental observations in the literature. By comparing the predictive capabilities of both models, this study will contribute to developing more effective and targeted strategies for ozone-based pest control in stored grain. In the heterogeneous model, the smaller grains accumulate in the center of the container. The study uses the Stokes-Brinkman model and ozone transport equations in porous media. It was observed that the grain distribution model affects the spatial distribution of ozone concentration inside the container. In the heterogeneous grain distribution model, the region of larger grains presents a lower ozone absorption since supposedly a smaller number of ozone elimination reactions occur on the grain surfaces.

Resumo em Português:

RESUMO A água é um recurso essencial na agricultura e a sua utilização eficiente é fundamental para garantir a sustentabilidade do sector. A utilização de tecnologias mais racionais e sustentáveis é uma estratégia importante para otimizar o uso da água na agricultura. Diante do exposto, o objetivo deste estudo foi avaliar o efeito de diferentes lâminas de irrigação nas variáveis químicas e físicas de melão, e produtividade, em plantas cultivadas com ou sem aplicação de hidrogel. O experimento foi conduzido em delineamento de blocos casualizados com dez tratamentos e quatro blocos. Os tratamentos foram dispostos em esquema fatorial 5 × 2, referente a cinco lâminas de irrigação (50, 75, 100, 125 e 150% da evapotranspiração da cultura - ETc), e com ou sem aplicação de hidrogel (4 g L-1). O sistema de irrigação utilizado foi o gotejamento. As lâminas de irrigação influenciaram positivamente as variáveis avaliadas, sendo a maior produtividade (39.075,69 kg ha-1) obtida com a maior lâmina de água de 394 mm (150% ETc), enquanto o uso de hidrogel reduziu a cavidade interna do fruto. As características físicas dos frutos (espessura da polpa e cavidade interna) apresentaram incrementos lineares positivos dentro do intervalo de lâminas de irrigação avaliadas. A condutividade elétrica dos frutos apresentou diminuição linear com o aumento das lâminas de irrigação, enquanto o pH se comportou como equação polinomial quadrática. O uso de hidrogel não foi suficiente para mitigar os efeitos negativos das lâminas deficitárias. Porém, o aumento das lâminas de água melhorou a qualidade e a produtividade de melão.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Water is an essential resource in agriculture, and its efficient use is fundamental to ensuring the sustainability of the sector. The use of more rational and sustainable technologies is an important strategy for optimizing the use of water in agriculture. In view of the above, the aim of this study was to evaluate the effect of different irrigation depths on both chemical and physical variables of melon fruits, and yield, in plants grown with or without hydrogel application. The experiment was conducted in a randomized block design with ten treatments and four blocks. The treatments were arranged in a 5 × 2 factorial scheme, referring to five irrigation depths (50, 75, 100, 125, and 150% of crop evapotranspiration - ETc), and with or without hydrogel application (4 g L-1). The irrigation system used was drip irrigation. Irrigation depths positively influenced the variables evaluated, with the highest yield (39,075.69 kg ha-1) obtained with the highest water depth of 394 mm (150% ETc), while the use of hydrogel reduced the internal cavity of the fruit. The fruit physical characteristics (pulp thickness and internal cavity) showed positive linear increments within the interval of irrigation depth evaluated. Fruit electrical conductivity showed a linear decrease as the irrigation depths increased, while the pH was described by a quadratic polynomial equation. The use of hydrogel was not enough to mitigate the negative effects of deficit irrigation. However, the increase in irrigation depths improved the quality and yield of melon fruit.

Resumo em Português:

RESUMO Apesar da elevada eficiência, a principal limitação dos sistemas de irrigação localizada para uso em fertirrigação com fertilizantes nitrogenados é a sensibilidade de obstrução dos emissores por contaminantes. O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito de fontes de adubos nitrogenados em diferentes tempos de funcionamentos na uniformidade de distribuição de água e no entupimento de emissores em um sistema de irrigação localizada por gotejamento superficial. O delineamento experimental utilizado foi em blocos ao acaso, no esquema fatorial 5 × 6, com três repetições. Os tratamentos consistiram em cinco fontes de N (nitrato de potássio, sulfato de amônio, nitrato de cálcio, nitrato de amônio e ureia) e seis tempos de funcionamento (100, 200, 300, 400, 500 e 600 h). Foi aplicada uma dose de nitrogênio igual para todos os tratamentos, equivalente a uma recomendação de 100 kg ha-1 de N. Foi utilizado um modelo de tubo gotejador com vazão nominal de 2 L h-1, diâmetro nominal 16 mm, diâmetro interno 13 mm, pressão de operação 100 a 350 kPa e espaçamento entre emissores de 0.7 m. As variáveis avaliadas foram o coeficiente de uniformidade estatístico, coeficiente de uniformidade absoluto e o grau de entupimento. Os melhores coeficiente de uniformidade absoluto e estatístico foram encontrados na fertirrigação com ureia e nitrato de amônio, principalmente nos tempos de funcionamento finais, onde foram verificados os melhores valores de uniformidade de aplicação de água (>91,72%).

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Despite highly efficient, the main limitation of using drip irrigation for fertigation with nitrogen (N) fertilizers is the sensitivity of emitters to clogging by contaminants. The objective in this study was to assess the effect of different sources of N fertilizer and different operation times on water distribution uniformity and emitter clogging using a localized surface drip irrigation system. A randomized block experimental design with three replicates was used, in a 5 × 6 factorial arrangement consisting of five N sources (potassium nitrate, ammonium sulfate, calcium nitrate, ammonium nitrate, and urea) and six operation times (100, 200, 300, 400, 500, and 600 hours). The same nitrogen (N) rate applied in all treatments was equivalent to 100 kg ha-1. The drip tubing used had a nominal flow of 2 L h-1, nominal diameter of 16 mm, internal diameter of 13 mm, operating pressure of 100 to 350 kPa, and spacing between emitters of 0.7 m. The variables evaluated were: statistical uniformity coefficient, absolute uniformity coefficient, and degree of clogging. The best absolute and statistical uniformity coefficients were found when using urea and ammonium nitrate for fertigation, mainly at the longest operation times, which presented the best water application uniformity (>91.72%).

Resumo em Português:

RESUMO Outliers e inliers aparecem frequentemente na aquisição de dados amostrais. Outliers são observações anômalas e inliers são dados errôneos no interior do conjunto de dados. Esta pesquisa teve como objetivo realizar um estudo sistemático da literatura (SLS) para levantar os métodos utilizados para remoção de outliers e inliers e os softwares utilizados na análise exploratória dos dados. Este estudo sistemático da literatura foi realizado em três etapas: (i) mapeamento sistemático da literatura (SLM), (ii) bola de neve (SB) e (iii) revisão sistemática da literatura (SLR). Setecentos e setenta e dois estudos científicos foram obtidos e reduzidos para 86 após seleção. Foram acrescentados mais dezessete estudos selecionados por bola de neve (bola de neve para trás (BSB) e bola de neve para frente (FSB)), o que resultou em 102 estudos utilizados nesta pesquisa. Foram observadas três técnicas de remoção de outliers (desigualdade de Chebyshev, boxplot e análise de componentes principais), uma única técnica de remoção de inliers (índice de Moran local) e treze softwares.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Outliers and inliers often arise during sample data acquisition. While outliers represent anomalous observations, inliers are erroneous data points within the main body of the dataset. It was aimed to conduct a systematic literature study (SLS) to survey methods and software employed for outlier and inlier removal, particularly within exploratory data analysis. The study was conducted in three phases: (i) systematic literature mapping (SLM), (ii) snowballing (SB), and (iii) SLR. Initially, 772 scientific studies were identified, subsequently narrowed down to 86 after applying selection criteria. Backward (BSB) and forward (FSB) snowballing further yielded 16 studies, resulting in a final pool of 102 studies for analysis. It was identified three outlier removal techniques (Chebyshev’s inequality, boxplot, and principal component analysis), one inlier removal technique (local Moran’s index), and thirteen commonly used software.

Resumo em Português:

RESUMO A gestão dos recursos hídricos visa resolver problemas decorrentes do uso intensivo da água. A gestão adequada deste recurso baseia-se no conhecimento sobre a disponibilidade hídrica dos cursos de água, e para isso utiliza-se informação de estações hidrométricas. Dentre essas informações, a vazão é a mais importante. A disponibilidade de informações sobre as vazões dos rios muitas vezes não é suficiente para todas as regiões de interesse. Para solucionar esse problema, existe uma técnica chamada regionalização hidrológica, que é uma alternativa para obtenção de informações sobre as vazões. Este estudo busca revisar as principais técnicas de regionalização utilizadas, suas vantagens e limitações, bem como perspectivas para o futuro. Abordam-se métodos tradicionais como o da proximidade espacial e o da regressão linear múltipla que são métodos mais antigos e amplamente utilizados, e novas tecnologias como abordagem geoestatística, técnicas que utilizam balanço de volume em bacias hidrográficas baseadas em produtos de sensoriamento remoto e técnicas de aprendizado de máquina. Estas técnicas permitem que se trabalhe com um maior número de características físicas das bacias, geralmente garantindo melhores performances que a regressão linear multivariada. Novos desenvolvimentos nesta última área do conhecimento são esperados em um futuro próximo, uma vez que o grande potencial do aprendizado de máquina foi explorado apenas em pequeno grau para propósitos de regionalização hidrológica.

Resumo em Inglês:

ABSTRACT Water resources management aims to solve problems arising from intensive use of water. The proper management of this resource is based on understanding water availability, often using information from hydrometric stations; flow data is the most important information. The availability of information on river flows is often insufficient for all regions of interest. A technique called hydrological regionalization can be an alternative for obtaining information on streamflow. The objective of this study was to review the main regionalization techniques used, their advantages and limitations, as well as perspectives for the future. Traditional and widely used methods for forecasting hydrological variable, such as spatial proximity and multiple linear regression, were addressed, as well as new technologies, such as the geostatistical approach, techniques using volume balance in watersheds based on remote sensing products, and machine learning techniques. These techniques allow working with several physical characteristics of basins, generally ensuring better performances than the multiple linear regression. Further advancements in this area of ​​knowledge are expected shortly, as the great potential of machine learning has been explored only to a small extent for hydrological regionalization purposes.