AgDataBox-IoT - application development for agrometeorological stations in smart.

Currently, Brazil is one of the world's largest grain producers and exporters. Agriculture has already entered its 4.0 version (2017), also known as digital agriculture, when the industry has entered the 4.0 era (2011). This new paradigm uses Internet of Things (IoT) techniques, sensors installed in the field, network of interconnected sensors in the plot, drones for crop monitoring, multispectral cameras, storage and processing of data in Cloud Computing, and Big Data techniques to process the large volumes of generated data. One of the practical options for implementing precision agriculture is the segmentation of the plot into management zones, aiming at maximizing profits according to the productive potential of each zone, being economically viable even for small producers. Considering that climate factors directly influence yield, this study describes the development of a sensor network for climate monitoring of management zones (microclimates), allowing the identification of climate factors that influence yield at each of its stages.•Application of the internet of things to assist in decision making in the agricultural production system.•AgDataBox (ADB-IoT) web platform has an Application Programming Interface (API).•An agrometeorological station capable of monitoring all meteorological parameters was developed (Kate 3.0).

Growing degree-hours and degree-days in two management zones for each phenological stage of wheat (Triticum aestivum L.).

Monitoring the climatic conditions of crops is essential for smart agriculture development and adaptation of agricultural systems in the era of global change. Thereby, it is possibly better to understand the stages of development of the crop, thus adopting management practices more efficiently and planning the harvest with greater accuracy. This study was developed to analyze the growing degree-hours and degree-days in two management zones (MZs) for each phenological stage of wheat (Triticum aestivum L.) and the application of low-cost agroclimatological stations to monitor the climatic conditions of the field production. The study was developed in a Ferralsol in Céu-Azul/Brazil. Ten low-cost agrometeorological stations were installed in two MZs delineated based on elevation data using the web platform AgDataBox. Data on solar radiation, atmospheric pressure, wind speed, precipitation, relative humidity, air, and soil temperature were evaluated over two wheat crop seasons. Our results showed different climatic conditions, especially humidity and temperature, between MZs and crop seasons, which could probably cause yield variability. By the low-cost agroclimatological stations, it is possible to collect data on the thermal accumulation by the culture in growing degree-hours, which is a more accurate parameter than the growing degree-days (commonly used in similar studies). With the growing degree-hours data, it was possible to follow the development of the phenological stages of wheat. In conclusion, the results obtained suggest the importance of evaluating agroclimatological parameters in monitoring wheat crops. However, more studies are needed in regions with greater slopes, which may have microclimates that intensely influence the crop.

Productivity of soybean in management zones with application of different sowing densities / Produtividade da soja em zonas de manejo com a aplicação de diferentes densidades de semeadura

The present study aimed to assess the efficiency of sowing at variable rates for soybean cultivation in two management zones (MZs) which were defined based on stable attributes and correlated with productivity using the Fuzzy C-means clustering algorithm and the kriging interpolation.Seeding was carried out in the 2015/2016 and 2017/2018 crops with a variation of 20% of seeds and crop row spacing of 0.70m. In each MZ, 8 plots with higher and lower seed density were established. Productivity was measured using a harvest monitor connected to a harvester. Data were filtered and submitted to descriptive analysis. Productivity maps were generated using the inverse square distance interpolation for each seeding density. In the MZ with the highest productive potential (MZ 1), the productivity was 3.39 and 3.18t ha-1, and in the MZ with the lowest productive potential (MZ 2) the productivity was 3.30 and 3.11t ha-1 for the years 2016 and 2018, respectively. Interpolation estimated higher productivity with the application of 15 plants m-1. Based on the economic analysis, it is suggested in this study the application of 214,000 plants ha-1 in both MZs.(AU)

O trabalho avaliou a eficiência da semeadura à taxa variada para cultura da soja em duas zonas de manejo (ZMs), as quais foram definidas com base em atributos estáveis e correlacionados com a produtividade, por meio do algoritmo de agrupamento Fuzzy C-means e o interpolador krigagem. A semeadura foi realizada nas safras 2015/2016 e 2017/2018, com variação de 20% de sementes e espaçamento entre linhas de 0,70m. Em cada ZM foram estabelecidas 8 parcelas em que variou-se maior e menor densidade de sementes. A produtividade foi medida com monitor de colheita acoplado em uma colhedora. Os dados foram filtrados e submetidos à análise descritiva, os mapas de produtividade foram gerados utilizando-se o interpolador inverso do quadrado da distância para cada densidade de semeadura. Na ZM com maior potencial produtivo (ZM 1) a produtividade foi de 3,39 e 3,18t ha-1, na ZM de menor potencial produtivo (ZM 2) foi de 3,30 e 3,11t ha-1, para os anos de 2016 e 2018, respectivamente. O interpolador estimou maior produtividade com a aplicação de 15 plantas m-1; pela análise econômica, sugere-se, dentro do estudado, a aplicação de 214.000 plantas ha-1 nas duas ZMs.(AU)

Productivity of soybean in management zones with application of different sowing densities / Produtividade da soja em zonas de manejo com a aplicação de diferentes densidades de semeadura

ABSTRACT: The present study aimed to assess the efficiency of sowing at variable rates for soybean cultivation in two management zones (MZs) which were defined based on stable attributes and correlated with productivity using the Fuzzy C-means clustering algorithm and the kriging interpolation.Seeding was carried out in the 2015/2016 and 2017/2018 crops with a variation of 20% of seeds and crop row spacing of 0.70m. In each MZ, 8 plots with higher and lower seed density were established. Productivity was measured using a harvest monitor connected to a harvester. Data were filtered and submitted to descriptive analysis. Productivity maps were generated using the inverse square distance interpolation for each seeding density. In the MZ with the highest productive potential (MZ 1), the productivity was 3.39 and 3.18t ha-1, and in the MZ with the lowest productive potential (MZ 2) the productivity was 3.30 and 3.11t ha-1 for the years 2016 and 2018, respectively. Interpolation estimated higher productivity with the application of 15 plants m-1. Based on the economic analysis, it is suggested in this study the application of 214,000 plants ha-1 in both MZs.

RESUMO: O trabalho avaliou a eficiência da semeadura à taxa variada para cultura da soja em duas zonas de manejo (ZMs), as quais foram definidas com base em atributos estáveis e correlacionados com a produtividade, por meio do algoritmo de agrupamento Fuzzy C-means e o interpolador krigagem. A semeadura foi realizada nas safras 2015/2016 e 2017/2018, com variação de 20% de sementes e espaçamento entre linhas de 0,70m. Em cada ZM foram estabelecidas 8 parcelas em que variou-se maior e menor densidade de sementes. A produtividade foi medida com monitor de colheita acoplado em uma colhedora. Os dados foram filtrados e submetidos à análise descritiva, os mapas de produtividade foram gerados utilizando-se o interpolador inverso do quadrado da distância para cada densidade de semeadura. Na ZM com maior potencial produtivo (ZM 1) a produtividade foi de 3,39 e 3,18t ha-1, na ZM de menor potencial produtivo (ZM 2) foi de 3,30 e 3,11t ha-1, para os anos de 2016 e 2018, respectivamente. O interpolador estimou maior produtividade com a aplicação de 15 plantas m-1; pela análise econômica, sugere-se, dentro do estudado, a aplicação de 214.000 plantas ha-1 nas duas ZMs.

Use of the farmers experience variable in the generation of management zones / Utilização da variável experiência do produtor na geração de zonas de manejo

In the spatial variability management of fields, the approach based on management zones (MZs) divides the area into sub-regions, which have spatially homogeneous topography and soil conditions. Such MZs should lead to the same potential yields. Farmers understand which areas of a field have high and low yields, and use of this knowledge may allow the identification of MZs in a field based on production history. The objective of the present study was to evaluate the application of farmer"s experience to determine MZs. The study was conducted in three agricultural fields located in the west of the Paraná State in Brazil, and the MZs were generated considering three cases: a) without the use of the farmers experience variable; b) with the variable of farmers experience and the stable soil properties selected at the variable selection stage; and c) only with the farmers experience variable. The generated MZs were evaluated using the Variance Reduction (VR) index, Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI), and Analysis of Variance (ANOVA). The study showed that the use of farmers experience to set MZs could be an efficient and simple tool, that it could reduce costs for the processes of setting MZs, compared to the traditional method of using stable soil variables and relief.

No gerenciamento da variabilidade espacial das lavouras a abordagem baseada em zonas de manejo (ZMs) divide o talhão em sub-regiões, que apresentam topografia e condições do solo espacialmente homogêneas, de tal forma que tais ZMs devem conduzir aos mesmos resultados em potencial de rendimento das culturas. Os produtores têm experiência de quais áreas de um talhão apresentam altas e baixas produtividades e fazer uso dessa base de conhecimento pode permitir a identificação de ZMs em um campo com base no histórico de produção. O objetivo desse trabalho foi avaliar a eficiência de utilização da experiência do produtor na definição de ZMs. A pesquisa foi realizada em três áreas agrícolas localizadas na região Oeste do estado do Paraná/ Brasil e as ZMs foram geradas considerando três casos: a). Sem a utilização da variável experiência do produtor; b). Com a variável experiência do produtor e atributos estáveis do solo selecionados na etapa de seleção de variáveis; e c) Somente com a variável experiência do produtor. As ZMs geradas foram avaliadas pelos índices Redução da Variância (VR), Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI) e Analysis of Variance (ANOVA). O estudo mostrou que a utilização da experiência do produtor para definir MZs pode ser uma ferramenta eficiente e simples, além de diminuir os custos no processo de definição de MZs, quando comparado ao método tradicional de utilização de variáveis estáveis do soloe do relevo.

Use of the farmers experience variable in the generation of management zones / Utilização da variável experiência do produtor na geração de zonas de manejo

In the spatial variability management of fields, the approach based on management zones (MZs) divides the area into sub-regions, which have spatially homogeneous topography and soil conditions. Such MZs should lead to the same potential yields. Farmers understand which areas of a field have high and low yields, and use of this knowledge may allow the identification of MZs in a field based on production history. The objective of the present study was to evaluate the application of farmer"s experience to determine MZs. The study was conducted in three agricultural fields located in the west of the Paraná State in Brazil, and the MZs were generated considering three cases: a) without the use of the farmers experience variable; b) with the variable of farmers experience and the stable soil properties selected at the variable selection stage; and c) only with the farmers experience variable. The generated MZs were evaluated using the Variance Reduction (VR) index, Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI), and Analysis of Variance (ANOVA). The study showed that the use of farmers experience to set MZs could be an efficient and simple tool, that it could reduce costs for the processes of setting MZs, compared to the traditional method of using stable soil variables and relief.(AU)

No gerenciamento da variabilidade espacial das lavouras a abordagem baseada em zonas de manejo (ZMs) divide o talhão em sub-regiões, que apresentam topografia e condições do solo espacialmente homogêneas, de tal forma que tais ZMs devem conduzir aos mesmos resultados em potencial de rendimento das culturas. Os produtores têm experiência de quais áreas de um talhão apresentam altas e baixas produtividades e fazer uso dessa base de conhecimento pode permitir a identificação de ZMs em um campo com base no histórico de produção. O objetivo desse trabalho foi avaliar a eficiência de utilização da experiência do produtor na definição de ZMs. A pesquisa foi realizada em três áreas agrícolas localizadas na região Oeste do estado do Paraná/ Brasil e as ZMs foram geradas considerando três casos: a). Sem a utilização da variável experiência do produtor; b). Com a variável experiência do produtor e atributos estáveis do solo selecionados na etapa de seleção de variáveis; e c) Somente com a variável experiência do produtor. As ZMs geradas foram avaliadas pelos índices Redução da Variância (VR), Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI) e Analysis of Variance (ANOVA). O estudo mostrou que a utilização da experiência do produtor para definir MZs pode ser uma ferramenta eficiente e simples, além de diminuir os custos no processo de definição de MZs, quando comparado ao método tradicional de utilização de variáveis estáveis do soloe do relevo.(AU)

Interpolation methods for thematic maps of soybean yield and soil chemical attributes / Métodos de interpolação para mapas temáticos de produtividade da soja e atributos químicos do solo

The application of precision agriculture considers the values of non-sampled places by the interpolation of sample data. The accuracy with which the maps of spatial distribution of yield and the soil attributes are produced in the interpolation process influences their application and utilization. This paper aimed to compare three interpolation methods (inverse of the distance, inverse of the square distance, and ordinary kriging) in the construction of thematic maps of soybean yield and soil chemical attributes. A set of data referred to 55 sampling units for the construction maps of soybean yield and of eight soil chemical attributes, by different interpolation methods. The comparison was made based on the error matrix, by calculating the Kappa and Tau indices, beyond the relative deviation coefficient (RDC). It was noticed that the inverse of the square distance was the interpolator that less influenced the data behavior, and the best interpolation method dependent of the variability of the studied attribute. The kriging and the inverse of the square distance were considered the methods that presented the best results in the interpolation of data.(AU)

A aplicação da agricultura de precisão considera os valores mensurados para lugares não amostrados obtidos por meio da interpolação dos dados amostrais. A precisão com que os mapas de distribuição espacial da produtividade e atributos do solo são produzidos no processo de interpolação influencia a sua aplicação e utilização. Assim, este trabalho teve como objetivo comparar três métodos de interpolação (inverso da distância, inverso do quadrado da distância e krigagem ordinária) na construção de mapas temáticos de produtividade de soja e atributos químicos do solo. Um conjunto de dados referentes a 55 unidades de amostragem foi utilizado para a construção dos mapas de oito atributos químicos do solo e da produtividade de soja, por diferentes métodos de interpolação. A comparação foi feita com base na matriz de erro, por meio do cálculo dos índices Kappa e Tau, além do coeficiente de desvio relativo (CDR). Verificou-se que o interpolador inverso do quadrado da distância foi o que menos influenciou o comportamento dos dados, e que o melhor método de interpolação depende da variabilidade do atributo estudado. A krigagem e o inverso do quadrado da distância foram considerados os métodos que apresentaram melhores resultados na interpolação de dados.(AU)

Interpolation methods for thematic maps of soybean yield and soil chemical attributes / Métodos de interpolação para mapas temáticos de produtividade da soja e atributos químicos do solo

The application of precision agriculture considers the values of non-sampled places by the interpolation of sample data. The accuracy with which the maps of spatial distribution of yield and the soil attributes are produced in the interpolation process influences their application and utilization. This paper aimed to compare three interpolation methods (inverse of the distance, inverse of the square distance, and ordinary kriging) in the construction of thematic maps of soybean yield and soil chemical attributes. A set of data referred to 55 sampling units for the construction maps of soybean yield and of eight soil chemical attributes, by different interpolation methods. The comparison was made based on the error matrix, by calculating the Kappa and Tau indices, beyond the relative deviation coefficient (RDC). It was noticed that the inverse of the square distance was the interpolator that less influenced the data behavior, and the best interpolation method dependent of the variability of the studied attribute. The kriging and the inverse of the square distance were considered the methods that presented the best results in the interpolation of data.

A aplicação da agricultura de precisão considera os valores mensurados para lugares não amostrados obtidos por meio da interpolação dos dados amostrais. A precisão com que os mapas de distribuição espacial da produtividade e atributos do solo são produzidos no processo de interpolação influencia a sua aplicação e utilização. Assim, este trabalho teve como objetivo comparar três métodos de interpolação (inverso da distância, inverso do quadrado da distância e krigagem ordinária) na construção de mapas temáticos de produtividade de soja e atributos químicos do solo. Um conjunto de dados referentes a 55 unidades de amostragem foi utilizado para a construção dos mapas de oito atributos químicos do solo e da produtividade de soja, por diferentes métodos de interpolação. A comparação foi feita com base na matriz de erro, por meio do cálculo dos índices Kappa e Tau, além do coeficiente de desvio relativo (CDR). Verificou-se que o interpolador inverso do quadrado da distância foi o que menos influenciou o comportamento dos dados, e que o melhor método de interpolação depende da variabilidade do atributo estudado. A krigagem e o inverso do quadrado da distância foram considerados os métodos que apresentaram melhores resultados na interpolação de dados.

Use of the farmers experience variable in the generation of management zones / Utilização da variável experiência do produtor na geração de zonas de manejo

In the spatial variability management of fields, the approach based on management zones (MZs) divides the area into sub-regions, which have spatially homogeneous topography and soil conditions. Such MZs should lead to the same potential yields. Farmers understand which areas of a field have high and low yields, and use of this knowledge may allow the identification of MZs in a field based on production history. The objective of the present study was to evaluate the application of farmer"s experience to determine MZs. The study was conducted in three agricultural fields located in the west of the Paraná State in Brazil, and the MZs were generated considering three cases: a) without the use of the farmers experience variable; b) with the variable of farmers experience and the stable soil properties selected at the variable selection stage; and c) only with the farmers experience variable. The generated MZs were evaluated using the Variance Reduction (VR) index, Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI), and Analysis of Variance (ANOVA). The study showed that the use of farmers experience to set MZs could be an efficient and simple tool, that it could reduce costs for the processes of setting MZs, compared to the traditional method of using stable soil variables and relief.

No gerenciamento da variabilidade espacial das lavouras a abordagem baseada em zonas de manejo (ZMs) divide o talhão em sub-regiões, que apresentam topografia e condições do solo espacialmente homogêneas, de tal forma que tais ZMs devem conduzir aos mesmos resultados em potencial de rendimento das culturas. Os produtores têm experiência de quais áreas de um talhão apresentam altas e baixas produtividades e fazer uso dessa base de conhecimento pode permitir a identificação de ZMs em um campo com base no histórico de produção. O objetivo desse trabalho foi avaliar a eficiência de utilização da experiência do produtor na definição de ZMs. A pesquisa foi realizada em três áreas agrícolas localizadas na região Oeste do estado do Paraná/ Brasil e as ZMs foram geradas considerando três casos: a). Sem a utilização da variável experiência do produtor; b). Com a variável experiência do produtor e atributos estáveis do solo selecionados na etapa de seleção de variáveis; e c) Somente com a variável experiência do produtor. As ZMs geradas foram avaliadas pelos índices Redução da Variância (VR), Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI) e Analysis of Variance (ANOVA). O estudo mostrou que a utilização da experiência do produtor para definir MZs pode ser uma ferramenta eficiente e simples, além de diminuir os custos no processo de definição de MZs,

Use of the farmers experience variable in the generation of management zones / Utilização da variável experiência do produtor na geração de zonas de manejo

In the spatial variability management of fields, the approach based on management zones (MZs) divides the area into sub-regions, which have spatially homogeneous topography and soil conditions. Such MZs should lead to the same potential yields. Farmers understand which areas of a field have high and low yields, and use of this knowledge may allow the identification of MZs in a field based on production history. The objective of the present study was to evaluate the application of farmer"s experience to determine MZs. The study was conducted in three agricultural fields located in the west of the Paraná State in Brazil, and the MZs were generated considering three cases: a) without the use of the farmers experience variable; b) with the variable of farmers experience and the stable soil properties selected at the variable selection stage; and c) only with the farmers experience variable. The generated MZs were evaluated using the Variance Reduction (VR) index, Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI), and Analysis of Variance (ANOVA). The study showed that the use of farmers experience to set MZs could be an efficient and simple tool, that it could reduce costs for the processes of setting MZs, compared to the traditional method of using stable soil variables and relief.

No gerenciamento da variabilidade espacial das lavouras a abordagem baseada em zonas de manejo (ZMs) divide o talhão em sub-regiões, que apresentam topografia e condições do solo espacialmente homogêneas, de tal forma que tais ZMs devem conduzir aos mesmos resultados em potencial de rendimento das culturas. Os produtores têm experiência de quais áreas de um talhão apresentam altas e baixas produtividades e fazer uso dessa base de conhecimento pode permitir a identificação de ZMs em um campo com base no histórico de produção. O objetivo desse trabalho foi avaliar a eficiência de utilização da experiência do produtor na definição de ZMs. A pesquisa foi realizada em três áreas agrícolas localizadas na região Oeste do estado do Paraná/ Brasil e as ZMs foram geradas considerando três casos: a). Sem a utilização da variável experiência do produtor; b). Com a variável experiência do produtor e atributos estáveis do solo selecionados na etapa de seleção de variáveis; e c) Somente com a variável experiência do produtor. As ZMs geradas foram avaliadas pelos índices Redução da Variância (VR), Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI) e Analysis of Variance (ANOVA). O estudo mostrou que a utilização da experiência do produtor para definir MZs pode ser uma ferramenta eficiente e simples, além de diminuir os custos no processo de definição de MZs,