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http://tede2.unifenas.br:8080/jspui/handle/jspui/162| Tipo do documento: | Dissertação |
| Título: | Aplicativo móvel para previsão de produtividade de café |
| Título(s) alternativo(s): | Mobile application for coffee productivity forecast |
| Autor: | FERNANDES, Marcelo M. P.  |
| Primeiro orientador: | SILVA, Antônio A. C. |
| Primeiro membro da banca: | NOGUEIRA, Denismar D. A.;Nogueira, Denismar Alves |
| Segundo membro da banca: | SILVA, Adriano A. B.;SILVA, ADRIANO BORTOLOTTI DA |
| Resumo: | A previsão de safras é uma atividade estratégica para o agronegócio, pois possibilita a tomada de decisão relativa a vários pontos da cadeia produtiva. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um software que implementasse o modelo matemático de previsão de safras de café baseado em índices fenológicos de produção definido e testado por Reinato (2012) e Miranda et al. (2014). Para esse fim, foi desenvolvido um aplicativo (software) para dispositivos móveis (celulares e tablets) para a plataforma Android que possui como principais funcionalidades: 1) cadastro de lavouras e talhões, com a possibilidade de cálculo da área dos talhões através do GPS do dispositivo para a previsão de produtividade total; 2) Cálculo da previsão de produtividade: implementação do modelo matemático proposto, cujo resultado é o índice fenológico de produção do talhão. Nesse índice é aplicada uma regressão linear que converte o valor dado em sacas por hectare. Além da previsão gerada pelo modelo matemático, foi acrescentado o cálculo do intervalo de confiança, resultando não apenas em uma previsão única, mas em um intervalo de estimativas prováveis; e 3) Consulta de relatórios das previsões efetuadas. O aplicativo foi desenvolvido e testado em campo com dados reais, comprovando-se que os resultados obtidos são compatíveis com os obtidos por Reinato (2012) e Miranda et al. (2014). |
| Abstract: | The crop prediction is a strategic activity for agribusiness because it enables the decision-making relative to various points in the production chain. In this context, the objective of this paper was to develop a software that implements the mathematical model of coffee crops prediction based on phenological indices of production established and tested by Reinato (2012) and Miranda et al. (2014). For this purpose it developed a mobile application for the Android platform that has as main features: 1) registration of farms and plots, with the possibility of calculating the area of plots through the GPS device; 2) productivity prediction calculation: implementing a mathematical model, which is composed by calculating the value of production phenological indices followed by a linear regression that converts the indice into sacks per hectare, generating also the prediction confidence interval and 3) reports consultation of previously made predictions. The application was developed and tested in the farming, and the results obtained by the application are consistent with those obtained by Reinato (2012) and Miranda et al. (2014). |
| Palavras-chave: | Previsão de safras; aplicativo para dispositivos móveis; android. Mobile app; coffe crop prediction; android. |
| Área(s) do CNPq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Instituição: | Universidade José do Rosário Vellano |
| Sigla da instituição: | UNIFENAS |
| Departamento: | Pós-Graduação |
| Programa: | Programa de Mestrado em Sistemas de Produção na Agropecuária |
| Citação: | FERNANDES, Marcelo M. P.. Aplicativo móvel para previsão de produtividade de café. 2015. 63 f. Dissertação( Programa de Mestrado em Sistemas de Produção na Agropecuária) - Universidade José do Rosário Vellano, Alfenas . |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://tede2.unifenas.br:8080/jspui/handle/jspui/162 |
| Data de defesa: | 17-Ago-2015 |
| Aparece nas coleções: | Programa de Mestrado em Sistemas de Produção na Agropecuária |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| Marcelo Penha Fernandes dissertacao.pdf | Dissertação em texto completo | 2,94 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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