REGRESSÃO MÚLTIPLA PARA ESTIMATIVA ESPACIAL DA PRODUTIVIDADE DE CAFÉ ARÁBICA UTILIZANDO ATRIBUTOS FOLIARES
DOI:
https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v22i40.1515
Abstract
O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de café com base em nutrientes foliares, utilizando regressão múltipla. O experimento foi conduzido em uma lavoura comercial de Coffea arabica L., variedade catucaí. Para a coleta das amostras de produção e de folha, foi montada uma malha amostral de 100 pontos em toda a lavoura. Dos onze atributos analisados apenas cinco apresentaram significância quanto a suas presenças nos tecidos foliares associados a produtividade ao nível de 5% de probabilidade. Somente esses atributos foram utilizados para compor o modelo linear. Os valores de produtividade apresentaram dependência espacial, com variogramas com patamares bem definidos. Foi possível estimar a produtividade a partir de cinco nutrientes presentes nas folhas. A produtividade estimada pela regressão múltipla minimizou a variabilidade espacial da produtividade. Os valores de produtividade estimada foram bem próximos ao real, o que torna o uso de modelos de regressão múltipla uma técnica aplicável à agricultura de precisão.
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2017-04-11
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Fim Rosas, J. T., Capelini, V. A., de Almeida, S. L. H., de Oliveira, G. D., Lima, J. S. de S., & Silva, S. de A. (2017). REGRESSÃO MÚLTIPLA PARA ESTIMATIVA ESPACIAL DA PRODUTIVIDADE DE CAFÉ ARÁBICA UTILIZANDO ATRIBUTOS FOLIARES. Revista Univap, 22(40), 738. https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v22i40.1515
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Resumo - INIC
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https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v22i40.1515Abstract
O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de café com base em nutrientes foliares, utilizando regressão múltipla. O experimento foi conduzido em uma lavoura comercial de Coffea arabica L., variedade catucaí. Para a coleta das amostras de produção e de folha, foi montada uma malha amostral de 100 pontos em toda a lavoura. Dos onze atributos analisados apenas cinco apresentaram significância quanto a suas presenças nos tecidos foliares associados a produtividade ao nível de 5% de probabilidade. Somente esses atributos foram utilizados para compor o modelo linear. Os valores de produtividade apresentaram dependência espacial, com variogramas com patamares bem definidos. Foi possível estimar a produtividade a partir de cinco nutrientes presentes nas folhas. A produtividade estimada pela regressão múltipla minimizou a variabilidade espacial da produtividade. Os valores de produtividade estimada foram bem próximos ao real, o que torna o uso de modelos de regressão múltipla uma técnica aplicável à agricultura de precisão.
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