Caderno de Resumos e Programação

Caderno de Resumos eProgramaçãoIX Congresso Brasileiro de AgroinformáticaInstituto de ComputaçãoUniversidade Federal de Mato GrossoCuiabá, Mato Grosso, Brasil21-25 de Outubro de 2013

SOCIEDADE BRASILEIRA DE AGROINFORMÁTICAPRESIDENTEMarcelo Giovanetti CanteriUniversidade Estadual de Londrina – UELVICE-PRESIDENTECarlos CugnascaEscola Politécnica da USPSECRETÁRIO-TESOUREIROJosé Alexandre de FrançaUniversidade Estadual de Londrina - UELCONSELHO DIRETORSilvia Maria Fonseca Silveira MassruháEmbrapa Informática AgropecuáriaEduardo Augusto BezerraUniversidade Federal de Santa Catarina -UFSCMarcos Aurélio LopesUniversidade Federal de Lavras - UFLAMEMBROS TITULARES DO CONSELHO FISCALSônia TernesEmbrapa Informática AgropecuáriaEvandro Castro de MeloUniversidade Federal de Viçosa - UFVJésus Franco BuenoUniversidade Federal de Mato Grosso - UFMTMEMBROS SUPLENTES DO CONSELHO FISCALAdenauer Correa YaminUniversidade Federal de Pelotas - UFPelAndré Luiz ZambaldeUniversidade Federal de Lavras - UFLA Antônio Mauro SaraivaEscola Politécnica da USP

IX Congresso Brasileiro de AgroinformáticaSBIAgro 2013Caderno de Resumos eProgramaçãoInstituto de ComputaçãoUniversidade Federal de Mato GrossoRESPONSÁVEL PELA EDIÇÃO DO CARDERNO DE RESUMOSDaniel Avila VecchiatoInstituto de ComputaçãoUniversidade Federal de Mato Grosso – UFMT

SUMÁRIOComissão Organizadora ............................................................................................................. 2Comissão Técnico-Científica ....................................................................................................... 3Comissão de Iniciação Científica ................................................................................................ 5Apresentação ............................................................................................................................. 6Mensagem dos Coordenadores da Comissão Técnico-Científica................................................. 8Mensagem dos Coordenadores da Iniciação Científica ............................................................. 10Palestrantes Convidados .......................................................................................................... 11Programação ........................................................................................................................... 20Resumo das Sessões ................................................................................................................ 25Salão de Iniciação Científica ..................................................................................................... 45Índice de Autores ..................................................................................................................... 49Resumo da Programação ......................................................................................................... 57- 1 -

Comissão OrganizadoraPresidenteJésus Franco Bueno (IC – UFMT)Vice-PresidenteCarlos Eduardo Cugnasca (Poli-USP)Presidente de HonraJoão Carlos de Souza Maia (FAMEV – UFMT)MembrosAndré Luiz Zambalde (UFLA)Cristiano Maciel (IC-UFMT)Daniel Avila Vecchiato (IC-UFMT)Evandro Castro de Melo (UFV)Gustavo Post Sabin (IC-UFMT)José Alexandre de França (UEL)Luciano Gonda (UFMS)Luciano Shozo Shiratsuchi (Embrapa Agrossilvipastoril)Luiz Henrique Antunes Rodrigues (Unicamp)Marcelo Giovanetti Canteri (UEL)Mauricio Fernando Lima Pereira (IC-UFMT)Nielsen Cassiano Simões (IC-UFMT)Patrícia Cristiane de Souza (IC-UFMT)Sônia Ternes (Embrapa Informática Agropecuária)Vanessa de Oliveira Campos (IC-UFMT)- 2 -

Comissão Técnico-CientíficaPresidenteCarla Geovana do N. Macário(Embrapa Informática Agropecuária)Vice-PresidenteFabiana Soares Santana(UFABC)MembrosAdenauer Yamin (UCPEL e UFPEL)Alan Nakai (Embrapa Informática Agropecuária)Alexandre Coutinho (Embrapa CNPTIA)Allan Oliveira (UFMT)Andreia Bonfante (UFMT)Ângelo dos Reis (UFPel)Carla Geovana do N. Macario (Embrapa Informática Agropecuária)Carlos Goulart (UFV)Carlos Holbig (UPF)Carlos Meira (Embrapa Informática Agropecuária)Christian Bredemeier (UFRGS)Claudia Martins (UFMT)Clemilson Costa dos Santos (UFC)Cristiano Maciel (UFMT)Djones Lettnin (UFSC)Edson Matsubara (UFMS)Edson Murakami (IFSP)Eduardo Bezerra (UFSC)Eduardo Todt (UFPR)Elmo de Faria (UFMT)Evandro Melo (UFV)Fabiana Santana (UFABC)Gerson Geraldo H. Cavalheiro (UFPel)Hercules Prado (UCB)Jaudete Daltio (Embrapa Gestão Territorial)Júlio César Esquerdo (Embrapa Informática Agropecuária)- 3 -

Jean Caminha (UFMT)João Villa (Embrapa Informática Agropecuária)João Camargo Neto (Embrapa Informática Agropecuária)José Maurício Fernandes (Embrapa Trigo)Luciano Shiratsuchi (Embrapa Agrossilvipastoril)Marcelo Ladeira (UnB)Marcos Visoli (Embrapa Informática Agropecuária)Maria Salete Marcon Gomes Vaz (UEPG)Marta Gadotti (UNESP)Mauricio Pereira (UFMT)Milton Romero (DEL-UFMS)Nelson Cappelli (UNICAMP)Nielsen Simões (UFMT)Rafael Rieder (UPF)Renata Stange (USP)Rubens Lamparelli (NIPE/Unicamp)Sergio Cruz (Embrapa Informática Agropecuária)Silvia Massruhá (Embrapa)Silvia Modenese Gorla da Silva (Unesp)Silvio Evangelista (Embrapa Informática Agropecuária)Solange Rezende (USP-São Carlos)Sonia Ternes (Embrapa Informática Agropecuária)Stanley Oliveira (Embrapa Informática Agropecuária)Vanessa Campos (UFMT)Willingthon Pavan (UPF)Yvan Tupac (UCSP-Perú)- 4 -

Comissão de Iniciação CientíficaCoordenadoresAndreia Gentil Bonfante(IC-UFMT)Leandro Henrique Mendonça de Oliveira(Embrapa Embrapa Informática Agropecuária)MembrosAlan Massaru Nakai (Embrapa/CNPTIA)Alexandre Camargo Coutinho (Embrapa/CNPTIA)Carlos Ueslei Rodrigues de Oliveira (IC/UFMT)Dácio Miranda Ferreira (Embrapa/CNPTIA)Eduardo Antonio Speranza (Embrapa/CNPTIA)Fabio Danilo Vieira (Embrapa/CNPTIA)Glauber José Vaz (Embrapa/CNPTIA)Ivairton Monteiro dos Santos (IC/UFMT)Ivo Pierozzi Jr. (Embrapa/CNPTIA)Jorge Luiz Correa (Embrapa/CNPTIA)Júlio César Dalla Mora Esquerdo (Embrapa/CNPTIA)Leandro Carrijo Cintra (Embrapa/CNPTIA)Leonardo Ribeiro Queiros (Embrapa/CNPTIA)Luciano Vieira Koenigkan (Embrapa/CNPTIA)Luiz Manoel Silva Cunha (Embrapa/CNPTIA)Marcos Cezar Visoli (Embrapa/CNPTIA)Maria Fernanda Moura (Embrapa/CNPTIA)Raphael de Souza Rosa Gomes (IC/UFMT)Roberto Benedito de Oliveira Pereira (IC/UFMT)Sérgio Aparecido B. da Cruz (Embrapa/CNPTIA)Sílvio Roberto Medeiros Evangelista (Embrapa/CNPTIA)Tércia Zavaglia Torres (Embrapa/CNPTIA)Thiago Meirelles Ventura (IC/UFMT)Thiago Teixeira Santos (Embrapa/CNPTIA)- 5 -

ApresentaçãoO Congresso Brasileiro de Agroinformática é um evento bianual promovido pelaAssociação Brasileira de Agroinformática (SBIAgro), que tem como objetivo divulgar,discutir e trocar experiências e conhecimentos acerca da informática aplicada aoagronegócio e meio ambiente.Em sua nona edição, o evento acontecerá, pela primeira vez, na região Centro-Oeste, na cidade de Cuiabá, organizado pela Universidade Federal de Mato Grosso(UFMT), com a participação de docentes e alunos do Instituto de Computação. O eventoconta com o apoio dos pesquisadores da Embrapa Agropecuária de Campinas/SP,Embrapa Agrossilvipastoril de Sinop/MT e com parceria da Sociedade Brasileira deComputação. Docentes e pesquisadores de renomadas instituições brasileirasparticipam das comissões Organizadora e Científica do SBIAgro 2013.Cuiabá, a capital mato-grossense, é abraçada de belezas e quem tem aoportunidade de visitá-la pode conhecer, a poucos quilômetros de distância, três dosbiomas mais ricos e belos do mundo: o Pantanal, o Cerrado e a Amazônia. O Complexodo Pantanal, considerado pela Unesco, Patrimônio Natural Mundial e Reserva daBiosfera, é um dos maiores ecossistemas de zonas úmidas de água doce do mundo. OCerrado é o segundo maior bioma brasileiro, caracterizado por pequenas árvores detroncos torcidos e recurvados e de folhas grossas, esparsas, em meio a uma vegetaçãorala e rasteira. A Amazônia é a maior floresta tropical do mundo e a que compreende amaior biodiversidade do planeta.No ranking brasileiro do agronegócio, o estado de Mato Grosso ocupa o primeirolugar na pecuária (com o maior rebanho comercial do Brasil), maior produtor de soja,milho (2ª safra) e girassol, representando 24% da produção nacional e 2% da produçãomundial de grãos. É também o maior produtor nacional de algodão (Fonte: Imea, 2013).Outras áreas estão em expansão no Estado, como cana-de-açúcar, a piscicultura detanques, e outras.Um segundo ciclo se iniciou em Mato Grosso com a industrialização, em partedecorrente das matérias-primas advindas do agronegócio, consolidando um dos maioresíndice de crescimento no Brasil. Como grande força motora da economia, o agronegócio- 6 -

tem representado nos últimos dez anos, segundo o Cepea (Esalq-USP), 27% do PIBbrasileiro, e em Mato Grosso, está sediada a cidade de Sorriso, que recebeu o título deCapital Nacional do Agronegócio (Lei 12.724, de 16 de outubro de 2012).No entanto, há grandes desafios a serem enfrentados, como a melhoria daprodutividade, a infraestrutura e logística de armazenamento e transportes, o usoadequado e ocupação das terras, a aplicação de agrotóxicos, o uso racional e aqualidade das águas, e outros, além de pleitear o reconhecimento internacional porserviços ambientais prestados.Neste cenário, o SBIAgro 2013 em Cuiabá propicia uma oportunidade, deapresentar aos empreendedores do agronegócio brasileiro e à sociedade em geral, aspesquisas e trabalhos desenvolvidos pelos pesquisadores dentro do tema central“Agroinformática: Inovação para a Sustentabilidade do Agronegócio Brasileiro,” o qualnorteará as atividades da programação do evento.Cuiabá, 21-25 de Outubro de 2013Comissão Organizadora,- 7 -

Mensagem dos Coordenadores daComissão Técnico-CientíficaÉ com imenso prazer que saudamos os participantes do Nono CongressoBrasileiro de Agroinformática - SBIAgro 2013. O evento, organizado pela UniversidadeFederal de Mato Grosso (UFMT), conta com apoio da Embrapa Informática Agropecuária(Campinas/SP) e dos pesquisadores da Embrapa Agrossilvipastoril (Sinop/MT) e, e emparceria com Sociedade Brasileira de Computação. Neste ano o evento ocorre pelaprimeira vez na região Centro-Oeste, na cidade de Cuiabá que além de representar oestado do Mato Grosso, destaque no cenário do agronegócio brasileiro, fica a poucosquilômetros de distância de três dos biomas mais ricos e belos do mundo: o Pantanal, oCerrado e a Amazônia.O tema central do congresso será ”Agroinformática: Inovação para aSustentabilidade do Agronegócio Brasileiro” e contará com importantes pesquisadoresnacionais e internacionais que irão desenvolver seis palestras, participar de um painel.Os trabalhos da Comissão Técnico-Científica do SBIAgro 2013 envolveram aparticipação de 52 reconhecidos profissionais, Docentes e pesquisadores de renomadasinstituições brasileiras e atuantes nos tópicos de interesse do evento. O processo desubmissão e revisão dos artigos foi realizado por meio do sistema JEMS (Journal andEvent Management System), mantido pela SBC. Cada um dos trabalhos foi avaliado por3 revisores com base em um formulário contendo 7 critérios de análise (Originalidade,Relevância, Mérito Técnico, Qualidade do Texto, Bibliografia, Recomendação eConfiança na Avaliação), cada um com 5 escalas de avaliação. A classificação final dosartigos baseou-se em médias calculadas pelo JEMS empregando esses critérios. Dentreos vários trabalhos científicos submetidos ao SBIAgro 2013, 54 foram aceitos, todospara apresentação oral.Queremos mais uma vez expressar nossos agradecimentos à Comissão Técnico-Científica do SBIAgro 2013 e aos Avaliadores Externos que atuaram a seu convite,envidando esforços para atender aos requisitos de qualidade e prazos estabelecidos.Sabemos o esforço que está associado à realização de avaliações com critério,seriedade e zelo.- 8 -

Registramos, também, o apoio constante da Comissão Organizadora nas diversasatividades inerentes à Comissão Técnico-Científica. Nosso sincero reconhecimento pelarapidez e dedicação como foram tratadas as diferentes demandas de planejamento.Finalizamos agradecendo a todos os autores por sua contribuição e desejamos atodos os participantes um excelente trabalho e dias muito proveitosos em Cuiabá, aCapital Nacional do Agronegócio.Cuiabá, MT, 21 a 25 de Outubro de 2013.Dra. Carla Geovana do Nascimento MacárioEmbrapa Informática AgropecuáriaPresidente da Comissão Técnico-CientíficaDra. Fabiana Soares SantanaUniversidade Federal do ABC (UFABC)Vice-Presidente da Comissão Técnico-Científica- 9 -

Mensagem dos Coordenadores daIniciação CientíficaO II Congresso Brasileiro de Iniciação Científica em Agroinformática (II SBIAGRO-IC) integrou o IX Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAGRO 2013), no períodode 21 a 25 de outubro de 2013, na Universidade Federal do Mato Grosso (UFMT), emCuiabá, MT.O SBIAGRO-IC é um evento de Iniciação Científica (IC) que busca: (1) agregaralunos de graduação das áreas de tecnologia da informação (Ciências da Computação,Análise de Sistemas, Informática, Engenharia da Computação e afins), da agropecuária(Agronomia, Engenharia Agrícola e afins) e outras, engajados em pesquisasrelacionadas com a informática aplicada na agropecuária, e (2) fomentar a interação eestimular o debate entre os alunos de graduação destas diferentes áreas.A primeira edição do SBIAGRO-IC, realizada em conjunto com o SBIAGRO 2011em Bento Gonçalves, RS, recebeu 20 submissões de resumos. Cada resumo foirevisado por membros do comitê de programa de acordo com os seguintes critérios: (a)relevância para o SBIAGRO-IC, (b) qualidade da pesquisa, (c) qualidade do texto e (d)originalidade. Os resumos deveriam respeitar o limite de 1 página e seguir o formato daSociedade Brasileira de Computação (SBC). Os trabalhos aceitos foram publicados deacordo com os pareceres dos revisores e apresentados no formato de pôster e oraldurante o evento.Esta edição do SBIAGRO-IC aprovou 21 propostas nos mesmos moldes daprimeira edição, e os trabalhos aceitos estão publicados nestes anais e foramapresentados em forma de pôster e oral (veja programação geral do SBIAGRO 2013). Aocorrência deste evento reafirma a importância deste no contexto da sociedadebrasileira e serve principalmente para consolidar sua necessidade para o futuro daagroinformática no Brasil.- 10 -Cuiabá, MT, 21 a 25 de Outubro de 2013.Dra. Andreia Gentil BonfanteInstituto de Computação - UFMTDr. Leandro Henrique Mendonça de OliveiraEmbrapa Informática Agropecuária

Palestrantes ConvidadosAntonio Mauro SaraivaPalestra: Informática para Biodiversidade e Agroinformática:um elo necessário.Graduou-se em Engenharia Elétrica (Escola Politécnica - 1980) eAgronomia (ESALQ - 1987) ambas na Universidade de São Paulo(USP). Obteve os títulos de Mestre (1993), Doutor (1998) e Livre-Docente (2003) emEngenharia Elétrica, na Poli USP, sempre com trabalhos em tecnologia da informaçãoaplicados ao agronegócio e ambiente. É professor do Depto. de Engenharia deComputação e Sistemas Digitais da Poli USP desde 1989, e professor titular desde2008. Atualmente exerce os cargos de presidente da Comissão de Pesquisa da Poli-USP, e de vice-chefe de seu departamento. É membro da SBIAgro desde os primórdiosda associação, tendo participado da diretoria em diversas ocasiões, e foi presidente daentidade entre 2004 e 2006. Coordena o Núcleo de Pesquisa em Biodiversidade eComputação, BioComp, que envolve mais de 30 pesquisadores da USP e de váriasinstituições parceiras brasileiras e do exterior. É vice-coordenador do Grupo de Estudosem Serviços Ambientais do Instituto de Estudos Avançados da USP. É membro docomitê executivo do Biodiversity Information Standards (TDWG), do Comitê TecnicoConsultivo do Sistema Brasileiro de Informações sobre Biodiversidade (SIBBrMCTI) e doboard da Seção VII - Information Technology, da International Comission on AgriculturalEngineering (CIGR).- 11 -

Arnaldo Carneiro FilhoPalestra: Inteligência Territorial na Agricultura para evitarnovos desperdícios, apostas e desafios futuros.Agrônomo da ESALQ - USP e geógrafo por adoção, Trabalhou 25anos no INPA (Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia) nostemas ecologia da paisagem e paleoecologia. Mestrado no ITC - Holanda, trabalhandocom Sensoriamento Remoto aplicado à Dinâmica Cerrado Floresta em Roraima.Doutorado no Laboratório de Geodinamica da Universidade de Strasbourg, França,aperfeiçoando seus conhecimentos em paleoecologia e reconstruindo 52.000 anos dehistória natural amazônica. Nos últimos anos foi conselheiro científico da Secretaria deAssuntos Estratégicos da Presidência da Republica, desenvolvendo estratégias deGestão Territorial da Agricultura Brasileira. Atualmente trabalha na TNC - The NatureConservancy coordenando um Plano de Gestão da Bacia do Tapajós.- 12 -

Carlos CugnascaPalestra: Redes de Sensores sem Fio e Identificação porRadiofrequência aplicados no Agronegócio.Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Escola Politécnicada Universidade de São Paulo (1980), mestrado (1987), doutorado(1992) e Livre-Docência em Engenharia Elétrica na área de em Tecnologia daInformação no Agronegócio e Ambiente (2002) pela mesma Escola. É professor doDepartamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais da Escola Politécnicada Universidade de São Paulo desde 1988, ocupando o cargo de Professor Associado.É vice-coordenador do Programa de Doutorado Interinstitucional que a sua EPUSPmantém com a UFMT. É professor do Curso de Especialização em LogísticaEmpresarial, ministrado pela EPUSP/Fundação Carlos Alberto Vanzolini. É Coordenadorde Extensão, membro eleito do Conselho Departamental e Congregação da EscolaPolitécnica da Universidade de São Paulo. É assessor ad hoc de diversas instituições,como FAPESP, CNPq e EMBRAPA, membro da diretoria da SBIAgro, consultor doCentro Incubador de Empresas Tecnológicas da USP, membro comissão normatizaçãoda ABNT e membro da Força-Tarefa ISOBUS Brasil. Editor da Revista Brasileira deAgroinformática e assessor de diversas revistas científicas, como Computers andElectronics in Agriculture, Precision Agriculture, IEEE Latim América e Controle &Automação. É coautor de diversos livros e capítulos de livros no Brasil e exterior, possuicerca de 170 artigos e trabalhos publicados, alguns recebendo premiação no Brasil e noexterior, e ministra com frequência palestras relacionadas às suas áreas de pesquisa. ÉBolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq (2012-2015).- 13 -

Gilberto Zonta PastorelloPalestra: Gerenciamento e curadoria de dados para redes demonitoramento vegetal “in situ”.Gilberto Pastorello é Pesquisador de Pós-Doutorado no LawrenceBerkeley National Laboratory, em Berkeley, CA, EUA, ondetrabalha com soluções para gerenciamento e processamento de dados científicos.Atualmente, participa nos projetos AmeriFlux, com gerenciamento de dados demonitoramento de fluxos de carbono estações distribuídas pelas Américas, e Tigres,desenvolvendo APIs para construção de workflows científicos de forma integrada alinguagens de programação visando sua execução em ambientes de computação de altodesempenho. Previamente, teve posições de Pós-Doutorado na Universidade deAlberta, em Edmonton, AB, Canadá, onde trabalhou com gerenciamento de dadoscientíficos para monitoramento ambiental, incluindo tecnologias de redes de sensores,sistemas de gerenciamento integrado de dados e metadados, ferramentas demodelagem e processamento de dados, integração e comparação de sistemas desensores, e sistemas de sensores ópticos para plataformas aéreas. Possui doutoradoem Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas, onde defendeutrabalho focado no gerenciamento do ciclo de vida de dados de sensores.- 14 -

Gizele Ingrid GadottiPalestra: Computação Ubiqua e Qualidade de Sementes.Possui graduação em Engenharia Agrícola pela UniversidadeFederal de Pelotas (2003), mestrado em Ciência e Tecnologia deSementes pela Universidade Federal de Pelotas (2006) e doutorado em Ciência eTecnologia de Sementes pela Universidade Federal de Pelotas (2012) com doutoradosandwiche na Oregon State University. Atualmente é professor adjunto da UniversidadeFederal de Pelotas, nas disciplinas de Engenharia de Processo Agroindustrial eAgricultura de Precisão. É professor colaborador no Programa de Pós Graduação emCiência e Tecnologia de Sementes. É professora do curso de Especialização emBiossistemas.- 15 -

João dos Santos Vila da SilvaPalestra: Zoneamentos Ecológico-Econômicos na Amazônia Legal - caminho parasustentabilidade.Possui graduação em Licenciatura em Ciências - Habilitação Matemática pelaUniversidade Federal de Mato Grosso do Sul (1983), Especialização em SensoriamentoRemoto pela Unesp (1987), mestrado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacionalde Pesquisas Espaciais (1991) e doutorado em Engenharia Agrícola pela UniversidadeEstadual de Campinas (2003). Atualmente é Pesquisador A da Empresa Brasileira dePesquisa Agropecuária, professor e orientador do mestrado Ambiente e Sistemas deProdução Agrícola (PPGASP/Unemat) e revisor de periódico cientifico e organizador doevento GeoPantanal. Possui em torno de 150 publicações entre periódicosespecializados, anais de eventos, capítulos de livros e livros. Tem experiência empesquisa e desenvolvimento, com ênfase em Métodos e Técnicas para zoneamento,atuando principalmente nos seguintes temas: geotecnologias com ênfase em coberturavegetal e uso da terra, licenciamento ambiental, zoneamento e planejamento ambiental.- 16 -

Laerte FerreiraPalestra: Produção e Compartilhamento de DadosGeográficos em Apoio ao Agronegócio Brasileiro.Graduado em Geologia pela Universidade de Brasília (1990),especialista em sensoriamento remoto pela UNESP / Rio Claro(1990), mestre em Geologia Econômica pela Universidade de Brasília (1993), doutor emCiência do Solo / Sensoriamento Remoto pela University of Arizona (2001) e cientistavisitante junto ao Center for Space Research / University of Texas at Austin (2011). Éprofessor Associado da Universidade Federal de Goiás (UFG), onde participa, nacondição de membro permanente, do Programa de Pesquisa e Pós-Graduação emGeografia e do Programa Multidisciplinar de Doutorado em Ciências Ambientais (do qualfoi coordenador no período de 06/03/2006 a 06/03/2008). Coordenador do Laboratóriode Processamento de Imagens e Geoprocessamento da Universidade Federal de Goiás(LAPIG \ www.lapig.iesa.ufg.br), uma das principais referências no país quanto aoprocessamento, análise e distribuição de dados satelitários de resolução espacialmoderada. No âmbito do NASA Land-Cover / Land-Use Change Program(NNX11AE56G), e em colaboração com o Woods Hole Research Center, é o SouthAmerican Principal Investigator do projeto "Expansão agrícola no Cerrado: relação entremudanças históricas e futuras no uso da terra e mecanismos econômicos e limitaçõesbiofísicas". Atual presidente do Conselho Deliberativo da Fundação de Apoio à Pesquisada Universidade Federal de Goiás.- 17 -

Mateus BatistellaPalestra: Geotecnologias: Monitoramento e InteligênciaEspacial na Agricultura.Possui graduação em Ciências Biológicas pela Universidade deSão Paulo (1987), graduação em Filosofia pela PontifíciaUniversidade Católica de São Paulo (1987), mestrado em Ecologia pela Universidade deSão Paulo (1993) e doutorado em Ciências Ambientais pela Indiana University (2001). Épesquisador da Embrapa Monitoramento por Satélite, docente da Universidade Estadualde Campinas e da Universidade Federal do Pará. Tem experiência interdisciplinar,atuando principalmente nos seguintes temas: ecologia de paisagens e vegetação, uso ecobertura das terras, geoprocessamento, sensoriamento remoto. Atualmente épesquisador II do CNPQ e responde pela chefia geral da EMBRAPA Monitoramento porSatélite.- 18 -

Paulo Estevão CruvinelPalestra: Cenários e Prospecção em Tecnologia da Informaçãona Agricultura e Agroindústria.Pesquisador da Embrapa, Engenheiro Eletricista formado nasmodalidades Eletrotécnica e Eletrônica pela Faculdade deEngenharia da Fundação Educacional de Barretos em 1980, tendo recebido o PrêmioInstituto de Engenharia como o melhor aluno da turma. Em sua carreira acadêmica e depesquisa tem se dedicado ao estudo e desenvolvimento de sensores, sistemasinteligentes e automação na agricultura. É Mestre em Bioengenharia pela UNICAMP em1984 e Doutor em Automação, também pela UNICAMP em 1987. Desenvolveuprogramas de Pos-doutorados na Universidade de Roma (1988) com apoio do programade treinamento em Laboratórios Italianos do Abdus Salam International Center - TriesteItália e University of California (1990-91) junto ao Departamento de Agronomia e aoLaboratório Crocker de técnicas Nucleares, trabalho esse que recebeu o apoio do CNPqno programa RHAE. Participou no grupo de fundadores da Embrapa InstrumentaçãoAgropecuária. É professor colaborador nos programas de pós-graduação daUniversidade de São Paulo, Campus de São Carlos junto ao Departamento de Física,bem como junto ao Departamento de Computação da Universidade Federal de SãoCarlos. Recebeu os Diplomas de Premiação por Excelência na categoria técnico-Científico (1997) e de Destaque Individual (2005) da Empresa Brasileira de PesquisaAgropecuária e em 2000 o Prêmio Personalidade da Agricultura conferido pelo Sindicatodos Engenheiros do Estado de São Paulo. No período de 1998 a janeiro de 2002 foiChefe Geral da Embrapa Instrumentação Agropecuária e o Presidente da ComissãoTécnica do Programa Nacional de Automação Agropecuária. Foi o primeiro SecretárioTécnico do Fundo Setorial de Agronegócio junto ao Centro de Gestão e EstudosEstratégicos (CGEE), trabalho vinculado ao Ministério de Ciência e Tecnologia. Émembro do Conselho de Curadores da Fundação Parque de Alta Tecnologia de SãoCarlos, é membro do Conselho Tecnológico do Sindicato dos Engenheiros no Estado deSão Paulo e Pesquisador Visitante do Instituto de Estudos Avançados da Universidadede São Paulo (USP IEASC).- 19 -

Programação21 de outubro, segunda-feira13:40h às 18:30hAbertura da Secretaria: Inscrição e Entrega de Material19:00h às 21:30hCerimônia de Abertura do Evento e Confraternização de Recepção22 de outubro, terça-feira08:30h às 09:50hPainel: Agroinformática: Inovação para Sustentabilidade do Agronegócio Brasileiro08:30h às 09:50h - Inteligência Territorial na Agricultura para evitar novosdesperdícios, apostas e desafios futurosDr. Arnaldo Carneiro FilhoThe Nature Conservancy - TNC08:50h às 09:10h - Cenários e Prospecção em Tecnologia da Informação naAgricultura e AgroindústriaDr. Paulo Estevão CruvinelChefe da Secretaria de Gestão Estratégica da Embrapa09:10h às 09:30h - Zoneamentos Ecológico-Econômicos na Amazônia Legal -caminho para sustentabilidade.Dr. João dos Santos Vila da SilvaPesquisador da Embrapa Informática Agropecuária09:30h às 09:50h – Debate10:10h às 12:10hSessão Oral 1: Automação e Instrumentação 1 ........................................................................ 25FLIGHTROUTES: APLICATIVO PARA GERAÇÃO DE ROTAS GEORREFERENCIADAS PARA VANTS .......................................................... 25UM NOVO SENSOR DE UMIDADE DO SOLO ......................................................................................................................... 25A DIGITAL IMAGE PROCESSING-BASED AUTOMATIC METHOD FOR MEASURING RICE PANICLE LENGTHS ......................................... 26COMPARAÇÃO ENTRE SENSORES DE CONDUTIVIDADE DO SOLO DE BAIXO CUSTO E AUTOMATIZAÇÃO DE COLETA DE DADOS ............... 26AUTOMATIC METHOD FOR COUNTING AND MEASURING WHITEFLIES IN SOYBEAN LEAVES USING DIGITAL IMAGE PROCESSING ........... 26AUTOMAÇÃO DA REPRESENTAÇÃO DE RESULTADOS DE CLASSIFICAÇÃO LINEAR PARA CARACTERÍSTICAS DE TIPO ............................... 27- 20 -

13:40h às 15:40hSessão Oral 2: Modelagem e Simulação 1 ................................................................................ 28UM MODELO BASEADO NO INDIVÍDUO PARA ESTUDO DA TRANSMISSÃO DA ANEMIA INFECCIOSA EQUINA POR MUTUCA NO PANTANALBRASILEIRO ................................................................................................................................................................... 28ANÁLISE DE MODELOS DE SIMULAÇÃO PARA SISTEMAS AGRONÔMICOS .................................................................................... 28MODELAGEM PARA FERTILIZAÇÃO E CALAGEM NA CULTURA DE CANA-DE-AÇÚCAR ..................................................................... 28APLICAÇÕES DO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS NA CULTURA DA BANANA ..................................................................... 29PESQUISA OPERACIONAL APLICADA A DECISÕES DE PLANEJAMENTO AGRÍCOLA: UM CASO DE PROGRAMAÇÃO DINÂMICA ..................... 29COMPARAÇÃO ENTRE USO DE MODELO ESTATÍSTICO E MODELAGEM FUZZY PARA PREDIÇÃO DO DESEMPENHO DE FRANGOS DE CORTE ... 2915:40h às 16:30hPalestra 1Redes de Sensores sem Fio e Identificação por Radiofrequência aplicadosno AgronegócioProf. Dr. Carlos Eduardo CugnascaEscola Politécnica da Universidade de São Paulo - Poli USPLaboratório de Automação Agrícola16:50h às 18:30hSessão Oral 3: Tecnologias Web no Agronegócio ..................................................................... 30DESENVOLVIMENTO DE UM CADERNO DE CAMPO PARA PLATAFORMAS MÓVEIS UTILIZANDO PHONEGAP ....................................... 30PROPOSTA DE ARQUITETURA DE SISTEMA PARA REDES DE SENSORES APLICADA NO CONTEXTO DE PULVERIZAÇÃO AGRÍCOLA ................. 30FRAMEWORK PARA RASTREABILIDADE DE GRÃOS COM TECNOLOGIA QR CODE .......................................................................... 30UMA EXTENSÃO DO AGROXML PARA REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO TÉCNICO DAS OPERAÇÕES AGRÍCOLAS DA CANA-DE-AÇÚCARATRAVÉS DE ONTOLOGIA .................................................................................................................................................. 31USO DA PLATAFORMA GALAXY NA EXECUÇÃO DE MODELOS DE SIMULAÇÃO .............................................................................. 3123 de outubro, quarta-feira08:30h às 10:30hSessão Oral 4: Redes de Sensores e Geotecnologias ................................................................. 32MODELO DE RASTREABILIDADE DA CADEIA DO VINHO PARA EXPORTAÇÃO UTILIZANDO REDES DE SENSORES SEM FIO E RFID ............. 32DETECÇÃO DE OUTLIERS EM DADOS MICROMETEOROLÓGICOS ............................................................................................... 32PERSPECTIVAS DE UTILIZAÇÃO DO SENSORIAMENTO REMOTO NA AGRICULTURA DE PRECISÃO ...................................................... 32COMPARAÇÃO DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO DA DIFERENÇA NORMALIZADA (NDVI) EM UMA ÁREA DE CERRADO EM MATO GROSSO ...... 33GAME THEORY CONCEPTS AND LAND-USE DYNAMICS OF THE BRAZILIAN AGRICULTURE .............................................................. 33INTEGRAÇÃO DE REDES DE SENSORES SEM FIO A SISTEMAS DE INFORMAÇÃO PARA AGRICULTURA DE PRECISÃO ATRAVÉS DE SERVIÇOS . 3310:50h às 11:50hPalestra 2Produção e Compartilhamento de Dados Geográficos em Apoio ao AgronegócioBrasileiroProf. Dr. Laerte Guimarães Ferreira- 21 -

Universidade Federal de Goiás – UFGInstituto de Estudos Socioambientais – IESALab. de Processamento de Imagens e Geoprocessamento - LAPIG13:40h às 15:40hSessão Oral 5: Redes Sociais no Agronegócio e Automação e Instrumentação 2 ...................... 34METODOLOGIA PARA APLICAÇÃO DE MÉTRICAS DE ANÁLISE DE REDES SOCIAIS EM BIODIVERSIDADE ................................................ 34UTILIZAÇÃO DA PLATAFORMA NING PARA O DESENVOLVIMENTO DE REDE SOCIAL TEMÁTICA PARA O AGRONEGÓCIO DO LEITE .............. 34CROP CANOPY REFLECTANCE SENSORS APPROACHES IN SUGARCANE ........................................................................................ 34AUTOMATICALLY MEASURING EARLY AND LATE LEAF SPOT LESIONS IN PEANUT PLANTS USING DIGITAL IMAGE PROCESSING .............. 35SISTEMA DE BAIXO CUSTO PARA TERMOMETRIA DE GRÃOS COM SERVIDOR WEB EMBARCADO ....................................................... 35PROPOSTA COMPUTACIONAL EM LABVIEW PARA ESTIMAR O TEOR DE ÁGUA DE SEMENTES DE SORGO (SORGHUM BICOLOR (L.)MOENCH) ..................................................................................................................................................................... 3515:40h às 16:30hPalestra 3Informática para Biodiversidade e Agroinformática: um elo necessárioProf. Dr. Antônio Mauro SaraivaEscola Politécnica da Universidade de São Paulo.Coordenador do Núcleo de Apoio a Pesquisa em Computação e Biodiversidade -BioComp USP16:50h às 18:30hSessão Oral 6: Sistemas de Informação e Banco de Dados 1..................................................... 36UMA ONTOLOGIA PARA INTEROPERABILIDADE ENTRE PADRÕES DE DESCRIÇÃO DE DADOS EM BIODIVERSIDADE ................................ 36GERENCIAMENTO AGRÍCOLA COM SUPORTE À MOBILIDADE: UMA FERRAMENTA MÓVEL PARA AUTOMATIZAR CÁLCULOS DE PLANTIO .... 36METADATA STANDARDS FOR REPRESENTING DATA IN AGRICULTURE: AN OVERVIEW OF THE MAIN STANDARDS .............................. 36PROPOSTA DE UM MÉTODO PARA O CONTROLE DA QUALIDADE DE DADOS EM AGRICULTURA DE PRECISÃO .................................... 37SISTEMA DE MONITORAMENTO AGROMETEOROLÓGICO DO GRUPO ABC (SMAABC) .................................................................. 3718:30h às 21:30hAssembleia SBIAgro24 de outubro, quinta-feira08:30h às 10:30hSessão Oral 7: Modelagem e Simulação 2 ................................................................................ 38UTILIZAÇÃO DA MODELAGEM FUZZY EM PARÂMETROS DE BEM-ESTAR HUMANO ......................................................................... 38SYMBOLIC REGRESSION VIA LINEAR GENETIC PROGRAMMING FOR POT PLANT SEEDLING CLASSIFICATION........................................... 38APLICAÇÃO DE MODELAGEM FUZZY NA PREDIÇÃO DO GANHO DE PESO DE FRANGO DE CORTE ........................................................ 38POTENCIAL DE TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS PARA MODELOS DE ALERTA DA FERRUGEM DO CAFEEIRO .................................... 39INTEGRAÇÃO DA LINGUAGEM R EM SISTEMAS DE MONITORAMENTO AGROMETEOROLÓGICO VISANDO A SIMULAÇÃO ........................ 39MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA À MODELAGEM DA INCIDÊNCIA DA ANEMIA INFECCIOSA EQUINA (AIE), NO PANTANALSULMATOGROSSENSE ...................................................................................................................................................... 39- 22 -

10:50h às 11:50hPalestra 4Geotecnologias: Monitoramento e Inteligência Espacial na AgriculturaDr. Mateus BatistellaChefe Geral da Embrapa Monitoramento por Satélite13:40h às 15:40hSessão Oral 8: Sistemas de Informação e Banco de Dados 2..................................................... 40AVALIAÇÃO DO PERFIL DE COMPRAS DOS CLIENTES DE UMA EMPRESA DO AGRONEGÓCIO USANDO AGRUPAMENTO DE DADOS ........... 40INFERÊNCIA DA QUALIDADE DE MATERIAIS PREPARADOS COM FIBRAS VEGETAIS COM BASE EM MÉTODO DE PROCESSAMENTO DIGITALDE IMAGENS .................................................................................................................................................................. 40CONSTRUINDO UM DATA WAREHOUSE PARA O AGRONEGÓCIO ............................................................................................... 40ANÁLISE DE ABORDAGENS PARA EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS DE SEMENTES USANDO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS .......... 41SISA SISTEMA DE IDENTIFICAÇÃO DE SOLOS ........................................................................................................................ 4115:40h às 16:30hPalestra 5Gerenciamento e curadoria de dados para redes de monitoramento vegetal “in situ”Dr. Gilberto Zonta PastorelloPesquisador de pós-doutorado do Lawrence Berkeley National Laboratory16:50h às 18:30hSalão de Iniciação Científica ..................................................................................................... 45SISTEMA DE GERENCIAMENTO PARA PLANOS DE RECUPERAÇÃO DE ÁREAS DEGRADADAS, COMO ESTRATÉGIA DE CONSOLIDAÇÃO DONOVO CÓDIGO FLORESTAL BRASILEIRO ............................................................................................................................... 45O USO DE PACOTES EM BANCO DE DADOS PARA CRIAÇÃO DA RASTREABILIDADE NA PRODUÇÃO DA PLUMA DO ALGODÃO ................. 45O USO DE HIERARQUIA DE DADOS BASEADOS EM ONTOLOGIAS PARA REPRESENTAÇÃO DE MAPAS NA AGRICULTURA ....................... 45MODELAGEM 3D PARA CRIAÇÃO DE BIBLIOTECA DE ESPÉCIES VEGETAIS ................................................................................... 45MODELOS COMPUTACIONAIS EMPREGADOS NA DINÂMICA DA ESTIMATIVA DA BIOMASSA DO AMENDOIM E DA SOJA. ...................... 45MODELOS COMPUTACIONAIS EMPREGADOS NA DINÂMICA DA ESTIMATIVA DE BIOMASSA DA CANA DE AÇÚCAR .............................. 45SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE SILOS BAG UTILIZANDO ETIQUETAS INTELIGENTES ................................................................... 46MONITORAMENTO DA QUALIDADE DA AGUA USANDO REDES DE SENSORES SEM FIO .................................................................. 46A COMPARATIVA DE T R REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA ESTIMAC P PRECOMPACTACDO SOLO ...................................................................................................................................................................... 46DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE AUTOMAÇÃO DE HORTA CASEIRA ................................................................................ 46DESENVOLVIMENTO DE UM DISPOSITIVO PARA COLETA DE DADOS ATMOSFÉRICOS NA AMAZÔNIA................................................... 46SISTEMA ESPECIALISTA PARA DIAGNOSTICAR PRAGAS NA CANA-DE-AÇÚCAR COM O AUXÍLIO DA FERRAMENTA EXPERT SINTA .............. 46ESTIMATIVA DA ÁREA FOLIAR DA BANANEIRA CV. GRAND NAINE (MUSA AAA) COM USO DO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS EFUNÇÕES DE REGRESSÃO .................................................................................................................................................. 46SOFTWARE PARA GERENCIAMENTO DE QUALIDADE DO LEITE UTILIZANDO OS PARÂMETROS FORNECIDOS PELA INSTRUÇÃO NORMATIVA(IN)62 DO MINISTÉRIO DA AGRICULTURA PECUÁRIA E ABASTECIMENTO(MAPA) ............................................................................ 47OBTENÇÃO DE METADADOS DE SEQUÊNCIAS POLIMÓRFICAS EM BANCO DE DADOS REMOTO ....................................................... 47MODELAGEM DO FIRMWARE DE UM SISTEMA EMBARCADO PARA AQUISIÇÃO DE DADOS MICROCLIMÁTICOS ................................... 47DESENVOLVIMENTO DE MINIESTAÇÕES AGROMETEOROLÓGICAS DE BAIXO CUSTO APLICADAS À AGRICULTURA DE PRECISÃO .............. 47APLICAÇÃO DE RFID PARA O DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS DE NAVEGAÇÃO AUTÔNOMOS EM CULTIVOS. .................................... 47EXTRAINDO INFORMAÇÕES DE SÉRIES DE DADOS CLIMÁTICOS EM BUSCA DE PADRÕES E EXTREMOS ................................................. 47SISA DESENVOLVIMENTO DA INTERFACE DA BASE DE DADOS E ATUALIZAÇÃO PARA 2ª EDIÇÃO DO SISTEMA BRASILEIRO DECLASSIFICAÇÃO DE SOLOS ................................................................................................................................................ 47PROTOCOLO DE COMUNICAÇÃO PARA REDE DE SENSORES COM TRANSMISSOR NRF24L01 APLICADA À AGRICULTURA DE PRECISÃO ....... 48- 23 -

18:30h às 21:30hJantar de Confraternização25 de outubro, sexta-feira08:30h às 10:50hSessão Oral 9: Sistemas Inteligentes ........................................................................................ 42CONSCIÊNCIA DE SITUAÇÃO NA UBICOMP: UM ESTUDO DE CASO APLICADO À ANÁLISE DE SEMENTES ............................................ 42APLICAÇÃO MÓVEL PARA ANÁLISE DA COBERTURA VEGETAL SOBRE O SOLO UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS .......................... 42REGRAS PARA CLASSIFICAÇÃO DE OCORRÊNCIAS DE FERRUGEM ASIÁTICA DA SOJA COM BASE EM VARIÁVEIS METEOROLÓGICAS ............. 42SISTEMA DE ALERTA DA FERRUGEM DO CAFEEIRO: RESULTADO DE UM PROCESSO DE MINERAÇÃO DE DADOS ..................................... 43ANÁLISE INTELIGENTE DE IMAGENS DIGITAIS NO MONITORAMENTO DA REQUEIMA EM TOMATEIROS ............................................. 43OTIMIZAÇÃO DA GERAÇÃO DE ENERGIAS ALTERNATIVAS E RENOVÁVEIS PARA ENERGIZAÇÃO RURAL UTILIZANDO LÓGICA FUZZY ............. 43PREDIÇÃO DA QUANTIDADE DE MATÉRIA ORGÂNICA E TEOR DE ARGILA POR MEIO DE ALGORITMOS DE CLASSIFICAÇÃO EM UM CONJUNTODE DADOS OBTIDOS PELO MÉTODO VIS-NIRS ....................................................................................................................... 4411:10h às 12:00hPalestra 6Computação Ubiqua e Qualidade de SementesProfa. Dra. Gizele Ingrid GadottiUniversidade Federal de Pelotas - UFPel12:00h às 12:30hCerimônia de Encerramento e Premiação dos Melhores Trabalhos- 24 -

Resumo das SessõesSessão Oral 1: Automação e Instrumentação 1FlightRoutes: aplicativo para geração de rotas georreferenciadas paraVANTsJaqson Dalbosco 1 , Willingthon Pavan 1 , José Maurício Fernandes 2 , Isaías Santoro Moretto 1 , Vinícius Andrei Cerbaro 1 , RafaelRieder 11 UPF, Instituto de Ciências Exatas e Geociências, Passo Fundo, RS;2 Embrapa Trigo, Passo Fundo, RS. jaqson@upf.br, pavan@upf.br, mauricio@cnpt.embrapa.br, isamoretto@gmail.com, contato@cerbaro.net, rieder@upf.brEste artigo apresenta um aplicativo de geração de rotas georreferenciadas em dispositivosmóveis, para uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) na Agricultura. O aplicativopossibilita criar rotas a partir de pontos geográficos, e permite definir ações a serem executadasdurante o voo, como a captura de imagens e vídeos e leitura da temperatura e umidade. As rotaspredefinidas têm por objetivo tornar os VANTs autônomos, sem a necessidade de controleremoto, permitindo utilizá-los, por exemplo, no monitoramento de culturas e no controle dedoenças em plantas. Para tanto, este trabalho mostra as principais funcionalidades do aplicativo,a forma como as rotas podem ser criadas e transferidas para um VANT, suas contribuições esua aplicabilidade na área agrícola.Um Novo Sensor de Umidade do SoloMaria Bernadete de M. França 1,2, Flavio José de Oliveira Morais 1 , José Antonio Siqueira Dias 11 Departamento de Microeletrônica – Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação – Universidade Estadual de Campinas(UNICAMP) – Campinas – SP2 Departamento de Engenharia Elétrica – Centro de Tecnologia e Urbanismo – Universidade Estadual de Londrina (UEL), Londrina{mbmfranca,flaviojm,siqueira}@demic.fee.unicamp.brConhecer a umidade do solo é importante para várias áreas como agronomia, geociências econstrução civil. Para tanto, vários sensores foram desenvolvidos ao longo do tempo. Algunsmais ou menos indicados para cada área, dependendo das características de cada um,principalmente da sua exatidão e sensibilidade, além da praticidade de instalação. Com o intuitode desenvolver um sensor de umidade do solo com boa exatidão, de baixo custo, pequeno eprático, que possa ser integrado a um sistema de controle de irrigação, foi proposto o projetoaqui apresentado. Sensores baseados no princípio da condutividade térmica foramimplementados e testados. Os resultados indicam que a técnica é promissora.- 25 -

A Digital Image Processing-Based Automatic Method for MeasuringRice Panicle LengthsJayme Garcia Arnal BarbedoEmbrapa Agricultural Informatics, Campinas, SP, Braziljayme.barbedo@embrapa.brEste artigo apresenta um novo método baseado em técnicas de processamento digital deimagens tais como transformações de cor e morfologia matemática, bem como emconhecimento especialista, para fornecer estimativas para os comprimentos de panículas dearroz que foram removidas da planta. Os resultados mostram que as estimativas fornecidas pelométodo são ao menos tão acuradas quanto aquelas obtidas manualmente, sendo este robusto auma grande variedade de condições. Outra grande vantagem apresentada por esta abordagemé sua habilidade de fornecer estimativas para várias panículas de uma só vez, através doprocessamento de várias imagens em batelada, ou processando imagens contendo um grandenúmero de panículas, ou ambos.Comparação entre Sensores de Condutividade do Solo de Baixo Custoe Automatização de Coleta de DadosAlaine M. Guimarães, Marcos Monteiro Junior, Victor G. CelinskiDepartamento de Informática – Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG){guimaraesalaine, marcos.monteirojr, vgcelinski}@gmail.comA busca por alternativas para sensores de condutividade elétrica do solo tem sido uma demandada Agricultura de Precisão. Este trabalho teve como objetivo comparar dois sensores decondutividade elétrica do solo propostos por Celinski (2008;2011), e automatizar o processo decoleta de dados. Os sensores foram desenvolvidos buscando alternativas simples e econômicas.O estudo mostrou que ambos os sensores possuem uma resposta satisfatória quandocomparados as leituras utilizando multímetro e microcontroladores. Os resultados apresentadosna avaliação dos sensores demonstraram que o sensor desenvolvido por Celinski (2011),possui uma resposta satisfatoria para o uso com microcontroladores.Automatic Method for Counting and Measuring Whiteflies in SoybeanLeaves Using Digital Image ProcessingJayme Garcia Arnal BarbedoEmbrapa Agricultural Informatics, Campinas, SPjayme.barbedo@embrapa.brEste artigo apresenta um método automático baseado em processamento digital de sinais paraanalisar folhas de soja atacadas por moscas brancas. O método é capaz não somente de contare medir ninfas e adultos da mosca branca, como também é capaz de contar e medirexoesqueletos vazios, bem como lesões que podem estar presentes nas folhas. A abordagemusada no algoritmo é muito simples, empregando transformações de modelo de cor para isolaros elementos de interesse na imagem, e morfologia matemática para ajuste fino dos resultados.Esta abordagem fornece estimativas acuradas sob as condições testadas, e testes preliminaresmostraram que o algoritmo é suficientemente flexível para ser usado em outras situações, comapenas alguns ajustes.- 26 -

Automação da Representação de Resultados de Classificação Linearpara Características de TipoLeonardo Carvalho Nápolis Costa; Fernanda Nascimento Almeida; Marcos Vinícius G. Barbosa da Silva, Rui da SilvaVerneque, Wagner ArbexyEmpresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – Embrapa, Juiz de Fora, MGfleonardocnc, almeida.fng@gmail.com, fmarcos.vb.silva, rui.verneque, wagner.arbexg@embrapa.brResumo. Este artigo descreve os resultados obtidos a partir da geração automatizada degráficos para representação de avaliação de características lineares de tipo. O intuito foi ageração de gráficos do tipo boxplot para auxiliar a legibilidade dos resultados dos programas demelhoramento genético da Embrapa Gado de Leite, das raças Gir Leiteiro e Girolando. Esteprocedimento foi desenvolvido com o pacote matemático R, permitindo a automação deprocessos iterativos e a otimização de diferentes tipos de tarefas. Assim, evita-se a intervençãomanual direta sobre os dados para a criação dos gráficos que são publicados nos respectivos“Sumários de Touros”.- 27 -

Sessão Oral 2: Modelagem e Simulação 1Um Modelo Baseado no Indivíduo para Estudo da Transmissão daAnemia Infecciosa Equina por Mutuca no Pantanal BrasileiroSônia Ternes 1 , Raphael Vilamiu 1 , Edgard Henrique dos Santos 1 , Natalia Siqueira 21 Embrapa Informática AgropecuáriaCampinas – SP2 Departamento de Matemática AplicadaUniversidade Estadual de Campinas (Unicamp) – Campinas, SP{sonia.ternes,edgard.santos}@embrapa.br, vilamiu@gmail.com,natalia.de.siqueira@hotmail.comA Anemia Infeciosa Equina (AIE) é uma doença causada por um retrovírus e transmitida peloinseto hematófago conhecido como mutuca (tabanídeo), sendo observada nas últimas décadasa prevalência de 50% entre os animais de serviço no Pantanal brasileiro. Este trabalhoapresenta um modelo baseado no indivíduo para analisar a dinâmica de transmissão da AIE pelamutuca no Pantanal. Considerando um período de 40 anos de simulação, os resultados mostramque a mutuca não pode ser responsável sozinha pela alta prevalência da doença na região,sendo necessário estudos mais detalhados das práticas de manejo usadas.Análise de Modelos de Simulação para Sistemas AgronômicosAlbino Szesz Junior, Maria Salete Marcon Gomes Vaz, Bruno Affonso, Hugo Leonardo Petla Silva, Thais Manoela GonçalvesDepartamento de Informática – Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG) – Ponta Grossa – PR.albinojr12@gmail.com, salete@uepg.br, bruno.affonso@etec.sp.gov.br, hugopetla@hotmail.com,thaismanoelagoncalves@yahoo.com.brO objetivo deste artigo é realizar um levantamento dos principais modelos de simulação erealizar uma análise comparativa entre os mesmos, para sistemas agronômicos. Esses modelossão ferramentas que podem ser usadas para reduzir o tempo e o custo dos experimentos decampo, permitindo através de seus resultados inferir sobre o mundo real simulado. Naagricultura são utilizados diversos modelos de simulação, e neste artigo são analisados osmodelos APSIM - Agricultural Production Systems SIMulator, Daisy, o Century e o DSSAT -Decision Support System for Agrotechnology Transfer.Modelagem para Fertilização e Calagem na Cultura de Cana-de-AçúcarFernando José Freire 1 , Fábio Cesar da Silva 2,3 , Felipe Silveira 2,3, Victor Hugo Alvarez Venegas 4 , Alexandre de Castro 2 .1 Fundação Joaquin Nabuco e Universidade Federal Rural de Pernambuco, Departamento de Agronomia, Área de Solos.CCA-UFRPE, Recife PE.2 Embrapa Informática Agropecuária – Campinas- SP.3 Fatec Piracicaba, SP.4 UFV, Dep. de Solos, Viçosa, MG.f.freire@depa.ufrpe.br,fabio.silva@embrapa.br, felipe.sfdc@gmail.com, alexandre.castro@embrapa.br, vhav@ufv.brO objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia em Sistema para calcular o BalançoNutricional e Recomendação de corretivos e fertilizantes para a cultura de Cana-de-açúcar, pormeio da organização das informações necessárias para modelar a demanda de nutrientes paradeterminada produtividade esperada. O balanço entre o que será demandado (requerimento daplanta) e o que pode ser disponibilizado (suprimento do solo) é a base de desenvolvimento dosistema. O cálculo do balanço nutricional irá indicar a necessidade, ou não, da aplicação eincorporação de corretivos e fertilizantes.- 28 -

Aplicações do Processamento Digital de Imagens na Cultura daBananaSilvia H. Modenese-Gorla da Silva, Juliana Domingues Lima, Danilo Eduardo Rozane, Wilson da Silva Moraes, EduardoNardini Gomes, Paulo HenriqueMilanezi1, Hugo do Nascimento Bendini, João Francisco Modenese, MarcusViniciusCremonesiCâmpus Experimental de Registro – Universidade Estadual Paulista “Julio de Mesquita Filho” UNESP – Registro – SP{silvia, judlima, danilorazane, wilson, engomes, milanezi, jmodenese, cremonesi}@registro.unesp.brO processamento digital de imagens foi utilizado em pesquisas na cultura da banana, por umaequipe multidisciplinar, para identificar estádios iniciais da Sigatoka-Negra, injúrias causadaspelo frio ou chilling, em frutos pré e pós-colheita, determinação de equações de regressão paraestimação da área foliar e determinação de escala diagramática para avaliação de antracnoseem pós-colheita de frutos.Pesquisa Operacional aplicada a decisões de planejamento agrícola:um caso de programação dinâmicaVerona O. Montone¹, Thiago G Péra², Adriano Lênin², José Vicente Caixeta-Filho²¹ University of Florida, Department of Agricultural and Biological Engineering² Universidade de São Paulo, Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”vmontone@ufl.edu, {thiago.pera, adriano.lenin, jose.caixeta}@usp.brO planejamento agrícola visa o gerenciamento do risco da produção, observando às exigênciasclimáticas de cada cultura, podendo fazer previsões de aptidão ou inaptidão desta em uma dadalocalidade, bem como da quantificação da produtividade – buscando eficiência. Nesse sentido, oobjetivo deste trabalho é desenvolver e aplicar um modelo de programação matemáticadinâmica, envolvendo uma metodologia simples e prática para definição de escolhas de culturasagrícolas a serem plantadas, suas respectivas áreas e períodos de plantio e colheita, com afunção de maximizar lucro, sujeito as restrições climatológicas (térmicas e hídricas). É realizadoum estudo de caso para duas pequenas propriedades localizadas na região de Dourados (MS) eBarreiras (BA).Comparação entre uso de modelo estatístico e modelagem fuzzy parapredição do desempenho de frangos de corteGuilherme F. Tavares¹, Leonardo Schiassi², Ícaro P. de Souza¹, Nathaly S. Melo¹¹ Discente do curso de Engenharia Agrícola e Ambiental – UFMT. Sinop, MT² Professor Assistente no Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Sinop.(guitavares@live.co.uk, leoschiassi@yahoo.com.br, icaro.p.souza@hotmail.com, nathaly.melo@hotmail.com)O presente trabalho propôs desenvolver um modelo matemático, baseado na teoria fuzzy, parapredizer as respostas produtivas de frangos e, ainda, comparar os resultados com aquelesobtidos através de modelagem estatística. Para o desenvolvimento do sistema fuzzy foramdefinidas como variáveis de entrada a temperatura do ar (ºC), umidade relativa (%) e velocidadedo ar (m.s -1 ) e como variáveis de saída consumo de ração diária (CDR, g.dias -1 ), ganho de pesodiário (GPD, g.dias -1 ) e conversão alimentar (CA, g.g -1 ). Os resultados mostram que o modeloproposto é uma ferramenta promissora para a predição do desempenho das aves, auxiliando natomada de decisões referente à produção de frangos de corte.- 29 -

Sessão Oral 3: Tecnologias Web no AgronegócioDesenvolvimento de um Caderno de Campo para Plataformas Móveisutilizando PhoneGapMaicon Anderson Mattos da Silva 1 , Casiane Salete Tibola 2 , Jose Mauricio Cunha Fernandes 2 , Jaqson Dalbosco 1 , RafaelRieder 1 , Willingthon Pavan 11 Universidade de Passo Fundo (UPF)– Passo Fundo – RS2 Embrapa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA Trigo)– Passo Fundo – RSmaiconmattos@gmail.com, {casiane.tibola,mauricio.fernandes}@embrapa.br, {jaqson,rieder,pavan}@upf.brEste artigo aborda a fase inicial de desenvolvimento de um aplicativo de caderno de campo paraplataformas móveis utilizando a ferramenta PhoneGap, um framework para soluções webhíbridas. O trabalho apresenta rapidamente o conceito do PhoneGap, sua inserção em umestudo de caso de rastreabilidade digital, e o processo de criação e instalação do aplicativo emdispositivos móveis.Proposta de arquitetura de sistema para redes de sensores aplicadano contexto de pulverização agrícolaIvairton Monteiro Santos 1,2 , Thiago da Silva 2 , Carlos Eduardo Cugnasca 11 Escola Politécnica da USP – Universidade de São Paulo, São Paulo2 Instituto de Ciências Exatas e da Terra/ Campus Universitário do Araguaia – Universidade Federal de Mato Grosso, Barra doGarças - MTivairton@ufmt.br, thiagosilva.inf@gmail.com, carlos.cugnasca@poli.usp.brUm dos principais desafios na produção agrícola atual é a aplicação de defensivos químicos demodo eficiente, evitando o efeito da deriva, sem causar contaminação do solo, água e comredução de custos. Para minimizar a ocorrência da deriva é fundamental o conhecimento precisodas condições ambientais no momento da aplicação, como o vento, temperatura e umidade. Umsistema que utilize redes de sensores sem fio pode dar suporte ao agricultor no controle daderiva. Este trabalho discute e propõe uma arquitetura para uso das redes de sensores. Propõesefuncionalidades do sistema como, a avaliação das condições ambientais, suporte noestabelecimento da rota do veículo pulverizador e avaliação da eficiência da pulverização. Alémdisso, a arquitetura descreve os módulos que irão compor o sistema, sua integração e serviçosoferecidos.Framework para Rastreabilidade de Grãos com Tecnologia QR CodeMonica Cristine Scherer Vaz, Paulo Cézar Santana, Maria Salete Marcon Gomes VazDepartamento de Informática – Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG) – Ponta Grossa, PRmonicacsvaz@yahoo.com.br, pc_santana_jp@hotmail.com, salete@uepg.brO objetivo desse artigo é apresentar o modelo e o protótipo do desenvolvimento de umframework para rastreabilidade do processo produtivo de grãos, com a tecnologia QR Code(Quick Response Code) para disponibilização das informações, que podem ser acessadas nainternet ou impressas no produto final. Para o desenvolvimento está sendo utilizada aLinguagem Java para Ambiente WEB com o Eclipse. Esse framework está baseado nosregulamentos e normas de qualidade aplicadas à rastreabilidade e pesquisas com responsáveispelos Moinhos de Trigo do Estado do Paraná. Os principais benefícios são a integração de todosos agentes da cadeia de produção e a visibilidade das informações na internet.- 30 -

Uma extensão do agroXML para representação do conhecimentotécnico das operações agrícolas da cana-de-açúcar através deontologiaElcio Abrahão, André Riyuiti HirakawaLaboratório de Automação Agrícola – Departamento de Engenharia de ComputaçãoEscola Politécnica (POLI) - Universidade de São Paulo (USP), São Paulo - SPelcioabrahao@usp.br, andre.hirakawa@poli.usp.brHá uma grande troca de informações entre os diversos sistemas de informática na cadeia deprodução da cana-de-açúcar. Apesar de já existirem padrões para transporte e representaçãodos dados destas operações, não há um padrão para representação do conhecimento específicodestes dados. Este artigo propõe uma extensão de um protocolo de troca de dados agrícolasbaseado em XML para representar e compartilhar o conhecimento técnico sobre o domínio dasoperações agrícolas da cana-de-açúcar baseado em um estudo ontológico. O acesso a esseconhecimento permitirá uma melhora na qualidade da tomada de decisões operacionais egerenciais em toda a cadeia de produção.Uso da Plataforma Galaxy na Execução de Modelos de SimulaçãoRamão Tiago Tiburski 1 , Willian Tessaro Lunardi¹, Willingthon Pavan¹, Rafael Rieder¹, Jaqson Dalbosco¹, Carlos AmaralHolbig 1 , José Maurício Cunha Fernandes², Alexandre Tagliari Lazzaretti³, Rosa Maria Valdebenito 4¹Instituto de Ciências Exatas e Geociências – Universidade de Passo Fundo (UPF), Passo Fundo – RS²Embrapa Trigo – Empresa brasileira de Pesquisa Agropecuária, Passo Fundo – RS³IFSUL – Instituto Federal Sul-Riograndense, Passo Fundo – RS4Proterra Engenharia Agronômica, Vacaria – RS{111977,111983,pavan,rieder,jaqson,holbig}@upf.br, mauricio.fernandes@embrapa.br, lazzaretti10@gmail.com,rosamaria@proterra.agr.brEste artigo apresenta um estudo sobre a plataforma Galaxy e modelos de simulação, analisandoa possibilidade de uso desta plataforma na agricultura, com o objetivo de facilitar a execução demodelos de simulação através de ferramentas e workflows que podem ser desenvolvidos eincorporados ao Galaxy. Neste sentido, este artigo apresenta introdução, materiais e métodos,resultados e discussões sobre esta pesquisa e conclusão.- 31 -

Sessão Oral 4: Redes de Sensores e GeotecnologiasModelo de Rastreabilidade da Cadeia do Vinho para ExportaçãoUtilizando Redes de Sensores Sem Fio e RFIDRoberto Fray da Silva, Leonardo Barreto Campos, Carlos Eduardo CugnascaDepartamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais, Escola Politécnica – Universidade de São Paulo (USP) – SãoPaulo – SP{roberto.fray.silva,leonardobcampos,carlos.cugnasca}@gmail.comAtualmente observa-se um aumento da exigência por qualidade por parte dos consumidores,principalmente em produtos de alto valor agregado, como é o caso do vinho. Este trabalhoapresenta um modelo de rastreabilidade para a cadeia do vinho destinado à exportação quepossibilita aos agentes da cadeia monitorar esta qualidade em tempo real. Utilizam-se astecnologias de RFID e RSSF para rastrear e monitorar o produto desde a unidade produtiva deuvas até o consumidor final do vinho, no país de destino.Detecção de Outliers em Dados MicrometeorológicosThiago M. Ventura 1 , Henrique O. Marques 2 , Allan G. de Oliveira 1 , Claudia A. Martins 1 , Marta C. J. A. Nogueira 1 , Wagner R. S.Teixeira 1 , Josiel M. de Figueiredo 1 , Andréia G. Bonfante 11 Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Cuiabá – MT2 Universidade de São Paulo (USP), São Carlos – SP{thiago, allan, claudia, josiel, andreia.bonfante}@ic.ufmt.br,hom@icmc.usp.br, mcjan@ufmt.br, wagner2303@gmail.comPara realizar o estudo do meio ambiente é necessário a análise de dados ambientais.Entretanto, tais dados podem conter erros, como outliers, prejudicando a análise desses dados.Por isso a detecção dos outliers é útil e, sendo assim, este trabalho propõe um novo métodopara detectá-los. Foram utilizadas técnicas de Redes Neurais e Algoritmos Genéticos, além doconceito de função distância, para detectar os outliers em dados micrometeorológicos. Osresultados encontrados nas simulações mostraram um bom desempenho do método,alcançando uma precisão de 100% quando houve poucos outliers e de 96,66% quando aquantidade de outliers foi aumentada.Perspectivas de Utilização do Sensoriamento Remoto na Agriculturade PrecisãoGeisla de A. Melo, Suelyn F. da Silva, Alaine M. GuimarãesDepartamento de Informática – Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG), Ponta Grossa – PRgeisla_albuquerque@yahoo.com.br, suelynfernanda@gmail.com, alainemg@uepg.brEste estudo tem por objetivo identificar tendências e perspectivas futuras do uso deSensoriamento Remoto (SR) na Agricultura de Precisão (AP), por meio de levantamentobibliográfico e pesquisas relacionadas ao assunto. Mediante tais investigações, observou-se aexistência de institutos de pesquisa e universidades que conduzem pesquisas direcionadas aoSR na AP, a fim de auxiliar na tomada de decisão em questões agrícolas. Durante as apurações,constatou-se que dentre os trabalhos encontrados, o maior número estava associado às áreasde: erosão do solo, atributos do solo, estado nutricional e stress da planta, utilização indevida deáreas de preservação, detecção de queimadas, perfil espectro-temporais em culturas, avaliaçãode pastagens e expectativa de produção. A partir daí, verificou-se que ainda há avançossignificativos necessários à tecnologia do Sensoriamento Remoto, entretanto, já estão sendodirecionados estudos visando a melhoria da técnica em vários aspectos, como disponibilizaçãodos dados na internet, otimização de técnicas de fusão de imagens de SR, métodos deaquisição de imagem, qualidade das imagens obtidas, técnicas de tratamento em tempo real de- 32 -

captação de imagem e diagnóstico automatizado com uso de técnicas de Aprendizado deMáquina tal como Redes Neurais Artificiais (RNA).Comparação do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI)em uma área de Cerrado em Mato GrossoMarcos A. Fausto 1 ; Nadja G. Machado 2 , José de S. Nogueira 3 , Marcelo S. Biudes 41- Mestrando, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT/PGFA), CEP: 78060-900, Cuiabá-MT-Brasil2- Bióloga, Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT/ Bela Vista), Cuiabá-MT3- Prof. Adjunto, Instituto de Física, Universidade federal de Mato Grosso (UFMT), Cuiabá-MT4- Prof. Adjunto, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Cuiabá-MT(mffausto@hotmail.com, Marcelo@pgfa.ufmt.br, nogueira@ufmt.br)O estudo foi conduzido em uma área de transição Cerrado-Pantanal, localizada na baixadaCuiabana, MT. Nessa área encontram-se grandes pastagens, extensa faixa de Mata Ciliar evegetação de Cerrado. O estudo utilizou imagem do sensor TM Landsat 5 no período Seco (07-09) e Chuvoso (10-01). Para fins comparativos foram definidos uma área abrangendo o em tornoda fazenda experimental da UFMT e a outra nas mediações da Fazenda Miranda próxima aCuiabá. O estudo avaliou por meio do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) adensidade da biomassa no período Seco e Chuvoso. Em ambas as áreas o NDVI foi menor noperíodo seco e maior no chuvoso. Houve uma variação expressiva do índice na pastagem entreos períodos, enquanto que na Mata Ciliar e no Cerrado, o NDVI apresentou variação sazonal. Ouso do NDVI mostrou ser uma ferramenta eficaz no estudo de áreas vegetadas.Game Theory Concepts and Land-Use Dynamics of the BrazilianAgricultureFernando L. Garagorry, Mirian O. de SouzaSecretaria de Gestão Estratégica, Embrapa, Brasília, DF{fernando.garagorry,mirian.souza}@embrapa.brThe evolution of the Brazilian agriculture, over the last four decades, has shown substantialchanges in the geographical distribution of many products, and the study of that mobility (underthe general name of "agrodynamics"), on the basis of annual data, has been the subject ofongoing research. Less attention has been given to the study of changes that can be deducedfrom censuses data, such as in the case of land use. This paper shows results of the applicationof game-theoretical concepts, generally referred to as indices of power, as auxiliary techniques toidentify those between-censuses periods where some relatively important land-use change tookplace.Integração de Redes de Sensores Sem Fio a Sistemas de Informaçãopara Agricultura de Precisão através de ServiçosWilian F. Costa 1 , Fabiana S. Santana 2 , Antonio M. Saraiva 1 , Carlos E. Cugnasca 11 Escola Politécnica – Universidade de São Paulo, São Paulo, SP2 Centro de Matemática, Computação e Cognição – Universidade Federal do ABC, Santo André, SP{wilianfc,fabiana.santana,carlos.cugnasca}@gmail.com, saraiva@usp.brA integração de Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) aos sistemas de informação paraagricultura de precisão permite o monitoramento de culturas em tempo real, através da Internet.Este trabalho apresenta uma arquitetura de referência para sistemas de informação capazes deatender essa necessidade, aplicando padrões para serviços web e para o tratamento de dadosgeoespaciais, definidos pelo W3C e pelo OGC. As RSSF da linha eKo, da Memsic, foramescolhidas para avaliar a solução. Os resultados podem contribuir para a definição de formaseficazes para a integração de RSSF aos sistemas de informação para agricultura, permitindo ouso de recursos on line e monitoração em tempo real.- 33 -

Sessão Oral 5: Redes Sociais no Agronegócio e Automação eInstrumentação 2Metodologia para aplicação de métricas de Análise de Redes Sociaisem biodiversidadeJuliana S. Silva 1, 2 , Antonio M. Saraiva 11 Núcleo de Pesquisa em Biodiversidade e Computação (BioComp) – Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP), SP2 Departamento de Área de Informática – Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso (IFMT) – Cuiabá, MTjuliana.silva@cba.ifmt.edu.br, saraiva@usp.br.brEste artigo descreve a proposta de uma metodologia para aplicação de métricas de Análise deRedes Sociais em estudos de Redes de Interação, no domínio da Informática para aBiodiversidade. A metodologia está estrutura em quatro etapas: (i) mapeamento dos tipos dedados e de interação disponíveis; (ii) definição das perguntas-chave a serem respondidas e dasvariáveis de análise; (iii) escolha das métricas de Análise de Redes Sociais adequadas aocontexto da pesquisa; e (iv) realização das análises biológicas com o apoio dos recursos deAnálise de Redes Sociais. A aplicação desta metodologia em contextos não exploradospotencializa a realização de estudos mais detalhados acerca da estrutura da rede e, também, abusca por novos conhecimentos (como padrões de agrupamento na rede e correlação entrevariáveis).Utilização da plataforma Ning para o desenvolvimento de rede socialtemática para o agronegócio do leiteLeonardo Mariano Gravina Fonseca, Myriam Maia Nobre, Denis Teixeira da Rocha, Elizabeth Nogueira Fernandes, LucianaSoares de MoraisEmpresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – Embrapa, Juiz de Fora – MG{leonardo.gravina, myriam.nobre, denis.rocha, elizabeth.fernandes,cnpgl.informe}@embrapa.brEmbrapa Gado de Leite por meio da Área de Transferência de Tecnologia visualizou aoportunidade de utilizar redes sociais temáticas para o compartilhamento de informações sobre acadeia produtiva do leite. Elaborou-se então a Rede de Pesquisa e Inovação em Leite(RepiLeite), que foi desenvolvida utilizando-se a plataforma web Ning. O objetivo deste artigo émostrar como a plataforma Ning tem sido utilizada tanto na construção da RepiLeite quanto naintegração com outras ferramentas e mídias sociais.Crop Canopy Reflectance Sensors Approaches in SugarcaneLucas R. Amaral, Gustavo Portz, José P. MolinUniversity of São Paulo, "Luiz de Queiroz" College of Agriculture (ESALQ/USP),Biosystems Engineering Department – Piracicaba – SP – Brazillucasamaral@agronomo.eng.br, gportz@gmail.com, jpmolin@usp.brSensores de refletância do dossel são ferramentas úteis para identificar a variabilidade nodesenvolvimento das culturas e, entre seus múltiplos usos, a aplicação em tempo real denitrogênio (N) em taxas variáveis merece destaque. Entretanto, há escassez de estudos sobre aeficiência desses sensores na cultura da cana-de-açúcar. Para verificar isso, o Laboratório deAgricultura de Precisão (LAP/ESALQ/ USP) tem conduzido estudos desde 2007. No presentetrabalho, será abordado parte dos resultados de pesquisas com três sensores de dossel.Buscou-se verificar a relação dos sensores de dossel com doses de N e com dados deamostragem de plantas em lavouras de cana-de-açúcar. Os sensores mostraram potencial emdirecionar a aplicação de N. Além disso, podem fornecer informações úteis no auxílio àamostragens localizadas e delimitação de zonas de manejo.- 34 -

Automatically Measuring Early and Late Leaf Spot Lesions in PeanutPlants Using Digital Image ProcessingJayme Garcia Arnal BarbedoEmbrapa Agricultural Informatics, Campinas, SPjayme.barbedo@embrapa.brEste artigo apresenta um método para medir lesões causadas pelos fungos Cercosporaarachidicola e Cercosporidium personatum, os quais causam, respectivamente, a cercosporiosee a mancha preta em plantas de amendoim. O método proposto ´e baseado numa versãomodificada de uma proposta anterior feita pelo autor, e usa principalmente técnicas bemconhecidas de processamento de imagens, bem como conhecimento especialista, para separalesões de tecido saudável. A ferramenta resultante fornece boas estimativas de área commínima interferência por parte do usuário e baixa complexidade computacional.Sistema de baixo custo para termometria de grãos com servidor WEBembarcadoMarcelo Ferrasa, Thiago Ives MayerDepartamento de Informática – Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG), Ponta Grossa – PRmferrasa@uepg.br,mayer@hotmail.comEste artigo apresenta um protótipo de sistema aplicado à termometria de grãos de baixo custo,que utiliza tecnologia baseada em Internet embarcada, mais especificamente em um servidorWeb embarcado. Seu objetivo esteve centrado, em atender aos pequenos produtores rurais degrãos que não dispõem de recursos financeiros suficientes para aquisição de silos acopladoscom sistema de termometria. Para tanto, o sistema foi construído de maneira a se comunicarcom outros dispositivos com conexão a Internet e um navegador Web, utilizando comunicaçãovia radiofrequência. O protótipo foi composto por duas unidades eletrônicas, uma de aquisição eoutra de recepção de dados. Os componentes eletrônicos e o sistema de comunicação utilizadoentre as unidades, revelou o baixo custo do sistema, que além de permitir a mobilidade para oprodutor no monitoramento da massa de grãos, serve de estímulo para realizar oarmazenamento da safra na própria fazenda, como também, em ter melhores condições decomercialização do produto no mercado. Destaca-se ainda, a facilidade de acesso aos dados domonitoramento de temperatura que podem ser consultados em qualquer lugar, a qualquer hora,sem a necessidade de estar próximo ao silo, bastando, por exemplo, possuir um celular comacesso a Internet.Proposta computacional em LabVIEW para estimar o teor de água desementes de sorgo (Sorghum Bicolor (L.) Moench)Eros E. Moura 1 , Pedro A. Berbert 2 , Annabell R. Tamariz 2 , Rafael V. Mesquita 11 Departamento de Informática – Campus Cachoeiro de Itapemirim – Instituto Federal do Espírito Santo – IFES – Cachoeiro deItapemirim – ES2 Universidade Estadual do Norte Fluminense - UENF Campos dos Goytacazes - RJ{eros, rafaelv}@ifes.edu.br, {pberbert, annabell }@uenf.br}O interesse nas propriedades dielétricas de grãos e sementes vem aumentando ao longo dosanos devido à sua potencial utilização em tecnologias avançadas, tais como a estimativa on-linedo teor de água, independentemente da massa específica aparente, em processos de controleautomático nas operações de colheita e secagem. Este artigo descreve um aplicativodesenvolvido na linguagem de programação gráfica LabVIEW, que integrado a um medidor LCRde precisão, permite determinar 12 parâmetros de impedância de amostras de grãos inseridasem um sensor capacitivo no intervalo entre 75 kHz e 5 MHz. A partir da medição de doisparâmetros de interesse, capacitância e condutância, é possível estimar duas propriedadesdielétricas fundamentais do material granular, ou seja, sua permissividade elétrica relativa ε eseu fator de perda dielétrica ε''.- 35 -

Sessão Oral 6: Sistemas de Informação e Banco de Dados 1Uma Ontologia para Interoperabilidade entre Padrões de Descrição deDados em BiodiversidadeSilvia Scheunemann 1 , Anarosa A. F. Brandão 2 , Fabiana S. Santana 11 Universidade Federal do ABC (UFABC)Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC), Santo André – SP2 Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (POLI-USP) Dep. de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais, SPsilvia.scheunemann@ufabc.edu.br, anarosa.brandao@poli.usp.br, fabiana.santana@gmail.comPesquisas científicas e tecnológicas têm produzido um grande volu-me de dados sobrebiodiversidade. A heterogeneidade na representação dos dados gera problemas relacionados àcooperação e interoperabilidade entre múltiplas fontes de informação, tratando diferençassintáticas, semânticas e estruturais. A adoção de uma abordagem semântica para tratar oproblema da heterogeneidade entre os padrões de dados em biodiversidade melhoraconsideravelmente o entendimento dos conceitos associados a cada um dos elementosrepresentados nos meta-esquemas/padrões de metadados. Este trabalho apresenta umaontologia para interoperabilidade entre padrões.Gerenciamento Agrícola com Suporte à Mobilidade: uma ferramentamóvel para automatizar cálculos de plantioMárcio José Mantau 1 , Carla Diacui Medeiros Berkenbrock 1 , Adilson Vahldick 2 , Marino Luiz Eyerkaufer 21 PPGCA - Programa de Pós-Graduação em Computação AplicadaDCC - Departamento de Ciência da ComputaçãoUDESC/Joinville- Universidade do Estado de Santa Catarina2 CEAVI – Centro de Educação Superior do Alto Vale do Itajaí UDESC – Univerisdade do Estado de Santa Catarina, Ibirama, SCdcc6mjm@udesc.br, diacui@joinville.udesc.br, {adilson.vahldick, marino.luiz}@udesc.brO agribusiness é um dos maiores negócios do Brasil e deve ser visto com atenção em relação àtecnologia de produção e administração. O presente estudo contribui através da discussão douso de novas tecnologias no meio rural, capazes de auxiliar o gestor rural na otimização dosrecursos, mantendo as atividades do campo lucrativas e consequente a manutenção do homemno campo. Os resultados esperados de um bom gerenciamento são índices de lucratividade quegarantam retornos adequados em curto prazo e sustentabilidade do negócio em longo prazo.Este trabalho apresenta um sistema móvel para auxiliar no gerenciamento agrícola.Metadata Standards for Representing Data in Agriculture: An Overviewof The Main StandardsClóvis S. Junior 1 , André R. Hirakawa 21 Sistemas de Informações – Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Rondonópolis - MT2 Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação, Escola Politécnica -Universidade de São Paulo, São Paulo - SP.clovis.santos.junior@gmail.com, andre.hirakawa@poli.usp.brA homogeneização de dados e informações representa um fator computacional importante.Atualmente, há vários esforços para criar e evoluir padrões de metadados em diversos setores,como sistemas de informação e agricultura. Apesar destes esforços, poucos padrões sãoefetivamente adotado, a baixa adesão está diretamente associada com a falta de consenso entretodos os envolvidos em contextos mais específicos. O objetivo deste artigo é apresentar umestudo teórico sobre os principais padrões de metadados e suas características, com ênfase naagricultura. O artigo apresenta uma avaliação quantitativa breve de cada padrão, mostrando ospontos favoráveis e desfavoráveis para cada um. Finalmente, é apresentado uma breveavaliação comparativa entre as normas exploradas nesta pesquisa, avaliando algumasdimensões globais de cada padrão.- 36 -

Proposta de um Método para o Controle da Qualidade de Dados emAgricultura de PrecisãoAllan K. Veiga, Wilian F. Costa, Etienne A. Cartolano Jr., Antonio M. SaraivaCentro de Pesquisa em Biodiversidade e Computação – BioCompEscola Politécnica (Poli), Universidade de São Paulo (USP) - São Paulo –SP – Brasil{allan.kv,wilianfc,cartolano,saraiva}@usp.brEste trabalho propõe um método para tratar importantes questões de Qualidade de Dados (QD)na agricultura de precisão, tais como transformar os dados adequados ao uso; medir, avaliar emelhorar a QD; e definir métricas e conceitos de QD. Essas e outras questões podem serendereçadas a partir das seguintes etapas do método proposto: (1) Identificação dasNecessidades de QD; (2) Definição de uma Política de QD; e (3) Implementação de Mecanismosde QD. A aplicação desse método, associada a sua revisão periódica, permite às organizaçõescontrolar a qualidade de seus dados, adequar o uso dos dados e obter melhores resultados naagricultura de precisão.Sistema de Monitoramento Agrometeorológico do Grupo ABC(smaABC)Alex P. Silva, Gustavo B. Rosa 1 , Antônio N. Oliveira, Silvana G. Mainardes, Brunno L. L. Boito, Rodrigo Y. Tsukahara, MuriloB. Rosa, Juscelino I. Oliveira JrSetor de Agrometeorologia - Fundação ABC Pesquisa e Desenvolvimento Agropecuário, Castro – PR – Brasil{alex,gustavo,antonio.oliveira,silvana,brunno.boito,rodrigo,murilo.rosa,juscelino.junior}@fundacaoabc.org.brAs condições de tempo e clima são determinantes para a expressão do máximo potencialprodutivo nos diferentes setores da economia, com especial e significativa influência sobre aagropecuária brasileira. Considerando a grande variabilidade espaço-temporal dos eventosclimáticos adversos, este trabalho teve como objetivo apresentar o Sistema de MonitoramentoAgro meteorológico do Grupo ABC (smaABC), que abrange a região dos Campos Gerais doParaná e Sudeste de São Paulo, e fornece subsídios técnico-científicos atualizados aos diversosníveis da cadeia produtiva (produtores, assistentes técnicos, cooperativas, pesquisa, iniciativapública e privada) resultando na redução das incertezas nos processos diários de tomada dedecisão, principalmente os relacionados à escolha de épocas de semeadura, condiçõesambientais para desenvolvimento de plantas, ocorrência de epidemias, previsão de tempo eprevisão climática semestral.- 37 -

Sessão Oral 7: Modelagem e Simulação 2Utilização da modelagem fuzzy em parâmetros de bem-estar humanoNathaly S. M. Melo¹, Leonardo Schiassi², Guilherme F. Tavares¹, Ícaro P. de Souza¹¹ Discente do curso de Engenharia Agrícola e Ambiental – UFMT. Sinop, MT² Professor Assistente no Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais da UniversidadeFederal de Mato Grosso (UFMT), campus Sinop.(nathaly.melo@hotmail.com, leoschiassi@yahoo.com.br,guitavares@live.co.uk, icaro.p.souza@hotmail.com)Diante da preocupação com o ambiente de trabalho, e, consequentemente com o bem-estar dostrabalhadores, objetivou-se com o presente trabalho avaliar a utilização do modelo fuzzy,relacionada com os trabalhadores agrícolas, onde estão sendo avaliadas o índice de bulboúmido e temperatura de globo (IBUTG °C) e o nível de ruído (dB(A)), tendo como variável desaída o índice de bem-estar humano (IBEH). O método de inferência utilizado foi o de Mandani eo sistema de regras foi desenvolvido com base nas combinações das variáveis de entrada.Foram utilizadas 25 regras para representar esses dados, para cada regra foi atribuído pesoigual a 1. Os resultados indicam que o modelo matemático tem uma metodologia satisfatória,podendo auxiliar na tomada de decisões e análises cotidianas.Symbolic regression via linear genetic programming for pot plantseedling classificationMichel J.M. Bieleveld 1 , Luiz O.L.A. Silva 1 , Carlos E. Cugnasca 1 , Antonio M. Saraiva 11 Departamento de Sistemas e Computac¸ ˜aoEscola Polit´ecnica – Universidade de S˜ao Paulo (USP) – S˜ao Paulo – SP – Brazilfmichel.bieleveld,luiz.lamardo,saraivag@usp.br, carlos.cugnasca@gmail.comEste artigo examina o uso de regressão simbólica na agricultura de precisão, onde acompreensão das relações subjacentes ocultas no conjunto dados é a chave para tomada dedecisão, visando a rentabilidade econômica e a sustentabilidade. Este artigo propõe a utilizaçãoda programação genética para inferir um modelo simbólico linear para a representação dacomplexa relação entre os dados. O algoritmo realiza uma busca geral, podendo ser aplicado auma ampla gama de problemas de otimização. A implementação deste algoritmo em umaarquitetura massivamente paralela é proposta para a classificação de mudas de plantas. Osdados das mudas de plantas foram coletados a partir de entrevistas com especialistas, osconjuntos de dados experimentais e a inspeção baseado em visão automatizada de imagens deplântulas. O erro de classificação obtido é comparado com o erro de outros algoritmos declassificação. Embora não tenha apresentado a melhor precisão ele apresenta como vantagemuma representação simbólica semelhante às estruturas frequentemente encontradas em umaampla gama de linguagens de programação, facilitando a utilização em arquiteturasmassivamente paralelas.Aplicação de modelagem fuzzy na predição do ganho de peso defrango de corteÍcaro P. de Souza¹, Leonardo Schiassi², Nathaly S. Melo¹, Guilherme F. Tavares¹¹ Discente do curso de Engenharia Agrícola e Ambiental – UFMT. Sinop, MT² Professor Assistente no Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais da Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Sinop.(icaro.p.souza@hotmail.com, leoschiassi@yahoo.com.br, nathaly.melo@hotmail.com, guitavares@live.co.uk)Conduziu-se um experimento com frangos de corte criados de 1 a 21 dias de idade, utilizandomodelagem fuzzy, com o objetivo de analisar o efeito da temperatura no ganho de peso dosanimais. O modelo desenvolvido tem como variáveis de entrada: temperatura do ar da primeira esegunda semana, e a idade das aves e, como variável de saída, ganho de peso do animal. O- 38 -

método de inferência utilizado foi o de Mamdani e a defuzzificação foi conduzida pelo método docentro de gravidade. O modelo se mostrou satisfatório para o controle da variação térmica dentrodo aviário, possibilitando o controle do conforto animal e, consequentemente, atingindo o ganhode peso esperado.Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alertada ferrugem do cafeeiroCesare Di Girolamo Neto 1 , Luiz Henrique Antunes Rodrigues 2 , Thiago Toshiyuki Thamada 1 , Carlos Alberto Alves Meira 11 Embrapa Informática Agropecuária – Caixa Postal 6041 - 13083-970 – Campinas. SP2 Faculdade de Engenharia Agrícola – Universidade Estadual de Campinas – Campinas,SPcesare.neto@colaborador.embrapa.br, lique@feagri.unicamp.br, thiago.tamada@colaborador.embrapa.br, carlos.meira@embrapa.brEste trabalho procurou avaliar o potencial de técnicas de mineração de dados nodesenvolvimento de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Foram avaliadas quatrotécnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão, Support Vector Machines e RandomForest. A avaliação dos modelos gerados mostrou que as duas últimas técnicas geram modeloscom maior taxa de acerto e melhores medidas de sensitividade e especificidade. As RedesNeurais Artificiais geraram modelos com alto valor de sensitividade, enquanto que as Árvores deDecisão obtiveram desempenho inferior quando comparadas às demais técnicas. Obalanceamento de classes se mostrou um procedimento fundamental na melhora da taxa deacerto dos modelos.Integração da linguagem R em Sistemas de MonitoramentoAgrometeorológico visando a simulaçãoJuscelino I. Oliveira Jr., Murilo B. Rosa , Rodrigo Y. Tsukahara , Alex P. Silva, Gustavo B. Rosa , Silvana G. Mainardes ,Antônio N. Oliveira , Brunno L. L. BoitoSetor de Agrometeorologia – Fundação ABC Pesquisa e Desenvolvimento Agropecuário, Castro – PR{juscelino.junior,murilo.rosa,rodrigo,alex,gustavo,silvana,antonio.oliveira,brunno.boito}@fundacaoabc.org.brEste trabalho apresenta o problema no desenvolvimento de sistemas de monitoramento agrometeorológico que é a utilização de mais de uma linguagem de programação e a integraçãoentre elas. É explorada a necessidade de se integrar a linguagem R para a execução desimulações com modelos agro meteorológicos. A solução apresentada foi elaborar umaarquitetura de sistemas que utilize Web Services. Adicionalmente foi proposto um padrão decomunicação entre as aplicações e os serviços disponibilizados, escritos em R.Mineração de Dados Aplicada à Modelagem da Incidência da AnemiaInfecciosa Equina (AIE), no Pantanal SulmatogrossenseHelano P. de Lima 1 , Urbano G. P. de Abreu 2 , Stanley R. de M. Oliveira 1 ,Silvia M.F.S. Massruhá 11 Embrapa Informática Agropecuária,2 Embrapa Pantanal, Campinas – SP{helano.lima, urbano.abreu, stanley.oliveira, silvia.massruha}@embrapa.brA Embrapa Pantanal conduziu um programa de controle da AIE, que envolveu 28 fazendasformando um conjunto de dados de 3.285 equídeos. Objetivou-se neste trabalho, modelar oproblema da AIE utilizando a técnica de indução de árvores de decisão. Foi realizada uma etapade pré-processamento dos dados do experimento e três modelos de árvore de decisão foraminduzidos, considerando níveis de poda diferentes. A acurácia geral dos modelos girou em tornode 85%, enquanto a precisão para a classe alvo foi de 80%. A quantidade de exames foi oatributo que mais se destacou, revelando uma relação direta com o correto acompanhamento doprograma.- 39 -

Sessão Oral 8: Sistemas de Informação e Banco de Dados 2Avaliação do Perfil de Compras dos Clientes de uma Empresa doAgronegócio usando Agrupamento de DadosNoeli Aparecida Viesseli Gregorio, Marcio Seiji Oyamada, Clodis BoscarioliColegiado de Ciência da Computação – Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas – Universidade Estadual do Oeste do Paraná(UNIOESTE) Cascavel – PRnoeligregorio.ng@gmail.com, {marcio.oyamada,clodis.boscarioli}@unioeste.brEste trabalho descreve um estudo de caso para avaliar perfil de clientes a partir de técnicas demineração de dados em uma empresa de agronegócios. A aplicação de mineração de dados éinteressante para descobrir informações sem uma prévia formulação de hipóteses e buscar poralgo não intuitivo, como informações estratégicas ocultas, entender e prever as necessidades eperfis de comportamento de clientes, bem como padrões de compras, entre outros. O estudo decaso utilizou dados de vendas de insumos no período de 2009 a 2012, extraindo padrões decompra que podem auxiliar a estratégia de vendas em determinados conjuntos de clientes daempresa.Inferência da Qualidade de Materiais Preparados com Fibras Vegetaiscom Base em Método de Processamento Digital de ImagensBruno Seiji Miyamoto 1 , Paulo Estevão Cruvinel 1,2 , José Manoel Marconcini 2 , Luiz Henrique Capparelli Mattoso 21 Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação – Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) São Carlos – SP2, EMBRAPA Instrumentação – São Carlos – SPbruno.miyamoto@dc.ufscar.br, paulo.cruvinel@embrapa.br, marconcini@cnpdia.embrapa.br, mattoso@cnpdia.embrapa.brA agricultura moderna esta relacionada não somente á produção de alimentos, mas também deenergia e novos materiais. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um método baseadoem processamento de imagem para análise da qualidade da mistura das fibras vegetais emamido plastificado, os quais se constituem como novos materiais denominados de amidotermoplástico (TPS). Composições baseadas em TPS têm recebido muita atenção tanto do meioacadêmico como da indústria, como uma das opções mais econômicas para a produção deplásticos biodegradáveis. Embora promissor, o uso do TPS esbarra em duas limitaçõesprincipais, sua fragilidade mecânica e elevada sensibilidade à água. Uma solução para esteproblema é a mistura do TPS com outros materiais fibrosos de origem vegetal, mantendo dessaforma sua biodegradabilidade e oferecendo maior resistência ás intempéries. Para a realizaçãodas análises, foram utilizadas imagens tomográficas de alta resolução dos materiais resultantesda mistura de TPS e das fibras, bem como a adaptação de modelos de análise não linear quepermitiram avaliar a entropia das imagens em função da homogeneidade de mistura das fibras.Construindo um Data Warehouse para o AgronegócioRafael dos Santos Ferreira, Sandro da Silva CamargoBagé - RSrs_ferreira1@hotmail.com, camargo.sandro@gmail.comO agronegócio é um setor de grande importância na economia do Brasil, representando emtorno de um terço do PIB do país. O aumento das atividades nesse setor vem se dando de formaampla e rápida exigindo, assim, o uso de novas tecnologias para seu gerenciamento eotimização. Dentro deste escopo, este trabalho tem por objetivo mostrar as capacidades daaplicação da tecnologia de Data Warehouse no setor do agronegócio. Foi utilizado comoreferência um estudo de caso efetuado em uma cooperativa da Região da Campanha, no estadodo Rio Grande do Sul, conceituando e destacando as potencialidades do Data Warehouse.Neste estudo foi utilizada uma ferramenta chamada SPAGO BI.- 40 -

Análise de abordagens para extração de características de sementesusando processamento digital de imagensKelly Laís Wiggers, Lays Helena L. Veloso, Evanise A. Caldas, Alaine M. GuimarãesDepartamento de Informática – Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG), Ponta Grossa – PR{klais00, lays.veloso, nisecaldas}@gmail.com, alainemg@uepg.brEste artigo destaca as principais características e objetivos abordados em trabalhos científicospublicados entre 2010 e 2013. Estes trabalhos apresentam os métodos relevantes deprocessamento de imagens digitais em sementes para o setor agrícola, bem como as técnicas esoftwares utilizados para este processo. Por fim, são analisados os resultados encontrados nosmesmos, destacando a eficiência dos métodos para análise das sementes em cada casoabordado e dos softwares trabalhados. As vantagens identificadas da utilização de softwares etécnicas de processamento digital de imagens para análise de sementes foram: a redução docusto e do tempo envolvidos em ensaios físicos e análises manuais, a capacidade de identificarcaracterísticas não encontradas com métodos convencionais e a análise da semente de formanão invasiva.SISA Sistema de Identificação de SolosJésus Franco Bueno¹, Humberto Gonçalves dos Santos 2 , Eduardo Guimarães Couto³, Igor Hideki Trindade¹, Sidnei Polo¹1 Instituto de Computação - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Cuiabá - MT2 Embrapa Solos - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), Rio de Janeiro - RJ3 Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT),Cuiabá - MTbueno.jf@ic.ufmt.br, humbsantos@gmail.com, couto@ufmt.br, igorhideki@gmail.com, sidneipolo.sp@gmail.comEste trabalho tem como objetivo específico, a apresentação do software SISA, um Sistema deInformações modelado e desenvolvido baseando-se na 2a edição do Sistema Brasileiro deClassificação de Solos da EMBRAPA. A concepção da chave de identificação por atributosformando uma estrutura em árvore multicategórica e multinível, cuja raiz é a entrada para asclasses de solos, e cujos nós e folhas contém a classificação taxonômica do solo. A visualizaçãodesta chave possibilitou a definição de uma estrutura em árvore binária que concretiza a chavedicotômica de perguntas tradicionalmente usada pelos pesquisadores. Esta estrutura dicotômicaem árvore contém em cada nó as informações sobre os atributos do solo, que sãoprogressivamente apresentados ao percorrer um ramo, minimizando a complexidade doprocesso de classificação de solos. O modelo de dados do SISA realiza a persistência dasinformações da chave dicotômica de perguntas em um banco de dados relacional. As interfacesgráficas de usuário reconstroem a estrutura da chave dicotômica e implementam a facilidade denavegação, avançando e recuando sobre os nós da árvore. Além do uso pedagógicoeducacionalno ensino de graduação e de pós-graduação, na extensão e no apoio às atividadesde pesquisa na área de Ciência do Solo, este trabalho pode ser motivação e referência para odesenvolvimento de novas aplicações em computação para uso acadêmico-científico.- 41 -

Sessão Oral 9: Sistemas InteligentesConsciência de Situação na Ubicomp: Um Estudo de Caso Aplicado àAnálise de SementesJoão Lopes 2 , Gizele Gadotti 1 , Patricia Davet 1 , Alexandre Souza 1 , Rodrigo Souza 2 , Ana Pernas 1 , Adenauer Yamin 1 , CláudioGeyer 21 Universidade Federal de Pelotas (UFPel)2 Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS){gizele.gadotti, pdavet, arrsouza, marilza, adenauer}@ufpel.edu.br {jlblopes, rssouza, geyer}@inf.ufrgs.brUm dos principais desafios de pesquisa da Computação Ubíqua (Ubi- Comp) diz respeito anecessidade das aplicações terem consciência do contexto situacional e, quando for o caso,reagir a modificações no mesmo. Este artigo apresenta uma arquitetura para suporte `aconsciência de situação, denominada EXEHDA-SA (Execution Environment for HighlyDistributed Applications - Situation Awareness). Considera-se como principal contribuição destetrabalho a concepção de uma arquitetura para coleta, processamento e disseminação deinformações contextuais, de forma distribuída, independente das aplicações, em umaperspectiva autonômica e baseada em regras. Para avaliar as funcionalidades do EXEHDA-SA´e apresentado um estudo de caso que destaca a prototipação e testes realizados.Aplicação móvel para análise da cobertura vegetal sobre o soloutilizando Redes Neurais ArtificiaisDanniel C. Lopes, Angélica F. de Castro, Bruno Ramon A. Silva, Francisco P. FreitasUniversidade Federal do Rural do Semi-Árido (UFERSA), Mossoró – RNfdanniel,angelicag@ufersa.edu.br, fbrunoramonalmeida,paulo.freitas.ntg@gmail.comA análise da cobertura do solo é uma tarefa relevante para as Ciências Agrárias, ela permiteidentificar uma série de alterações nas vegetações e pode ser utilizada no monitoramento depragas, doenças, deficiências nas lavouras, entre outras. Este trabalho apresenta odesenvolvimento de uma aplicação para dispositivos móveis que possibilita realizar a análise dacobertura do solo diretamente no local da amostra. O sistema possibilita a aquisição, análise eclassificação das imagens através do uso de Redes Neurais Artificiais em conjunto com técnicasde processamento digital de imagens.Regras para classificação de ocorrências de ferrugem asiática da sojacom base em variáveis meteorológicasGuilherme A. S. Megeto, Stanley R. de M. Oliveira, Carlos A. A. MeiraEmbrapa Informática Agropecuária, Campinas – SPguimegeto@gmail.com, stanley.oliveira@embrapa.br, carlos.meira@embrapa.brA ferrugem asiática é uma das doenças mais importantes e agressivas da soja, especialmenteno Brasil. O uso de modelos matemáticos e computacionais pode auxiliar a tomada de decisãodo produtor sobre a necessidade e o momento de uma ação de prevenção à doença. Modelosem árvore de decisão baseados em temperatura e precipitação foram desenvolvidos e extraídasregras que permitiram identificar os principais fatores que influenciaram a ocorrência da ferrugemem lavouras comerciais. O modelo final se mostrou interpretável e coerente com a literaturaexistente.- 42 -

Sistema de alerta da ferrugem do cafeeiro: resultado de um processode mineração de dadosThiago T. Thamada, Cesare Di Girolamo Neto, Carlos A. A. MeiraEmbrapa Informática Agropecuária, Campinas – SP{thiago.thamada,cesare.neto}@colaborador.embrapa.br, carlos.meira@embrapa.brEste artigo apresenta o sistema de alerta de doença de plantas desenvolvido para realizar apredição da taxa de progresso da ferrugem do cafeeiro, que utiliza modelos preditivos criados apartir de dados meteorológicos e da cultura, fornecidos pela Fundação Procafé. O sistema dealerta desenvolvido visa auxiliar, através do resultado da predição, o técnico da FundaçãoProcafé a elaborar boletins mensais de recomendação de tomada de decisão no controle daferrugem do cafeeiro.Análise Inteligente de Imagens Digitais no Monitoramento daRequeima em TomateirosGizelle Kupac Vianna, Sérgio Manuel Serra da CruzInstituto de Ciências Exatas – Departamento de Matemática Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ),Seropédica – RJ{ kupac, serra }@ufrrj.brA cadeia produtiva do tomate do Brasil permeia diversos setores, oferecendo oportunidades deinovação tecnológica que podem ser aplicadas aos segmentos ambientais, sociais eeconômicos. Este trabalho apresenta uma abordagem de manejo tecnológico voltado paraculturas orgânicas de tomates. Nele são discutidas estratégias computacionais inteligentes queoferecem apoio à detecção precoce de doenças e pragas em tomateiros. Apresentamos osprimeiros resultados, que consorcia experimentos de campo e experimentos baseados em redesneurais.Otimização da geração de energias alternativas e renováveis paraenergização rural utilizando lógica fuzzyFernando de L. Caneppele 1 , Marianna C. Peccinelli 1 , Odivaldo J. Seraphim 2 , Luís R. A. Gabriel Filho 3 , Alexandre J. D. deSouza 4 , Antonio F. Savi 41 Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA) – Universidade de São Paulo (USP), Pirassununga – SP2 Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA) – Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP) – Botucatu, SP3 Campus Experimental de Tupã – Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP) – Tupã, SP4 Campus Experimental de Itapeva – Universidade Estadual Paulista “Júlio de MesquitaFilho” (UNESP) – Itapeva, SP{caneppele, marianna.peccinelli}@usp.br, seraphim@fca.unesp.br, gabrielfilho@tupa.unesp.br, {alexandre, savi}@itapeva.unesp.brEste trabalho descreve o uso da lógica fuzzy para o controle de um sistema híbrido de geraçãode energia eólico-fotovoltaico de pequeno porte no suprimento de energia requerido por umaresidência de uma propriedade rural, obtendo o máximo de energia das variáveis meteorológicaspara a produção de energia elétrica pelo sistema. Quando se utiliza um sistema de controlefuzzy, espera-se atingir o ponto de máxima geração de energia, transferindo praticamente toda aenergia gerada para a carga e/ou para as baterias quando seu uso não for imediato. Ofuncionamento do controlador fuzzy foi simulado utlizando o software MATLAB®, através doFuzzy Logical Toolbox. Foi verificado através das simulações que este modelo pode ser usadode modo eficiente em sistemas híbridos de geração de energia, proporcionando o melhoraproveitamento das fontes alternativas de energia.- 43 -

Predição da quantidade de matéria orgânica e teor de argila por meiode algoritmos de classificação em um conjunto de dados obtidos pelométodo vis-NIRSSandro Teixeira 1 , Alaine Margarete Guimarães 21 Centro de Processamento de Dados - Universidade Estadual de Ponta Grossa, Ponta Grossa - PR2 Departamento de Informática - Universidade Estadual de Ponta Grossa. Ponta Grossa - PR, Brasilsteixeira@uepg.br, guimaraesalaine@gmail.comA quantidade de Matéria Orgânica (MO), bem como o teor de argila são constituintesimportantes na sustentabilidade dos sistemas agrícolas. A utilização da espectroscopia dereflectância na região do visível e no infravermelho próximo (vis-NIRS) pode ser altamente viávelna análise de solos, podendo ajudar a identificar teores de atributos de maneira mais limpa erápida. O objetivo deste trabalho foi comparar algoritmos de classificação utilizando o softwareWEKA para estimar os componentes citados utilizando uma base de dados com informaçõesobtidas pelo método convencional de análise e pelo método vis-NIRS. Os resultadosdemonstraram uma melhor resposta de classificação para o teor de argila em comparação com aquantidade de MO.- 44 -

Salão de Iniciação CientíficaSalão de Iniciação CientíficaSistema de Gerenciamento para Planos de Recuperação de ÁreasDegradadas, como estratégia de Consolidação do Novo CódigoFlorestal BrasileiroClóvis SANTOS 1 , Natacha GABRIELA 2 , Normandes MATOS 21 Sistemas de Informação (SI), Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)2 Engenharia Agrícola(EA), Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)clovissj@ufmt.br, nanabruns@gmail.com; normandes32@gmail.comO Uso de Pacotes em Banco de Dados para Criação da Rastreabilidadena Produção da Pluma do AlgodãoClóvis SANTOS, Lauro SILVASistemas de Informação (SI), Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)clovissj@ufmt.br, laurosilva@terra.com.brO Uso de Hierarquia de Dados Baseados em Ontologias paraRepresentação de Mapas na AgriculturaClóvis SANTOS, Paulo SILVASistemas de Informação (SI), Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)clovissj@ufmt.br, paulodasilvajunior@hotmail.comModelagem 3D Para Criação de Biblioteca de Espécies VegetaisClóvis SANTOS, Joabe RIBEIRO , Luiz SANTIN, Roger RESMINISistemas de Informação (SI), Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)clovissj@ufmt.br, joabeufmt@gmail.com, luiz_santin1@hotmail.com, rogerresmini@ufmt.comModelos Computacionais Empregados na Dinâmica da Estimativa daBiomassa do Amendoim e da Soja.Alexandre de Castro¹, Klebson R. de Oliveira¹, Romeu Z. Rosa¹, Fabio César da Silva¹, Fernando J. Freire²1 Embrapa Informática e Agropecuária – Laboratório de Matemática Computacional Campinas – SP2 Departamento de Agronomia, Universidade Federal Rural de Pernambucoklebson.oliveira@colaborador.embrapa.br, f.freire@depa.ufrpe.brModelos Computacionais Empregados na Dinâmica da Estimativa deBiomassa da Cana de açúcarAlexandre de Castro¹, Klebson R. de Oliveira¹, Romeu Z. Rosa¹, Fabio César da Silva¹, Fernando J. Freire²1 Embrapa Informática e Agropecuária – Laboratório de Matemática Computacional, Campinas – SP2 Departamento de Agronomia, Universidade Federal Rural de Pernambucoklebson.oliveira@colaborador.embrapa.br, f.freire@depa.ufrpe.br- 45 -

Sistema de Gerenciamento de Silos Bag Utilizando EtiquetasInteligentesClóvis SANTOS 1 , Mara Andrea Dota 1 , Eberson WESCHTER 21 Sistemas de Informação (SI), Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)2 Unisystem Sistemas Agrícolasclovissj@ufmt.br, maraadota@gmail.com, eberson@unisystem.agr.brMonitoramento da Qualidade da Agua usando Redes de Sensores SemFioMara Andrea Dota 1 , Carlos Eduardo Cugnasca 21 Sistemas de Informação – Instituto de Ciências Exatas e Naturais – Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Rondonópolis2 Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais, Escola Politécnica da USP, São Paulo-SP.maraadota@gmail.com , carlos.cugnasca@poli.usp.brn lise omparativa de cnicas de egress o e edes euraisrti iciais na stima o da ress o de recompacta o do oloGiulian S. L. Regis 1 , Apolino J. N. Silva 1 , Josenalde B. Oliveira 2 , Laura E. A. Santana 11 Escola Agrícola de Jundiaí – Unidade Acadêmica Especializada em Ciências Agrárias2 Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), Macaíba – RNgiulian_salvador@hotmail.com, ajndas@ufrnet.br, josenalde@eaj.ufrn.br, lauraemmanuella@yahoo.com.brDesenvolvimento de um Sistema de Automação de Horta CaseiraKaue S. A. Arima¹, Roberto B. O. Pereira² , ¹1 Aluno de Ciência da Computação – Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) Cuiabá – MT2 Prof. Msc. do Instituto de Computação– Universidade Federal de Mato Grosso(UFMT), Cuiabá–MTkauearima@gmai.com, roberto@ic.ufmt.brDesenvolvimento de um dispositivo para coleta de dados atmosféricosna Amazônia.Adyson da Silva Moreira, Rodrigo da Silva, Enoque Alves, Adisson Marinho,1Instituto de Engenharia e Geociências(IEG) – Universidade Federal do Oeste do Para (UFOPA) CEP 68035-100 – Santarém – PAadyson _sm@hotmail.com, rsilv@yahoo.com.br, {enoque,adisson.gomes}@gmail.comSistema Especialista para diagnosticar pragas na cana-de-açúcar como auxílio da ferramenta Expert SINTABruna K. P. Pimentel, Monique S. Viana, Djalma D. da SilvaFaculdade de Tecnologia do Estado de São Paulo (FATEC), 15043-020 - São José do Rio Preto – SPbruna08prado@live.com, monique.viana@hotmail.com, djalma@fatecriopreto.edu.brEstimativa da área foliar da bananeira cv. grand naine (musa aaa) comuso do processamento digital de imagens e funções de regressãoPaulo Henrique Milanezi, Silvia H. Modenese-Gorla da Silva, Juliana Domingues Lima, Danilo Eduardo Rozane, MarcusVinicius CremonesiCâmpus Experimental de Registro – Universidade Estadual Paulista “Julio de Mesquita Filho”, (UNESP), Registro – SP{milanezi, silvia, judlima, danilorazane,cremonesi}@registro.unesp.br- 46 -

Software para gerenciamento de qualidade do leite utilizando osparâmetros fornecidos pela Instrução Normativa(IN) 62 do Ministérioda Agricultura Pecuária e Abastecimento(MAPA)João Paulo Lima Silva, Kleyson dos Santos Tavares, Célio Silva dos ReisInstituto Ciber Espacial – Universidade Federal Rural da Amazônia (UFRA), Belém, PAJoão.lima@ufra.edu.br, kleyson.tavares@ufra.edu.br, celiosreis@yahoo.comObtenção de Metadados de Sequências Polimórficas em Banco deDados RemotoLeonardo Carvalho Nápolis Costa 1,* , Leonardo Mariano Gravina Fonseca 1 , Camillo de Léllis Falcão da Silva 2 ,Wagner Arbex 1,+1 Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária – Embrapa, Juiz de Fora – MG2 Universidade Federal de Juiz de Fora – UFJF, Juiz de Fora – MGleonardocnc@gmail.com, leonardo.gravina@embrapa.br, camillofalcao@gmail.com, wagner.arbex@embrapa.brModelagem do Firmware de um Sistema Embarcado para Aquisição deDados MicroclimáticosErik William Chagas da Silva, Mauricio Fernando Lima PereiraInstituto de Computação – Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Cuiabá - MTerikchagas00@gmail.com, mauricio@ic.ufmt.brDesenvolvimento de Miniestações Agrometeorológicas de Baixo CustoAplicadas à Agricultura de PrecisãoWellington Sales Eugênio Santos, Maurício Fernando Lima PereiraInstituto de Computação – Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Cuiabá, MTwellingtonses@gmail.com, mauricio@ic.ufmt.brAplicação de RFID para o desenvolvimento de sistemas de navegaçãoautônomos em cultivos.Emanoel Costa 1 , Samuel Souto, David Beserra, Alberto AraujoUnidade Acadêmica de Garanhuns – Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) Garanhuns – PEemanoel.rc@hotmail.com, {samuel.romeiro, dw.beserra, albertoaepa}@gmail.comExtraindo informações de séries de dados climáticos em busca depadrões e extremosAlexandre N. Araújo, Allan G. Oliveira, Raphael S. R. Gomes, Claudia A. MartinsInstituto de Computação – Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Cuiabá – MT{claudia,allan,raphael}@ic.ufmt.br, alexnascarauj@gmail.comSISA Desenvolvimento da Interface da Base de Dados e Atualizaçãopara 2ª Edição do Sistema Brasileiro de Classificação de SolosJésus Franco Bueno, Igor Hideki Trindade, Sidnei PoloInstituto de Computação - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Cuiabá - MTbueno.jf@ic.ufmt.br, {igorhideki,sidneipolo.sp}@gmail.com- 47 -

Protocolo de comunicação para rede de sensores com transmissornRF24l01 aplicada à agricultura de precisãoHenrique Hirata, Mauricio Fernando Lima PereiraInstituto de Computação – Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Cuiabá, MThenrique.hirata@gmail.com, mauricio@ic.ufmt.br- 48 -

Índice de AutoresAAdenauer Yamin · 3, 44Adilson Vahldick · 37Adisson Marinho · 48Adyson da Silva Moreira · 48Alaine M. Guimarães · 26, 32, 43Alaine Margarete Guimarães · 46Alberto Araujo · 49Albino Szesz Junior · 28Alex P. Silva · 38, 40Alexandre de Castro · 28, 47Alexandre J. D. de Souza · 45Alexandre N. Araújo · 49Alexandre Souza · 44Alexandre Tagliari Lazzaretti · 31Allan G. de Oliveira · 32Allan G. Oliveira · 49Allan K. Veiga · 38Ana Pernas · 44Anarosa A. F. Brandão · 37André R. Hirakawa · 37André Riyuiti Hirakawa · 31Andréia G. Bonfante · 32Angélica F. de Castro · 44Annabell R. Tamariz · 36Antonio F. Savi · 45Antonio M. Saraiva · 33, 35, 38, 39Antonio Mauro Saraiva · 11Antônio N. Oliveira · 38, 40Apolino J. N. Silva · 48Arnaldo Carneiro Filho · 12, 20BBruna K. P. Pimentel · 48Brunno L. L. Boito · 38, 40Bruno Affonso · 28Bruno Ramon A. Silva · 44Bruno Seiji Miyamoto · 42CCamillo de Léllis Falcão da Silva · 49Carla Diacui Medeiros Berkenbrock · 37Carlos A. A. Meira · 44, 45Carlos Alberto Alves Meira · 40Carlos Amaral Holbig · 31Carlos Cugnasca · 2, 13Carlos E. Cugnasca · 33, 39Carlos Eduardo Cugnasca · 2, 21, 30, 32, 48Casiane Salete Tibola · 30Célio Silva dos Reis · 49Cesare Di Girolamo Neto · 40, 45Claudia A. Martins · 32, 49Cláudio Geyer · 44- 49 -Clodis Boscarioli · 42Clóvis S. Junior · 37Clóvis SANTOS · 47, 48DDanilo Eduardo Rozane · 29, 48Danniel C. Lopes · 44David Beserra · 49Denis Teixeira da Rocha · 35Djalma D. da Silva · 48EEberson WESCHTER · 48Edgard Henrique dos Santos · 28Eduardo Guimarães Couto · 43Eduardo Nardini Gomes · 29Elcio Abrahão · 31Elizabeth Nogueira Fernandes · 35Emanoel Costa · 49Enoque Alves · 48Erik William Chagas da Silva · 49Eros E. Moura · 36Etienne A. Cartolano Jr · 38Evanise A. Caldas · 43FFabiana S. Santana · 33, 37Fabio César da Silva · 47Fábio Cesar da Silva · 28Felipe Silveira · 28Fernanda Nascimento Almeida · 27Fernando de L. Caneppele · 45Fernando J. Freire · 47Fernando José Freire · 28Fernando L. Garagorry · 33Flavio José de Oliveira Morais · 25Francisco P. Freitas · 44GGeisla de A. Melo · 32Gilberto Zonta Pastorello · 14, 23Giulian S. L. Regis · 48Gizele Gadotti · 44Gizele Ingrid Gadotti · 15, 24Gizelle Kupac Vianna · 45Guilherme A. S. Megeto · 44Guilherme F. Tavares · 29, 39Gustavo B. Rosa · 38, 40Gustavo Portz · 35

HHelano P. de Lima · 40Henrique Hirata · 50Henrique O. Marques · 32Hugo do Nascimento Bendini · 29Hugo Leonardo Petla Silva · 28Humberto Gonçalves dos Santos · 43IÍcaro P. de Souza · 29, 39Igor Hideki Trindade · 43, 49Isaías Santoro Moretto · 25Ivairton Monteiro Santos · 30JJaqson Dalbosco · 25, 30, 31Jayme Garcia Arnal Barbedo · 26, 36Jésus Franco Bueno · 2, 43, 49Joabe RIBEIRO · 47João dos Santos Vila da Silva · 16, 20João Francisco Modenese · 29João Lopes · 44João Paulo Lima Silva · 49José Antonio Siqueira Dias · 25José de S. Nogueira · 33José Manoel Marconcini · 42Jose Mauricio Cunha Fernandes · 30José Maurício Cunha Fernandes · 31José Maurício Fernandes · 4, 25José P. Molin · 35José Vicente Caixeta-Filho · 29Josenalde B. Oliveira · 48Josiel M. de Figueiredo · 32Juliana Domingues Lima · 29, 48Juliana S. Silva · 35Juscelino I. Oliveira Jr · 38, 40KKaue S. A. Arima · 48Kelly Laís Wiggers · 43Klebson R. de Oliveira · 47Kleyson dos Santos Tavares · 49LLaerte Ferreira · 17Laura E. A. Santana · 48Lauro SILVA · 47Lays Helena L. Veloso · 43Leonardo Barreto Campos · 32Leonardo Carvalho Nápolis Costa · 27, 49Leonardo Mariano Gravina Fonseca · 35, 49Leonardo Schiassi · 29, 39Lucas R. Amaral · 35Luciana Soares de Morais · 35Luís R. A. Gabriel Filho · 45Luiz Henrique Antunes Rodrigues · 2, 40Luiz Henrique Capparelli Mattoso · 42Luiz O.L.A. Silva · 39Luiz SANTIN · 47MMaicon Anderson Mattos da Silva · 30Mara Andrea Dota · 48Marcelo Ferrasa · 36Marcelo S. Biudes · 33Márcio José Mantau · 37Marcio Seiji Oyamada · 42Marcos A. Fausto · 33Marcos Monteiro Junior · 26Marcos Vinícius G. Barbosa da Silva · 27Marcus Vinicius Cremonesi · 48MarcusVinicius Cremonesi · 29Maria Bernadete de M. França 1 · 25Maria Salete Marcon Gomes Vaz · 4, 28, 30Marianna C. Peccinelli · 45Marino Luiz Eyerkaufer · 37Marta C. J. A. Nogueira · 32Mateus Batistella · 18, 23Mauricio Fernando Lima Pereira · 2, 49, 50Maurício Fernando Lima Pereira · 49Michel J.M. Bieleveld · 39Mirian O. de Souza · 33Monica Cristine Scherer Vaz · 30Monique S. Viana · 48Murilo B. Rosa · 38, 40Myriam Maia Nobre · 35NNadja G. Machado · 33Natacha GABRIELA · 47Natalia Siqueira · 28Nathaly S. M. Melo · 39Nathaly S. Melo · 29, 39Noeli Aparecida Viesseli Gregorio · 42Normandes MATOS · 47OOdivaldo J. Seraphim · 45PPatricia Davet · 44Paulo Cézar Santana · 30Paulo Estevão Cruvinel · 19, 20, 42Paulo Henrique Milanezi · 48Paulo HenriqueMilanezi · 29Paulo SILVA · 47Pedro A. Berbert · 36- 50 -

RRafael dos Santos Ferreira · 42Rafael Rieder · 4, 25, 30, 31Rafael V. Mesquita · 36Ramão Tiago Tiburski · 31Raphael S. R. Gomes · 49Raphael Vilamiu · 28Roberto B. O. Pereira · 48Roberto Fray da Silva · 32Rodrigo da Silva · 48Rodrigo Souza · 44Rodrigo Y. Tsukahara · 38, 40Roger RESMINI · 47Romeu Z. Rosa · 47Rosa Maria Valdebenito · 31Rui da Silva Verneque · 27SSamuel Souto · 49Sandro da Silva Camargo · 42Sandro Teixeira · 46Sérgio Manuel Serra da Cruz · 45Sidnei Polo · 43, 49Silvana G. Mainardes · 38, 40Silvia H. Modenese-Gorla da Silva · 29, 48Silvia M.F.S. Massruhá · 40Silvia Scheunemann · 37Sônia Ternes · 2, 28Stanley R. de M. Oliveira · 40, 44Suelyn F. da Silva · 32TThais Manoela Gonçalves · 28Thiago da Silva · 30Thiago G Péra², Adriano Lênin · 29Thiago Ives Mayer · 36Thiago M. Ventura · 32Thiago T. Thamada · 45Thiago Toshiyuki Thamada · 40UUrbano G. P. de Abreu · 40VVerona O. Montone · 29Victor G. Celinski · 26Victor Hugo Alvarez Venegas · 28Vinícius Andrei Cerbaro · 25WWagner Arbex · 49Wagner Arbexy · 27Wagner R. S. Teixeira · 32Wellington Sales Eugênio Santos · 49Wilian F. Costa · 33, 38Willian Tessaro Lunardi · 31Willingthon Pavan · 4, 25, 30, 31Wilson da Silva Moraes · 29- 51 -

Anotações________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________- 52 -

Anotações________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________- 53 -

Anotações________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________- 54 -

Anotações________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________- 55 -

Anotações________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________- 56 -

Resumo da ProgramaçãoHorário Segunda-feira 21/10/13 Terça-feira 22/10/13 Quarta-feira 23/10/13 Quinta-feira 24/10/13 Sexta-feira 25/10/1308:30hLivrePainel: “ groinformática:Inovação paraSustentabilidade dogronegócio Brasileiro”09:50h Lanche10:10hSessão Oral 4: Redes deSensores e GeotecnoogiasSessão Oral 7: Modelagem eSimulação10:30h Lanche10:50h Sessão Oral 1: Automação e Palestra 2: Produção ePalestra 4: Geotecnologias:Instrumentação 1 Compartilhamento de DadosMonitoramento e Inteligência11:10hGeográficos em Apoio aoEspacial na AgriculturaAgronegócio BrasileiroSessão Oral 9:Sistemas InteligentesLanchePalestra 6:Computação Ubíquae Qualidade deSementes11:50hAlmoço12:00h Encerramento13:40h15:40hInscrição e entrega dematerial (secretaria)Sessão Oral 2: Modelagem eSimulação 1Palestra 1: Redes deSensores sem Fio eIdentificação porRadiofrequência aplicadosno AgronegócioSessão Oral 5: Redes Sociais noAgronegócio e Automação eInstrumentação 2Palestra 3: Informática paraBiodiversidade eAgroinformática: um elonecessário16:30h LancheSessão Oral 8: Sistemas deInformação e Banco de Dados 2Palestra 5: Gerenciamento ecuradoria de dados para redesde monitoramento vegetal “insitu”Livre16:50hSessão Oral 3: TecnologiasWeb no AgronegócioSessão Oral 6: Sistemas deInformação e Banco de Dados 1Salão de Iniciação Científica18:30h Livre19:00h21:30hCerimônia de AberturaLivre Assembleia SBIAgro Jantar de Confraternização- 57 -