http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/8956 2026-07-30T22:55:04Z http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/25914 Título: Biomassa de microalgas como insumo sustentável na agricultura: avaliação do potencial biofertilizante e bioestimulante em culturas hortícolas Autor: Carvalho, Camila da Motta de Resumo: A crescente preocupação com os potenciais impactos ambientais negativos decorrentes do uso intensivo de insumos sintéticos na agricultura tem estimulado a busca por alternativas mais sustentáveis. Diante disso, nos últimos anos, as microalgas têm sido consideradas uma alternativa promissora em diversas aplicações na agricultura, destacando-se pelo seu potencial como biofertilizante e bioestimulante. Nesse sentido, o presente estudo, estruturado em dois capítulos, teve como objetivo geral avaliar o potencial da biomassa de microalgas como biofertilizante e bioestimulante em espécies hortícolas. No primeiro capítulo, foi avaliado o uso da biomassa desoleificada de microalgas, um subproduto da produção de biodiesel, como fonte alternativa de nitrogênio na adubação da cultura da rúcula (Eruca sativa L). O experimento foi conduzido em delineamento inteiramente casualizado (DIC), com sete tratamentos: T1 – controle (sem adubação nitrogenada), T2 – 100% da dose recomendada de nitrogênio fornecida via ureia e T3 a T7 (biofertilizante microalgal em doses equivalentes a 100%, 150%, 200%, 250% e 300% da dose recomendada de nitrogênio) e cinco repetições. Ao fim do cultivo, foram avaliados os principais parâmetros de crescimento da cultura, além da composição nutricional e mineral da parte aérea da rúcula. Os resultados foram submetidos à análise de variância e, quando significativos, as médias foram comparadas pelo teste de Scott-Knott, ao nível de 5% de significância. Observou-se que os tratamentos com biofertilizante em doses mais próximas da recomendação de N (T3 e T4) geraram acréscimos no comprimento da parte aérea, área foliar, massa fresca da parte aérea, massa seca da raiz e da parte aérea, com valores semelhantes aos obtidos com adubação nitrogenada convencional. Em contrapartida, doses elevadas do biofertilizante não promoveram ganhos adicionais. A análise nutricional indicou que o biofertilizante aumentou os teores de proteínas, fósforo, cálcio, magnésio e sódio na parte aérea da rúcula, demonstrando o potencial da biomassa desoleificada de microalgas como fonte alternativa de nitrogênio na adubação da cultura da rúcula, quando aplicada em doses adequadas. No segundo capítulo, avaliou-se os potenciais efeitos bioestimulantes da biomassa de microalgas cultivadas em águas residuárias de uma indústria de bioprocessos na germinação e desenvolvimento inicial de sementes de rúcula e tomate (Solanum lycopersicum L.). Para isso, sementes das duas culturas foram submetidas a seis tratamentos, três compostos por diferentes frações do cultivo microalgal (biomassa integral, concentrada e sobrenadante), um tratamento apenas com água residuária, outro com um regulador de crescimento de plantas (ácido giberélico), e água destilada como controle. Os ensaios foram conduzidos em câmara de germinação tipo B.O.D, em DIC, com quatro repetições de 25 sementes. Os principais parâmetros de germinação e o crescimento inicial das plântulas foram mensurados. O perfil fitormonal dos tratamentos provenientes da biomassa de microalgas também foi descrito. Observou-se que os tratamentos derivados do cultivo microalgal geraram melhorias no crescimento inicial de plântulas, destacando-se aumentos de até 43% na massa fresca e de até 36% no comprimento radicular do tomate, em relação ao controle. Além disso, microalgas cultivadas em águas residuárias da indústria de bioprocessos foram capazes de produzir fitormônios importantes, demonstrando seu potencial como bioestimulante 2025-07-31T00:00:00Z http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/25852 Título: Técnicas de Aprendizado de Máquina na Identificação de Plantas Daninhas na Cultura do Milho: Comparação entre Maximum Likelihood, Random Forest e Support Vector Machine Autor: Souza, Thaís Machado de Resumo: A cultura do milho (Zea mays L.) é uma das mais importantes do agronegócio brasileiro e mundial, sendo fonte essencial de nutrição humana e animal, além de matéria-prima para as indústrias farmacêutica, química, energética e de alimentos. Sua produtividade pode ser severamente comprometida pela presença de plantas daninhas, que competem com a cultura por água, nutrientes e luz. A semelhança visual entre essas espécies, especialmente em estádios precoces de desenvolvimento, dificulta sua identificação. Nesse contexto, o presente trabalho aplicou o uso de técnicas de Sensoriamento Remoto (SR) para discriminação espectral entre milho e daninha (Cyperus rotundus), por meio de imagens multiespectrais adquiridas por Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARPs). Foram avaliados três classificadores supervisionados – Maximum Likelihood (ML), Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM) – estes foram aplicados em diferentes estádios fenológicos e em dois ciclos de cultivo (safra principal e secundária). A acurácia global (AG), assim como as métricas de precisão, recall e F1-score por classe, foram utilizadas para avaliar o desempenho dos algoritmos na classificação de quatro alvos: Zea mays L., Cyperus rotundus, solo e sombra. Foi observada a evolução do desempenho dos classificadores, com o avanço do estádio fenológico. Na análise do primeiro ano (safra secundária) o estádio fenológico V8, foi o mais indicado para a diferenciação entre as plantas, e o classificador de maior desempenho foi o ML, apresentou uma AG de 89%. Para a classe Zea mays L. a precisão foi de 0,88, recall de 0,81 e F1-score de 0,85, e para Cyperus rotundus a precisão foi de 0,68, recall de 0,89 e F1-score de 0,77. No segundo ano (safra principal), a melhor diferenciação foi no estádio fenológico V6, o ML foi novamente o melhor classificador, apresentando uma AG de 88%, com precisão de 1,00, recall de 0,78 e F1-score de 0,88 para a classe Zea mays L., e precisão de 0,52, recall de 1,00 e F1-score de 0,68 para a classe de Cyperus rotundus. Portanto, nos diferentes anos analisados o classificador ML apresentou melhor desempenho 2025-07-28T00:00:00Z http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/25821 Título: Desenvolvimento de sistema de visão computacional para seleção de produtos agrícolas a partir da aplicação de redes neurais convolucionais Autor: Carvalho, João Célio Luna de Resumo: A demanda por produtos agrícolas de qualidade aumenta conforme o crescimento da produção alimentícia e da população mundial. Equipamentos focados na classificação destes produtos ainda são escassos e as Redes Neurais Convolucionais (CNN) têm sido aplicadas com este propósito. O objetivo desse projeto foi criar um sistema de visão computacional capaz de selecionar produtos agrícolas de forma automatizada em função de atributos de qualidade. Para isso, a câmara seletora de imagens foi composta por um Raspberry Pi 5 acoplado ao módulo de câmera próprio, monitor LCD e lâmpadas LED para iluminação, com o software para treinamento das CNNs e classificação dos dados armazenados em sua memória interna. Três CNN foram comparadas, sendo duas com arquiteturas pré-estabelecidas (AlexNet e Mobile Net), e uma com arquitetura adaptada para este projeto (OakMoonNet). Um software foi desenvolvido para aquisição das imagens, e outro para a aplicação das CNNs e obtenção das métricas de desempenho de classificação. As CNNs foram aplicadas a seis bancos de imagens, dos quais, dois compostos por imagens obtidas por meio da câmara seletora, com iluminação controlada, e quatro compostos por imagens em condições variadas de ambiente, quantidade e iluminação. A comparação de desempenho das CNNs foi realizada por meio da avaliação dos parâmetros de Acurácia, Precisão, Sensibilidade (Recall) e F1-Score, obtidos durante o treinamento. A CCN OakMoonNet apresentou o melhor desempenho para os experimentos realizados como avaliação da câmara seletora, obtendo 77% de acurácia (tempo de processamento 23 min e 53 seg) para a classificação da severidade de danos em laranjas e 100% de acurácia para classificação dos frutos de tomates em função maturação (tempo de processamento 4 min e 12 seg). Para os experimentos complementares de validação do software, com dados obtidos fora da câmara seletora, o padrão se repetiu, com a OakMoonNet apresentando sempre a maior acurácia e menor tempo de treinamento, se mostrando mais eficiente na classificação de produtos agrícolas em comparação com as CNNs AlexNet e MobileNet, com baixo custo computacional, alta acurácia e baixo tempo de treinamento. 2025-07-29T00:00:00Z http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/24518 Título: Biomassa de microalgas como insumo sustentável na agricultura: avaliação do potencial biofertilizante e bioestimulante em culturas hortícolas Autor: Carvalho, Camila da Motta de Resumo: A crescente preocupação com os potenciais impactos ambientais negativos decorrentes do uso intensivo de insumos sintéticos na agricultura tem estimulado a busca por alternativas mais sustentáveis. Diante disso, nos últimos anos, as microalgas têm sido consideradas uma alternativa promissora em diversas aplicações na agricultura, destacando-se pelo seu potencial como biofertilizante e bioestimulante. Nesse sentido, o presente estudo, estruturado em dois capítulos, teve como objetivo geral avaliar o potencial da biomassa de microalgas como biofertilizante e bioestimulante em espécies hortícolas. No primeiro capítulo, foi avaliado o uso da biomassa desoleificada de microalgas, um subproduto da produção de biodiesel, como fonte alternativa de nitrogênio na adubação da cultura da rúcula (Eruca sativa L). O experimento foi conduzido em delineamento inteiramente casualizado (DIC), com sete tratamentos: T1 – controle (sem adubação nitrogenada), T2 – 100% da dose recomendada de nitrogênio fornecida via ureia e T3 a T7 (biofertilizante microalgal em doses equivalentes a 100%, 150%, 200%, 250% e 300% da dose recomendada de nitrogênio) e cinco repetições. Ao fim do cultivo, foram avaliados os principais parâmetros de crescimento da cultura, além da composição nutricional e mineral da parte aérea da rúcula. Os resultados foram submetidos à análise de variância e, quando significativos, as médias foram comparadas pelo teste de Scott-Knott, ao nível de 5% de significância. Observou-se que os tratamentos com biofertilizante em doses mais próximas da recomendação de N (T3 e T4) geraram acréscimos no comprimento da parte aérea, área foliar, massa fresca da parte aérea, massa seca da raiz e da parte aérea, com valores semelhantes aos obtidos com adubação nitrogenada convencional. Em contrapartida, doses elevadas do biofertilizante não promoveram ganhos adicionais. A análise nutricional indicou que o biofertilizante aumentou os teores de proteínas, fósforo, cálcio, magnésio e sódio na parte aérea da rúcula, demonstrando o potencial da biomassa desoleificada de microalgas como fonte alternativa de nitrogênio na adubação da cultura da rúcula, quando aplicada em doses adequadas. No segundo capítulo, avaliou-se os potenciais efeitos bioestimulantes da biomassa de microalgas cultivadas em águas residuárias de uma indústria de bioprocessos na germinação e desenvolvimento inicial de sementes de rúcula e tomate (Solanum lycopersicum L.). Para isso, sementes das duas culturas foram submetidas a seis tratamentos, três compostos por diferentes frações do cultivo microalgal (biomassa integral, concentrada e sobrenadante), um tratamento apenas com água residuária, outro com um regulador de crescimento de plantas (ácido giberélico), e água destilada como controle. Os ensaios foram conduzidos em câmara de germinação tipo B.O.D, em DIC, com quatro repetições de 25 sementes. Os principais parâmetros de germinação e o crescimento inicial das plântulas foram mensurados. O perfil fitormonal dos tratamentos provenientes da biomassa de microalgas também foi descrito. Observou-se que os tratamentos derivados do cultivo microalgal geraram melhorias no crescimento inicial de plântulas, destacando-se aumentos de até 43% na massa fresca e de até 36% no comprimento radicular do tomate, em relação ao controle. Além disso, microalgas cultivadas em águas residuárias da indústria de bioprocessos foram capazes de produzir fitormônios importantes, demonstrando seu potencial como bioestimulante. 2025-07-31T00:00:00Z