Luciano Rodrigo Lanssanova

The demand for forest materials necessitates advancements in forest management and inventory practices. We explore the integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with LiDAR sensors as a cost-effective alternative for precise forest monitoring. It evaluates the impact of varying point cloud densities on the accuracy of individual tree height estimation in Eucalyptus benthamii within Crop–Livestock–Forestry systems (15.9 ha and 357 individuals·ha⁻¹). We use a DJI M600 Pro UAV with a Velodyne 32c Ultra Puck LiDAR sensor at the Center for Technological Innovation in Agriculture (NITA) in Brazil. The resulting point clouds were processed to generate Digital Terrain Models and Canopy Height Models at densities ranging from 5 to 2000 points per square meter (pts·m⁻²). Statistical analyses, including Pearson correlation, root mean square error, and bias, were conducted to compare UAV-LiDAR-derived heights with field measurements. We found that reduced point densities, particularly around 100 pts·m⁻², maintained high accuracy in height estimation (RMSE = 17.129%, BIAS = −7.889%), with more than 90% in trees’ detection. UAV-LiDAR systems with optimized point cloud densities offer a viable solution for forest monitoring. 100 pts·m⁻² is an optimal density, promoting faster data collection, lower battery consumption, and reduced computational costs on trees’ height estimates.

Solanum scuticum M. Nee, known as pickled jurubeba, displays significant commercial and ecological interest. Low seed germination rates; however, have comprised an obstacle to this species conservation and commercial viability. In this sense, this study investigated the presence and type of dormancy present in jurubeba seeds sampled from both unripe and ripe fruits. Chemical scarification (H₂SO₄ for 5, 10, 15 and 20 min), washing under running water (2 and 5 min), washing under running water for 5 minutes plus immersion in a neutral detergent solution for 15 minutes, immersion in detergent solution for 5 min, and the application of gibberellic acid (GA₃) at different concentrations (500 and 1,000 ppm), and soaking times (24 and 48 hours) were all tested. Germination rates (%G), germination speed indices (GSI) and average germination times (AGT) were assessed. The GA₃ treatment at 500 ppm and 48 hours of soaking resulted in the highest percentage of germinated seeds, of up to 84.5% for seeds from ripe fruits. These findings indicated the presence of physiological dormancy in jurubeba seeds and highlighted the effectiveness of GA₃ in promoting the germination of ripe fruit seeds.

Lettuce is the most important vegetable in the world and the most consumed in Brazil. Seedling production with a good quality substrate is very important in the lettuce crop production process. The objective of this study was to evaluate the performance of organic compost substrates in the production of lettuce seedlings. The experiment was carried out in a greenhouse, using polyethylene trays containing 128 trapezoidal cells in a completely randomized design with a 5 × 2 factorial scheme consisting of 5 substrates (commercial substrate; compost I; compost II; compost III; compost IV) and P2O5 supplementation (absent and 0.525 kg m−3 P2O5) and 4 replications. Substrates were produced by composting agro-industrial waste: sawdust, wood shavings and residues from a restaurant, pig litter, cattle manure, residues from the shoot and tubers of sweet potato, soybean residue, and drained bovine ruminal residue. The emergence, plant height, number of leaves, fresh root and shoot biomass, and clod stability of the substrate were evaluated. The substrate formulated from pig litter, cattle manure, and sweet potato (compost II) and pig litter and drained bovine ruminal residue (compost IV) formed seedlings with a greater clod stability of the substrate, plant height, number of leaves, and fresh root and shoot biomass. Substrates based on composting pig litter, cattle manure, and sweet potato (composts II) and pig litter and drained bovine ruminal residue (compost IV) were most suitable for producing lettuce seedlings.

This study presents the map that indicates favorable environmental conditions for the development of Asian soybean rust in Mato Grosso, for a given period. It’s about a plant's disease caused by the fungus Phakopsora pachyrhizi, which has soybean as its main host. By affecting the plantation, anticipates the ripening of the grains, which can considerably reduce your productivity. The map is the reproduction, for Mato Grosso, of the image developed by Alves et al. (2011) for the state of Minas Gerais, generated from a fuzzy logic-based rule system. The input variables for this system are temperature and leaf wetness duration, while the output is the area below the disease progression curve. To supply it, data were collected from automatic meteorological stations located in the state and neighboring regions. Records were made available hourly for January 2019. In possession of these results, for interpolation were tested the inverse distance weighting and kriging models. The method that showed the best results was the first, with an exponent equal to two.

O cultivo do mogno africano (Khaya senegalensis) no Brasil é uma alternativa promissora para suprir a demanda por madeira, dadas as restrições sobre o uso de espécies de florestas nativas. Este estudo investigou a viabilidade da propagação vegetativa por miniestaquia dessa espécie, considerando diferentes reduções na área foliar e concentrações de reguladores de crescimento, como o ácido indolbutírico (AIB) e o ácido indolacético (AIA). Foi utilizado um deineamento inteiramente casualizado, constituído em esquema fatorial, avaliando-se três fatores: redução da área foliar (quatro proporções de redução); diferentes fitorreguladores (dois tipos de auxinas) e concentração dos fitorreguladores (quatro concentrações). Os resultados indicam que o uso do AIA em comparação com o AIB promoveu uma melhoria significativa na taxa de enraizamento das miniestacas. Além disso, reduções em 25%, 50% e 75% da área foliar demonstraram desempenho semelhante na promoção do enraizamento. Este estudo contribui para o conhecimento sobre a produção de mudas dessa espécie, fornecendo insights importantes para práticas mais eficazes de cultivo, com potencial para promover a expansão e sustentabilidade dessa espécie de alto valor econômico e ambiental.

O presente estudo teve como objetivo ajustar e avaliar a adequação do modelo de Gompertz para descrever o processo de germinação das sementes de Adenanthera pavonina ao longo do tempo. Sementes foram submetidas a um tratamento de escarificação química com ácido sulfúrico (10 minutos de exposição a uma concentração de 98%), e a porcentagem de germinação foi monitorada ao longo dos dias após a instalação do teste. O modelo de Gompertz foi ajustado utilizando a função de regressão não linear nls no software R. A avaliação do ajuste do modelo foi realizada através do cálculo do Akaike Information Criterion (AIC). Este estudo demonstrou que o modelo de Gompertz é uma ferramenta eficaz para descrever o processo de germinação das sementes de Adenanthera pavonina ao longo do tempo. A escarificação química com ácido sulfúrico é uma técnica eficiente para a quebra de dormência e proporciona uma alta taxa de germinação, sendo recomendada para a recuperação de áreas degradadas e reflorestamentos. Este estudo fornece uma base sólida para o manejo eficiente das sementes de Adenanthera pavonina, contribuindo para práticas mais eficazes na produção de mudas e na restauração ecológica.

In linear regression, residual normality and homoscedasticity assumptions must be satisfied for correct statistical inferences, which are commonly ignored in forest biomass modeling. In these cases, variable transformations can be applied as corrective measures, whose knowledge represents a scientific gap in forest science. This study aimed to evaluate data transformation strategies in linear regression models to predict total forest biomass and its components. Data for fitting linear regression models were sampled in native stands of Mimosa scrabella in Southern Brazil. Trees were sampled to determine the mass of stem, branch, leaf, bark, and root components. Data transformations were assessed to fit biomass with the diameter as a predictor. Models that simultaneously satisfied the residual normality and homoscedasticity assumptions were statistically evaluated. Modeling of total biomass and its components resulted in improved accuracy by applying variable transformations. The Root-Root transformation was indicated for predicting total and stem biomass. In addition, Log-Log transformation was recommended for estimating branch and bark biomass, as well as Manly for leaf biomass and Dual power for root biomass.

O presente trabalho foi executado em um povoamento de Tectona grandis L.f. localizado no município de Glória D’Oeste, estado de Mato Grosso. O objetivo do trabalho é comparar a acuracidade das estimativas dos diâmetros para o conjunto total dos dados, com controle das classes de idade e comparar volumes parciais em diferentes alturas. Com isso, foi realizado o abate de 16 árvores através do método destrutivoe realizada análise de tronco completa retirando-se discos a 0,1 m, 0,70 m, 1,30 m e a partir deste ponto em seções de 1,0 m, até a altura em que o diâmetro do fuste fosse igual a 5,0 cm. Destes discos foi feito uma análise para obtenção dos diâmetros e incrementos de cada respectivo ano de vida de cada árvore. Os modelos de afilamento avaliados foram: Kozak, Prodan e Quinto Grau. A análise estatística foi realizada a partir do coeficiente de determinação ajustado (R²_ajust), erro padrão da estimativa (S_yx %) e análise gráfica dos resíduos. O modelo que gerou a melhor equação foi o do quinto grau com coeficiente de determinação ajustado de 0,97, e erro padrão percentual de 9%.

Para que as florestas possam ser usadas de forma sustentável, é importante conhecer sua estrutura no futuro, que pode ser estimada por meio da prognose da distribuição diamétrica. Como essas projeções podem auxiliar na tomada de decisão para manejo e preservação, é preciso desenvolver estratégias visando melhorias das estimativas. Com isso, este estudo teve como objetivo avaliar o efeito da estratificação na prognose da distribuição diamétrica de uma Floresta Ombrófila Mista. Para isso, foram analisados os dados provenientes de 26 parcelas permanentes (1 ha) na Floresta Nacional de Três Barras, no estado de Santa Catarina. Cada unidade primária foi dividida em 20 unidades secundárias de 0,05 ha, mensuradas em 2004, 2009 e 2016. Por meio da estatística multivariada de análise de agrupamento, foi realizada a estratificação das unidades secundárias usando como atributos o incremento periódico anual médio em diâmetro, área basal e o número de fustes de cada unidade secundária. Por meio da Razão de Movimento, foi projetada a distribuição diamétrica da floresta para o ano de 2016. Usando como base os dados dos inventários de 2004 e 2009, a projeção foi realizada para a floresta como um todo. No entanto, a projeção para a floresta estratificada foi realizada com base no inventário apenas do ano de 2009. A consistência das projeções foi avaliada pelo teste de Kolmogorov-Smirnov e pelo Índice de Reynolds. A análise de agrupamento resultou em três estratos, e a projeção realizada para a floresta estratificada apresentou o melhor desempenho, tanto no número total de fustes quanto nas primeiras classes diamétricas, onde geralmente ocorrem as maiores variações entre a frequência observada e estimada. A estratificação da floresta melhora as estimativas e proporciona resultados mais precisos na projeção da estrutura diamétrica, sendo uma ferramenta importante para ser usada em áreas extensas e heterogêneas.