Raví Emanoel de Melo

Vegetation surface temperature is a key indicator of crop water status, particularly in semi-arid regions where water availability constrains agricultural production. This study evaluated whether spectral bands and vegetation indices derived from UAV multispectral imagery can predict the surface temperature of irrigated forage cactus (Opuntia spp.) grown with reused water in the Brazilian semiarid region. A randomized block experiment was conducted in Pesqueira, Pernambuco, Brazil. Canopy temperature was measured with a handheld thermal camera (FLIR E6), and multispectral imagery was acquired with a DJI Phantom 4 UAV across three flights. Linear, polynomial, and multiparametric regression models were compared against four machine learning algorithms (Random Forest (RF), epsilon-support vector regression (SVR), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and K-Nearest Neighbors (KNN)), each evaluated over 1500 randomized train/test splits. Vegetation indices were negatively correlated with canopy temperature, consistent with higher vegetative vigor being associated with cooler canopies. The seven-variable multiparametric regression model achieved the best regression performance (validation R² = 64.70%, Nash–Sutcliffe efficiency = 0.84), while KNN was the best-performing machine learning algorithm (mean test R² = 78.11%). The findings suggest that UAV-derived spectral indices represent a promising indirect proxy for estimating forage cactus canopy temperature under the evaluated semiarid conditions. However, independent validation across diverse environments and management conditions is necessary prior to operational implementation as an alternative to direct thermal sensing.

Biochar application has been proposed as a promising strategy to improve soil functioning, defined as the integrated regulation of water storage, nutrient availability, and biological activity influencing crop productivity and crop performance in water-limited environments. However, its effectiveness depends on soil properties, climatic variability, and dominant processes. This study evaluated the effects of sewage sludge biochar on soil quality, water dynamics, nutrient availability, and bean productivity in sandy soil under rainfed semiarid conditions across two contrasting cropping cycles. A soil quality index (SQI) based on a minimum data set (MDS) derived from principal component analysis (PCA) was used to identify the dominant processes controlling soil functioning under different hydrological regimes. The two cropping cycles corresponded to wetter (Cycle I) and drier (Cycle II) hydrological conditions within the same agricultural year. Biochar application increased soil organic carbon and nitrogen stocks, enhanced phosphorus availability, and improved soil water storage. Despite similar evapotranspiration among treatments, water productivity increased, indicating more efficient conversion of stored soil water into yield. Biological indicators were more responsive during the wetter cycle, whereas physicochemical indicators dominated under drier conditions, revealing a shift in the processes regulating soil functioning. The minimum data set varied between cycles, demonstrating the environmental dependency of the SQI components. Overall, biochar improved soil resilience by enhancing nutrient retention and buffering crop response to water limitation, and the integrative SQI approach effectively captured these functional changes.

Biochar comes from organic biomass and is used to improve agricultural productivity. However, its variable chemical composition limits its classification and effective use. Thus, the objective of this study was to characterize the nutrient contents and properties of different biochars produced in the southern Agreste region of Pernambuco. The research was developed at the Federal University of Agreste de Pernambuco (UFAPE), where biochars are produced from sewage sludge (B1), grape fermentation (B2), cashew wood (B3), chicken litter (B4) and beans (B5) via a slow pyrolysis process. Standard Embrapa and Iac methodologies were followed in the chemical analyses. Principal component analysis (PCA) was used to identify specific characteristics that made them suitable for use in different soil types. PCA revealed that the first four main components (PC1, PC2, PC3 and PC4) explained 100% of the total data variability. PC1 was defined by variables such as C, H and pH. PC2 was positively correlated with nutrient content and CEC. PC3 and PC4 were positively correlated with K, N, P and Mg. On this basis, the use of B1 is indicated for soils with high levels of organic matter, B2 is indicated for soils deficient in elements such as N and K, B3 and B5 are indicated before its use, its association with other sources of nutrients is necessary, and B4 is recommended for soils poor in P and Ca.

A cana-de-açúcar é uma cultura de grande relevância nacional e global, com características fisiológicas de cultivo em climas tropicais que permitem a adoção de uma ampla gama de sistemas de manejo. Entretanto, as atividades de uso da terra podem afetar os atributos do solo, especialmente os químicos. Assim, os métodos geoestatísticos surgem como ferramenta para analisar e descrever a variabilidade espaço-temporal dos atributos do solo. Desta forma, objetivou-se avaliar a variabilidade de atributos químicos utilizando técnicas de geoestatística em área sob cultivo de cana-de-açúcar. O experimento foi realizado na Fazenda Capiatã em Coruripe - Alagoas. Realizou-se uma amostragem sistemática em malha regular de 50x50 m (70 pontos) em duas profundidades (0-20 e 20-40 cm). As amostras foram submetidas às seguintes análises: pH em água, cálcio e magnésio, potássio, acidez potencial, soma de bases, troca catiônica, saturação por alumínio e necessidade de calcário. Os resultados foram submetidos à análise estatística descritiva. Realizou-se hipótese da normalidade através do programa Analyse-it for Microsoft Excel®. Semivariogramas foram estimados e após a validação, utilizou-se o método de interpolação de krigagem, usando o Software SURFER® 8.0. Entre os principais resultados, nota-se a pouca variação no pH em ambas profundidades, com baixo DP, o que sugere uniformidade nos níveis de acidez. O modelo exponencial se ajustou melhor aos dados, com tais resultados apresentando alta dependência espacial. A variabilidade espacial dos atributos químicos do solo mostrou que a maioria dos atributos apresentaram dependência espacial. A utilização dos mapas de variabilidade espacial permitem que as correções ocorram de forma localizada, reduzindo possíveis custos de operação. Portanto, os atributos químicos apresentaram dependência espacial forte ou muito forte. A análise geoestatística, através de semivariogramas e krigagem identificou padrões espaciais bem definidos para maioria dos atributos químicos, possibilitando localizar áreas com maior necessidade de correções.

Soil degradation and water scarcity pose major challenges to sustainable agriculture in semiarid regions, requiring innovative strategies to enhance water use efficiency (WUE) and soil fertility. This study assessed the effects of sewage sludge biochar (SSB) on soil properties, WUE, and common bean yield through a small-scale controlled field experiment under rainfed conditions in Northeast Brazil. Four SSB application rates (5, 10, 20, and 40 t ha⁻¹) were compared with conventional NPK fertilization, treated sewage sludge (SS), and chicken manure (CM). The application of 20 t ha⁻¹ (B20) significantly improved soil organic carbon, nitrogen content, water retention, and microbial biomass. B20 also increased WUE by 148% and grain yield by 146% relative to NPK, while maintaining safe levels of potentially toxic elements (PTE) in bean grains. Although 40 t ha⁻¹ (B40) enhanced soil fertility further, it posed a risk of PTE accumulation, reinforcing the advantage of B20 as an optimal and safe dose. These results highlight the potential of SSB to replace or complement conventional fertilizers, especially in sandy soils with limited water retention. The study supports SSB application as a sustainable soil management practice that aligns with circular economy principles, offering a viable solution for improving productivity and environmental resilience in semiarid agriculture.

Multispectral images obtained from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have become strategic tools in precision agriculture, particularly for analyzing spatial variability in soil attributes. This study aimed to evaluate the spatial distribution of soil electrical (EC) and total organic carbon (TOC) in irrigated forage cactus areas in the Brazilian semiarid region, using field measurements and UAV-based multispectral imagery. The study was conducted in a communal agricultural settlement located in the Mimoso Alluvial Valley (MAV), where EC and TOC were measured at 96 points, and seven biophysical indices were derived from UAV multispectral imagery. Geostatistical models, including cokriging with spectral indices (NDVI, EVI, GDVI, SAVI, and NDSI), were applied to map soil attributes at different spatial scales. Cokriging improved the spatial prediction of EC and TOC by reducing uncertainty and increasing mapping accuracy. The standard deviation of EC decreased from 1.39 (kriging) to 0.67 (cokriging with EVI), and for TOC from 15.55 to 8.78 (cokriging with NDVI and NDSI), reflecting a 43.5% reduction in uncertainty. The indices, EVI, NDVI, and NDSI, showed strong potential in representing and enhancing the spatial variability in soil attributes. NDVI and NDSI were particularly effective at finer grid resolutions, supporting more efficient irrigation strategies and sustainable agricultural practices.

O potencial erosivo das chuvas é conhecido por erosividade (fator R) e pode ser estimado a partir da utilização de dados pluviométricos. Assim, objetivou-se caracterizar o fator R das chuvas na bacia hidrográfica do Rio Paraíba em Alagoas, utilizando modelos matemáticos e dados pluviométricos. Os dados foram obtidos do Portal Hidroweb para quatro municípios integrados à bacia hidrográfica. Posteriormente, foram tabulados para obtenção das precipitações, coeficiente de chuva e fator R utilizando dois modelos matemáticos, em seguida foram submetidos à análise de regressão através de planilha no Microsoft Excel. Nestas localidades, os meses de maio, junho e julho registraram os maiores volumes de água. O município de Capela registrou a maior média mensal de precipitação e Viçosa a menor. O fator R variou de 7738,46 a 10653,17 MJ mm ha-1 h-1 ano-1. O comportamento do fator R foi similar as chuvas. As correlações apresentaram comportamento linear com altos coeficientes de determinação. Portanto, observou-se variação temporal das chuvas na bacia hidrográfica. Os meses de maio e julho apresentaram o maior potencial erosivo das chuvas e novembro o menor. E, a bacia hidrográfica do rio Paraíba apresentou vulnerabilidade às perdas de solo, ocasionadas pelos elevados índices do fator R.

A erosividade da chuva relaciona-se a capacidade das chuvas em causar erosão no solo, logo, informações acerca deste fator são fundamentais para traçar estratégias de mitigação em épocas críticas. Assim, objetivou-se analisar a erosividade das chuvas no decorrer de 103 anos; verificar os meses propensos à erosão hídrica e validar os dados pluviométricos na estimativa da erosividade para Vitória de Santo Antão - PE. Os dados obtidos abrangem o período de 1921-2023. Foram analisadas a distribuição; coeficiente de chuva e a erosividade utilizando seis modelos matemáticos. Os dados foram tabulados no Microsoft Excel® 2019 e submetidos à regressão. A precipitação média anual foi de 926,37 mm. 39 anos estavam acima da média anual de precipitação e 64 anos abaixo desta média. O maior índice de chuva foi observado em 1986 e o menor foi obtido em 2008. As maiores ocorrências de chuvas foram observadas em maio e junho, as menores foram outubro e novembro. A erosividade variou de 359,80 a 6602,30 MJ mm ha-1 h-1 ano-1. Maio e Junho tiveram maiores índices de erosividade, enquanto outubro e novembro tiveram os menores índices. As curvas apresentaram elevados coeficientes de determinação. Portanto, a erosividade das chuvas apresentou variação temporal nos 103 anos analisados; o período com maior índice de erosividade das chuvas foi maio e junho; outubro e novembro registraram o menor potencial erosivo; os dados pluviométricos podem ser utilizados para determinar os índices de erosividade no município de Vitória de Santo Antão - PE.

Pathogens in lima bean seeds grown by family farmers in the Northeast region of Brazil cause great losses and can make planting areas unviable, making it essential to search for control alternatives that do not harm the environment. This study aimed to evaluate the efficiency of lemongrass, citronella, fennel, eucalyptus and basil essential oils in controlling pathogens and the seed physiological quality of traditional lima bean varieties. Two hundred seeds of the Caramelo, Raio de Sol Amarela and Raio de Sol Vermelha varieties were used per treatment. The seed physiological quality was determined based on germination, emergence and vigor tests. The following fungal genera were identified: Aspergillus, Penicillium and Fusarium. The essential oils showed antifungal effects on the pathogens, in addition to increasing the germination, emergence, shoot and root length and dry mass, as well as the emergence speed index, without interfering with seed vigor.

O estudo foi conduzido para investigar as propriedades de biochars produzidos a partir de diferentes materiais, com foco na capacidade de adsorção e dessorção de fosfato, elemento decisivo para a gestão eficiente do fósforo em solos agrícolas. Foram analisados três tipos de biochar: lodo de esgoto, cama de frango e madeira de cajueiro. A composição mineralógica dos biochars foi determinada por difração de raios X. A capacidade de adsorção e dessorção de fosfato foi avaliada utilizando as isotermas de Langmuir e Freundlich, e as quantificações do fosfato adsorvido e dessorvido foram realizadas por meio de centrifugação e análises colorimétricas. O biochar de madeira de cajueiro apresentou a maior área superficial específica e eficácia na retenção de fosfato, seguido pelo biochar de lodo de esgoto, sendo o biochar de cama de frango o menos eficiente. As curvas de dessorção indicaram uma liberação lenta de fosfato, sugerindo que parte do fosfato adsorvido foi retida pelos biochars e se tornou menos disponível para liberação. O biochar de madeira de cajueiro foi o mais eficaz na retenção de fósforo entre os biochars estudados. A adsorção de fosfato pelos biochars seguiu uma tendência dependente da concentração, destacando a importância da caracterização mineralógica na avaliação da reatividade química e da capacidade de adsorção dos biochars.