@PHDTHESIS{ 2024:1736414670,
 	title = {Framework para simulação do crescimento da cultura da soja utilizando o modelo CROPGRO-Soybean},
 	year = {2024},
 	url = "http://tede.upf.br:8080/jspui/handle/tede/2791",
 	abstract = "O meio agrícola tem buscado empregar novas tecnologias a seu cotidiano com o objetivo de agregar praticidade e facilidade na execução de tarefas, visando aumentar a produção, controlar doenças e pragas, bem como melhorar a qualidade final do produto, poupando tempo e recurso. Modelos de simulação agrícola, como o DSSAT-CROPGRO, são importantes ferramentas para prever rendimentos de culturas e avaliar os impactos das mudanças nas práticas agrícolas e condições ambientais. Aplicativos mobile no meio agrícola também merecem destaque, pois são tecnologias que vem crescendo devido a adoção de novas técnicas computacionais para processar dados, facilitando a realização de análises agronômicas, que podem chegar ao produtor em tempo real. No entanto, para utilizar estes modelos, a demanda por coletar e organizar estes dados para a entrada do modelo e apresentar a saída dos resultados são complexas, o pode se tornar um problema para quem busca utilizar esta tecnologia. Desta maneira, este trabalho teve como objetivo apresentar "Soybean Alert", um framework para simulação do crescimento da cultura da soja utilizando o modelo CROPGRO-Soybean, composta de dois módulos interconectados. O primeiro módulo é uma API, responsável por coletar, organizar e processar dados utilizados para simular a cultura da soja, trazendo dados sobre todo o período de desenvolvimento da cultura. O segundo módulo é um aplicativo, responsável pela solicitação de novas simulações e pela apresentação dos resultados de forma direta, abstraindo toda a complexidade para o uso destes modelos de simulação. O framework desenvolvido prediz para o usuário o comportamento futuro da cultura, simulando todo o ciclo da mesma, utilizando dados de previsão do tempo, datas de emergência, início do estádio reprodutivo, maturação fisiológica e previsão de colheita. Um estudo comparativo piloto, com dados de campo das cultivares Brasmax Ativa RR e NA5909RG, mostrou que a solução proposta estimou valores muito próximos da realidade para o índice de produtividade final (Kg/ha), com variação de apenas 4,69% e 2,96% para cada cultivar, respectivamente. Isso reforça o potencial do framework "Soybean Alert" como ferramenta de referência preditiva e de simulação de cenários de plantio para o agricultor.",
 	publisher = {Universidade de Passo Fundo},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Agronomia},
 	note = {Escola de Ciências Agrárias, Inovação e Negócios - ESAN}
}