Physical classification is the procedure adopted by the rice unloading, delivery, storage, and processing units for the commercial characterization of the quality of the grains. This step occurs mostly by the conventional method, which demands more time and specialized labor, and the results are subjective since the evaluation is visual. In order to make the operation faster, more accurate, and less dependent, non-destructive technologies and computational intelligence can be applied to characterize grain quality. Therefore, this study aimed to characterize and predict the quality of whole, processed rice grains, as well as classify any defects present. This was achieved by sampling from the upper and lower points of four silo dryers with capacities of up to 40,000 sacks. The grain samples had moisture contents of 16%, 17%, 18%, and 19% and were subjected to drying-aeration until reaching 12% moisture content (w.b.). Near-infrared spectroscopy technology and Machine Learning algorithm models (Artificial Neural Networks, decision tree algorithms Quinlan’s algorithm, Random Tree, REPTree, and Random Forest) were employed for this purpose. By analyzing Pearson’s correlation statistics, a strong negative correlation (R² = 0.98) was found between moisture content and the yield of whole grains. Conversely, a strong positive correlation (R² = 0.97) was observed between moisture content and classified physical defects across the various characterized physicochemical constituents. These findings indicate the effectiveness of near-infrared spectroscopy technology. The Random Tree model (RandT) successfully predicted the grain quality outcomes and is therefore recommended as the model of choice, obtained Pearson’s correlation coefficient (r = 0.96), mean absolute error (MAE = 0.017), and coefficient of determination (R² = 0.92). The results obtained here reveal that the combination of near-infrared spectroscopy technology and Machine Learning algorithm models is an excellent non-destructive alternative to manual physical classification for characterizing the physicochemical quality of whole and defective rice grains.

In recent years, agricultural remote sensing technology has made great progress. The availability of sensors capable of detecting electromagnetic energy and/or heat emitted by targets improves the pre-harvest process and therefore becomes an indispensable tool in the post-harvest phase. Therefore, we outline how remote sensing tools can support a range of agricultural processes from field to storage through crop yield estimation, grain quality monitoring, storage unit identification and characterization, and production process planning. The use of sensors in the field and post-harvest processes allows for accurate real-time monitoring of operations and grain quality, enabling decision-making supported by computer tools such as the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence algorithms. This way, grain producers can get ahead, track and reduce losses, and maintain grain quality from field to consumer.

O Ipê amarelo (Tabebuia serratifolia) é uma espécie florestal encontrada em várias regiões do Brasil, além de ter importância econômica para o mercado de produção de mudas, madeira de lei e no paisagismo urbano. Esta pesquisa tem como objetivo avaliar a incidência de pragas em mudas de Ipê amarelo (Tabeluia serratifolia), visando identificar as principais pragas que ocorrem na cultura e a sua correlação com diferentes níveis de saturação por bases. O trabalho foi conduzido em casa de vegetação em delineamento experimental inteiramente casualizado (DIC), sendo aplicado as respectivas quantidades de calcário dolomítico com PRNT de 98% nos 5 tratamentos (V0% - saturação inicial do solo (sem aplicação de calcário); V20% (0,5 g), V40% (4,0 g), V60% (7,5 g) e V80% (11,0 g) e 5 repetições. Após 30 de incubação do solo com a aplicação de calcário foram transplantadas mudas de Ipê amarelo e aplicado a solução nutritiva (com macro e micronutrientes) e no decorrer do desenvolvimento da planta foram realizadas cinco vistorias, analisando cinco folhas ao acaso por tratamento, com a função de verificar o estudo de variáveis como: área foliar atacada (uso do cálculo de base x altura nas lesões), média de ataque, tipo de praga (identificação, através da guia de identificação da Embrapa) e níveis de dano de área foliar (baixo (0 a 15%), médio (15 a 30%) e alto (maior que 30%)). Nas variáveis foram feitas as análises de regressão, através do Microsoft Office Excel 2013 e as análises de Cluster hierárquico e modelo da distância euclidiana pelo Software IBM SPSS Statistics 25.0. Observou-se que a área das plantas que sofreu maior ataque de pragas foi a foliar, e não foram constatados ataques ao caule das plantas. O tratamento que menos sofreu com o ataque de pragas foi o V20%= 0,5g de calcário, onde quase não houve incidência de pragas analisando as cinco vistorias realizadas durante o experimento. Evidenciando que este nível de correção do solo (0,5g de calcário), elevou o índice de saturação por bases a 42,99% aumentando a concentração de nutrientes nas mudas, para níveis adequados de acordo com as recomendações de literatura, favorecendo a resistência ao ataque de pragas. Em contrapartida o tratamento onde mais ocorreu ataque, foi o V40%= 4,0g de calcário, onde os níveis de dano na área foliar foram maiores, demonstrando que, níveis de saturação por bases iguais ou maiores que 44,28% não favorecem a cultura quanto a resistência ao ataque de pragas. Concluiu-se que níveis de saturação por bases menores que 42,99% diminuem a incidência de pragas na cultura do Ipê-amarelo, e valores acima disto podem favorecer o ataque de pragas. As pragas que afetam esta cultura na região Nordeste do Pará, de acordo com o estudo, foram o gafanhoto (Orthoptera, Acrididae, Leptysminae) e a lagarta da espécie Anartia jatrophae. Altos índices de ataque a área foliar das mudas causam uma queda no poder fotossintético e dessa forma diminuem o ganho de energia, prejudicando o seu desenvolvimento.

O feijão-caupi é uma das leguminosas mais importantes na dieta alimentar da população com menor poder aquisitivo da região norte, e o calcário é um dos insumos mais utilizados para produção agrícola. Objetivou-se avaliar o desempenho de plantas de feijão-caupi submetidas a níveis de saturação por bases no solo, utilizando calcário calcítico e dolomítico como corretivos da acidez do solo, e fornecedores de Ca e Mg no solo. O trabalho foi realizado em casa de vegetação, na Universidade Federal Rural da Amazônia, Campus Capanema. O delineamento experimental adotado foi o delineamento inteiramente casualizado, em esquema fatorial 5 x 2, com cinco níveis de saturação por bases (0%, 20%, 40%, 60% e 80%) e dois tipos de calcário (calcítico e dolomítico), com 50 unidades experimentais. A cultivar utilizada no trabalho foi a BR3-Tracuateua. Foram avaliados os seguintes parâmetros biométricos e de massa seca: altura da planta (ALT), diâmetro do coleto (DC), número de folhas (NF), área foliar (AF), comprimento da raiz (CR), número de vagens (NV), massa seca das folhas (MSF), massa seca da vagem (MSV), massa seca do coleto (MSC), massa seca da parte aérea (MSPA), massa seca da raiz (MSR) e massa seca total (MST). Houve interação entre as fontes de calcário e saturação por bases para MSV e MSR. Constatou-se que o caupi responde positivamente à calagem com calcário calcítico e dolomítico. Recomenda-se adotar a saturação por bases variando entre 60% e 80% para obter melhores desempenhos da cultura.

The authors have recognized several errors in the original publication