LABORATÓRIO
DE AGRICULTURA
DE PRECISÃO I
"A
análise de solo é essencial para avaliar sua fertilidade."
Amostragem do solo:
Amostragem do solo pode ser qualitativas e quantitativas. Para definição do método
a ser realizado para levantamento da grade amostral deve leve em considerações
alguns fatores importantes como método amostral( aleatório, linear),
quantidades de amostras a ser feitas por talhão, tamanho da área a ser
amostrada, necessidade real de amostragem da área( no caso de classificação
supervisionada).Após estes requisitos serem sanados, o usuário deve decidir
qual é melhor solução para aquele problema e definir uma zona de manejo após serem
identificados todos os pontos críticos e ótimos da área.
Avaliação preliminar: Consiste
em levantamento histórico da área e ou uma visita ao local a ser amostrado aprofundando
o conhecimento acerca das condições atuais da área a ser investigada, pelo
levantamento das atividades realizadas no passado, tanto na área como em sua
vizinhança
Amostragem inteligente: Consiste
em uma avaliação onde há mancha de solo e ou zonas de baixas
fertilidades é indicado uma maior concentração no direcionamento da amostragem
nesse tipo de área, sendo que há área restante que haja normalidade e recomendado uma menor
densidade amostral
Amostragem por pontos: Consiste
em uma avaliação criteriosa que os pontos obtidos na amostragem são
representativos da área, ou seja, a remoção ou inclusão altera diretamente a os
resultados finais obtidos. “Nesse tipo de amostragem os mapas criados pelos interpoladores podem
ser influenciados por características localizadas, ou seja, se o padrão
amostral não for adequado a variabilidade espacial das características do solo
podem ser mascaradas”.
Amostragem por células:
Consiste em determinação de células que tem como valores o resultado médio da área
em que se encontra, ou seja, a sua representatividade da área e dada a partir
de uma média obtida pelos valores dos pontos amostrados dentro daquela área celular.
Zona de manejo: Consiste em dividir as lavouras e ou áreas de
plantios em subunidades que compartilhem caraterísticas similares dentro do
sistema de produção procurando dar a cada região um manejo particular em
resposta às suas propriedades. Baseando-se no conhecimento prévio da
variabilidade dentro de diferentes regiões da área a ser trabalhada pode-se
aumentar ou diminuir a intensidade de amostragem de solos nas diferentes regiões
para tentar identificar os fatores relacionados com essa variabilidade. A
determinação dos parâmetros como forma e tamanho é dado conforme a variabilidade
espacial presente no campo e na intensidade do manejo considerado necessário e
viável. Existem muitas ferramentas para definir qual é a melhor zona de manejo
a ser empregada, como fontes de dados de variabilidade podem ser mapas de
produtividade, mapas topográficos, imagens de satélite ou fotografias aéreas,
estudo prévio da área a ser amostrada, histórico da área entre outros
Avaliação por sensores: A
avaliação por intermédio de sensores de condutividade elétrica (“A condutividade elétrica é a capacidade
que um material possui em conduzir corrente elétrica, e uma das suas utilidades
na agricultura provém do fato de que a massa do solo com sua variabilidade na
composição físico-química apresenta diferentes níveis de condutividade elétrica
(CE)”) é um método de avaliação onde o único requisito medido
é a textura do solo, com forte correlação entre fatores salinidade, teor de água.
Sendo método rápido e poderá suprir necessidades do gerenciamento no caso de
falta de informação inicial ou conhecimento prévio da área.
Métodos de interpolação:
Interpolar é predizer valores a regiões ou pontos não amostrado, com base em
valores de pontos vizinhos amostrados.
Inverso da distância: É um
método estatístico que baseia-se na dependência espacial, isto é, supõe que
quanto mais próximo estiver um ponto do outro, maior deverá ser a correlação
entre seus valores. Dessa forma atribui maior peso para as amostras mais próximas
do que para as amostras mais distantes do ponto à ser interpolado. Assim o
modelo consiste em se multiplicar os valores das amostras pelo inverso das suas
respectivas distâncias ao ponto de referência para a interpolação dos valores.
a) Potência do inverso; A potência é uma ferramenta
desse método que pode potencializar os valores locais obtidos a valores
vizinhos próximos.
Krigagem: Método
estatístico local e global, cada ponto da superfície é estimado a partir da
interpolação das amostras mais próximas, utilizando um estimador estatístico baseado
no variograma, onde a variável a ser analisada é a distribuição dos valores
obtidos caracterizando por uma tendência na distribuição ou dependência espacial.
Fatores como a anisotropia (característica de um comportamento de um certo fenômeno),
localização e continuidade espacial.
b) Semivariograma; A
partir de gráficos como o semivariograma, a superfície contínua de dados é criada,
e pode-se ter uma ideia da segregação espacial das variáveis, e o alcance da segregação
no espaço, em unidades métricas conhecidas, como milhas, quilômetros, etc. ou seja,
variograma é a descrição matemática do relacionamento entre a variância de pares
de observações (pontos) e a distância separando estas observações (h). A auto
correlação espacial pode então ser usada para fazer melhores estimativas para pontos não amostrados.
c) Raio de busca(alcance); O raio de busca é uma
ferramenta matemática que habilita o usuário a definir quais os dados realmente
são necessários para efetuação do cálculo matemático, lembrando que no caso do
IDW( Inverso da distância), a potência junto com o raio de busca são fatores decisivos na qualidade
dos resultados finais
d) Números de vizinhos; os números de vizinhos
são a quantidade de pontos próximos que serão incluso na operação matemática,
pressupondo que estes valores apresentam peso sobre o valor do ponto amostrados.
A figura a seguir mostra os componentes do variograma, e
seus principais modelos. Dentre estes, o mais comum é o exponencial. O efeito
pepita (nugget) é o ponto inicial da curva, onde a curva toca o eixo γ, quando
h=0. O patamar (sill) é o valor de γ máximo da curva, o ponto em que não existe
mais nenhuma correlação entre quando um variograma é adequadamente elaborado. A
estimativa por krigagem resultante é reconhecida como sendo a estimativa linear
melhor e não tendenciosa
Para definir qual melhor método a ser utilizado na interpolação
dos dados obtidos no campo e necessário ter algumas convicções como manter
qualidade e validade na amostragem, tamanho de células a ser gerada no plano
matricial, Datum e coordenadas semelhantes em todo estagio do processamento da
informação obtida, manter padronização de todos os parâmetros na analise.