Uso da geoestatística univariada e multivariada para análise de atributos do solo

Abstract

A produção agrícola é uma das vias utilizadas para a melhoria da economia não só de cidadãos comuns, mas também de um país, devido à crescente procura de alimentos associada ao crescimento populacional.Assim, a aposta de grandes agricultores está na melhoria das técnicas de produção agrícola, tendo em conta não só o ganho financeiro, mas também a diminuição do impacto ambiental. A análise da variabilidade dos atributos do solo tem sido um dos focos para melhor controlar o uso dos insumos agrícolas. Contudo, poucos trabalhos focaram o efeito que a variabilidade espacial conjunta desses atributos tem no delineamento de zonas de manejo. Pelo exposto, o objetivo deste trabalho foi utilizar a geoestatística multivariada para o delineamento de zonas de manejo, considerando a variabilidade espacial conjunta de atributos que sabiamente têm efeito na produtividade de uma cultura. Foram identificados pares de atributos químicos que, por meio do algoritmo Fuzzy c-means, permitiram o mapeamento de zonas de manejo. O número ótimo de zonas de manejo de cada par de atributos, considerando três cenários diferentes, nomeadamente 100%, 75% e 50% de pontos amostrados dos atributos primários, foi determinado após a avaliação conjunta das funções Índice de Performance Fuzzy (FPI) e Entropia de Partição Modificada (MPE). O índice Kappa indicou concordância significativamente entre zonas de manejo dentro do mesmo par de atributos, o que atestou o uso da cokrigagem ordinária para o delineamento de zonas de manejo. Palavras-chave: Agricultura de precisão. Delineamento de zonas de manejo. Estatística Espacial.

Farming production is one of the paths used to improve the economy not only of ordinary citizens but also of a country due to the growing demand for food associated with the rise in the population. Thus, the bet of large farmers is on improving farming production techniques, considering not only the financial gain but also the reduction of the environmental impact. The analysis of the variability of soil attributes has been one of the focuses to better control the use of agricultural inputs. However, few studies have focused on the effect that the combined spatial variability of these attributes has on the design of management zones. From the above, the objective of this work was to use multivariate geoestatistics for the design of management zones, considering the joint spatial variability of attributes that wisely affect the productivity of a crop. Pairs of chemical attributes were identified and through the Fuzzy c-means algorithm, allowed the mapping of management zones. The optimal number of management zones for each pair of attributes, considering three different scenarios, namely 100%, 75%, and 50% of sampled points of the primary attributes, was determined after the joint evaluation of the Fuzzy Performance Index (FPI) and Modified Partition Entropy (MPE). The Kappa index indicated substantial and significant agreement between management zones within the same pair of attributes, which attested to the use of ordinary “cokriging” for the design of management zones. Keywords: Precision agriculture. Management zones. Spatial Statistics.