Dissimilaridade de mapas gerados na geoestatística parametrizada e seu pressuposto modelo automático de software na agricultura de precisão
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0359.2020v41n6Supl2p2873Palavras-chave:
Análise espacial, Atributos químicos do solo, Mapas de isolinhas, Semivariograma.Resumo
A geoestatística é uma das principais técnicas utilizadas para determinar a variabilidade espacial dos atributos do solo. O objetivo deste trabalho foi comparar o uso de semivariogramas elaborados através do acompanhamento paramétrico da geoestatística e seu pressuposto modelo realizado automaticamente por software na confecção dos mapas de fertilidade do solo. Foram comparados os mapas dos valores de pH, fósforo (P), potássio (K+), cálcio (Ca2+), magnésio (Mg2+), enxofre (SO42-) e saturação por bases (V%), provenientes de 60 amostras coletadas de área de Latossolo Vermelho Distrófico coletadas na profundidade 0-20 cm e malha de 300 m de distância entre os pontos. Os mapas foram comparados por matrizes de erro e avaliadas pelos índices Exatidão Global, Kappa e Tau. O uso de semivariogramas parametrizados e seu pressuposto modelo automático do software não apresentaram alta coincidência para os teores de P disponível e Mg2+, sendo necessário ajustes das variáveis dos semivariogramas na análise espacial em função dos outliers, soma dos quadrados dos resíduos, coeficiente de determinação e validação cruzada para melhor representação da variabilidade dos dados e assim, evitar distorções do alcance do ponto amostral para uma boa representatividade dos atributos estudados, o que contraria o modelo automático gerado pelo software.Referências
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2020-11-06
Como Citar
Malvezi, K. E. D. M., Sibaldelli, R. N. R., Pereira Neto, O. C., Moraes, L. A. C., Saab, O. J. G. A., & Moreira, A. (2020). Dissimilaridade de mapas gerados na geoestatística parametrizada e seu pressuposto modelo automático de software na agricultura de precisão. Semina: Ciências Agrárias, 41(6Supl2), 2873–2882. https://doi.org/10.5433/1679-0359.2020v41n6Supl2p2873
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