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.Downloads
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Referências
Almeida, L. S., & Guimarães, E. C. (2017). Agricultura de precisão: um alerta à imprecisão - estudo de caso na cafeicultura. Revista de Agricultura Neotropical, 4(2), 41-48. doi: 10.32404/rean.v4i2.1469
Bernardi, A. C. C., Naime, J. M., Resende, A. V., & Bassoi, L. H. (2014). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília: EMBRAPA Tecnologia da Informação.
Cambardella, C. A., Moorman, T. B., Novak, J. M., Parkin, T. B., Karlen, D. L., Turco, R. F., & Konopka, A. E. (1994). Field scale variability of soil properties in Central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal, 58(5), 1501-1511. doi: 10.2136/sssaj1994.03615995005800050033x
Campagnolo, M. L., & Caetano, M. S. (2002). Abordagens multiestratégicas para classificação de imagens de satélite: aplicação numa zona florestal. Lisboa: (Relatório Técnico, 6). Departamento de Matemática, Instituto Superior de Agronomia, Universidade Técnica de Lisboa.
Congalton, R. G. (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 49(12), 1671-1678. doi: 10.1016/0034-4257(91)90048-B
Costa, N. R., Carvalho, M. P., Dal Bem, E. A., Dalchiavom, F. C., & Caldas, R. R. (2014). Produtividade de laranja correlacionada com atributos químicos do solo visando a zonas específicas de manejo. Pesquisa Agropecuária Tropical, 44(4), 391-398. doi: 10.1590/S1983-40632014000400001
Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (1997). Manual de métodos de análise de solo. (2a ed.). Rio de Janeiro: EMBRAPA Solos.
Ferreira, R. C., Sibaldelli, R. N. R., Morais, H., Saab, O. J. G. A., & Farias, J. R. B. (2017). Spatial variability of meteorological observations and impacts on regional estimates of soybean grain productivity. Semina: Ciências Agrárias, 38(4), 2265-2278. doi: 10.5433/1679- 0359.2017v38n4Supl1 p2265
Freitas, A. R., Barioni, W., Jr., Ferreira, R. P., Cruz, C. D., Moreira, A., & Vilela D. (2008). Técnicas de análises exploratórias em dados de cultivares de alfafa. Revista Brasileira de Zootecnia, 37(9), 1531-1536. doi: 10.1590/S1516-35982008000900003
Gamma Design Software GS+ (2007). Geostatistical for environmental science. Versão 7. Michigan: Gamma Design Software. Citação da referência no texto incompleta. Corrigir para: Gamma Design Software [GS+] (2007).
Grego, C. R., & Vieira, S. R. (2005). Variabilidade espacial de propriedades físicas do solo em uma parcela experimental. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 29(2), 169-177. doi: 10.1590/S0100-06832005000 200002
Junqueira, J. A., Jr., Silva, A. M., Mello, C. R., & Pinto, D. B. F. (2008). Continuidade espacial de atributos físico-hídricos do solo em sub-bacia hidrográfica de cabeceira. Ciência e Agrotecnologia, 32(3), 914-922. doi: 10.1590/S0100-06832005000200002
Moreira, A., Costa, A., Motta, A. C. V., Muniz, A. S., Cassol, L. C., Zanão, L. A., Jr., & Pauletti, V. (2019). Manual de adubação e calagem para o Estado do Paraná. Curitiba: SBCS-NEPAR.
Moreira, A., Moraes, L. A. C., Schroth, G., Becker, F. J., & Mandarino, J. M. G. (2017). Soybean yield and nutritional status response to nitrogen sources and rates of foliar fertilization. Agronomy Journal, 109(2), 629-635. doi: 10.2134/agronj2016.04.0199
Ponzoni, F. J., & Rezende, A. C. P. (2002). Influência da resolução especial de imagens orbitais na identificação de elementos da paisagem em Altamira-PA. Árvore, 26(4), 403-410. doi: 10.1590/S0100-67622002000400002
Rendu, J. M. (1978). An introduction to geostatistical methods of mineral evaluation. Johannesburg: South African Institute of Mining and Metallurgy.
Ribeiro, P. J., Jr., Viola, D. N., Demetrio, C. G. B., Manly, B. F., & Fernandes, O. A. (2009). Spatial pattern detection modeling of thrips (Thrips tabaci) on onion fields. Scientia Agricola, 66(1), 90-99. doi: 10.1590/S0103-90162009000100013
Sibaldelli, R. N. R., Carvalho, J. F. C., & Oliveira, M. C. N. (2015). Uso de geoestatística no estudo da variabilidade espacial da capacidade de troca de cátions do solo. Global Science Technology, 8(1), 141-156. doi: 10.14688/1984-3801/gst.v8n1p141-156
Silveira, R. V. A., & Moreira, A. (2016). Aplicação de taxa variável uniformiza as áreas e maximiza o uso de fertilizantes e corretivos em floresta de eucalipto e pinus no Estado de Minas Gerais. Addubare, 31(2), 9-9.
Silvestre, M. R. (2016). Técnicas estatísticas utilizadas em climatologia geográfica: diagnóstico e propostas. Tese de doutorado, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente. São Paulo, Brasil.
Souza, L. S., Cogo, N. P., & Vieira, S. R. (1997). Variabilidade de propriedades físicas e químicas do solo em pomar cítrico. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 21(3), 1-10. doi: 10.1590/S0100-06831997 000300003
Tschiedel, M., & Ferreira, M. F. (2002). Introdução à agricultura de precisão: conceitos e vantagens. Ciência Rural, 32(1), 159-163. doi: 10.1590/S0103-84782002000100027.
Vieira, J. E. R., Fº. (2014). Transformação histórica e padrões tecnológicos da agricultura brasileira. In A. M. Buainain, E. Alves, J. M. Silveira, & Z. Navarro (Ed.), O mundo rural no Brasil do século 21: a formação de um novo padrão agrário e agrícola (pp. 395-452). Brasília: EMBRAPA Tecnologia da Informação.
Vieira, S. R. (2000). Geoestatística em estudos de variabilidade espacial do solo. In R. F. Novais, V. V. H. Alvarez, & C. E. G. R. Schaefer (Ed.), Tópicos em ciência do solo (pp. 1-54). Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo.
Vieira, S. R., Hatfield, J. L., Nielsen, D. R., & Biggar, J. W. (1983). Geostatistical theory and application to variability of some agronomical properties. Hilgardia, 51(1), 1-75. doi: 10.3733/hilg.v51n03p075
Viola, R. M., Mello, C. R., Pinto, D. B. F., Mello, J. M., & Ávila, L. F. (2010). Métodos de interpolação espacial para o mapeamento da precipitação pluvial. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 14(9), 970-978. doi: 10.1590/S1415-43662010000900009
Webster, R., & Oliver, M. A. (2007). Geostatistics for environmental scientists. Chichester: John Wiley & Sons.
Yamamoto, J. K., & Landim, P. M. B. (2013). Geoestatística: conceitos e aplicações. São Paulo: Oficina de Textos.
Bernardi, A. C. C., Naime, J. M., Resende, A. V., & Bassoi, L. H. (2014). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília: EMBRAPA Tecnologia da Informação.
Cambardella, C. A., Moorman, T. B., Novak, J. M., Parkin, T. B., Karlen, D. L., Turco, R. F., & Konopka, A. E. (1994). Field scale variability of soil properties in Central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal, 58(5), 1501-1511. doi: 10.2136/sssaj1994.03615995005800050033x
Campagnolo, M. L., & Caetano, M. S. (2002). Abordagens multiestratégicas para classificação de imagens de satélite: aplicação numa zona florestal. Lisboa: (Relatório Técnico, 6). Departamento de Matemática, Instituto Superior de Agronomia, Universidade Técnica de Lisboa.
Congalton, R. G. (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 49(12), 1671-1678. doi: 10.1016/0034-4257(91)90048-B
Costa, N. R., Carvalho, M. P., Dal Bem, E. A., Dalchiavom, F. C., & Caldas, R. R. (2014). Produtividade de laranja correlacionada com atributos químicos do solo visando a zonas específicas de manejo. Pesquisa Agropecuária Tropical, 44(4), 391-398. doi: 10.1590/S1983-40632014000400001
Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (1997). Manual de métodos de análise de solo. (2a ed.). Rio de Janeiro: EMBRAPA Solos.
Ferreira, R. C., Sibaldelli, R. N. R., Morais, H., Saab, O. J. G. A., & Farias, J. R. B. (2017). Spatial variability of meteorological observations and impacts on regional estimates of soybean grain productivity. Semina: Ciências Agrárias, 38(4), 2265-2278. doi: 10.5433/1679- 0359.2017v38n4Supl1 p2265
Freitas, A. R., Barioni, W., Jr., Ferreira, R. P., Cruz, C. D., Moreira, A., & Vilela D. (2008). Técnicas de análises exploratórias em dados de cultivares de alfafa. Revista Brasileira de Zootecnia, 37(9), 1531-1536. doi: 10.1590/S1516-35982008000900003
Gamma Design Software GS+ (2007). Geostatistical for environmental science. Versão 7. Michigan: Gamma Design Software. Citação da referência no texto incompleta. Corrigir para: Gamma Design Software [GS+] (2007).
Grego, C. R., & Vieira, S. R. (2005). Variabilidade espacial de propriedades físicas do solo em uma parcela experimental. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 29(2), 169-177. doi: 10.1590/S0100-06832005000 200002
Junqueira, J. A., Jr., Silva, A. M., Mello, C. R., & Pinto, D. B. F. (2008). Continuidade espacial de atributos físico-hídricos do solo em sub-bacia hidrográfica de cabeceira. Ciência e Agrotecnologia, 32(3), 914-922. doi: 10.1590/S0100-06832005000200002
Moreira, A., Costa, A., Motta, A. C. V., Muniz, A. S., Cassol, L. C., Zanão, L. A., Jr., & Pauletti, V. (2019). Manual de adubação e calagem para o Estado do Paraná. Curitiba: SBCS-NEPAR.
Moreira, A., Moraes, L. A. C., Schroth, G., Becker, F. J., & Mandarino, J. M. G. (2017). Soybean yield and nutritional status response to nitrogen sources and rates of foliar fertilization. Agronomy Journal, 109(2), 629-635. doi: 10.2134/agronj2016.04.0199
Ponzoni, F. J., & Rezende, A. C. P. (2002). Influência da resolução especial de imagens orbitais na identificação de elementos da paisagem em Altamira-PA. Árvore, 26(4), 403-410. doi: 10.1590/S0100-67622002000400002
Rendu, J. M. (1978). An introduction to geostatistical methods of mineral evaluation. Johannesburg: South African Institute of Mining and Metallurgy.
Ribeiro, P. J., Jr., Viola, D. N., Demetrio, C. G. B., Manly, B. F., & Fernandes, O. A. (2009). Spatial pattern detection modeling of thrips (Thrips tabaci) on onion fields. Scientia Agricola, 66(1), 90-99. doi: 10.1590/S0103-90162009000100013
Sibaldelli, R. N. R., Carvalho, J. F. C., & Oliveira, M. C. N. (2015). Uso de geoestatística no estudo da variabilidade espacial da capacidade de troca de cátions do solo. Global Science Technology, 8(1), 141-156. doi: 10.14688/1984-3801/gst.v8n1p141-156
Silveira, R. V. A., & Moreira, A. (2016). Aplicação de taxa variável uniformiza as áreas e maximiza o uso de fertilizantes e corretivos em floresta de eucalipto e pinus no Estado de Minas Gerais. Addubare, 31(2), 9-9.
Silvestre, M. R. (2016). Técnicas estatísticas utilizadas em climatologia geográfica: diagnóstico e propostas. Tese de doutorado, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente. São Paulo, Brasil.
Souza, L. S., Cogo, N. P., & Vieira, S. R. (1997). Variabilidade de propriedades físicas e químicas do solo em pomar cítrico. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 21(3), 1-10. doi: 10.1590/S0100-06831997 000300003
Tschiedel, M., & Ferreira, M. F. (2002). Introdução à agricultura de precisão: conceitos e vantagens. Ciência Rural, 32(1), 159-163. doi: 10.1590/S0103-84782002000100027.
Vieira, J. E. R., Fº. (2014). Transformação histórica e padrões tecnológicos da agricultura brasileira. In A. M. Buainain, E. Alves, J. M. Silveira, & Z. Navarro (Ed.), O mundo rural no Brasil do século 21: a formação de um novo padrão agrário e agrícola (pp. 395-452). Brasília: EMBRAPA Tecnologia da Informação.
Vieira, S. R. (2000). Geoestatística em estudos de variabilidade espacial do solo. In R. F. Novais, V. V. H. Alvarez, & C. E. G. R. Schaefer (Ed.), Tópicos em ciência do solo (pp. 1-54). Viçosa, MG: Sociedade Brasileira de Ciência do Solo.
Vieira, S. R., Hatfield, J. L., Nielsen, D. R., & Biggar, J. W. (1983). Geostatistical theory and application to variability of some agronomical properties. Hilgardia, 51(1), 1-75. doi: 10.3733/hilg.v51n03p075
Viola, R. M., Mello, C. R., Pinto, D. B. F., Mello, J. M., & Ávila, L. F. (2010). Métodos de interpolação espacial para o mapeamento da precipitação pluvial. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 14(9), 970-978. doi: 10.1590/S1415-43662010000900009
Webster, R., & Oliver, M. A. (2007). Geostatistics for environmental scientists. Chichester: John Wiley & Sons.
Yamamoto, J. K., & Landim, P. M. B. (2013). Geoestatística: conceitos e aplicações. São Paulo: Oficina de Textos.
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2020-11-06
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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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