Metodologia para estimativa de zonas de potencial produtivo a partir de dados de produtividade
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0359.2023v44n3p1001Palavras-chave:
Análises de dados, Álgebra de mapas, Mapa de colheita, Monitor de colheita.Resumo
The methodology proposed herein for identifying potentially productive zones from yield data captured by harvester onboard sensors aims to establish a viable and easy-to-implement method for defining management zones by running statistical procedures on data from the harvest monitor. To do this, yield data from maize (2018 winter/second growing season) and soybean (2019 growing season) were converted into ɀ-score values and compared at a 99.8% confidence interval of standard normal distribution ɀ. Simultaneously, the degree of linearity was evaluated and Jackknife resampling, for removing data outside the range (outliers) established by the ɀ table (<-3.09 and >3.09). Next, yield score-ɀ algebraic mapping was performed to obtain a mean crop map, then applying three classes from the probability intervals of a plus and minus deviation, resulting in a map of potentially productive zones (below average, average and above average yield). Using this method, 5.72% of the area exhibited low yield potential, 90.71% average potential and 3.57% high yield potential. This analysis method was easy and quick to perform and provided summarized information, facilitating additional field surveys and providing a basis for decision-making.
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