Methodology for estimating productive potential zones from productivity data
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0359.2023v44n3p1001Keywords:
Data analysis, Harvest map, Harvest monitor, Map algebra.Abstract
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.
Metrics
References
Aguiar, P. A. A. (1977). Padronização da umidade dos grãos na experimentação agrícola.
Blackmore, S. (2003). Consciousness in meme machines. Journal of Consciousness Studies, 10(4-5), 19-30.
Camicia, R. G. M., Maggi, M. F., Souza, E. G., Bazzi, C. L., Konopatzki, E. A., Michelon, G. K., & Pinheiro, J. B. S. (2018). Productivity of soybean in management zones with application of different sowing densities. Ciência Rural, 48(12), 1-9. doi: 10.1590/0103-8478cr20180532 DOI: https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20180532
Carneiro, J. S. S., Santos, A. C. M., Fidelis, R. R., Silva, S. P., Neto, Santos, A. C., & Silva, R. R. (2016). Diagnóstico e manejo da variabilidade espacial da fertilidade do solo no cerrado do Piauí. Revista de Ciências Agroambientais, 14(2), 1-11. doi: 10.5327/rcaa.v14i2.1469
Delalibera, H. C., Higashibara, L., & Ralisch, R. (2017). Estimativa de perdas na colheita mecanizada de grãos: adequação da metodologia para plataformas universais modernas. Anais do Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola - CONBEA, Maceió, AL, Brasil, 46.
Delalibera, H. C., Weirich, P. H., Neto, & Nagata, N. (2012). Management zones in agriculture acording to the soil and landscape variables. Engenharia Agrícola, 32(6), 1197-1204. doi: 10.1590/S0100-69162012000600021 DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-69162012000600021
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2009). Análise multivariada de dados. Bookman Editora.
Harter, H. L. (1960). Tabelas de alcance e alcance estudantil. The Annals of Mathematical Statistics, 31(4), 1122-1147. DOI: https://doi.org/10.1214/aoms/1177705684
Köppen, W. P. (1931). Grundriss der klimakunde. Walter de Gruyter. DOI: https://doi.org/10.1515/9783111667751
Lark, R. M., Bolam, H. C., Mayr, T., Bradley, R. I., Burton, R. G. O., & Dampney, P. M. R. (1999). Analysis of yield maps in support of field investigation of soil variation. In European conference on precision agriculture, Odense, Dinamarca.
Lentner, M., & Bishop, T. (1993). Experimental design and analysis (2nd ed.). Valley Book Company.
Maldaner, L. F., Wei, M. C. F., & Molin, J. P. (2019). Mapas de produtividade. (Boletim Técnico, 4). USP-ESALQ.
Menegatti, L. A., & Molin, J. P. (2004). Remoção de erros em mapas de produtividade via filtragem de dados brutos. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 8(1), 126-134. doi: 10.1590/S1415-43662004000100019 DOI: https://doi.org/10.1590/S1415-43662004000100019
Michelan, R., Souza, E. G. de, & Uribe-Opazo, M. A. (2007). Determinação e remoção do tempo de atraso em mapas de colheita de milho. Acta Scientiarum. Agronomy, 29(2), 147-155. doi: 10.4025/actasciagron.v29 i2.337 DOI: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v29i2.337
Mikhail, E. M., Bethel, J. S., & McGlone, J. C. (2001). Introdução à fotogrametria moderna.
Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (2009). (Boletim Técnico). Agricultura de precisão. MAPA.
Mirshawka, V. (1986). Controle da qualidade industrial. Ed. CDQI.
Pedersen, S. M., & Lind, K. M. (2017). Precision agriculture: technology and economic perspectives. Cham: Springer International Publishing. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-68715-5
Richart, A., Piccin, A. L. L., Konopatzki, M. R. S., Kaefer, K. A. C., Moratelli, G., Kaefer, J. E., & Ecco, M. (2016). Análise espaço-temporal de atributos químicos do solo influenciados pela aplicação de calcário de cloreto de potássio em taxa variável. Scientia Agraria Paranaensis, 15(4), 391-400. doi: 10.18188/sap.v15i4.12260 DOI: https://doi.org/10.18188/1983-1471/sap.v15n4p391-400
Samohyl, R. W. (2005). Controle estatístico de processo e ferramentas da qualidade. Gestão da qualidade: teoria e casos. Rio de Janeiro: Elsevier, 261-269.
Santos, H. G., Jacomine, P. K. T., Anjos, L. H. C. dos, Oliveira, V. A. de, Lumbreras, J. F., Coelho, M. R., Almeida, J. A., Cunha, T. J. F. (2018). Sistema brasileiro de classificação de solos. EMBRAPA.
Souza, E. G., Bazzi, C. L., Khosla, R., Uribe-Opazo, M. A., & Reich, R. M. (2016). O tipo de interpolação e o cálculo de dados de mapas de rendimento de culturas são importantes para a produção de culturas de precisão. Journal of Plant Nutrition, 39(4), 531-538. doi: 10.1080/01904167.2015.1124893 DOI: https://doi.org/10.1080/01904167.2015.1124893
Speranza, E. A., Olim, G. E. de S., Inamasu, R. Y., Vaz, C. M. P., Jorge L. A. de C. (2022). Delineamento de zonas de manejo para o planejamento de experimentação on-farm na cultura do algodão. In Congresso brasileiro de agricultura de precisão, 2022, Campinas, SP.
Wu, C. F. J. (1986). Jackknife, bootstrap e outros métodos de reamostragem em análise de regressão. Annals of Statistics, 14(4), 1261-1295.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Semina: Ciências Agrárias
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
O Copyright dos manuscritos publicados pertence ao periódico. Como são publicados em um periódico de acesso aberto, eles estão disponíveis gratuitamente, para uso privado ou para fins educacionais e não comerciais.
A revista tem o direito de fazer, no documento original, alterações referentes às normas lingüísticas, ortografia e gramática, com o objetivo de garantir as normas padrão do idioma e a credibilidade da revista. No entanto, respeitará o estilo de escrita dos autores.
Quando necessário, alterações conceituais, correções ou sugestões serão encaminhadas aos autores. Nesses casos, o manuscrito deve ser submetido a uma nova avaliação após revisão.
A responsabilidade pelas opiniões expressas nos manuscritos é inteiramente dos autores.
