Soil fertility managed by precision agriculture has georeferenced sampling grid as its main data collection method. Although technology is well-accepted , there is a need to improve how techniques are applied in different environments and production systems. The main objective of this study was to analyze different sampling grids in order to identify soil variability of phosphorus and potassium. The research was carried out in the city of Victor Graeff, Rio Grande do Sul, in an area of 19.3 hectares. Three grid samples with regular squares were generated: 71,71x 71,71m (0.5 ha),71,71x141,42 m (1 ha) and 141,42x141,42 m (2 ha), a total of 36, 18 and 9 sampling points, respectively. A descriptive analysis of the data and an evaluation of the relative standard deviation (RSD) was performed, which showed that for both phosphorus and potassium, as the sampling grid size increases and the distance between the points, the dissimilarity of maps increases as well, while evaluating reference sampling grid (71,71x 71,71 m). According to the study, it is recommended to use thicker sampling grid, with a larger number of samples to generate thematic maps with a suitable representation of the spatial variation of phosphorus and potassium. Keywords: Precision Agriculture. Spatial Variability. Relative Deviation Coefficient. / A fertilidade do solo manejada pela agricultura de precisão tem como uma das principais formas de coletas de dados a amostragem do solo georreferenciada. Embora exista grande aceitação da tecnologia, há necessidade de melhorar as técnicas, em diferentes ambientes e sistemas de produção. O objetivo principal do trabalho foi de analisar diferentes grids amostrais para identificação da variabilidade do fósforo e do potássio no solo. O estudo foi realizado no município de Victor Graeff, Rio Grande do Sul, em uma área de 19,3 hectares. Foram gerados três grids amostrais, com quadrículas regulares, cujas dimensões foram, 71,71x71,71 m (0,5 ha), 71,71x141,42 m (1 ha) e 141,42x141,42 m (2 ha), totalizando 36, 18 e 9 pontos amostrais, respectivamente. Foi realizada uma análise descritiva dos dados e avaliação do coeficiente de desvio relativo (CDR), que demonstrou que tanto para o fósforo, quanto para o potássio, à medida em que se aumenta a dimensão do grid e a distância entre os pontos, eleva-se a dissimilaridade dos mapas, quando comparados com o grid de referência (71,71x71,71 m). Com base no estudo, recomenda-se a utilização de grids de amostragem mais densos, com um número maior de amostras, para gerar mapas temáticos com a representação adequada da variabilidade espacial do fósforo e do potássio.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vanterlei _Artur Bier.pdf: 3411579 bytes, checksum: 9d27d1df8109289eb3cf3192d069b831 (MD5) Previous issue date: 2015-02-23 / The precision agriculture (PA) is defined as the use of site specific management techniques that allow cropping management according to its needs and soil, in order to reduce impacts on the environment. The models valuation that interpolates field data and generates thematic maps is a task that requires in-depth knowledge on this issue. The Cohen Kappa index (K) is the most widely statistics used to compare thematic maps. The accuracy with which the spatial distribution maps of soil attributes are produced influences the implementation and use of PA. However its use has the disadvantage of providing variation in accordance with the use of different numbers of classes, adopted during the map generation process. Thus, this work aimed at selecting the best method among four interpolation ones (inverse distance, inverse distance squared, ordinary kriging and cokriging) using the index of selection of interpolators (ISI), proposed here, based on the contents of clay, copper and manganese, area elevation data and the apparent soil electrical conductivity. The selection among mathematical models and geostatistical interpolation was simplified using the ISI. The study also evaluated the influence in agreement K and Tau (T) indices when varying the number of confusion matrix classes in results that come from a 15.5 ha area, with typical Red Dystrophic soil in Céu Azul countryside, Paraná, Brazil, where soil properties were interpolated with the inverse distance, inverse square of distance, ordinary kriging and cokriging. According to this trial, K and T indices have been confirmed and varied widely of agreement for different numbers of classes. Thus, in order to solve this situation, it was developed K and T equivalent indices to compare thematic maps of quantitative data, using the relative deviation coefficient ,the absolute averaged deviation of interpolated data, the average, and standard deviation of the attribute original data. The result proved to be a good alternative to K and T indices based on the error matrix since it is independent of the classes number and shows a simpler calculation. The methodology was more efficient for situations when more than four classes are used. / A agricultura de precisão (AP) é definida como a utilização de técnicas que permitem manejo localizado de cultivo de acordo com as necessidades da cultura e do solo, para diminuir impactos no meio ambiente. A avaliação de modelos que interpolam dados de campo e geram mapas temáticos é uma tarefa que exige conhecimentos aprofundados no assunto. A precisão com que os mapas de distribuição espacial de atributos do solo são produzidos influencia a aplicação e a utilização da AP. O índice de concordância Kappa de Cohen (K) é a estatística mais utilizada em comparação de mapas temáticos. Entretanto, seu uso com dados quantitativos apresenta o inconveniente de proporcionar variação de concordância com a utilização de diferentes números de classes, adotada durante o processo de geração do mapa. Assim, o objetivo deste trabalho foi selecionar o melhor entre quatro métodos de interpolação (inverso da distância, inverso da distância ao quadrado, krigagem ordinária e cokrigagem) utilizando o índice de seleção de interpoladores (ISI), aqui proposto, a partir de teores de argila, cobre e manganês, dados de elevação do terreno e da condutividade elétrica aparente do solo. Com o uso do ISI, a seleção entre modelos determinísticos e estocásticos de interpolação ficou simplificada. O estudo avaliou ainda a influência nos índices de concordância K e Tau (T), quando se varia o número de classes da matriz de confusão, em resultados oriundos de uma área de 15,5 ha, com solo Latossolo Vermelho Distroférrico típico, no município de Céu Azul, Paraná, Brasil. A partir deste trabalho, foi confirmado que os índices Kappa e Tau apresentam grandes variações de concordância para diferentes números de classes. Para resolver esta situação desenvolveram-se os índices K e T alternativos para comparação de mapas temáticos de dados quantitativos, utilizando-se o coeficiente de desvio relativo, o desvio absoluto médio dos dados interpolados, a média e o desvio padrão dos dados originais do atributo. O resultado mostrou-se como boa alternativa aos índices de K e T baseados na matriz de erro por ser independente do número de classes e ser de cálculo mais simples. A metodologia mostrou-se mais eficiente para situações em que se utilizam mais que quatro classes

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vanterlei _Artur Bier.pdf: 3411579 bytes, checksum: 9d27d1df8109289eb3cf3192d069b831 (MD5) Previous issue date: 2015-02-23 / The precision agriculture (PA) is defined as the use of site specific management techniques that allow cropping management according to its needs and soil, in order to reduce impacts on the environment. The models valuation that interpolates field data and generates thematic maps is a task that requires in-depth knowledge on this issue. The Cohen Kappa index (K) is the most widely statistics used to compare thematic maps. The accuracy with which the spatial distribution maps of soil attributes are produced influences the implementation and use of PA. However its use has the disadvantage of providing variation in accordance with the use of different numbers of classes, adopted during the map generation process. Thus, this work aimed at selecting the best method among four interpolation ones (inverse distance, inverse distance squared, ordinary kriging and cokriging) using the index of selection of interpolators (ISI), proposed here, based on the contents of clay, copper and manganese, area elevation data and the apparent soil electrical conductivity. The selection among mathematical models and geostatistical interpolation was simplified using the ISI. The study also evaluated the influence in agreement K and Tau (T) indices when varying the number of confusion matrix classes in results that come from a 15.5 ha area, with typical Red Dystrophic soil in Céu Azul countryside, Paraná, Brazil, where soil properties were interpolated with the inverse distance, inverse square of distance, ordinary kriging and cokriging. According to this trial, K and T indices have been confirmed and varied widely of agreement for different numbers of classes. Thus, in order to solve this situation, it was developed K and T equivalent indices to compare thematic maps of quantitative data, using the relative deviation coefficient ,the absolute averaged deviation of interpolated data, the average, and standard deviation of the attribute original data. The result proved to be a good alternative to K and T indices based on the error matrix since it is independent of the classes number and shows a simpler calculation. The methodology was more efficient for situations when more than four classes are used. / A agricultura de precisão (AP) é definida como a utilização de técnicas que permitem manejo localizado de cultivo de acordo com as necessidades da cultura e do solo, para diminuir impactos no meio ambiente. A avaliação de modelos que interpolam dados de campo e geram mapas temáticos é uma tarefa que exige conhecimentos aprofundados no assunto. A precisão com que os mapas de distribuição espacial de atributos do solo são produzidos influencia a aplicação e a utilização da AP. O índice de concordância Kappa de Cohen (K) é a estatística mais utilizada em comparação de mapas temáticos. Entretanto, seu uso com dados quantitativos apresenta o inconveniente de proporcionar variação de concordância com a utilização de diferentes números de classes, adotada durante o processo de geração do mapa. Assim, o objetivo deste trabalho foi selecionar o melhor entre quatro métodos de interpolação (inverso da distância, inverso da distância ao quadrado, krigagem ordinária e cokrigagem) utilizando o índice de seleção de interpoladores (ISI), aqui proposto, a partir de teores de argila, cobre e manganês, dados de elevação do terreno e da condutividade elétrica aparente do solo. Com o uso do ISI, a seleção entre modelos determinísticos e estocásticos de interpolação ficou simplificada. O estudo avaliou ainda a influência nos índices de concordância K e Tau (T), quando se varia o número de classes da matriz de confusão, em resultados oriundos de uma área de 15,5 ha, com solo Latossolo Vermelho Distroférrico típico, no município de Céu Azul, Paraná, Brasil. A partir deste trabalho, foi confirmado que os índices Kappa e Tau apresentam grandes variações de concordância para diferentes números de classes. Para resolver esta situação desenvolveram-se os índices K e T alternativos para comparação de mapas temáticos de dados quantitativos, utilizando-se o coeficiente de desvio relativo, o desvio absoluto médio dos dados interpolados, a média e o desvio padrão dos dados originais do atributo. O resultado mostrou-se como boa alternativa aos índices de K e T baseados na matriz de erro por ser independente do número de classes e ser de cálculo mais simples. A metodologia mostrou-se mais eficiente para situações em que se utilizam mais que quatro classes