Orientadores: Paulo Sérgio Graziano Magalhãe, Armando Zaupa Remacre / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-27T21:34:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015 / Resumo: Umas das ferramentas utilizadas na Agricultura de Precisão (AP) é a geoestatística, cujo principal objetivo é a descrição dos padrões espaciais e a estimativa de dados em locais não amostrados. Um dos fatores limitantes para se fazer um adequado mapeamento do solo e atender os requisitos mínimos dos métodos de interpolação é a necessidade de uma amostragem densa da área, o que inviabiliza muitas vezes o mapeamento do solo, devido ao demorado e custoso processo de retirada de amostras. Dentro deste contexto os métodos de interpolação geoestatísticos vislumbram uma solução para o presente desafio, tornando possível a descrição da variabilidade espacial do solo com uma pequena amostragem da variável a qual se deseja conhecer, utilizando para isto outros atributos que são mais facilmente mensuráveis e a um custo menor. Uma das técnicas possíveis para otimizar a quantidade de pontos amostrais consiste na utilização de dados obtidos através de sensores de solo para orientação da amostragem. Este trabalho tem como hipótese que, utilizando dados provenientes de sensores de Condutividade Elétrica Aparente (CEa) do solo em conjunto com técnicas de geoestatística, é possível, através de uma amostragem direcionada e reduzida, conhecer a descrição da variabilidade espacial da fertilidade e do estado físico dos solos com adequada precisão. A presente pesquisa teve como objetivo obter mapas da variabilidade espacial dos atributos químicos e físicos do solo utilizando um número reduzido de amostras e aplicando métodos de interpolação geoestatísticos (krigagem ordinária e com deriva externa), tendo como base dados de condutividade elétrica aparente do solo. A metodologia utilizada para a obtenção dos mapas de variabilidade espacial dos atributos do solo indicam que é possível prever mapas que podem ser utilizados para recomendação de fertilizantes à taxa variável. Esta abordagem abre novas possibilidades para que atributos agronômicos importantes possam ser estimados em grandes áreas a partir de um número reduzido de amostras, auxiliando os agricultores no manejo da cultura e tomada de decisão / Abstract: One of the tools used in precision agriculture (PA) is geostatistics, which main objective is to describe the spatial patterns and the estimated data on non-sampled locations. One of the limiting factors for making a proper soil mapping and meet the minimum requirements of interpolation methods is the need for a dense sampling grid, which often makes it impossible, as the process are time consuming and expensive. Within this context, the geostatistical interpolation methods envision a solution for this challenge, making it possible to describe the soil spatial variability with a small sampling of the primary variable (which you want to know), using other attributes that are easily measured. One of the possible techniques to optimize the number of soil sampling is the use of data obtained from soil sensors. This work the assumption that, using data from the Apparent Electrical Conductivity (ECa) together with geostatistical techniques, it is possible, through a targeted and reduced sampling, know the spatial variability of soils fertility and physical condition with adequate precision. Therefore, this research aims to obtain maps of the spatial variability of chemical and physical soil properties using a reduced number of samples and applying geostatistical interpolation methods (ordinary kriging and kriging with external drift), based on data of apparent electrical conductivity. The methodology used to obtain the maps of spatial variability of soil attributes indicate that it is possible to provide maps that can be used for fertilizer recommendation to the variable rate. This approach opens new possibilities for important agronomic attributes be estimated in large areas from a small number of samples, assisting farmers in crop management and decision-making / Mestrado / Maquinas Agricolas / Mestre em Engenharia Agrícola
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/256739 |
| Date | 03 October 2015 |
| Creators | Sanches, Guilherme Martineli, 1989- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Remacre, Armando Zaupa, 1955-, Magalhães, Paulo Sergio Graziano, 1957-, Zimback, Celia Regina Lopes, Marinho, Mara de Andrade |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Agrícola, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 123 p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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