Smart Sampling technology package for sustainable inputs uses and management zones creation

• Grant number: 19/14678-5
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: September 01, 2019
• End date: August 31, 2020
• Field of knowledge: Agronomical Sciences - Agronomy - Soil Science
• Agreement: FINEP - PIPE/PAPPE Grant
• Principal Investigator: Henrique Coutinho Junqueira Franco
• Grantee: Leonardo de Souza Damalia
• CNAE: Atividades de apoio à agricultura ; Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Associated research grant: 18/08555-5 - "SmartSampling" technological package for the sustainable use of fertilizers, correctives and creation of management zones, AP.PIPE

Abstract

Apesar do avanço das tecnologias de AP, o mapeamento do solo por meio de amostragem em grades regulares continua sendo a metodologia mais utilizada atualmente. Embora apresente benefícios, o alto custo, o baixo rendimento e o tempo despendido no mapeamento por meio de amostragens em grades regulares densas são questões que ainda precisam ser superadas neste processo. Tal fato evidencia a necessidade do desenvolvimento de novas metodologias para realização de uma amostragem mais eficiente e representativa, buscando identificar os padrões espaciais presentes nas lavouras. Para isso, o uso de informações prévias da variabilidade espacial do solo e das condições do relevo local pode representar uma solução inteligente, para auxiliar o processo de amostragem e superar este gargalo tecnológico. Para uma amostragem orientada de solo, diversas informações devem ser agrupadas e tratadas conforme técnicas adequadas. Uma das principais formas de lidar com esses dados é classifica-los ou agrupá-los (cluster) em zonas de manejo (ZM). Entre as variáveis identificadas na literatura como potencial para gerar as ZM estão a elevação do terreno (, a condutividade elétrica (CEa) e a textura do solo. Após o delineamento das ZM, o número de amostras necessárias para delinear a variabilidade do solo no campo pode ser reduzido e pode variar de acordo com a variabilidade espacial de cada local. Pelo exposto, o principal objetivo desse plano de trabalho será a implementação computacional do algoritmo de clusterização que possibilite orientar o processo de amostragem de acordo com as informações do relevo e CEa