Influência do rigor geoestatístico na qualidade do mapeamento em agricultura de precisão

Resumo

Os mapas utilizados pela agricultura de precisão para aplicação localizada têm se baseado na amostragem em grade e interpolação dos dados. A interpolação por krigagem apresenta dificuldades no seu uso, visto que é um método complexo e que leva em consideração diversos parâmetros nos cálculos (i.e., anisotropia, tendência, efeito pepita, contribuição, alcance) que, se não considerados, a análise é prejudicada, reduzindo a confiabilidade dos mapas gerados por esse método. Nesse sentido, objetiva-se avaliar se o rigor na modelagem geoestatística permite ganho expressivo na qualidade dos mapas empregados na agricultura de precisão. Para isso serão testados o ganho qualidade preditiva ao tratar anisotropia e tendência nos dados, levando em conta duas densidades amostrais (1 amostra/hectare e 1 amostra/ 4 hectares), além da modelagem variográfica pelo método dos momentos e método da máxima verossimilhança restrita. Esses parâmetros serão testados em campos virtuais simulados que serão produzidos pelo processo de Simulação Incondicional Gaussiana pelo pacote gstat no software R, além de serem validados em dois campos experimentais que apresentam condições de anisotropia e tendência. Os resultados obtidos pelas análises serão avaliados a partir da comparação dos valores preditos pela interpolação e os valores observados nos campos, além de realizada análise de sensibilidade e de propagação de erros para identificar o impacto que cada parâmetro possui nos erros de estimativa obtidos ao interpolar os mapas pela geoestatística. (AU)