Busca avançada
Ano de início
Entree

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

Processo: 18/25473-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de maio de 2019
Vigência (Término): 29 de fevereiro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Máquinas e Implementos Agrícolas
Pesquisador responsável:Lucas Rios Do Amaral
Beneficiário:Agda Loureiro Gonçalves Oliveira
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:17/50205-9 - Monitoramento de sistemas integrados lavoura-pecuária por meio de sensoriamento remoto e agricultura de precisão para uma produção mais sustentável - rumo à agricultura de baixo carbono, AP.TEM
Assunto(s):Krigagem   Anisotropia   Semivariograma   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.