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

Autor(es)

Agda Loureiro Gonçalves Oliveira

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Agrícola
• Data de defesa: 2020-02-28

Membros da banca

Lucas Rios do Amaral; Celia Regina Grego; Alessandro Rosa

• Orientador: Lucas Rios do Amaral

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 considerar esses parâmetros na modelagem geoestatística permite ganho expressivo na qualidade dos mapas empregados na agricultura de precisão. Para isso foram testados o ganho na 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 foram testados em campos virtuais simulados que foram produzidos pelo processo de Simulação Incondicional Gaussiana pelo pacote gstat no software R, e validados em dois campos experimentais que apresentam condições de anisotropia e tendência. Os resultados obtidos pelas análises foram avaliados a partir da comparação dos valores preditos pela interpolação e os valores observados nos campos simulados, além de comparados os valores estimados nos campos experimentais com conjunto de validação. Foi observado que a adição de efeitos direcionais na modelagem variográfica contribui para incremento da precisão da interpolação por modelos geoestatísticos. Inclusive, em alguns casos, o modelo determinístico (utilizado para comparação), superou o modelo geoestatístico em que não foi considerado nenhum efeito direcional. Além disso, ao reduzir o número de amostras, o efeito direcional na modelagem continuou contribuindo para aumento da precisão dos modelos geoestatísticos. Mas, ao alterar a forma de modelagem variográfica, a importância de cada efeito direcional também foi alterada, com anisotropia influenciando mais o método da máxima verossimilhança restrita, enquanto a tendência influenciou mais o método dos momentos. Portanto, considerar efeitos direcionais na modelagem semivariográfica proporciona maior qualidade/precisão dos mapas interpolados por geoestatística, o que eleva a maior confiabilidade dos mapas que são utilizados em Agricultura de Precisão (AU)

• Processo FAPESP: 18/25473-2 - Influência do rigor geoestatístico na qualidade do mapeamento em agricultura de precisão
• Beneficiário: Agda Loureiro Gonçalves Oliveira
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado