A Geoestatística pode ser aplicada no apoio à agricultura de precisão para auxiliar no planejamento e otimizar o uso e o manejo da terra

Por Arthur Paiva*

Geoestatística e Agricultura de precisao 300x168 Artigo: 4 etapas para aplicar Geoestatística na Agricultura de PrecisãoProdutividade é o segundo nome do Agronegócio. Não é por menos. O setor primário é responsável por, aproximadamente, 30% do PIB nacional, com viés de alta no ano de 2018.

Com o advento da Agricultura de Precisão (AP), buscando uma maior eficiência dos meios de produção, principalmente dos recursos naturais (água e solo), a geoestatística e a estatística espacial vêm ganhando notoriedade no aperfeiçoamento do manejo da terra.

Geoestatística e Estatística Espacial

Muitas das vezes vistos como conceitos sinônimos, a perspectiva geográfica de qualquer estatística deve ser analisada em 2 aspectos: Estatística Espacial e Geoestatística.

O primeiro ponto de vista, definida como Estatística Espacial, está na identificação de padrões espaciais e a autocorrelação das variáveis de interesse. Isso através de eventos pontuais ou zonais. As ferramentas de cluster são um bom exemplo de estatística espacial.

A Geoestatística, por sua vez, lida com predição/estimativa de valores da variável em locais não amostrados, previamente. A partir do conceito de variáveis Regionalizadas, a geoestatística gera superfícies de variabilidade, a partir da relação entre as amostras e as variações casuais.

Ambos os conceitos são fundamentais no aumento do conhecimento do terreno de interesse. A geoestatística permite uma compreensão integrado com os dados amostrais. Do ponto de vista de uma operação automatizada, os múltiplos sensores podem gerar informações de referência, mapeamentos temáticos que proporcionam um melhor entendimento da variabilidade oriunda das amostras.

Logo, a geoestatística tem papel central no planejamento das operações.

A Geoestatística na Agricultura de Precisão: etapas

Para iniciar os processamentos de geoestatística de forma integrada e com alto grau de eficiência, devemos seguir as 4 etapas essenciais de operação da técnica:

1 – Levantamento de Dados – A etapa de Levantamento de dados é a mais importante, pois vai garantir a qualidade da superfície interpolada. Para definir os pontos amostrais, o analista deve identificar diferenças regionais no terreno de estudo, a partir de atributos diretamente relacionados ao projeto. Isso permite estimar um quantitativo de pontos suficientes para a superfície interpolada. Uma outra forma de levantamento é a amostragem regular. Esse método é útil, quando implementada a partir de sensores remotos com contato direto ao solo. Dessa forma, a cada intervalo de tempo definido, é gerado um novo mapeamento geoestatístico com a construção de rotinas de processamento.

2 – Tecnologia SIG – A escolha do software SIG a ser realizado o projeto é o segundo ponto a ser avaliado. A tecnologia será fundamental na análise exploratória, processamento e confecção de produtos cartográficos. Os softwares, como QGIS e o R, apresentam uma gama de ferramentas aplicadas, como: densidade espacial (kernel), IDW e krigagem. Todas essas ferramentas serão abordadas no curso.

3 – Análise Exploratória – Para comprovar a presença de dados discrepantes (outliers), o perfil de distribuição de frequências e a variação nos dados é utilizada a análise exploratória. Essa etapa também é importante na identificação de erros de digitação no levantamento, erro de posicionamento da amostragem ou erro de algum sensor. A análise exploratória auxilia na extração do grau de correlação entre as amostras do modelo geoestatístico a ser aplicado.

4 – Processamento Geoestatístico – O modelo geoestatístico dependerá do comportamento da distribuição das amostras. Partindo da premissa de que dados vizinhos são mais parecidos que dados distantes, há dois modelos de interpolação: Determinísticos e Preditivos. A partir de uma distância regular entre os pontos, interpoladores determinísticos – como IDW ou média ponderada – são mais eficientes por aplicar pesos relacionados com a distância. Do ponto de vista da predição, a krigagem compreende um conjunto de técnicas de estimação e predição, ancorados em três estágios: Análise exploratória dos dados, análise estrutural e a interpolação estatística da superfície.

Para assegurar clareza na troca de informações entre o campo e o escritório, a geração de produtos cartográficos em ambiente web ou intranet se mostra relevante. A partir de uma arquitetura de processamento de dados, todo os 4 passos descritos acima podem ser automatizados, desde que bem direcionados quanto a sua finalidade.

Treinamento em Geoestatística para Agricultura de Precisão

Se você se interessa pelo tema e deseja se capacitar para atuar nessa área, o GEOeduc realizará um webreinamento focado na aplicação dos 4 passos em exemplos variados de análise. No curso Geoestatística aplicada à Agricultura serão utilizados os softwares QGIS 3.0 e R que serão contemplados na análise da tendências, distribuição e mapeamento das variáveis em exemplos práticos.

*Arthur Paiva – Engenheiro cartógrafo formado pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). Atualmente consultor e instrutor do instituto GEOeduc, possui 5 anos de experiência em softwares GIS e de Processamento Digital de Imagens. Apresenta conhecimentos em assuntos como, geoestatística, geomarketing, análise ambiental, gestão de banco de dados dentre outros temas. Atuou como suporte técnico e na confecção de materiais de cursos de extensão em geotecnologias pelo Laboratório de Geoprocessamento da UERJ (LABGIS UERJ). Possui experiência na área de agrimensura, como no mapeamento de estradas e túneis a partir de levantamentos geodésicos (Diferencial, estático e RTK) e a partir de levantamentos com equipamentos topográficos, como estação total, Laser Scanner fixo e o Laser Scanner Móvel (acoplado em automóvel)

Fonte: GEOeduc

Mapeamento com Drones

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