Como Transformar sua Estatística em Mapas na Agricultura
Produtividade 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 a geoestatística e a estatística
espacial vem 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.
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
Para iniciar os processamentos geoestatísticos
de forma integrada e com alto grau de eficiência, devemos seguir as etapas de
operação da técnica descrita pelo fluxograma abaixo:
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, todos os 4 passos descritos acima podem ser
automatizados, desde que bem direcionados quanto a sua finalidade.
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Sobre a Empresa ▬▬
A GeoPaiva é
uma consultoria especializada em implementar soluções geográficas em diversas
áreas de atuação. Com experiência em meio ambiente, logística, negócios e
mobilidade, temos propostas inovadoras em diversos projetos com uma abordagem
geográfica de atuação.
A consultoria acadêmica é um serviço que visa apoiar alunos e instituições de ensino, a elaborar projetos de pesquisa em diversos cenários. Com o apoio de profissionais da área de geotecnologias, a GeoPaiva dispõe de instrumentos necessários na elaboração de estudos de caso ou análises comparativas.
A consultoria acadêmica é um serviço que visa apoiar alunos e instituições de ensino, a elaborar projetos de pesquisa em diversos cenários. Com o apoio de profissionais da área de geotecnologias, a GeoPaiva dispõe de instrumentos necessários na elaboração de estudos de caso ou análises comparativas.
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