ABORDAGEM GEOESTATÍSTICA PARA AGRICULTURA DE PRECISÃO

ABORDAGEM GEOESTATÍSTICA PARA AGRICULTURA DE PRECISÃO

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 geoestatística e a estatística espacial vem ganhando notoriedade no aperfeiçoamento do manejo da terra.

GEOESTATÍSTICA E ESTATÍSTICA ESPACIAL

Muitas das vezes visto 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 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 Geoestatística aplicada à Agricultura de Precisão com QGIS e Sistema R.

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.

Como descrito na etapa Tecnologia SIG os softwares, como QGIS e o R, apresentam uma gama de ferramentas aplicadas, como: densidade espacial (kernel), IDW e krigagem. O curso Geoestatística Aplicada à Agricultura de Precisão com QGIS e Sistema R visa introduzir todas essas ferramentas espostas nessa etapa além dos conceitos de geoestatística aplicados em estudos de viabilidade de elementos importantes no contexto da agricultura de precisão. A partir de estudos de caso e exemplos práticos, o aluno estará apto a operar com ferramentas geoestatística de apoio a decisão.
Para quem tem o interesse o curso está gratuito para download até o dia 22/06, após esse dia o mesmo voltará para o valor normal de R$197,00.

Link para o download do curso (até dia 22/06):
http://bit.ly/download-curso-geoestatistica-com-qgis

SOBRE O AUTOR

Arthur Paiva é Graduado em Engenharia Cartográfica pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Atualmente Diretor-Executivo da empresa GeoPaiva Consultoria. Com experiência em pesquisa, topografia, geofísica, sistemas e cartografia, ajuda a desenvolver soluções em variadas áreas de atuação, como: negócios, meio ambiente, políticas públicas, sistemas integrados, agricultura e outros. Apresenta experiência no desenvolvimento de soluções GEO em plataformas livres e proprietárias, com consultorias prestadas para empresas públicas e privadas, como: Comitê Olímpico Rio 2016, Grupo Mapfre e Banco do Brasil, MKT, Prefeitura de São Paulo, CPTM dentre outros.

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