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A agricultura de precisão utiliza vários ramos do conhecimento como aliados para criar técnicas mais efetivas, uma delas é a geoestatística. Através dela é possível dinamizar o processo de coleta e análise de amostragem de solo e criar mapas de variância de forma mais econômica.

Usos da amostragem georreferenciada

Até o século XX a agricultura utilizava informações médias de um talhão na hora de enriquecer e manejar o solo. Mas com a tecnologia atual já se percebe que o solo não é uma massa uniforme e possui diversas irregularidades. As amostras georreferenciadas possibilitam a criação de um mapa feito para ajudar no manejo localizado.

Ao conhecer quais partes do terreno precisam ser enriquecidas ou melhoradas o agricultor consegue aplicar seus insumos de maneira mais eficiente e até gerar certa economia. As amostras mostram fatores variados como quantidade de nutrientes no solo, PH, pragas, doenças, compactação do solo, etc.

Métodos de amostragem

Os métodos de amostragem utilizados para a geração de mapa dividem-se em dois grandes tipos: aqueles feitos sem conhecimento prévio do terreno e aqueles feitos com conhecimento prévio.

Em terrenos sem informações prévias ocorre a amostragem em grade, quando o terreno é dividido numa grade onde as amostras são representadas por pontos. A grade e a localização dos pontos podem ser geradas e editas por softwares, o que facilita o processo. Existem alguns arranjos de grade possíveis: grade regular com ponto no meio da célula, grade com pontos em zigue zague (boa para quebrar vícios de máquina), aleatorizado (quando os pontos são aleatorizados em um dos eixos) e randômica (quando a posição dos pontos é aleatória em todas as células).

Em casos onde já existem informações prévias do terreno como imagens áreas ou de satélite e mapas de produtividade o agricultor pode utilizar a amostragem inteligente ou guiada. Nela o ponto de amostragem é guiado por informações dos talhões. Algumas teorias sugerem que mais pontos de amostragem sejam colocados no talhão que é menos uniforme e menos no que é menos uniforme, outras sugerem o contrário.

No caso de não existir recursos financeiros suficientes para realizar uma amostragem mais detalhes o agricultor deve optar por uma amostragem composta, onde exista maior número de subamostras na grade. Dessa maneira as variâncias são atenuadas, criando um mapa mais possível de aplicar.

Fatores que influenciam na amostragem

Para gerar um mapa eficiente é preciso que a amostragem seja extremamente bem-feita. Vários fatores influenciam em seus resultados, alguns deles são:

• Raio de busca da amostra: a amostra é o ponto central de uma célula a partir do qual serão coletadas as subamostras. O raio de busca é a distância do ponto central para coleta, que pode ser maior ou menor. Ao realizar coletas com um raio muito grande as variações do terreno serão atenuadas, isso é o equivalente à amostragem composta. O recomendado é que o raio tenha entre 2m e 5m.

• Distância entre amostras: amostras mais próximas tendem a ter mais semelhanças e amostras mais distantes costumam ter mais diferenças. Quando as amostras coletadas são muito distantes o processo de interpolação (descobrir o que existe entre elas) é prejudicado, assim como todo o mapa.

• Número de amostras e subamostras: a quantidade de amostras e subamostras influencia diretamente na variância encontrada no resultado final. Quando existe um número muito grande de amostras a variância do terreno é atenuada. O número de subamostras interfere no erro esperado pelo mapa: quanto menor o número de subamostras maior a possibilidade de erro.

Geoestatística aliada à amostragem de solo

O processo de coleta de amostras é demorado e custoso para o agricultor, mas a geoestatística ajuda a facilitar o processo. Seu objetivo é identificar a correlação espacial entre as amostras, modelar e quantificar sua dependência espacial e identificar padrões de amostragem adequados.

Enquanto a estatística tradicional procura descobrir a média das amostras a geoestatística trabalha com a variância encontrada no terreno. A partir das informações coletadas pela geoestatística é possível descobrir qual a distância ideal entre amostras. Também permite estimar valores em lugares não amostrados de acordo com as amostras existentes num processo conhecido como krigagem.

A grande vantagem da geoestatística é a economia na coleta de amostras. Ao invés de coletar várias amostras para conhecer o terreno inteiro basta utilizar os dados já obtidos para estimar como deve ser o restante do terreno.