Delimitação de zonas de manejo utilizando imagens orbitais e sua relação com mapas de produtividade - Zanella, Marco Antonio (2018)
A agricultura brasileira enfrenta o grande desafio de disseminação de tecnologias e seus usos apropriados para continuar aumentando a produtividade e conservar recursos. Para melhorar a eficiência dos sistemas de produção agrícola, a agricultura de precisão pressupõe que os campos e as culturas não são uniformes. Assim é necessário avaliar as variabilidades espaciais e temporais dos fatores de produção para otimizar a dosagem de insumos visando o retorno financeiro. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi explorar a utilização de imagens orbitais de média resolução para estimar a variabilidade espacial da produtividade de soja, delimitando zonas de manejo utilizando índices de vegetação provenientes de imagens orbitais e mapas de produtividade. A área de estudo possui área de 95 hectares e está localizada em uma fazenda situada no município de Iepê no estado de São Paulo. Foram utilizados dados de produtividade adquiridos de monitores instalados em duas máquinas colhedoras. Os dados são referentes as safras de 2015/2016 e 2016/2017 do cultivo de soja. Foi estabelecido um procedimento para filtragem dos dados de produtividade que consiste em três etapas: a primeira é a remoção de dados com valores fora da realidade utilizando limiares de produtividade de soja. A segunda etapa é a remoção de dados discrepantes globais, que foram identificados utilizando os limiares de 2,5 desvio padrão ± média. Os pontos localizados fora destes limiares foram submetidos a um filtro local e removidos quando diferiram em 25% da média dos vizinhos. Na terceira etapa foi implementado o índice de Moran para remoção dos discrepantes locais. O processamento dos dados permitiu a remoção de discrepantes elevando a qualidade dos mapas de produtividade, removendo um percentual de pontos 5,9% e 6,8% do conjunto de dados de cada safra. Os dados de produtividade filtrados foram interpolados pelo método de krigagem por blocos utilizando variogramas locais. Os mapas de produtividade obtidos da interpolação foram utilizados nas análises de correlação entre seis índices de vegetação e também foram utilizados para delinear zonas de manejo. As imagens orbitais foram adquiridas em duas datas para cada safra, e assim foram gerados índices de vegetação. A correlação espacial dos índices de vegetação foi obtida com o índice de Moran bivariado. Para isso, foram retiradas 30 amostras de 50 pontos aleatórios, com o objetivo de evitar interpretação errônea do p- valor. Foram utilizados os índices de vegetação com correlação espacial significativa com a produtividade, assim permitindo agregar informações para delineamento de zonas de manejo. As zonas de manejo delineadas foram comparadas com as zonas de manejo obtidas de mapas de produtividade utilizando o índice Kappa. Os índices de vegetação estudados foram capazes de inferir as diferenças na variabilidade da soja, e assim podem ser utilizados para delinear zonas de manejo. Classes de manejo delineadas com o NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) apresentaram valores similares de Kappa aos obtidos pela combinação de índices. No entanto, é provável que a saturação do NDVI afete os resultados obtidos pelo índice no meio do ciclo do cultivo. Imagens orbitais de média resolução espacial podem ser utilizadas para detectar a variabilidade do cultivo de soja. A utilização de índices de ambas as datas, tende a apresentar valores do índice Kappa similares aos maiores valores observados em datas individualmente. Sendo uma fonte de informações de boa qualidade e baixo custo. Este estudo demonstrou que o grau de concordância com a variabilidade captada pelos mapas de produtividade varia de 5% a 67% dependendo do número de zonas delineadas. Os índices de vegetação MSR e GCVI obtidos no meio do ciclo da cultura foram significativos apenas em uma safra. Já os índices obtidos próximos a colheita, apenas o SIWSI apresentou correlação significativa para as duas safras analisadas. Este estudo demonstrou que o grau de concordância com a variabilidade captada pelos mapas de produtividade variou de 5% a 67% dependendo do número de zonas delineadas. Os maiores valores de Kappa foram observados quando a área foi delineada em até três zonas.