Método de amostragem de área agrícola com sensores embarcados: uma abordagem que leva em conta a variabilidade do campo

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Tangerino, Giovana Tripoloni
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Agricultura de precisão; Amostragem inteligente; Path planning; Planejamento de trajetória; Precision agriculture; Smart sampling; Variabilidade; Variability
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18145/tde-22072016-142046/

O trabalho apresentado destaca a importância do uso de práticas agrícolas que estimulem a manutenção da agricultura em níveis de alta produtividade, mas que, ao mesmo tempo, viabilizem uma minimização dos efeitos negativos da agricultura sobre o meio ambiente. O trabalho situa-se no contexto da aquisição de informação sobre a plantação considerando sua variabilidade para uso em Agricultura de Precisão. Foi proposto o desenvolvimento de um método inteligente de amostragem, que faz uso de sensores embarcados em veículos autônomos com capacidade de processamento em conjunto com técnicas geoestatísticas de amostragem. O processo de amostragem proposto leva em consideração a dependência espacial do campo, obtendo apenas a quantidade de informação necessária para reproduzir confiavelmente a variável em estudo para análises posteriores, amostrando mais densamente áreas de maior variabilidade e menos densamente áreas de menor variabilidade. O método desenvolvido estabelece a exploração em duas fases. Na fase de levantamento exploratório é utilizado um esquema de amostragem aninhado adaptado para as características do sistema de coleta de dados, nesta fase é realizada uma primeira avaliação sobre a escala espacial de variabilidade do campo. Na fase do levantamento principal são realizados ciclos de amostragens em grade, quantas vezes seja necessário até que critérios de decisão sejam atingidos. Nestes ciclos, ou etapas, são tomadas decisões com base na qualidade e na densidade de variabilidade das amostras. Tais decisões estabelecem se a área deve ser mais amostrada ou dividida em subáreas. A mínima precisão que se deseja alcançar é determinada pelo usuário e também limitada pelas capacidades estruturais da máquina que realizará aplicações a taxa variada. Em comparação com métodos tradicionais de obtenção de dados com sensores embarcados, as análises dos resultados mostram reduções que chegam a 98% na quantidade de pontos amostrados e redução de mais de 49% na distância final percorrida pelo veículo. Assim, a utilização do método proposto viabiliza a redução em custos computacionais de armazenagem e processamento, de gastos com combustíveis e de tempo de mão de obra. Os resultados evidenciam que é viável a amostragem baseada na densidade de variabilidade, racionalizando a quantidade, a qualidade e a disposição da informação obtida e armazenada. Em conclusão, o método de amostragem proposto apresenta potencial capacidade para sua utilização como uma ferramenta de apoio às novas práticas agrícolas, oferecendo uma alternativa mais eficiente e inteligente aos métodos tradicionais de coleta de dados.