A Agricultura de Precisão (AP) levou décadas para ser desenvolvida e aprimorada devido aos muitos processos e técnicas necessários para alcançar os resultados desejados, especialmente no que se refere ao aumento da produtividade sem perda de qualidade e à redução dos impactos ambientais.
Dentre os muitos processos que envolvem a AP, alguns dos mais importantes estão ligados aos mapas temáticos (como os de produtividade), responsáveis por levantar informações referentes às características específicas de cada área específica de um talhão. A partir disso, o produtor identifica as necessidades de suas terras e, assim, consegue tomar as melhores decisões para cada espaço.
Para obter resultados condizentes com a realidade, é fundamental ter um bom software agrícola e manter as informações constantemente atualizadas, principalmente que se refere a aspectos como química do solo e produtividade.
A partir disso, os mapas temáticos poderão possibilitar a identificação de zonas homogêneas e auxiliar na aplicação de insumos e manejos. Vale destacar, no entanto, que são muitas as ferramentas utilizadas para chegar a um mapa temático, sendo a interpolação uma das mais importantes delas.
Esse processo contempla uma análise dos locais não amostrados pelos mapas temáticos feitos por sistemas computacionais e pode ser realizado por meio de diferentes métodos, de modo que cabe ao produtor escolher a opção adequada em cada contexto, uma vez que a maioria dos interpoladores não preserva os dados originais e, por isso, pode afetar o mapa temático gerado.
A interpolação espacial é realizada a partir da conversão de dados de observações pontuais em padrões espaciais, na busca por resultados que representem a realidade do solo.
Dentre os métodos de interpolação mais comuns na Agricultura de Precisão estão o vizinho mais próximo, o inverso da distância elevado a uma potência (IDP) e a krigagem, cada um com suas próprias metodologias.
Vizinho mais próximo
O método vizinho mais próximo leva em consideração a escolha de apenas uma amostra vizinha para cada ponto e, a partir disso, estima o valor para determinado local considerando o ponto amostral mais próximo. É um método bastante eficiente quando os pontos estão espaçados regularmente e precisam ser convertidos em arquivos de malha regular.
IDP
O método inverso da distância elevado a uma potência (IDP) faz com que os pesos dos dados sejam avaliados durante o processo de interpolação, de modo que a influência de cada ponto amostrado seja considerada inversamente proporcional à distância do ponto a ser estimado.
Esse método também contempla o inverso da distância (ID) e o inverso do quadrado da distância (IQD). A diferença entre eles se resume ao expoente ao qual o cálculo é submetido e tanto o ID quanto o IQD são considerados simples e de fácil aplicação. Por outro lado, eles são menos precisos que a krigagem, uma vez que não consideram o padrão da estrutura da dependência espacial.
Krigagem
Já o método da krigagem utiliza geoestatística para efetuar a interpolação, o que, na maioria dos casos, é uma grande vantagem em relação aos outros métodos. A krigagem define o grau de dependência ou correlação espacial entre as amostras através do semivariograma, que, quando modelado, torna possível a verificação do nível de anisotropia dos dados.
A krigagem é um considerado um método mais preciso porque possibilita uma análise com variância mínima, uma vez que fornece um algoritmo dos erros associados aos resultados obtidos, por meio de um modelo contínuo de variação espacial. Por conta disso, a krigagem é o mais difundido e mais confiável entre os métodos, ao oferecer resultados com precisão local.
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Conclusão
Os mapas temáticos têm grande importância para a Agricultura de Precisão (AP), já que reúnem dados de extrema importância para o produtor rural, especialmente no que se refere à tomada de decisão e à aplicação de taxas variáveis. Dentre os processos necessários para o levantamento desses dados está a interpolação, processo que contempla os locais não amostrados pelos mapas temáticos feitos por sistemas computacionais. Esse processo pode ser feito a partir de diferentes métodos, todos embasados em fórmulas matemáticas e no uso de tecnologia, especialmente a computacional.
Os principais métodos de interpolação são o vizinho mais próximo, o inverso da distância elevado a uma potência (IDP) e a krigagem. Cada um tem suas próprias metodologias e oferece um nível específico de confiabilidade. Em muitos dos casos, inclusive, o mais indicado é a krigagem, que fornece um algoritmo dos erros associados aos resultados obtidos, por meio de um modelo contínuo de variação espacial.
Os métodos de interpolação são mais um exemplo da evolução da Agricultura de Precisão (AP) ao longo dos anos, especialmente no que se refere ao desenvolvimento de ações que utilizam novas tecnologias para alcançar resultados cada vez mais satisfatórios. Com a interpolação, por exemplo, um software pode determinar com precisão as características de uma zona de manejo não mostrada em um mapa temático e, assim, auxiliar o produtor na tomada de decisão e na aplicação de taxas variáveis.
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